Как используют нейросети и ChatGPT в технической поддержке

Если вы когда-нибудь обращались в техподдержку, то прекрасно понимаете, как важна скорость реакции и ответов на обращения клиентов. Предоставление качественного клиентского сервиса помогает решать проблемы пользователей, отвечать на их вопросы и обеспечивать безупречное функционирование продуктов или услуг.

В свете быстрого развития технологий появляются все новые способы повышения эффективности и качества обслуживания клиентов, и одним из таких инновационных инструментов являются нейросети.

Что такое нейросети

Современные компьютерные нейросети — это алгоритмы машинного обучения, которые работают по тем же принципам, что и нейронные связи головного мозга человека. Имея доступ к огромным накопленным данным, они уже очень активно используются в повседневной жизни людей, в том числе и в сфере клиентского сервиса.

Нейросети обрабатывают тот или иной запрос человека на входе и выбирают наилучшее решение задачи на выходе. Они отлично распознают текст, голос, изображения и постоянно обучаются на всех типах данных и пополняют свои «знания», которые получают из запросов людей. Благодаря постоянному обучению нейросети регулярно совершенствуются и адаптируются к потребностям пользователей.

Если мы говорим о клиентском сервисе, то нейросети позволяют мгновенно реагировать на вопросы и заявки от клиентов, помогают находить нужные ответы в базах знаний, автоматизируют и оптимизируют работу сотрудников клиентской поддержки.

Как нейросети улучшают техническую поддержку

Одним из ключевых преимуществ нейросетей является их способность обрабатывать и анализировать большие объемы информации. Они могут легко извлекать полезные сведения из текстовых описаний проблем, предоставленных клиентами. Например, если клиент описывает конкретную проблему, связанную с установкой ПО на свой компьютер, нейросеть может найти в базе данных аналогичные случаи, проанализировать их и выдать готовое решение проблемы пользователю.

Сегодня нейросети позволяют решать ряд важнейших задач для клиентского сервиса:

• Автоматически отвечать на базовые и самые популярные вопросы. Благодаря этому снижается нагрузка на персонал и сокращается время ожидания ответа клиентами. Например, задав вопрос «Как обновить ЭЦП на ноутбуке?», пользователь может получить мгновенный ответ с подробной инструкцией от нейросети.
• Автоматически анализировать запросы и находить для них решение. Нейросети способны обучаться на основе предыдущего опыта. Метод обучения с подкреплением позволяет им анализировать информацию о решенных задачах. Чем больше схожих случаев найдет и проанализирует нейросеть, тем эффективнее и подробнее она будет отвечать на последующие подобные запросы пользователей. Например, если вы введете запрос «Что делать, если после перезагрузки система win srv перестала работать?», ИИ проанализирует миллионы запросов и сформирует решение из самых популярных ответов.
• Предоставлять персонализированные рекомендации. Нейросети способны анализировать и оценивать предпочтения пользователей. Например, на основе предыдущих покупок клиента, нейросеть может порекомендовать соответствующие товары.
• Анализировать и мониторить обратную связь. Нейросети способны анализировать отзывы клиентов, оставленные на форумах, в социальных сетях или в отзовиках, чтобы выявить проблемы с продуктом. Они способны автоматически отвечать на новые комментарии о товарах, тем самым повышая лояльность аудитории.

Использование нейросетей в технической поддержке способствует повышению производительности, снижению нагрузки на персонал и сокращению времени ожидания ответа клиентом.

Кто уже использует ChatGPT в техподдержке

ChatGPT — это всемирно известный чат-бот, созданный на основе нейросетей. Идея использовать чат-боты в техподдержке далеко не нова. Практически каждый из нас взаимодействовал с подобными ботами на сайтах и в приложениях. Обычно они только раздражают пользователей, так как отправляют шаблонные ответы. ChatGPT же открывает куда большие возможности, чем обычный бот.

Компания OpenAI запустила ChatGPT в конце осени 2022 года, однако стабильная рабочая версия нейросети стала доступна пользователям в феврале 2023. Согласно опросу, проведенному ресурсом ResumeBuilder.com среди 1000 крупнейших корпораций США, только в феврале 2023 года около 500 компаний уже внедрили чат-бота в свои бизнес-процессы.

Согласно все тому же опросу, 48% компаний полностью переложили часть рабочих задач на ИИ. Так, например, Coca-Cola официально внедрила ИИ для усиления отдела маркетинга. Нейросеть планируют использовать для генерации контента, создавая более персонализированную рекламу и целевые сообщения.

Что касается остальной статистики, то 77% компаний используют нейросеть для написания текстов вакансий, а 57% — для организации технической поддержки клиентов. Вот несколько примеров, как компании реально применили это решение в техподдержке:

• Российский банк Точка внедрил бота, основанного на базе GPT в свой интернет-банк. Благодаря этому пользователи могут мгновенно получить ответы на самые популярные запросы от предпринимателей. Бот также может предложить способы повышения лояльности аудитории, придумать интересные акции или составить рекламное сообщение для клиента.
• Финансовая компания Morgan Stanley, в которой работает более 80 тысяч человек, использует GPT-4 для организации внутренней поддержки. В будущем фирма планирует обучить чат-бот для помощи финансовым консультантам, увеличив тем самым скорость и качество обслуживания клиентов.
• Разработчик одноименной CRM-системы Salesforce использует кастомизированного бота Einstein GPT, основанного на ChatGPT, для внутренней и внешней поддержки. Бот анализирует запросы клиентов, создает кастомизированные ответы, генерирует страницы сбора заявок от лидов и даже составляет письма.
• Российская IT-компания Dbrain использует ChatGPT для генерации индивидуальных писем для B2B-клиентов. До использования нейросети компания рассылала до 350 писем ежедневно. После внедрения ИИ стоимость одного письма сократилась в 6 раз. Компания планируют полностью автоматизировать первую линию поддержки при помощи ChatGPT, обучив модель и ознакомив ее с алгоритмами Dbrain.
• Блокчейн-акселератор Alta также использует ChatGPT для организации внутренней поддержки, а в частности — для обучения новых сотрудников и ответов на часто задаваемые вопросы. ChatGPT уже смог взять на себя основную долю рутинной работы и повысить КПД HR-отдела, аналитиков, project-менеджеров и контент-мейкеров на 30%.

Это только несколько примеров того, как ChatGPT успешно используется в реальных компаниях для обслуживания клиентов. Благодаря своей способности обучения на больших объемах данных и генерации качественных текстовых ответов, ChatGPT значительно улучшает процесс обслуживания клиентов, повышает уровень удовлетворенности и помогает компаниям эффективно решать проблемы своих клиентов.

Почему ChatGPT — не панацея

Хотя ChatGPT обладает впечатляющей способностью предоставлять точные и полезные ответы на широкий спектр технических вопросов, он все же не всесилен. При использовании большого объема данных для обучения модели могут возникать неизбежные неточности, ошибки и погрешности.

ChatGPT — это не база знаний и не энциклопедия. Его ответы всегда будут звучать уверенно, даже если они совершенно неверны. Чат-бот не может отличить «факты» от выдуманной информации.

Цена ошибки ChatGPT в вопросах поддержки может быть очень высока. Если чат-бот выдаст неверную информацию, он не только не поможет пользователю в решении вопроса, но и еще больше запутает его и усугубит ситуацию. Недовольный клиент, в свою очередь, скорее всего уйдет к конкурентам.

ChatGPT является мощным инструментом для автоматизации технической поддержки, однако он все равно требует наблюдения и контроля со стороны человека. Поскольку ChatGPT анализирует все данные из Интернета, он может выдавать неправильные или нежелательные ответы. Нейросеть все еще не способна решать сложные нетиповые технические задачи, поэтому ей требуется помощь человека.

Что же делать

Ответ на этот вопрос прост — совмещать. Если вы попытаетесь полностью заменить человеческий труд на ИИ, уровень вашего клиентского сервиса неизбежно пострадает. Только комбинируя силы современных технологий и людей вы сможете обеспечить лучший опыт обслуживания клиентов.

Искусственный интеллект все еще не способен подстраиваться под каждого человека. В то же время сотрудник службы поддержки может составить примерный портрет клиента, исходя из разговора и обеспечить качественный сервис с учетом потребностей пользователя.

Как бы ни развивались технологии и какие бы возможности не появлялись, помните, что ваш бизнес работает для людей. Поэтому, при организации технической поддержки, отталкивайтесь не только от потребностей своей компании, но и от болей пользователей. И тогда все ваши решения приведут к успеху.