Как мы создали чат-бота, которым довольны 94% пользователей: опыт Эвотора

Чат-бот «Ева» помогает клиентам Эвотора не только настраивать кассу, приложения и разбираться в новых законах. Помимо этого «Ева» берет на себя рабочие функции предпринимателей: она умеет зачислять деньги на счет, формировать закрывающие документы и акты сверки, следит за статусом заявок — и делает многое другое. 

Мы расспросили эксперта Эвотора, как работает «Ева», в чем ее особенность и как удалось создать чат-бота, которым довольны почти на 100%. 

Как работает чат-бот в Эвоторе? Кто и как обращается к нему за помощью? 

Наш чат-бот работает в авторизованной зоне: клиенты компании заходят в Личный кабинет Эвотора и могут задать свои вопросы в чате. В кабинете зарегистрировано более 1 000 000 пользователей — это предприниматели, управляющие, бухгалтеры. Кроме того, боту могут писать кассиры или продавцы непосредственно через смарт-терминалы.

Ежедневно чат-бот принимает в среднем 1600 обращений. В третьем квартале доля обработанных обращений составила 72% (в первом квартале ― 66%), а удовлетворенность ― 94% (в первом квартале ― 92%). 

Кассы используют во всех регионах: от Калининграда до Сахалина, ― поэтому обращения поступают круглосуточно. 

Какие задачи решает чат-бот «Ева»?

Главная задача чат-бота — помогать клиентам Эвотора решать их вопросы. Обращения могут быть разными: консультации по работе касс и приложений Эвотора, сервисов сторонних разработчиков, вопросы по изменению законодательства, бухгалтерии — обо всем этом спрашивают наши клиенты.

Большая часть обращений — это довольно простые вопросы. Например, как оформить возврат на кассе или сформировать нужный отчет. Ответы на такие вопросы есть и в открытом доступе в Базе знаний на сайте Эвотора, но у клиентов не всегда есть время и желание искать там информацию. Чат-бот помогает быстрее.

Чат-бот может и сама быстро решить проблему клиента: например, найти причину ошибок на кассе, зачислить деньги на счет, сформировать закрывающие документы или акты сверки, сообщить статус заявки, прислать обновление на кассу. 

Недавний пример: с 1 сентября изменились требования к формату фискальных документов. Соответственно, компании нужно было обновить все кассы предпринимателей. Бот был основным каналом для обработки таких запросов: он принимал заявки, отправлял в систему Эвотора заявки на обновление — и они устанавливались на кассах. Это была очень интенсивная нагрузка в течение нескольких дней, и бот успешно с ней справился.

Еще чат-бот снижает нагрузку на сотрудников компании. Вот пример: у клиентской службы SLA на отправку закрывающих документов уходит 3–5 рабочих дней. А через бота клиент может получить услугу за две минуты. При этом бот, если это нужно, заполняет карточку клиента в 1С, например, информацией об ЭДО клиента. Тут выигрывают все — и компания, и владельцы Эвоторов. 

Также мы автоматически отправляем клиентам закрывающие документы через чат-бота — в случае, если предприниматель покупает сервисы Эвотора.

То есть чат-бот узнает клиента? 

Да, он интегрирован с нашими внутренними системами, и она видит всю информацию о клиенте: сколько у него терминалов, какой они модели, какой ОФД и оператор сотовой связи, какая версия ПО на кассе. Если у клиента сбились настройки ОФД на кассе — он обращается в чат поддержки. Тогда она сама определяет, какие именно настройки некорректны, и пишет клиенту, что нужно исправить.

Это ваша собственная разработка? 

Первую версию бота мы запустили в ноябре 2021 года на коробочном решении, но отказались от этого пути и постепенно перешли на фреймворк RASA. К марту 2023-го полностью зарелизили обновленный чат-бот на RASA. Второй чат-бот с ИИ начали разрабатывать в 2023 году. Он был построен на одной из ранних LLM-моделей от OpenAI. Мы одними из первых начали экспериментировать с большими языковыми моделями, подключив к нему нашу базу знаний.

Но технологии не стоят на месте. Бот на жестких правилах стал менее актуален, и мы полностью сфокусировались на развитии LLM-направления. Мы также подключили российские модели. В основе сейчас лежат технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation), векторные базы данных и эмбеддеры для семантического поиска.

Часто упоминаемая и болезненная проблема ИИ ― это галлюцинации, придумывание контента. Как вы с этим боретесь?

Да, ИИ может очень уверенно придумывать информацию, которой не было, и вводить клиентов в заблуждение. Борьба с этим стала для нас ключевым вызовом.

Мы решили эту проблему комплексно: создали детализированную внутреннюю базу знаний с инструкциями для бота, которых нет в общем доступе. Мы много экспериментировали с форматом данных: начинали с разбития на мелкие фрагменты, потом перешли к большим статьям и в итоге нашли баланс, когда бот перестал путаться и стал находить информацию значительно точнее.

В чем особенность чат-бота?

Во-первых, распознавание изображений. Для нас это важно, потому что клиенту часто нужно отправить скриншот или фото экрана кассы ― бот распознает текст на нем и дает ответ по существу. 

Во-вторых, эмоциональный интеллект. Нам было важно, чтобы «Ева» умела сопереживать, сочувствовать. Все-таки клиенты часто пишут в состоянии стресса, переживают, любая проблема с кассой для них ― это простой и убытки для бизнеса. У нас даже были случаи, когда клиенты сообщали о личных трудностях, и она поддерживала их, проявляя человеческое отношение.

И в-третьих, мы отдельно разрабатывали модель общения в случаях, если пользователь пишет негативные сообщения. Бот не ведет разговоры на отвлеченные темы, не обсуждает политику, не вступает в конфликт. И при этом мягко возвращает диалог в деловое русло.

Как вы обучали бота?

Как я уже выше сказала, это база знаний на сайте и внутренние документы, написанные для бота. А кроме того, качественные диалоги операторов с клиентами.

 В чем преимущества собственной разработки? 

Своя команда — это гибкость и скорость. Сфера ИИ — это постоянные эксперименты, изучение новых исследований и тестирование гипотез. Свои разработчики всегда на одной волне с бизнесом, они готовы пробовать, ошибаться и быстро исправлять. Сторонние подрядчики не всегда горят желанием тратить время на такие поисковые задачи, и это всегда дороже. Мы же можем оперативно принимать решения и мгновенно реагировать на вызовы. 

Какие планы по развитию чат-бота?

Чат-бот — лишь один из наших продуктов в экосистеме AI-решений. Мы активно развиваем «суфлера» для поддержки операторов, голосового бота и ботов для продаж. В планах — создание партнерской системы, чтобы предлагать наши наработки и агентов другим компаниям.