Голосовой ассистент как «лицо» бренда и закат эпохи спам-звонков: тренды в применении диалоговых роботов

Ольга Лисина

Сегодня в число самых перспективных областей применения нейросетей и методов глубокого обучения входят диалоговые системы. Это текстовые или голосовые виртуальные собеседники, которые умеют обрабатывать естественный язык и отвечать на вопросы пользователя. 

Андрей Зайцев, директор департамента автоматизации контактных центров и роботизированных систем Naumen, в преддверии практической конференции «AI в диалогах: Эволюция разговорных роботов для бизнеса: от хайпа к результатам» рассказывает о трендах развития и применения диалогового искусственного интеллекта в компаниях.

Голосовой ассистент как «лицо» бренда и закат эпохи спам-звонков: тренды в применении диалоговых роботов

Андрей Зайцев

Тренд №1. Диалоговых роботов будет все больше, и среднестатистический клиент от этого выигрывает

В 2019 году число компаний, которые стали использовать чат-ботов и виртуальных ассистентов для взаимодействия с клиентами, выросло на 48%. При этом Gartner считает, что технологии разговорного AI еще не приблизились к пику популярности.

Крупные корпорации, для которых консультации по телефону и в чатах — неотъемлемая часть бизнеса, охотно внедряют роботов, чтобы отвечать клиентам быстрее и перейти к сокращению расходов на персонал контакт-центра. 

Наш опыт показывает, что во многих компаниях более 50% клиентских обращений в компании связаны всего с 3–5 популярными вопросами. Например, у банков чаще всего спрашивают про условия кредитования, а у ритейлеров и логистов — о доставке заказа. 

Роботы способны одновременно отвечать на типовые запросы от нескольких десятков клиентов, а к людям с более сложной проблемой быстрее подключится оператор, освобожденный от вала рутинных задач.

Тренд №2. Чат-боты и голосовые роботы станут умнее и научатся лучше понимать собеседника 

Ключевая причина интеллектуальной эволюции роботов — упрощение и ускорение их обучения. Инструменты и интерфейсы для управления роботом становятся наглядными и понятными, вычислительные мощности для обучения роботов растут в производительности и дешевеют.

Фишбон или деплой? Как пройти собеседование и не запутаться в сленге. Пройти тест.

Даже такая нетривиальная задача, как подбор подходящих методов машинного обучения, вскоре может быть автоматизирована. В этих условиях роботы способны быстрее осваивать новые тематики — точнее, интерпретировать смысл сказанного и находить наиболее подходящие ответы. 

Обучение упрощается отчасти благодаря гибридному подходу к этому процессу, когда часть задач решается ML-методами или нейросетями, но у специалистов остаются инструменты прямого управления роботом в обход алгоритмов. При гибридном подходе роботы все еще ошибаются, но компании могут самостоятельно и быстро корректировать их логику и поведение.

Тренд №3. Крупные корпорации будут создавать собственных голосовых ассистентов, которые станут представителями бренда

В 2019 году ряд голосовых помощников вроде Алисы и Siri, которые стали символами создавших их компаний, пополнил Олег от банка «Тинькофф». От обычных роботов, с которыми мы сталкиваемся в клиентском сервисе, этих помощников отличает уровень персонификации: они не безлики, обладают собственным голосом и отчасти манерой общения. 

Собственные виртуальные помощники станут частью бренда компании наравне с логотипом и будут играть на повышение его узнаваемости. Корпорации, где роботы выполняют много задач, но говорят и звучат по-разному, могут задуматься об их унификации и создании единого виртуального помощника. 

Ассоциированные с брендом интеллектуальные ассистенты будут особо важны для компаний, которые создают экосистему из разрозненных сервисов и разрабатывают суперприложения, таких как Mail.Ru Group, Сбербанк, ВТБ. C помощником пользователям будет проще ориентироваться в интерфейсе и доступных функциях.

Например, уже известно, что Олег будет подбирать индивидуальные предложения для юзеров суперприложения от «Тинькофф».

Тренд №4. Компании, не готовые создавать собственных AI-представителей, начнут использовать популярных голосовых помощников вроде Алисы в качестве проводников в свою службу поддержки 

Экосистемы таких голосовых ассистентов, как Alexa, Googe Assistant или Алиса, позволяют бизнесу создавать для них навыки, которые могут быть полезны клиентам. Тем не менее такие помощники не являются полноценной альтернативой диалоговому роботу, разработанному специально для клиентов компании.

Даже если очень постараться уложить весь спектр клиентских запросов в множество навыков, пользователю будет сложно ориентироваться в них, ведь придется искать в списке тот самый, способный решить его вопрос: отсутствие нативной навигации — одна из самых актуальных проблем для голосовых интерфейсов. 

В этих условиях оптимальный путь для компаний — создать один-два навыка с простыми сценариями, не требующими персональных данных, и использовать голосовых помощников в смартфонах и колонках в качестве ретрансляторов обращения в любой из доступных каналов поддержки контакт-центра.

Тренд №5. В ближайшее время робот вряд ли заменит человека или сумеет стать равным ему в когнитивном плане

Роботы доказали свою полезность в выполнении конкретных и укладывающихся в алгоритм задач, но они по-прежнему не лучшие собеседники для обсуждения отвлеченных или комплексных тем. Даже популярные виртуальные ассистенты, которые обучены на огромных массивах данных и отлично справляются с заказом такси или подбором кулинарных рецептов, уходят от ответа с помощью общих фраз, когда диалог выходит за рамки сценария и предусмотренного набора тем.

Человеческое умение вести беседу, шутить и играть словами пока находится вне конкуренции, а технологии, способные изменить баланс сил в диалоге, далеки от промышленного использования. 

Наша проектная статистика показывает, что люди привыкли воспринимать роботов в контактных центрах утилитарно и использовать преимущественно для решения возникших проблем. Не более 1% клиентов пытается поговорить с виртуальными сотрудниками на социальные темы, расспрашивая их о погоде, самочувствии или смысле жизни.

Сложные предметные вопросы тоже остаются в ведении живых операторов. Зато на типовые обращения робот выдает ответ в среднем за две секунды, и это ценится клиентами.

Тренд №6. Бум рекламных и спам-звонков от роботов пойдет на спад в связи с развитием ПО для их блокировки и возможными изменениями в законах

Распространение речевых технологий в разы удешевило массовые исходящие звонки и помогло резко увеличить их объем во всем мире. Но рост коснулся не только важных и полезных клиентам звонков, но и телефонной рекламы товаров и услуг, которую компании часто адресует незаинтересованным в ней людям. В 2019 году 72% российских пользователей смартфонов получали спам-звонки, количество которых могло варьироваться от 7 до 100 в месяц.

Злоупотребление личным пространством пользователей породило всплеск спроса на программные решения, защищающие от нежелательных вызовов: их используют 17% абонентов. В перспективе это способно снизить конверсию от робозвонков и подтолкнуть бизнес к формированию более избирательной и этичной политики обзвонов.

Вторым сдерживающим обзвоны фактором может стать ужесточение наказания за рекламные звонки, нарушающие правила работы с персональными данными или другие законодательные нормы. Первый шаг в этом направлении был сделан в ноябре прошлого года, когда Минюст предложил внести понятие «робот-коллектор» в закон о взыскании, приравнять таких роботов к живым сотрудникам и ограничить частоту и время их звонков должникам.

Как получить максимум при внедрении диалогового робота в бизнес

    Начните сбор обезличенных диалогов с клиентами заранее. Робот обучается на исторических данных, и чем больше иллюстративных примеров по каждой теме вы накопите к старту обучения, тем лучше он будет ориентироваться в предметной области и ответах клиентов.

    Чтобы робот вел себя корректно — не хамил или не угрожал отрезать пальцы, при его обучении будьте аккуратнее в использовании лексики соцсетей и форумов. 

    Чтобы робот эффективно решал проблемы клиентов, проверьте качество обслуживания вашей клиентской службы: работа операторов в некоторых обучающих примерах может быть далека от образцовой. Нельзя обучать робота на неэтичных или бесполезных для клиента диалогах.

    Автоматизируйте процессы обслуживания клиентов поэтапно, начните с самых востребованных. Так вы быстрее достигните ощутимого эффекта, который оправдает затраты труда и денег.

    Начните роботизацию с простых задач и постепенно двигайтесь к сложным. Это позволит клиентам постепенно привыкнуть к общению с роботом, а виртуальному помощнику завоевать их доверие, решая важные, но типовые проблемы. 

    Расширяйте компетенции виртуальных ассистентов только убедившись, что вы полностью отладили управление. Так вы не рискуете «обвалить» уровень сервиса. 

    Выбирайте платформы и инструменты с автономным управлением роботом и контролем качества диалогов. Вы сможете самостоятельно реагировать на отклонения в его работе, дообучать и настраивать, не раздувая расходы на проект.

    Разговор с роботом не должен вызывать отторжение у клиентов. Если пользователь сам связывается с компанией, роботу будет достаточно качественно проконсультировать его по заданному вопросу. Если инициатор звонка — робот, тщательнее сегментируйте базу контактов, чтобы не спамить ненужными предложениями, реагируйте на обратную связь и оставляйте клиенту возможность отказаться от аналогичных звонков в будущем.

Фото на обложке: Shutterstock / maicasaa

Источник: rb.ru

Добавить комментарий