Почему компании переходят на голосовых ботов: взгляд эксперта Chatme.ai

Голосовые технологии стремительно развиваются, и голосовые боты уже не воспринимаются как фантастика. Мы заказываем еду, бронируем билеты и даже получаем консультации через них. Но что скрывается «под капотом»? Чтобы разобраться, мы поговорили с Кариной Салимовой, руководителем по работе с клиентами Chatme.ai. Карина поделилась личным опытом, кейсами и прогнозами.

Карина, расскажи, что вообще из себя представляет голосовой бот и зачем он нужен?

Если просто, голосовой бот — это программа, которая понимает речь и отвечает на нее. Чаще всего его используют для поддержки клиентов: узнать статус заказа, расписание или решить типовую проблему в любое время суток. Но это не единственная сфера применения — боты помогают в медицине, образовании, логистике. Их главное преимущество — доступность 24/7 и устойчивость: бот не устает и не теряет качество обслуживания.

Какие технологии используются при разработке голосовых ботов, на сколько это сложный процесс?

Основой служат технологии искусственного интеллекта: NLP (обработка естественного языка), машинное обучение и системы распознавания речи. На практике мы используем комбинацию: Speech-to-Text — чтобы понять, что сказал пользователь, и Text-to-Speech — чтобы бот отвечал естественным голосом, а не как робот из старых фильмов. Сложность разработки в том, чтобы грамотно соединить эти компоненты и адаптировать их под реальные сценарии клиента.

С чего начинается разработка голосового бота?

Не с платформы, как многие думают, а с целей. Я всегда предлагаю клиентам ответить на три вопроса: зачем нужен бот, что он должен уметь и кто им будет пользоваться. Когда это становится понятно, уже можно подбирать инструменты и проектировать диалоги. Иногда ответы на эти вопросы найти непросто — тогда мы вместе ищем ответы и формируем решение.

А что дальше? Какие этапы включает процесс самой разработки?

Обычно процесс делится на несколько шагов: планирование, проектирование диалогов, интеграция с системами клиента, тестирование и запуск. Самое сложное — это правильно спроектировать сценарии. Если пользователь запутается, он больше не вернется. Поэтому мы уделяем этому этапу максимум внимания.

Как проектируются диалоги для голосового бота?

Я называю это искусством простоты. У диалога должно быть понятное начало и логичный конец. Обязательно закладываются «ветвления» на случай неожиданных вопросов.

Например, в рекрутменте мы делали бота для первичного скрининга кандидатов. В его базу знаний загружены данные о компании, вакансии и плюшках. Бот задает кандидату вопросы, выявляет релевантность, а если кандидат отвечает встречным вопросом — например, а есть ли в офисе кондиционер — бот рассказывает о местоположении кондиционеров и мягко возвращает диалог к скринингу. Такой подход делает разговор естественным и позволяет кандидату одновременно получать информацию и проходить интервью.

Как обучаются голосовые боты и сделать его «умным»?

Принцип простой: чем больше данных, тем умнее бот. Мы используем реальные диалоги клиентов и обучаем модель на них. Но важно не только «скормить» данные, а грамотно их разметить — именно это делает обучение качественным.

Если говорить про ботов на базе LLM, здесь огромную роль играет база знаний. Мы загружаем туда документы, инструкции, описание продуктов или вакансий, и бот может опираться на эти данные в реальном времени. Это позволяет ему отвечать на вопросы точнее, давать актуальную информацию и выглядеть более «живым». По сути, база знаний превращает LLM из абстрактной модели в эксперта именно в вашей компании.

Как измерить эффективность голосового бота?

Метрики зависят от задач. Базовые — это процент обращений, которые бот решает без участия оператора, среднее время ответа и уровень удовлетворенности пользователей. Если люди уходят с позитивным опытом — значит, решение работает.

Как думаешь, какое будущее ждет голосовых ботов?

Я думаю, голосовые боты очень скоро станут естественной частью сервисов, которые мы используем каждый день — от банка до онлайн-магазина. Общение голосом может стать таким же привычным, как переписка в мессенджере.

С технологической стороны боты станут мультимодальными: смогут не только слушать, но и «видеть» данные, анализировать файлы или скриншоты. А с пользовательской — с каждым годом голосовые боты будут звучать все естественнее и точнее понимать речь, включая акценты, шумы и разговорные фразы.