logo ict.moscow
logo ict.moscow

ГлавнаяЛентаИскусственный интеллект в клиентской поддержке

Искусственный интеллект в клиентской поддержке

21 мая 2020РЕДАКЦИЯ
4141
эксклюзивный
материал

Мы проанализировали, как бизнес относится к применению чат-ботов и что прогнозируется по данному направлению, а также поговорили с экспертами и участниками рынка (включая Just AI, Voximplant, NAUMEN, Cleverbots, Anybots, CraftTalk, JivoSite, «Синимекс Дата Лаб», Redmadrobot Data Lab, Celado AI) о настоящем и будущем разговорного ИИ в обслуживании клиентов. 

К технологиям искусственного интеллекта (ИИ) безусловно относят обработку естественного языка (natural language processing, NLP). И когда речь заходит о применении разговорного ИИ, первое, что приходит в голову, это клиентская поддержка, считают авторы обзора Just AI рынка чат-ботов. По оценкам аналитиков KPMG, чат-боты занимают вторую строчку среди самых популярных инструментов цифровизации у российских компаний (первое место у анализа больших данных и предиктивной аналитики). Их выводы также подтверждают, что чат-боты чаще всего используются для обслуживания клиентов.

В базе знаний ИИ на ICT.Moscow представлено уже около 30 кейсов применения технологии в области клиентской поддержки

Как показывают опросы российского бизнеса, компании видят реальные положительные эффекты от внедрения ИИ-решений. Например, согласно данным KPMG, 51% отечественных компаний ввели хотя бы одного чат-бота в свои бизнес-процессы и этот инструмент попал в тройку технологий, которые принесли наибольший экономический эффект.

Как будет расти рынок чат-ботов

По оценкам Business Insider, объем мирового рынка чат-ботов вырастет с $2,6 млрд в 2019 году до $9,4 млрд к 2024 году (примерно 190 млрд. руб. и 688 млрд руб., соответственно; по курсу ЦБ РФ на 16.05.2020). При этом совокупный годовой рост (CAGR) ожидается на уровне 29,7%. 

В России объем российского рынка разговорного ИИ, чат-ботов и интеллектуальных ассистентов к 2023 году должен достичь отметки в 33 млрд руб., считают эксперты Just AI. Их прогноз на 2021 год — 9,6 млрд руб.

В Mail.ru Group связывают ожидания активного роста рынка чат-ботов до 2024 года с крупными шагами ИT-сектора в 2018-2019 годах в разработке технологий обработки естественного языка (NLP).

Технический директор «Синимекс Дата Лаб» Кирилл Дубовиков тоже объясняет нынешний повышенный спрос на чат-боты тем, что за прошлые два года технологии NLP совершили большой скачок вперед, что позволило начать реализовывать практически полезные диалоговые системы.

Думаю, что эти прогнозы не скорректирует в меньшую сторону даже нынешняя непростая ситуация, связанная с пандемией – наоборот, сейчас коммуникации еще стремительнее переходят в онлайн.

Максим Цуканов

руководитель направления CRM и клиентской аналитики SAS Россия/СНГ

Первый взрыв интереса к этой теме уже прошел, считает Алексей Марин, ведущий разработчик компании «Медиа-тел». По его мнению, рынок сейчас перенасыщен продуктами компаний разного уровня.

Классические кейсы давно решены тысячами заслуженных корпораций и молодыми энергичными стартапами. В технологическом плане решения бьются за доли процента точности распознавания речи и сопоставления запросов ответам. 

Алексей Марин

ведущий разработчик компании «Медиа-тел», группа компаний Devoteam

Однако при этом огромное количество, казалось бы, простых сценариев до сих пор остаются нереализованными или реализованными плохо, добавляет Марин.

Каким компаниям нужны чат-боты

В России чат-боты наиболее широко используются в телекоме, финансовых институтах и ритейле (75%, 60%, 50%, соответственно), подсчитали эксперты KPMG. Компании из этих отраслей активно пользуются услугами колл-центров и заинтересованы в автоматизации клиентских сервисов для сокращения расходов. 

Эти отрасли всегда были ИТ-трендсеттерами в бизнесе, они уже давно внедряют чат-ботов во всех текстовых каналах, а сегодня массово начинают разрабатывать и голосовых помощников – для обработки входящих обращений, для исходящих обзвонов и даже продаж (что раньше казалось невозможным). 

Юлия Рыжих

директор по маркетингу Just AI

С этим согласен Артур Камский, сооснователь Anybots. По его словам, в крупном и среднем бизнесе все больше компаний начинают использовать автоматизированных агентов поддержки (помимо банков и телекома он также называет страхование). Чаще всего речь идет об интеграции в чат на сайте или в приложении, но уже встречаются и голосовые помощники на горячих линиях.

При этом Камский считает, что для малого бизнеса использование ручного труда пока еще оказывается эффективнее по соотношению цена-качество. Однако Юлия Рыжих Just AI убеждена: малый и средний бизнес тоже активно использует разговорных ботов. Он в основном коммуницирует с клиентами через чаты (т.н. conversational commerce), так как пользователям такой способ общения удобен. По словам представителя Just AI, самые популярные кейсы для компаний малого и среднего бизнеса — чат-бот на первой линии поддержки, где он закрывает наиболее частотные запросы, сбор данных для доставки, подтверждение записи или заказа, опросы. 

Алгоритмы с ML успешно применяются в банковской сфере и другими крупными компаниями, у которых есть большие данные для их обучения, поясняет Тимур Валишев, СЕО и сооснователь JivoSite. По его мнению, небольшим компаниям больше подходят чат-боты, работающие по древовидному сценарию: бот задает вопросы, а пользователь либо кликает готовые ответы, либо вводит свои варианты. 

В Mail.ru Group отмечают, что боты эффективны и нужны бизнесу при выполнении двух условий: если пользователи часто обращаются к компании с типовыми задачами, а эти задачи решаемы без участия человека.

Помимо бизнеса чат-боты применяются также государственными или муниципальными структурами, например, в Москве.

Во-первых, чат-бот берет на себя часть трафика, что уменьшает нагрузку на реальных сотрудников. Во-вторых, снимает часть рутинной работы и освобождает ресурсы для выполнения более сложных задач, которые невозможно делегировать. 

Борис Маяцкий

Представитель продукта «Общегородской контакт-центр» ДИТ Москвы

76% москвичей хотя бы раз разговаривали с чат-ботами или роботами-операторами, свидетельствуют данные ДИТ Москвы из исследования о развитии искусственного интеллекта в столице.

Почему чат-боты нужны пользователям

Клиент, который хочет получать сервис в круглосуточном режиме, охотнее будет писать, а не звонить. По оценке Google, 65% людей предпочитают обращаться через чаты. У компании CraftTalk есть данные, что в России эти показатели еще выше, рассказал ICT.Moscow гендиректор этой компании Денис Петухов.

WhatsApp и Telegram остаются еще не такими насыщенными с точки зрения рекламных контактов платформами, и для большинства являются нативными каналами коммуникации

Адам Тураев

Strategy Director компании Cleverbots

Тураев считает более логичным бота, симулирующего общение с человеком для поддержки пользователей, встроить в один из наиболее популярных для целевой аудитории мессенджер.

В этой области есть два противоположных тренда, считает Юрий Чайников, генеральный директор Redmadrobot Data Lab:

  1. увеличение доли голосовых ботов благодаря развитию технологий распознавания и синтеза речи;
  2. предпочтение людьми текстовых каналов из-за растущего количества голосового телефонного спама и ряда других причин.

Эксперт отмечает, что голосового бота сделать сложнее и риск недовольства пользователей выше. Чайников рекомендует обкатать практику на текстовых ботах, а потом браться за голосовых.

В Mail.ru Group разделяют голосовых ботов и голосовых ассистентов и говорят о низкой эффективности первых. В компании считают, что текстовые боты проще в освоении, они интуитивны и быстрее помогают пользователю решить вопрос.

В чем сложности и особенности создания бота

Для создания сложных чат-ботов используются алгоритмы машинного обучения, методы понимания естественного языка (NLU), решения для интеграции с внешними каналами (например, мессенджерами), системы распознавания и синтеза речи

Создать чат-бота при помощи специального конструктора просто, но он сможет решать только самые простые задачи, хотя часто и этого бывает достаточно. По словам Максима Цуканова из SAS Россия/СНГ, сложности могут быть на уровне технологий, которые лежат в основе чат-бота — в построении моделей для машинного обучения, в анализе естественного языка для этой цели. 

Доступность открытых диалоговых фреймворков дает возможность компаниям относительно недорого разрабатывать чат-боты с использованием ИИ. Хотя это накладывает довольно высокие требования к наличию у разработчиков соответствующего опыта и компетенций, чтобы успешно нивелировать ограничения таких фреймворков.

Ленар Рахматуллин

руководитель направления услуг ИТ-инфраструктуры ICL Services

Адам Тураев из Cleverbots не видит особых проблем непосредственно в разработке и эксплуатации чат-ботов. По его мнению, основные проблемы появляются на этапе подготовительной работы. 

Необходимо проверить большое количество гипотез, определиться с пользовательскими сценариями, выбрать набор технологий и т.п. Связано это с тем, что сейчас мало кейсов на рынке ИИ-технологий, мало базы для анализа успешного опыта, поэтому компаниям приходится где-то рисковать и много ошибаться.

Адам Тураев

Strategy Director компании Cleverbots

Вслед за этим возникает другая сложность — дообучение чат-бота.

Чаще всего это связано с тем, что данные, с помощью которых обучали конкретного бота, становятся недостаточно полными (добавился какой-то новый продукт или сервис у компании), и бота нужно дообучать или переобучать.

Алексей Айларов

сооснователь и СЕО Voximplant

Артур Камский из Anybots отмечает трудности, связанные с распознаванием контекста беседы и извлечением намерения пользователя.

Особенность разработки чат-ботов в том, что ты никогда не можешь быть уверен, что предусмотрел все возможные варианты запроса. В отличие от, например, разработки приложений, где ты чаще всего можешь определить все возможные варианты взаимодействия пользователя с интерфейсом.

Артур Камский

сооснователь Anybots

Когда речь идет об автоматизации сложных сценариев диалога, предусмотреть все возможные сценарии практически невозможно, соглашается Борис Маяцкий из ДИТ Москвы. Поэтому разработчикам важно не только правильно настроить ботов, а именно продумать возможные типы запросов от пользователей и верные на них ответы, но непрерывно актуализировать знания и дообучать бота, поясняет эксперт.

Особенность чат-ботов в том, что это не столько программа, сколько дизайн диалогов, говорит Алексей Марин, ведущий разработчик компании «Медиа-тел» (ГК Devoteam). 

Особенно это справедливо для такого гибкого языка, как русский, где нет жесткого порядка слов, где перестановка двух слов местами может в корне поменять смысл запроса, для построения диалога и «узнавания» текущей потребности собеседника чаще требуется не опыт и знания классического программиста, а лингвистика и даже психология.

Алексей Марин

ведущий разработчик компании «Медиа-тел», группа компаний Devoteam

При внедрении чат-бота обычно недооценивается объем работы по интеграции с другими подсистемами и необходимость изменять бизнес-процессы, говорит Юрий Чайников из Redmadrobot Data Lab.

Топ-50 чат-бот платформ и виртуальных ассистентов 2019 года по версии МФТИ

Чего ждать от чат-ботов и голосовых помощников в будущем

Интеграция роботов в инфраструктуру клиентского сервиса будет более глубокой. Это будет происходить по мере того, как подходы к применению диалогового искусственного интеллекта в корпорациях станут более зрелыми, а также по мере роста доверия к технологиям. По мнению Андрея Зайцева из NAUMEN, со временем боты получат доступ к информационным системам с клиентскими данными и смогут подходить к обслуживанию предиктивно, предугадывая причины обращений в поддержку с опорой на историю коммуникации и персонализируя общение с каждым клиентом.

Про доступ таких систем к базам данных о клиенте, его договору, информации о подключенных услугах, правах доступа, номенклатуре товаров, остатках на складе и т.д. говорит и Алексей Марин из «Медиа-тел». При этом он добавляет, что для голосовых помощников, кроме всего вышеперечисленного, требуются еще качественные системы распознавания речи, учитывающие акценты и, возможно, сленг, а также системы, умеющие разбирать речь на фоне шумов.

Юлия Рыжих из Just AI видит будущее голосовых ботов в развитии технологий биометрии. По ее мнению, это решит задачу быстрой идентификации клиента и откроет больше сервисных возможностей.

У некоторых решений уже сегодня есть доступ к пользовательским данным. Например, виртуальный помощник для клиентов «Мегафона» «Елена», которая работает на основе искусственного интеллекта и объединяет в себе большое количество разных систем и инструментов.

Абонент еще не успел задать вопрос, а «Елена» уже определила его текущий профиль, основываясь на всех доступных ей данных, прогнала по предиктивным моделям, определила наиболее вероятный вопрос, основываясь на последних событиях в жизни клиента, и предложила свой вариант, превратив полученные данные в голосовой ответ, понятный клиенту. 

Игорь Доронин

директор по клиентскому сервису «Мегафона»

К наиболее вероятным трендам в области создания ботов Алексей Марин из «Медиа-тел» относит возможность извлечения и накопления знаний из диалогов (т.е. самообучение чат-ботов), бинарную социализацию чат-ботов (способность чат-ботов связываться между собой для обмена «знаниями» и «навыками»), а также «навыки» получения данных, стандартизацию способов предоставления информации для возможности извлечения информации для обучения чат-ботов. 

Многие эксперты говорят также и о все большей персонализированности чат-ботов. Так, Борис Маяцкий из ДИТ Москвы считает, что персонализированные виртуальные помощники будут подстраиваться под отдельного человека для решения его рутинных задач.

Основатель Celado AI Антон Балакирев считает, что в ближайшее время чат-боты будут умнеть за счет большего накопления информации компаниями, которые их внедряют.

Меньше будет ботов с вариантами ответов-вопросов, реже будут переключения на оператора. Будут добавляться функции не только информирования, но и совершение действий.

Антон Балакирев

основатель Celado AI

Время примитивных чат-ботов прошло, резюмирует Марин из «Медиа-тел».

Как применяют чат-ботов на практике

Ритейл

Одна из проблем, с которыми столкнулись в Wildberries, заключалась в том, что клиенты часто не могут кратко и понятно сформулировать свой вопрос или запрос информации. Так, чат-боту необходимо определить, на какую из распознанных тем необходимо ответить в первую очередь. 

Если количество слов в сообщении клиента и значимость этих слов для чат-бота одинаковы, то фактически нельзя сделать выбор в пользу одной из тем для первоначального ответа. Мы решили эту проблему с помощью расстановки приоритета тем. На данный момент это является ключевым фактором в анализе обращений клиентов Wildberries. На основании такого списка приоритетов происходит выбор основной темы обращения клиента для предоставления ему консультации.

Кристина Спирева

руководитель клиентского сервиса Wildberries

Разработчики

Адам Тураев из Cleverbots рассказывает о кейсе с компанией «Герофарм», в рамках которого требуется разработать решение для диагностики дефектов произношения, сигнализирующие о возможном нарушении развития мозга у детей от 2 до 7 лет.

Эту преддиагностику мы проводили с помощью аудиозаписей, которые записывают дети в рамках выполнения определенных заданий в чат-боте в игровой форме. Потом мы анализируем эти аудиозаписи и определяем, есть ли дефекты в произношении того или иного звука. Сейчас мы находимся на этапе сбора и разметки датасета. К работе подключен профессиональный логопед, который пока вручную проверяет эти записи и отмечает, где корректно, где некорректно произнесен звук. 

Адам Тураев

Strategy Director компании Cleverbots

На следующем этапе проекта компания планирует обучить модель на этом датасете и научить систему уже автоматически определять эти дефекты, исходя из звуковых волн.

Город

В декабре 2019 года на сайте mos.ru был запущен бот с использованием нейронной сети. Чат-бот отвечает на вопросы пользователей сайта, связанные с городскими сервисами, и консультирует по использованию услуг портала.

Изначально для запуска использовали данные, собранные за время работы поддержки. Бот обучался на примерах диалогов, которые вели операторы при консультации пользователей портала. Уже после запуска бот взял на себя около 20% трафика. На текущий момент бот активно обучается, используя знания обрабатываемых поддержкой ответов. 

Борис Маяцкий

Представитель продукта «Общегородской контакт-центр» ДИТ Москвы


Больше интересных кейсов применения технологий на основе ИИ в разговорных ботах можно найти в базе знаний на ICT.Moscow 

За новостями искусственного интеллекта следите в отдельном Telegram-фиде

Расскажите знакомым:

Главное про цифровые технологии в Москве

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Что такое ICT.Moscow?

ICT.Moscow — открытая платформа о цифровых технологиях в Москве. Мы создаем наиболее полную картину развития рынка технологий в городе и за его пределами, помогаем бизнесу следить за главными трендами, не упускать возможности и находить новых партнеров.

Если не указано иное, материалы доступны по лицензии Creative Commons BY 4.0

При поддержке Правительства Москвы