Согласно недавнему исследованию компании Neuro.net, контакт-центры испытывают все больший интерес к автоматизации. Около трети опрошенных сообщили, что уже задумались над внедрением голосовых роботов, а примерно пятая часть заявила, что планируют сделать это в ближайшем будущем.

Интересен и другой результат: лишь около половины сотрудников call-центров полагают, что голосовой ИИ сможет выполнять их обязанности хотя бы частично. Хотя опрос самых молодых специалистов показал, что в большинстве своем они все же уверены, что когда-нибудь в будущем роботы смогут их заменить. Кроме того, молодые люди уверены, что разговор с роботом должен протекать в формате свободного диалога.

Однако клиенты пока не верят в силу ботов и пытаются при первой же возможности переключиться на оператора. Вместе с тем, их мнение меняется, если им удается быстро и результативно разрешить свой вопрос с помощью искусственного интеллекта.

Пока что роботы забирают на себя только часть простых задач, например, для телеком-операторов — это ответ на вопрос о об условиях тарифа, балансе счета, стоимости роумингу и т.д., для почтового оператора — информировать про местонахождение посылки, для банка — просто быстро определить, на какого именно специалиста нужно переключить. Можно сказать, что робот выполняет ту же функцию, что и IVR, только быстрее и в форме диалога. И с такой задачей виртуальный помощник почти справляется, но как только возникает сложный «заковыристый» вопрос, критически важным становится вмешательство человека.

Выбор платформы для построения чат-бота или голосового робота зависит от финансовых возможностей заказчика и наличия ресурса разработки. Например, разработчики NLP-нейросетей поставляют только программные библиотеки для обработки естественного языка, а создание и настройка робота выполняется уже силами самого заказчика. Если в штате нет программистов, есть вариант использования SaaS-решения для создания чат-ботов «из коробки».

Международный опыт показывает, что даже на сегодняшнем уровне развития роботы способны решать широчайший спектр задач, что позволяет снизить расходы на отдел поддержки. Однако пока бизнес очень осторожно подходит к внедрению таких технологий.

Украинский опыт

7 июля 2016 года мобильный оператор «Киевстар» запустил первого в Украине чат-бота на сайте и в Facebook под названием «Зоряна». Этот виртуальный ассистент отвечал на популярные вопросы об услугах связи, помогал выбрать и подключить тариф или услугу. Примечательно, что Зоряна не только анализировала запросы по ключевым словам, но и умела задавать уточняющие вопросы. Через несколько месяцев после запуска обнаружился курьезный момент: оказывается, не все пользователи осознавали, что общаются с роботом. И когда Зоряна давала нерелевантные ответы или же вообще не понимала суть вопроса, абоненты выходили из себя и начинали ругаться прямо в чате. Ошибку исправили: теперь в начале беседы Зоряна сразу предупреждает, что она – робот.

По словам Алексея Мася, отвечавшего за инновации в «Киевстар», Зоряна — российское приложение, однако там используется украинская база знаний, доработка программы также ведется украинскими специалистами. Принцип работы следующий — Зоряна анализирует фразу и пытается определить ключевое слово, после чего дает ответ. Затем программисты анализируют логи переписки и пытаются понять, где Зоряна правильно поняла запрос, а где нет. Там, где было недопонимание, алгоритм изменяют и добавляют в него новые ключевые слова. То есть, каждый год база знаний увеличивается на 10-20%, а это значит, что все больше запросов робот обрабатывает правильно.

И все же за 5 лет работы прорыва не произошло – Зоряна пока что способна обрабатывать только простые запросы. Киевстар уже давно ведет поиск подрядчика на разработку более продвинутого чат-бота, однако пока внедрения не было. На недавней встрече со СМИ глава компании Александр Комаров отметил, что наличие Зоряны никак не повлияло на число сотрудников call-центра, более того, их число даже пришлось увеличить, поскольку качество обслуживания для оператора превыше всего.

Эксперимент с голосом

Голосовой ассистент – фактически аналог чат-бота, но с интегрированными функциями генерации и распознавания речи. Такая технология более сложная в сравнении с анализом текстового запроса, поскольку у абонентов отличается произношение и могут быть проблемы с дикцией. Но чат-бот не сможет заменить голосового виртуального помощника, поэтому обе технологии, очевидно, будут развиваться параллельно. Тем более, что первые успешные внедрения уже есть.

Так, виртуального голосового ассистента внедрили в компании «Нова Пошта». Когда клиент звонит в контакт-центр, его встречает виртуальный помощник по имени Ева, которая с помощью технологии распознавания речи определяет суть запроса и либо предоставляет консультацию самостоятельно, либо соединяет со специалистом.

Виртуальный помощник работает на базе продукта Omilia. В этой технологии используется искусственный интеллект для распознавания речи и NLU модели.

Поскольку технология пока не совершенна, проект внедрения голосовых помощников обычно растягивается на несколько месяцев. Так, в «Нова пошта» на каждом новом этапе подключали для обработки определенную долю звонков, и только когда были уверены, что все работает безупречно, число звонков увеличивали. В апреле 2019 Еву запустили для 20% клиентов, после для 50%, а с июня – уже для всех 100%. Кстати, Нова Пошта – первая в Украине логистическая компания, которая внедрила виртуального помощника.

Перед внедрением был пилотный период, который включал в себя создание команды, анализ запросов и определения приоритетных вопросов. Кроме того, велась работа над построением структуры диалогов. Далее настроили языковую модель, записали голосовые ответы, протестировали и определили, что необходимо доработать.

Сегодня Ева полностью обслуживает около 30% звонков, поступающих в контакт-центр. Такое количество эквивалентно работе более 100 специалистов. Ева умеет консультировать клиентов о местонахождении груза, графике работы отделений, оформляет возврат посылки, дает краткие ответы на стандартные вопросы (условия услуг переадресация, возврат, доставка лично в руки, контроль оплаты и т.п). Более всего консультаций Ева предоставляет по трекингу посылок, а в праздничные и предпраздничные дни – касательно графика работы отделений.

Тем не менее, в компании признают, что с точки зрения клиентского сервиса Ева – не безупречна, она требует серьезных доработок, и инженеры компании занимаются этим на постоянной основе. Конечно, виртуальный ассистент помогает снизить нагрузку на персонал контакт-центра, однако пока не идет речь о том, что он заменит живого человека.

В планах – расширение возможностей виртуального помощника, в частности – разработка новых сервисов самообслуживания и консультаций. Регулярно проводится совершенствование языковой модели, поскольку лексика клиентов логистической компании достаточно специфическая – она включает множество названий населенных пунктов, названия услуг и продуктов компании, а также необходимость в совершенстве распознавать числа, даты, номера.

Впрочем, можно говорить, что основную задачу с помощью Евы все же удалось решить: задействовать имеющихся специалистов контакт-центра для решения нестандартных ситуаций, и притом освободить от работы с заурядными рутинными запросами.

Что же нас ждет в будущем?

По мнению специалистов, в ближайшие годы вряд ли стоит ожидать революции. Так, Дмитрий Рябоконь, кандидат технических наук, Engineering Manager в компани GlobalLogic, уверен, что основная сложность создания виртуального ассистента заключается в точной оценке намерений пользователя (intents) с помощью методов обработки естественного языка (NLP). Иными словами, нужно правильно определить и реализовать механизмы, которые позволят пользователю координировать свои действия для достижения конечной цели – например записаться на прием к врачу, узнать какую-либо информацию и тому подобное.

Несмотря на значительные успехи в развитии современных языковых моделей и технологии распознавания речи, сложность обработки новых неизвестных терминов вместе с решением задач устранения неоднозначности (disambiguation) до сих пор не позволяет системам искусственного интеллекта понимать контекст отдельных сказанных фраз.

Когда можно ожидать рывка? По мнению эксперта, прогресс в технологии распознавания речи идет непрерывно, успехи его применения в отдельных сферах можно увидеть каждые 2-3 года. Например, качество автоматического перевода текстов вышло на достаточно высокий уровень, сравнимый с качеством ручного перевода. Для этой оценки используют специальный алгоритм BLEU (bilingual evaluation understudy), который позволяет сравнить близость машинного перевода человеческому.

Также значительное влияние на индустрию оказала новая языковая модель GPT-3 от компании Илона Маска OpenAI. Она позволяет дополнять существующие и генерировать новые тексты от имени автора, сохраняя как стилистику, так и наполнение текста вместе с оригинальным авторским контекстом.

Но когда голосовые помощники будут общаться на уровне человека? Здесь все зависит от желаемой степени точности, а также уровня знаний или образования человека, с которым мы сравниваем голосового ассистента.

Если речь идет о построении специализированных тематических ассистентов, которые самостоятельно учатся и могут предоставлять пользователю эмоциональный обратную связь, то их появление возможно в течение ближайших 10 лет, что не такая уж далекая дата.