Можно ли довериться ИИ: эволюция голосовых роботов

От отрицания до принятия

Сегодня на рынке разговорного ИИ в России работают более 100 компаний, многие из них масштабируются на 200-400% каждый год. Это показывает, что потребность в голосовых роботах постоянно увеличивается, однако не каждый готов доверить прибыль искусственному интеллекту. Важно выстроить систему, при которой клиент останется удовлетворенным после диалога с виртуальным помощником.

• Отрицание (1960-1990). Эпоха, когда никто не верил, что роботы смогут полноценно взаимодействовать с людьми.
• Гнев (1990-2000). Первые попытки внедрения систем распознавания речи и разочарования.
• Торг (2000-2020). Компании начинают внедрять Interactive Voice Response (IVR), простые системы ассистентов и интерактивные голосовые меню, появляются Siri и Google Assistant.
• Депрессия (2020-2022). Внедрение ИИ в ограниченных сценариях, страхи и сомнения компаний.
• Принятие (с 2022). Современная эпоха, где компании активно используют ИИ и передают роботам значительную зону ответственности.

Что влияет на оценку взаимодействия с роботом?

• Точность распознавания речи:

Изначально запись очищается от посторонних шумов. Затем система распознавания речи (ASR) переводит голос в текст. После этот текст анализирует система понимания естественного языка — NLU. Она помогает понять контекст и намерение собеседника. В «Контакт Сервис» мы добились 89% удачного распознавания текста и работаем над дальнейшим улучшением ASR. 

От точности распознавания речи зависит качество обслуживания клиента. Например, при записи к врачу необходимо сообщить данные (ФИО, адрес проживания, номер телефона, удобное время для записи и так далее). Человеку будет проще выбрать другую клинику, чем повторять одно и то же несколько раз, особенно если вопрос срочный.

• Простота в общении:

Важно, чтобы взаимодействие с роботом было интуитивно понятным и доступным для собеседника. Робот должен общаться на естественном языке, избегая сложных терминов и фраз, предлагать пошаговые инструкции и всегда давать возможность клиенту прервать процесс и связаться с оператором контактного центра.

• Этика и вежливость робота:

Большинство роботов на рынке уже обучено слушать клиента до окончания фразы и только потом говорить. Сейчас в «Контакт Сервис» мы работаем над тем, чтобы собеседник смог прервать голосового помощника, пока тот говорит, чтобы дать уточнение по своему вопросу. Сегодня мы внедряем сложные сценарии разговоров в технологию голосовых помощников.

• Выбор между оператором и ботом:

Как правило, изначально клиент негативно настроен на общение с роботом. У нас в IT-отделе выявили эту закономерность, и теперь в начале разговора вам предлагают выбор: представьте, что вы звоните в техподдержку, вам отвечает робот и говорит, что человека ждать 3 минуты, а робот ответит сразу, плюс по статистике робот решает простые обращения на 40% быстрее.

• Решение проблемы:

То, что робот может решить проблему — не должно удивлять ни клиента, ни заказчика. Также важно решить проблему проблему быстро. Для этого необходимо интегрировать голосового помощника с ПО заказчика, где хранятся данные о покупателе, его предпочтениях, запросах и прошлых обращениях.

Итоговые результаты взаимодействия с роботами

Негативное взаимодействие:

Клиенты часто сталкиваются с раздражением, когда чувствуют, что робот не понимает их запросов или неправильно интерпретирует их ответы. Повторение одних и тех же вопросов, неспособность адаптироваться к контексту или отсутствие гибкости в общении могут привести к потере клиента.

В итоге, если клиент не получает своевременного и точного ответа на свой запрос, он может потерять доверие к компании и даже уйти к конкурентам. Негативное взаимодействие с роботами также может ухудшить имидж бренда, особенно если такие случаи становятся массовыми.

Позитивное взаимодействие:

С другой стороны, когда робот быстро и эффективно справляется с запросами, клиенты чувствуют, что их ценят и уважают их время. Положительное взаимодействие с роботом может повысить лояльность к бренду, ведь они получают быстрые ответы и решения.

Кроме того, использование роботов позволяет существенно сократить расходы на фонд оплаты труда. В ситуациях, где требуется массовое обслуживание, голосовые роботы могут заменить операторов в решении простых и типовых задач, освобождая сотрудников для более сложных и требующих человеческого участия случаев. Это позволяет компании экономить на затратах, поддерживая высокий уровень клиентского сервиса.

Развитие индустрии

Два года назад реплики ИИ зачастую были несвязными и маловариативными. Модели имели ограниченное понимание контекста, часто теряли нить беседы при длинных диалогах, могли предоставлять поверхностные или шаблонные ответы. Они могли не замечать нюансы, такие как сарказм или двойные смыслы.

Сегодня же нейросети научились учитывать более длинные контексты, способны поддерживать диалог в течение длительного времени, что делает их ответы более точными, логичными и релевантными. Они анализируют, отвечают на трудные вопросы, с высокой точностью имитируют человеческую речь и распознают простые эмоции. Развиваются и нейросети, и голосовые помощники, в которых можно встраивать ИИ. Минцифры заявили, что подключат GPT в приложение «Госуслуг».

Мы регулярно тестируем новые версии роботов от различных разработчиков и подбираем оптимальный комплекс телефонии для работы с проектами, где они используются.

Будущие перспективы

В ближайшее время искусственный интеллект в основном будет заниматься анализом и предоставлением вариантов решений задач, запуском несложных, контролируемых процессов, онлайн-переводом собеседников и т. д. Это есть и сейчас, но станет более массовым. В этом ключе операторов можно будет полностью заменить.

У искусственного интеллекта есть одна известная проблема — «галлюцинирование». Это когда ИИ придумывает несуществующие факты. Сейчас не стоит поручать ИИ составление критичных по значению документов, особенно тех, что связаны со здоровьем, например, инструкций для лекарственных препаратов или справочников съедобных грибов.

Также ИИ не очень хорош в проверке источников. Если ему поручить анализ большого и нечетко определенного объема публично размещенной информации, то в качестве источников для анализа он может взять сомнительные сведения из желтой прессы или просто вымышленную информацию из художественной литературы.

Что можно и что нельзя доверить роботам сегодня

Можно:

Задачи, где сервис не влияет на общую оценку или где требуется обработка больших объемов данных — в производственных процессах.

Робот может быстрее человека дать справочный ответ — сообщить стоимость перелета с учетом данных, которые сообщил абонент или обобщить большой объем информации и передать его суть в нескольких фразах.

Проекты с большой базой номеров. Например, на проект по обзвону 500 тысяч номеров лучше подключить робота, так как даже в случае небольшой конверсии найдутся те, кто захочет приобрести товар или услугу. Автообзвон будет стоить дешево, так как нет расходов на оплату труда операторов.

Пока что нельзя:

Прием вызовов экстренных служб. Здесь важно точно понимать человека, нет права на ошибку.

Телефон доверия и экстренная психологическая помощь. У искусственного интеллекта все еще не развит эмоциональный интеллект и эмпатия.

Проект с маленькой базой номеров и высокой маржой. Не стоит передавать боту обзвон 200 теплых клиентов, которые интересовались покупкой люксового товара с большой стоимостью. В таком случае важно получить максимальную конверсию.

Универсальное решение

Для контактных центров сегодня оптимальным решением является гибридная модель, в которой роботы и люди работают вместе, дополняя друг друга. Вот как операторы  и роботы могут работать «сообща»:

Первичная сортировка и маршрутизация запросов. Роботы могут автоматически классифицировать входящие запросы, анализируя их тематику и направляя к соответствующему оператору. Это экономит время и помогает клиентам быстрее получать ответ от специалиста нужного профиля.

Обработка стандартных запросов. Роботы могут обрабатывать типовые запросы, такие как «Где мой заказ?», «Какой статус моего обращения?», «Как вернуть товар?» и т.п. Система самообслуживания на базе ИИ позволяет клиентам мгновенно получать нужную информацию без ожидания ответа оператора.

Поддержка операторов в реальном времени. Во время разговора с клиентом робот может подсказывать оператору информацию из базы данных или предлагать сценарий ответа. Это помогает сократить время на обработку обращения.

Обучение и адаптация. Нейросети можно обучать на основе данных взаимодействий операторов с клиентами, чтобы улучшить алгоритмы обработки запросов. В результате роботы становятся более «умными» и могут со временем брать на себя больше задач.

Автоматизация обратной связи и опросов. Роботы могут автоматически отправлять запросы на обратную связь после взаимодействия с клиентом, анализировать отзывы и формировать отчеты для улучшения качества обслуживания.