Бот поможет: как изменился портрет цифрового ассистента и что это дает бизнесу

9 декабря 2024

Более 50 лет назад появился первый чат-бот – Элиза, примитивная программа, использующая ключевые слова для общения. С тех пор цифровые помощники претерпели колоссальную трансформацию: сегодня они способны справляться с множеством задач не хуже человека за счет технологий искусственного интеллекта. Подробнее о российском рынке голосовых и текстовых ботов для бизнеса и растущих возможностях этого инструмента рассказал Николай Глинников, руководитель управления поддержки пользователей ActiveCloud.

Эволюция ботов

До 2010 года боты были довольно узконаправленными системами и работали по жестким скриптам. Это было первое поколение алгоритмических ботов. Такие боты не помнят контекст диалога и не могут переключаться с одной тематики на другую в процессе общения. Они присутствуют и в настоящее время, выполняют фиксированный набор команд и определяют намерения пользователя на основе «кнопок» или набора фраз-синонимов.

С 2010 года началось внедрение ботов второго поколения, основанных на машинном обучении. Успешные поставщики решений используют модели, предобученные в различных областях знаний: телекоммуникациях, медицине, банковском деле и т. д. Например, слово «карточка» для этих сфер имеет разный смысл. Однако машинное обучение в таких системах используется только для понимания естественного языка и определения намерения пользователя.

После классификации намерения в дело вступают все те же алгоритмы, и пользователю предоставляется заранее прописанный ответ или предопределенное действие. Понятно, что прописать алгоритмы для всех возможных сценариев и ситуаций сложно, и с каждым следующим шагом количество веток алгоритма увеличивается в геометрической прогрессии. Поэтому многие пользователи по-прежнему считают таких ботов «тупыми».

До 2010 года боты были узконаправленными и заскриптованными системами, сегодня большинство из них работает на базе моделей машинного обучения для понимания естественного языка общения, что существенно расширяет их возможности.

Что касается настоящего ИИ, стоит упомянуть голосовых ботов-компаньонов. Первым персональным помощником, который использовал обработку естественного языка для общения с пользователями, был Siri, запущенный Apple в 2010 году. Вслед за Apple в 2012 году Google представила своего умного ассистента Google Now, а в 2014 году на рынок вышли Microsoft Cortana и Amazon Alexa.

Волна ажиотажа вокруг разговорных ИИ охватила Россию несколько позже – с 2017 года, когда Яндекс представил «Алису». Однако возможность использования ботов-суфлеров с ИИ для бизнеса в качестве замены операторам остается ограниченной.

Прорывом в коммерческом использовании ИИ стал ChatGPT, представленный компанией OpenAI в конце 2022-го.Основное отличие современных ботов, основанных на больших языковых моделях, от их предшественников состоит в том, что они больше не используют заранее прописанные сценарии взаимодействия с пользователями. Вместо этого, такие боты анализируют поступающие запросы и создают уникальные ответы в реальном времени. OpenAI также предлагает доступ к API, который позволяет интегрировать их ИИ-модель в IT-инфраструктуру, помогая решать конкретные бизнес-задачи компании.

Крупнейшие игроки ИТ и финтеха России, такие как Яндекс и Сбер, также развивают собственные нейросети YandexGPT и GigaChat. Компании предоставили бизнесу доступ к созданию виртуальных ассистентов и чат-ботов в 2023 году.

Боты, разработанные до 2020 года, после появления генеративных ИИ на основе больших языковых моделей, уже не могут называться системами с искусственным интеллектом.

Вездесущие помощники

Сегодня голосовые и текстовые боты распространились так широко, что трудно найти крупную компанию, не внедрившую подобное решение в свои бизнес-процессы.

Основные потребители технологии – ритейл и финтех. Число ритейлеров в России, использующих ИИ-ботов, достигает 42%. Лидирующие позиции по использованию текстовых помощников занимают маркетплейсы и аптеки. Тем не менее, в ритейле 46% чат-ботов не поддерживают свободный диалог, предлагая только кнопки-подсказки для навигации.

В банках из топ-100 уровень внедрения чат-ботов составляет 27%, из которых лишь 8% работают на основе кнопок. Бизнес этого сегмента стремится обучать своих ботов для эффективного решения комплексных задач, сформулированных клиентами в свободной форме.

Консультационные чат-боты стали привычным инструментом взаимодействия с клиентами. Согласно исследованию, проведенному «Росгосстрах жизнь» и ВТБ, почти 40% россиян предпочитают обращаться за помощью именно к ним.

Государственные компании тоже не остаются в стороне. У Почты России, например, есть виртуальный ассистент, который обрабатывает запросы на горячей линии. Помощник Минздрава помогает записываться на прием в поликлинику, а на сайте Госуслуг работает робот-помощник, который упрощает процесс получения информации.

Пользователи стали проявлять высокую степень готовности к использованию виртуальных помощников. Это связано с тем, что они на практике убеждаются, что не обязательно ждать ответа от «живого» оператора, если можно мгновенно и в любое время решить свой вопрос с ботом.

Боты трудятся не только на сайтах компаний и в контакт-центрах, но и в популярных мессенджерах. Это особенно важно для бизнеса, стремящегося сохранить конкурентоспособность, ведь 84% россиян ежедневно используют мессенджеры, а 41% из них – более пяти раз в день.

Отдельно существует направление «внутренних» ботов, которые нацелены не на внешних клиентов компаний, а на автоматизацию бизнес-процессов. Такие боты могут выполнять рутинные функции рекрутеров, проводить тестирования сотрудников, подсказывать ответы операторам и даже имитировать типажи сложных клиентов в процессе тренинговых диалогов. Внедрение таких ботов также положительно сказывается на общей эффективности бизнеса.

Чат-боты нового поколения

Несмотря на широкий спектр возможностей в области клиентских консультаций, большинство чат-ботов не умеют решать технические проблемы пользователей. Однако на российском рынке уже появляются виртуальные ассистенты нового поколения, объединяющие функции онлайн-консультанта и специалиста технической поддержки.

Подобные интеллектуальные чат-боты основаны на технологии искусственного интеллекта с использованием больших языковых моделей. Причем архитектура таких решений может предусматривать хранение и обработку персональных данных исключительно в закрытом контуре компании.

Интеллектуальные чат-боты могут взять на себя функцию первой линии поддержки в текстовых каналах коммуникации – на сайте, в личном кабинете, в базе знаний, а также в Viber и Telegram. Они способны не только консультировать пользователей по общим вопросам и характеристикам услуг, но и, благодаря интеграции с ИТ-системами, обрабатывать запросы по техническим проблемам, например, связанных с недоступностью веб-ресурсов или отправкой электронной почты.

Использование больших языковых моделей в чат-ботах ставит перед разработчиками серьезные вызовы, такие как «токсичность» и «галлюцинации» ИИ – когда тот предоставляет пользователю вымышленную информацию. Чтобы минимизировать эти риски, важно убедиться, что специализированный сервис успешно ведет диалог в рамках заданного контекста.

В случае технической консультации бот из контекста способен определить, по какой услуге задан вопрос. Если услуга не имеет вариативности, бот произведет поиск информации для подготовки ответа в базе знаний. Если услуга имеет несколько вариантов (например, почтовая услуга или услуга хостинга), бот запросит номер подписки и домен (почтовый или веб-сайта).

Бот проверяет домен: статус, наличие и соответствие необходимых DNS-записей, SSL-сертификата. Если все корректно, он формулирует ответ на основе информации Базы знаний.

Если пользователь не может ввести номер подписки, ему предлагается упрощенный вариант – несколько кнопок с названиями услуг, существующих в данной категории.

Если диалог затягивается, чтобы не вызвать раздражение пользователя, чат-бот дополнительно предлагает создать тикет в службу поддержки. Саммари диалога отправляется в тикет и на почту пользователя, и далее переписка ведется со специалистами поддержки.

Результаты внедрения интеллектуального чат-бота в бизнес-процессы представила одна из компаний-разработчиков. Она зафиксировала, что пользователи охотно общаются с ботом (индекс доверия – 96%). При этом бот самостоятельно обработал 22% запросов, а в 9% диалогов он успешно создавал тикеты в службу поддержки. Для старта это хороший коэффициент автоматизации.

Наиболее часто пользователи интеллектуального чат-бота обращались за помощью по вопросам, связанным с доменными именами и настройками DNS.

Стоимость обработки запроса ботом оказалась в 10 раз ниже по сравнению с оператором. С учетом небольшого потока текстовых обращений стоимость обработки одного диалога оператором составляет порядка $1. Стоимость диалогов, обработанных ботом, составила в среднем $0,10. Кроме того, уменьшилась нагрузка на специалистов технической поддержки и отдела обслуживания по рутинным вопросам.

Заключение

Россия – в числе лидеров по адаптации технологий чат-ботов. Это отражается на функциональности этого инструмента. Сегодня чат-боты способны брать на себя первую линию поддержки, автоматизируя не только консультации, но и решение специфических технических вопросов. Передовые инструменты на основе ИИ могут эффективно справляться с проблемами, требующими дополнительного исследования и проверки информации. При этом технологии ИИ все еще находятся на этапе становления.

С развитием технологий затраты на поддержку пользователей продолжают снижаться. Средняя стоимость обработки диалога в чате с оператором составляет $0,25–$1, что значительно дешевле обработки звонка в колл-центре, стоимость которого варьируется от $0,5 до $3. Продвинутые виртуальные помощники, использующие технологии ИИ, могут быть гораздо более экономичными.

Все эти преимущества делают чат-боты нового поколения эффективной и экономически целесообразной альтернативой традиционным методам взаимодействия с пользователями. А постоянная модернизация технологий открывает новые горизонты для их применения в бизнесе.

1595