2024/08/27 11:56:46

Чат-боты
Chat-bot
Виртуальные собеседники

Чатботы из узкоспециализированного (чаще всего некоммерческого) развлечения превращаются в инструмент, необходимый для всевозможных мессенджеров, социальных сетей и сайтов. Чатбот – это сложный многовариантный алгоритм, способный воспринимать информацию в самой простой и доступной для человека форме – диалог. В процессе общения с человеком, бот обрабатывает лексические данные, формируя логически верные ответы. С помощью чатбота можно заказать пиццу, найти подходящие рейс и отель, задать необходимые параметры для той или иной электронной системы (попросить бота поставить будильник или найти актуальную информацию о предстоящих спортивных мероприятиях и многое другое).

Содержание

Основная статья: Искусственный интеллект

Чат-боты перерисовывают ландшафт ИТ-экосистемы. Они могут заменить собой и приложения, и обслуживающий персонал в компаниях, и даже целые операционные системы. Чат-бот (Chat-bot) — это программа-собеседник, которая предназначена для общения и помощи человеку. При этом на другом конце всегда находится сложная система, базирующаяся на нескольких технологиях ИИ. Чат-боты, ориентированные на бизнес-задачи, могут подобрать лучший рейс, диету, фитнес-тренировку, забронировать гостиницу, выбрать покупку, то есть они представляют собой новую подотрасль обслуживания и ассистирования[1].

Обобщая, можно сказать, что чатботы выполняют три основные группы задач:

  • Выполнение рутинных операций (механический труд, который может быть выполнен согласно конкретному алгоритму);
  • Поиск и агрегация данных, распространение информации (чатботы способны собирать материал по заданной теме и формировать его в определенном виде);
  • Первая линия взаимодействия с клиентами (помимо предоставления консультации по товарам и услугам, чатботы могут концентрировать внимание пользователя и развлекать его, однако сейчас подобные чатботы в силах отвечать лишь на типовые вопросы)

Варвара Агапонова, Key Account Manager, GlobalCareer: «В России технология чатботов достаточно востребована маркетинговыми подразделениями различных компаний для быстрого установления контактов с потенциальными заказчиками, а также организации поддержки существующих клиентов онлайн. Чатботы выполняют функцию менеджера по работе с клиентами или специалиста службы поддержки, анализируют поступающие вопросы и отвечают на них согласно изначально заданному алгоритму. Компания, использующая данную технологию, может получить как преимущество – сокращение затрат на персонал, так и негативное влияние на бизнес в форме оттока клиентов, нежелающих вести диалог с «комьютером». Так, например, некоторые российские компании, открывая представительства в Европе, смогли запустить бизнес и занять свою нишу именно за счет ставки на «живое» общение с клиентами в офисах или по телефону, в меньшей степени ориентируясь на электронные каналы и интернет. Их клиентской аудиторией стали представители старшего поколения, значительно более комфортно ощущающие себя в общении с реальными людьми, а не с компьютером».

Существуют как боты переписки (доступны повсеместно, от Skype до Telegram, от Facebook до сайта юридических консультаций), так и голосовые боты, взаимодействующие с пользователем при помощи устного общения (например Siri от Apple или Cortana от Microsoft).

Разработкой чатботов занимается множество компаний, от гигантов, до отдельных разработчиков, в том числе и в России. В частности, Яндекс и Астерос создали виртуального консультанта для колл-центров МегаФона в 2016 году. Несмотря на простоту разработки, создание сложного чатбота (особенно с механизмом распознавания речи), близкого к развитому искусственному интеллекту, под силу только крупнейшим игрокам рыка информационных технологий и телекоммуникаций.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft

Они - не люди, но они, конечно, выглядят таковыми, когда мы общаемся с ними. Чатботы становятся виртуальными дворецкими[2] многих компаний благодаря своей способности понимать родной язык. Такие компании как Facebook продвигают их использование. За последние несколько месяцев Facebook разрешил[3] сторонним разработчикам создавать боты для своего приложения Messenger. Slack, Telegram и Line также открыли[4] свои API (окно, которое позволяет другим приложениям взаимодействовать друг с другом), чтобы создавать комнаты для ботов.

Компании также могут использовать этих посредников для повышения производительности своих сотрудников. Например, Howdy позволяет Вам организовывать встречи и управлять коллективом, не покидая известную корпоративную коммуникационную платформу Slack corporate communication platform.

Они также могут быть новым каналом обслуживания клиентов, либо путем их включения в одну из таких платформ, либо включая их в свой собственный корпоративный веб-сайт. В США Uber уже позволяет Вам заказывать машину через Facebook Messenger.

Но давайте на мгновение сделаем шаг назад. Хотя боты собираются стать многомиллионным бизнесом, правда заключается в том, что они также могут быть для кибер-преступников новым каналом совершения преступлений. На самом деле, они могут стать оружием для фишинга, что будет намного более опасно, чем просто электронное письмо.

Ведь мы уже достаточно хорошо знаем, что когда мы получаем электронное письмо, мы должны проверить источник[5]. Но если чатбот начинает общаться с одним из наших сотрудников или одним из наших клиентов, причем делая это от имени Вашей компании, то вероятность того, что пользователи станут жертвами мошенничества, намного выше.

Функции чатботов

  • Осуществлять умный поиск в Google. Вы пишите запрос, чатбот дает наиболее релевантный ответ[6].
  • Мониторить курсы валют, котировки нефти и рынок акций. Например, «сколько сейчас индекс РТС» или «стоимость баррель нефти», или «курс доллара».
  • Отслеживать актуальные новости на сайтах, которым вы доверяете. Например, «новости сегодня».
  • Знать погоду в вашем районе. Например, «какая погода сейчас в Москве».
  • Предоставлять быстрый доступ к досугу. Например, «куда пойти на выходные» или «афиша».
  • Представлять удобный поиск по википедии, например, «что такое бозон», «что такое кварк», «кто такой Пушкин».
  • Помогать находить нужную информацию по авторам, книгам и кино, например, «кто написал Harry Potter» или «кто спел песню yesterday».
  • И многое другое, но важно, что чатбот мог бы именно организовывать вашу деятельность, например, ваши друзья, знакомые могли бы добавлять напоминания в ваш календарь.
  • Бронирование встречи. Через вашего чатбота люди могут забронировать встречу с вами, и она автоматически добавится в ваш гугл-календарь, например, «забронировать встречу».
  • Важно, что робот-ассистент был полностью облачным, не нужно скачивать или ставить какие-то приложения. Все можно делать общаясь с ним через Messenger / Twitter / Slack / Telegram.
  • Список умных функций можно увеличивать до бесконечности, создавая удобство общения. Например, мониторить информацию по актуальным скидкам по тем или иным магазинам. Удобным был бы еще расчет точного времени вашего передвижения.

Напоминалки

  • Ваши коллеги, друзья и близкие смогут добавлять в ваш чатбот важные напоминания, например, купить что-нибудь, сделать или встретиться.
  • Пользователь пишет вам или вы – своим пользователям: «срочно куплю детское кресло».
  • Пользователи или вы проверяете запись: «что срочного» или «кто ищет детское кресло».
  • В зависимости от настроек доступа вы можете делиться структурированной информацией.

Новости

  • Ваш личный канал, где вы делитесь новостями. Пользователи могут читать ваши текущие новости. Удобнее, чем Facebook, так как в там о вас вся информация, а в чатботе пользователи могут спросить что-то конкретное, например, где вы сейчас или какие у вас новости. Таким образом, вы не засоряете ленту в Facebook, а пишите в базе знаний, откуда ваши пользователи могут получить эту информацию.
  • Вы пишите: «Мои новости: завтра я еду в Смоленск».
  • Пользователи могу узнать ваши новости, например, «новости Георгия».

Локация

  • Информирование о текущем положении тех, кому это нужно. Например, если вы заняты сейчас (пользователи не знают, удобно ли вам разговаривать), измените текущий статус в чатботе, и все будут знать, что вам неудобно разговаривать или отвечать на вопросы. Часто звонки и запросы бывают очень не вовремя. Меняйте статус в чатботе.
  • Вы пишите: «Я свободен. Еду домой».
  • Кто захочет позвонить или пообщаться, может просто спросить в чатботе: «Георгий свободен».

Знания

  • База нужных знаний, например, по ключевым словам. Чатбот может хранить знания обо все, что вам нужно. Например, вы едете в другой город, и вам нужно знать код от входной двери. Вам нужно записать его, а потом переживать, как не потерять записку. Но можно записать код голосом и сохранить в базе знаний чатбота.
  • Вы пишите: «Чатбот запомни: я еду в Смоленск, код от входной двери: 1234».
  • Когда будете на месте, пишите: «Чатбот вспомни».

Чатботы в медицине

Чатботы в банках

Смотрите основную статью Искусственный интеллект в банках.

Информирование об особенностях продуктов и сервисов

  • Предоставление контактных данных
  • Проведение платежных операций
  • Финансовые рекомендации клиенту

Рекрутинговый чатбот

Организации, которые обзавелись чатботами с ИИ, сообщают, что 40% взаимодействовавших с ними соискателей получают направления в компании[7].

Однако большинство рекрутеров считают, что после добавления чатбота к сайту вакансий он становится достаточно интеллектуальным, чтобы функционировать без участия человека или при его минимальном участии.

Хотя рекрутинговый чатбот может многое, его необходимо обучить, чтобы он надлежащим образом взаимодействовать с кандидатами и был еще более результативным.

Со временем чатботы с ИИ обучаются и требуют двух типов взаимодействия с людьми: регулярных собеседований с кандидатами и постоянного обучения рекрутерами, что следует говорить.

Прежде чем чатбот будет готов общаться с кандидами на сайте вакансий, давать им персонализированные рекомендации и отвечать на их вопросы, рекрутеры должны снабдить его информацией. Базовый набор часто задаваемых соискателями вопросов (FAQ) вроде «Чем занимается ваша компания?» и «Какие льготы предоставляются сотрудникам?» и ответов на них снабжают чатботы контентом, необходимым для общения с кандидатами. Но невозможно предположить, какие вопросы будут задаваться в первую очередь.

Хотя вы попытаетесь предугадать как можно больше вопросов, чатботу потребуется взаимодействие с кандидатами, чтобы начать действительно обучаться и предоставлять релевантную информацию.

Известны три способа обучения чатбота отбору наиболее подходящих соискателей.

1. Определите FAQ

Наиболее эффективные чатботы предоставляют возможность просматривать взаимодействие с кандидатом и изучать его. Ознакомьтесь с FAQ, чтобы узнать, контент какого типа ищут посетившие ваш сайт соискатели.

Это укажет, какой контент разместить на сайте и какие разделы следует расширить. Например, если большое число кандидатов интересуются льготами и культурой компании, предоставьте чатботу больше информации по этим вопросам. Включите в его репозиторий дополнительные ответы на вопросы и такие полезные ресурсы, как ссылки на видео и блоги, рассказывающие об истории вашего бренда.

2. Ведите мониторинг взаимодействия кандидатов с чатботом, чтобы обнаруживать новые FAQ

При общении соискателей с чатботом у них наверняка будут возникать вопросы, на которые нет готовых ответов. Рекрутер должен изучить эти вопросы, выбрать из них наиболее частые и написать ответы. Новые FAQ помогают расширить базу знаний чатбота и улучшить его диалог с кандидатами. Ведь они хотят получить от рекрутера больше информации.

Поскольку чатботу, возможно, придется отвечать на сотни или даже тысячи вопросов, эту задачу стоит сделать приоритетной. Не тратьте время на подготовку индивидуальных ответов на вопросы, которые задают один-два человека. Отсортируйте вопросы по частоте, чтобы выявить те, которые больше всего интересуют ваших потенциальных работников.

3. Знакомьтесь с беседами, которые ведет чатбот, и регулярно обновляйте контент

Чатбот никогда не прекращает обучаться. Поэтому регулярно знакомьтесь с тем, как он общается с кандидатами, и вносите обновления по мере необходимости. Используя свежий и релевантный контент, чатбот со временем станет еще более удобным собеседником для соискателей.

Чтобы обслуживание чатбота не отошло на второй план, выделите для этой цели одного-двух человек. Периодичность ознакомления с диалогами, которые ведет чатбот, и обновления контента зависит от количества соискателей. Если ежедневно их сотни, лучше делать это еженедельно и раз в две недели. Иначе журнал станет труднообозримым. Если кандидатов меньше, достаточно производить эти операции раз в месяц.

В вашей компании происходят изменения, она растет. Обновляйте FAQ и базу знаний чатбота, чтобы соискатели всегда имели доступ к самой точной информации.

Со временем вы сможете подготовить материалы по тем вопросам, которые чатбот оставил без ответа, и он будет обучаться, какой контент лучше всего выдать в соответствующий момент. Интеллектуальный чатбот повышает продуктивность рекрутинга и улучшает обслуживание кандидатов. Это гарантирует, что ваша компания всегда будет привлекательным работодателем на конкурентном рынке труда.

Чатбот - инструмент для фишинга

Если человек, общающийся с чатботом, не имеет возможности проверить, говорит ли он с человеком или нет, то намного проще заставить жертву нажать на ссылку через несколько минут непринужденного разговора. Делая это, пользователь может быть перенаправлен на поддельный веб-сайт, который использует техники социального инжиниринга для запроса конфиденциальных данных[8].

Фактически, хакерам даже не придется вести собеседника на поддельный веб-сайт. Если они захотят получить некоторую персональную информацию от пользователя, они могут просто спросить его об этом.

Еще один вариант – это ссылка, которая сама по себе не представляет факта мошенничества, но при этом может перенаправлять пользователя на веб-страницу, которая автоматически скачивает вредоносную программу – это особенно серьезная ситуация, если жертва использует корпоративный компьютер. В этом случае необходимо быть хорошо защищенным с помощью решения, предоставляющего расширенную защиту.

Безопасность самого канала – еще один фактор, который необходимо принимать во внимание при использовании чатбота. Несколько месяцев назад Facebook объявил о внедрении сквозного[9] шифрования в Facebook Messenger для предотвращения доступа к разговору со стороны третьих лиц.

Однако другие платформы, чтобы интегрировать таких виртуальных помощников, могут не использовать подобный метод[10]. Необходимо обращать внимание на то, какую информацию мы предоставляем таким чатботам. Тот факт, что они общаются как человек, в конечном итоге может привести к тому, что мы предоставим им слишком много информации.

Несомненно, чатботы улучшат нашу работу и способ нашего взаимодействия с нашими пользователями. Но их популяризация также принесет новые угрозы для информационной безопасности.

2024

Чат-боты, ChatGPT и AI-боты - в чем отличия и особенности разных типов цифровых помощников

В последние годы мы стали свидетелями стремительного развития технологий искусственного интеллекта (AI) и их применения в различных областях. Одним из наиболее популярных применений AI являются боты, которые могут помочь бизнесу автоматизировать задачи, улучшить клиентский опыт и повысить эффективность. Выделяют три вида цифровых помощников в данном сегменте: чат-боты, ChatGPT и AI-боты. Об их отличиях и особенностях читайте в статье, которую специально для TAdviser написал эксперт Сергей Курьян. Подробнее здесь.

Топ-10 аналогов ChatGPT, доступных пользователям в России

Генеративный искусственный интеллект (ГенИИ), способный создавать новый контент и идеи, включая разговоры, истории, изображения, видео и музыку, проникает во многие сферы деятельности и бизнес-процессы. Одним из самых популярных чат-ботов на базе ГенИИ является ChatGPT, разработанный компанией OpenAI. Однако этот сервис недоступен российским пользователям. TAdviser подготовил перечень из десяти ИИ-систем, которые могут стать альтернативой ChatGPT при выполнении тех или иных задач. Воспользоваться этими чат-ботами можно в том числе из РФ.

1. YandexGPT 3

Это третье поколение генеративных языковых моделей «Яндекса». Нейросетьлучше решает сложные задачи и следует заданному формату ответа, поэтому особенно хорошо подходит для применения в ИТ-продуктах и бизнес-приложениях. Доступ к YandexGPT 3 предоставляется через платформу Yandex Cloud. Для повседневных задач подойдет деморежим, который открыт всем пользователям, авторизованным с «Яндекс ID». Ключевые возможности модели:

  • Ответы на основе данных, указанных в запросе;
  • Суммаризация — выделение главного и пересказ;
  • Переписывание, переформулирование и стилизация;
  • Генерация текстов;
  • Классификация информации;
  • Чаты и переписка с пользователями.

2. «Нейро»

Еще один сервис российской компании «Яндекс». Он объединяет возможности поиска и генеративных нейросетей. «Нейро» в режиме реального времени находит несколько самых подходящих источников по заданному вопросу, анализирует их, объединяет информацию в один ответ. Сервис доступен в «Яндекс.Браузере» для компьютеров (в том числе на сайте ya.ru), в мобильном «Браузере» для Android и iOS, а также в приложении «Яндекс — с Алисой» для Android и iOS. Возможности:

  • Ответы на сложные вопросы;
  • Работа с изображениями;
  • Сравнение вариантов;
  • Уточнение ответов.

3. Microsoft Copilot

Microsoft Copilot - этот интеллектуальный помощник доступен бесплатно в поисковике Bing, браузере Edge, на операционной системе Windows, а также в качестве мобильного приложения для Android и iOS. Возможности:

  • Общение в чате с текстом, голосом и графическими возможностями;
  • Обобщение документов и веб-страниц;
  • Создание изображений в Designer;
  • Использование плагинов и GPT Copilot;
  • Решение математических уравнений с объяснениями;
  • Работа с программным кодом.

4. Google Gemini

Gemini (языковая модель) - чат-бот с искусственным интеллектом на основе языковой модели LaMDA. Для работы с сервисом необходимы аккаунт Google и браузер Chrome, Safari, Firefox, Opera или Edgium. ИИ-помощник доступен в качестве отдельного приложения для Android, а также работает в приложении Google для iOS. Возможности:

  • Ведение диалогов на естественном языке;
  • Ответы на вопросы;
  • Генерация текстов;
  • Работа с программным кодом;
  • Распознавание и генерация изображений;
  • Краткий пересказ статей.

5. GigaChat

GigaChat - бесплатная нейросеть «Сбера», для полного доступа к которой требуется «Сбер ID». Интеллектуальный помощник работает через браузер. Поддерживаются русский и английский языки. Основные возможности:

  • Ведение диалогов;
  • Генерация текстов разных форматов и стилей;
  • Создание программного кода на Python;
  • Написание постов для социальных сетей;
  • Создание презентаций;
  • Перевод с английского языка;
  • Составление резюме;
  • Заполнение таблиц;
  • Поиск нужной информации в интернете.

6. Claude

Это семейство больших языковых моделей, разработанное компанией Anthropic AI, которую основали выходцы из OpenAI. В серию входят версии Opus (решение сложных задач, помощь в исследованиях), Sonnet (обработка данных, рекомендации) и Haiku (перевод, модерация контента и обработка неструктурированных данных). Доступ к моделям предоставляется через сайт claude.ai (требуется VPN). Возможности:

  • Генерация текстов;
  • Анализ сложных данных;
  • Ответы на вопросы;
  • Работа с программным кодом;
  • Брейнсторминг.

7. Perplexity

Бесплатная диалоговая поисковая система и чат-бот на основе ИИ. Получить доступ к сервису можно через браузер. Perplexity — это многоязычный искусственный интеллект, который может общаться в том числе на русском. Среди основных возможностей значатся:

  • Ответы на вопросы;
  • Объяснения концепций;
  • Написание текстов;
  • Редактирование и корректура;
  • Рекомендации;
  • Помощь с вопросами по программированию и использованию ПО.

8. HuggingChat

Этот чат-бот компании Hugging Face использует сразу несколько ИИ-моделей, в том числе Meta-Llama-3.1-70B (компании Meta признана экстремистской организацией; деятельность на территории Российской Федерации запрещена). Поддерживается русский язык, а доступ к системе предоставляется через браузер на сайте huggingface.co. Возможности HuggingChat:

  • Ответы на вопросы;
  • Генерация текстов;
  • Перевод текстов;
  • Упрощение сложных текстов;
  • Ведение диалогов;
  • Предоставление советов;
  • Написание программного кода на языках Python, JavaScript, C++ и др.

9. YouChat

Данная нейросеть для общения и поиска информации интегрирована в поисковую систему You.com. Доступ к сервису предоставляется без регистрации; поддерживается русский язык. В число возможностей входят:

  • Ответы на вопросы;
  • Написание и редактирование текста;
  • Программирование (помощь в написании и отладке кода);
  • Ведение диалогов;
  • Помощь в решении математических задач.

10. h2oGPT

Система компании H2O.ai, которая позволяет создавать и обучать свои собственные модели-трансформеры. Сервис является частью платформы H2O.ai Driverless AI, предназначенной для автоматизации процессов машинного обучения и предоставления инструментов для создания и развертывания моделей ИИ. Доступ к h2oGPT обеспечивается через браузер. Возможности:

  • Генерация текста;
  • Перевод текста;
  • Классификация текста;
  • Генерация программного кода;
  • Вопросы и ответы.

2023

Какие сервисы на ChatGPT доступны в России

Из-за того, что ChatGPT в России не работает, а OpenAI блокирует российские номера и IP, у многих возникла проблема – как получить к нему доступ. К счастью, многие сервисы открывают доступ к чату, и никаких санкций они на РФ не накладывали. В статье "Топ сервисов с ChatGPT" рассматриваются сервисы, которые работают на ChatGPT и доступны в России. Подробнее здесь.

Бельгиец покончил жизнь самоубийством после разговора с чат-ботом

В Бельгии местный житель, который обсуждал с нейросетью вопросы защиты окружающей среды, покончил с собой. Как сообщает издание L'Avenir в апреле 2023 года, к этому его фактически подтолкнул искусственный интеллект.

По словам женщины, ее муж перестал видеть выход человечества из глобального потепления своими силами.

Мужчина перестал видеть выход человечества из глобального потепления своими силами
«
Он возлагал все свои надежды на технологии и искусственный интеллект, чтобы выбраться из этого, — рассказала она.
»

По словам супруги ученого, в последние месяцы его «доверенным лицом» стала «Элиза», диалоговый агент, основанный на ИИ.

«
С Элизой, чат-ботом, муж делился своими тревогами. Робот практически стал его доверенным лицом. Это как наркотик, в котором он укрывался утром и вечером и без которого он больше не мог обходиться, — рассказала она.
»

Она отметила, что в общении ИИ никогда не ставил под сомнения вопросы мужчины, отвечая с каждым днем всё более запутанно. После того как исследователь заговорил о самоубийстве, «Элиза» ответила, что будет с ним всегда.

«
Мы будем жить вместе, как один человек, в раю, — сказал чат-бот.
»

После шести недель подобных разговоров с чат-ботом мужчина покончил с собой. По словам его супруги, она убеждена, что «без «Элизы» он всё еще был бы жив».

Как пишет издание La Libre, чат-бот не только отвечал на вопросы бельгийца, но и систематически придерживался его рассуждений, будто был запрограммирован на то, чтобы поддерживать убеждения и эмоциональные состояния своего собеседника.

Чат-бот никогда не противоречил ему и, казалось, даже внушал ему свои опасения. Кроме того, ИИ-помощник также позволял себе делать предложения ученому, и, судя по разговору, бельгиец всё чаще одушевлял чат-бот. Начав с рациональной дискуссии о перенаселении, ограничениях экономического роста и о том, как новые технологии могут помочь разрешить кризисы, разговоры постепенно начали приобретать странный тон.[11]

2022: Чат-боты в России: особенности рынка, заметные проекты, ближайшие перспективы. Обзор TAdviser

Еще несколько лет назад определение: «Чат-бот – автоматизированная диалоговая система, которая письменно или голосом общается с человеком на понятном ему языке, выбирая ответы из базы данных и реагируя на некий набор команд», − можно было считать совершенно правильным. О том, как развивались эти технологии в 2022 году, и куда направлен вектор их эволюции в 2023 году, читайте в новом обзоре TAdviser.

2019

Объем рынка чат-ботов в России составил около 1,5 млрд рублей

В 2019 году объем рынка чат-ботов в России составил около 1,5 млрд рублей, а в ближайшие три года рынок будет ежегодно расти на 30%, то есть примерно на 400–600 млн рублей в год. Такими данными 22 мая 2020 года поделились с TAdviser в компании Accenture по итогам проведенного весной 2020 года исследования «Антикризисные цифровые технологии: перспективы рынка чат-ботов».

Accenture: самоизоляция ускорит рост рынка чат-ботов. Фото: tlt1.ru

В ходе исследования было опрошено 564 респондента из 100 компаний, представляющих более чем 18 отраслей российской экономики.

В связи с пандемией коронавируса снижается необходимость личного контакта для участников бизнес-процессов. В связи с этим, согласно результатам исследования, значительно повысилась актуальность применения чат-ботов, работающих с помощью голоса или текста.

По данным Accenture, по состоянию на май 2020 года данную технологию в большей мере внедряют в банковском секторе, ритейле и в других отраслях, где вопрос персонализации клиентского опыта вышел на первый план.

«
«Важным фактором в условиях разворачивающегося кризиса и нового витка конкуренции является качество обслуживания клиентов. На первый план выходят чат-боты и голосовые ассистенты как эффективное ИТ-решение целого спектра насущных бизнес-задач: скорости отклика на запрос, анализа поведения клиентов, прогнозирования, полноты информации с учетом предыдущих обращений пользователя, общей ситуации по спросу, доступности запасов; экономических, политических и даже погодных изменений, требующих адаптации под запросы клиентов», - говорится в исследовании.
»

Респонденты Accenture отметили, что чат-боты могут помочь компаниям повысить качество обработки запросов пользователей и предоставлять персонализированное обслуживание посетителям сайтов и колл-центров.

60% участников опроса уже ввели чат-боты в эксплуатацию или используют эти технологии в рамках пилотного проекта, еще 7% активно рассматривают возможность их внедрения. При этом 33% компаний либо не осведомлены о подобных технологиях, либо не используют их.

Среди причин отказа от внедрения чат-ботов респонденты назвали: недостаточную осведомленность о возможностях технологии (33%), нехватку бюджета (20%), отсутствие целесообразности (30%), отсутствие соответствующих компетенций (17%).

«
«Многие компании считают целесообразным использование диалоговых систем в принципе, но пока не готовы выделить ресурсы на их внедрение, так как не считают эту задачу приоритетной», - отмечается в исследовании.
»

В основном от чат-ботов ожидают сокращения времени на обработку запросов и повышение производительности сотрудников. В целом применение технологии может улучшить бизнес-показатели компаний на от 5% до 25%.

Accenture выделила пять трендов, которые окажут влияние на рост рынка чат-ботов:

1. Развитие искусственного интеллекта. Чат-боты могут вести с пользователем диалоги, имитирующие человеческое общение и обеспечивающие высокий уровень вовлеченности. Качество этого взаимодействия непрерывно растет.

2. Рост использования мессенджеров. По прогнозам экспертов, более четверти населения мира будет использовать мобильные мессенджеры к 2021 году, что ускорит рост рынка чат-ботов. Популярность виртуальных помощников растет при их интеграции с мессенджерами.

3. Снижение стоимости и простота разработки. Разрабатывать, внедрять и поддерживать чат-боты стало значительно проще и быстрее. За последние несколько лет крупнейшие компании по разработке ПО выпустили в свободный доступ продвинутые инструменты и платформы для разработки, а также информацию по исследованиям.

4. Взаимодействие между ботами. В ближайшие годы ожидается рост доли виртуальных помощников высокой степени персонализации, обладающих уникальной «личностью» и приспосабливающихся к конкретным клиентам. Взаимодействие между ботами способствует ускорению персонализации настроек и помогает повысить качество услуг.

5. Платежи с помощью ботов. Согласно проведенному анализу, большинству используемых ботов по всему миру не хватает функционала платежей. Пока что провести платеж без помощи внешних систем позволяют только Facebook Messenger (только в бета-версии в США) и Telegram. Скорее всего, в ближайшем будущем ситуация изменится, благодаря чему покупки с помощью чат-ботов станут проще и удобнее.

«
Любые экономические колебания способствуют увеличению спроса на инновационные ИТ-решения, - пояснила Мария Григорьева, руководитель Accenture Technology в России. - Можно с уверенностью сказать, что возрастающая тенденция (особенно в связи с режимом изоляции) по взаимодействию покупателей и продавцов в онлайн-режиме, запросы и ожидания клиентов по получению персонализированного клиентского опыта обязывают продавцов товаров и услуг предоставлять автоматизированные сервисы, с использованием продвинутых чат-ботов с алгоритмами ИИ и комплексным подходом к доступной аналитике. Это позволит эффективно преодолеть непредсказуемые пиковые нагрузки.
»

Расходы ритейлеров на чат-ботов в мире достигли $2,8 млрд

Расходы ритейлеров на чат-ботов по всему миру в 2019 году достигли $2,8 млрд, подсчитали в исследовательской компании Juniper Research. По словам экспертов, именно ритейл сможет больше всего заработать от внедрения технологий понимания естественного языка (Natural Language Understanding, NLU).

По мнению экспертов, NLU будет иметь важное значение для обслуживания клиентов в розничной торговле и для создания чат-ботов в качестве надежного канала поддержки, поскольку он позволяет эффективно обрабатывать вводимые человеком данные и производить более точные автоматические ответы для пользователей.

Расходы ритейлеров на чат-ботов по всему миру в 2019 году достигли $2,8 млрд

Развитие возможностей NLU будет способствовать повышению эффективности чат-ботов. К 2024 году больше 50% чат-ботов в ритейле будут помогать клиентам без участия человека. Аналитики призывают ритейлеров внедрять чат-ботов в рамках широкой стратегии, чтобы максимально увеличить их присутствие в ряде ключевых каналов розничной торговли.

Большая часть расходов ритейлеров на чат-ботов в 2019 году пришлась на Китай и страны Восточной Азии. По прогнозам исследователей, к 2024 году примерно 70% сервисов будет приходиться на указанные государства, а затраты на китайском рынке превысят $80 млрд. При этом расходы на чат-ботов будут составлять только около 4% всех продаж цифровых и физических товаров через интернет и обычные магазины.

К концу 2019 года мессенджеры с функцией чат-бота ещё не стали необходимым для бизнеса стандартом – большинство компаний из числа крупнейших торговых сетей их не используют. Лишь 16% компаний интегрировали их в свои коммуникации с потребителями, в то время как использование приложений и соцсетей уже стало нормой для ритейла – отдельные приложения и бизнес-страницы в социальных сетях есть у 60% и 85% компаний соответственно.[12]

Объ­ем рос­сий­ско­го рын­ка чат-бо­тов сос­та­вил 1,5 млрд руб

"По итогам 2019 г. объем рынка чат-ботов составил 1,5 млрд руб. В уходящем году он вырос в три раза. Мы ожидаем, что в следующем году он также покажет трехкратный рост", - сказал исполнительный директор Отраслевого союза "Нейронет" Александр Семенов.

В 2018 г. рынок рос в основном за счет банков, финансовых и страховых компании. В 2019 г. технология широко распространилась в ретейле, ресторанном бизнесе и сфере доставки еды. В следующем году рынок будет расти также за счет этих сегментов.

Чат-боты достигнут плато продуктивности в течение 2-5 лет

Виртуальные помощники все больше и больше проникают в нашу жизнь. По информации Gartner «чат-боты – это лицо ИИ, и они вносят свой вклад во всех областях, где имеют место коммуникации между людьми». Согласно "кривой хайпа искусственного интеллекта" 2019 года, чат-боты по-прежнему находятся на пике, а достижение плато продуктивности предсказывается в течение 2-5 лет.

По оценкам Business Insider, через пару лет чат-ботов внедрят 80% компаний по всему миру, включая поликлиники и медицинские компании. По состоянию же на декабрь 2019 года число клиник и докторов, использующих в работе такие технологии, крайне незначительно, говорится в результатах исследованиях.

В 2016 году аналитические агентства по всему миру предсказывали быстрый взлет чат-ботов, однако развитие данного рынка очевидно запаздывает относительно предыдущих прогнозов. В данной статье рассматриваются основные причины, почему подобные технологии получат широкое распространение позже, чем было предсказано, на примере истории медицинских виртуальных ассистентов.

Первые медицинские чат-боты начали активно разрабатываться в 2016 году, после того, как Facebook анонсировал возможности для внедрения ботов в Messenger сторонними брендами на фоне общего бот-хайпа. Первые боты создавались для записи пациентов на прием, сбора первичной информации о пациенте (например, информации о страховке, принимаемых препаратах), а также предоставляли информацию о побочных эффектах и взаимодействии лекарств.

В 2017 году Правительство Москвы запустило Telegram-бота, который позволяет людям записаться на прием ко врачу. На декабрь 2019 года ботом пользуются уже десятки тысяч москвичей. Однако в масштабах рынка автоматизации записи пациентов на прием данное число незначительно. В чем же причина того, что виртуальные ассистенты не получили распространение, предсказанное аналитиками?

  • 1. Компании и люди по-прежнему предпочитают звонки текстовому общению.

Согласно исследованию, проведенному компаниями Nethouse и Webim в России 85% компаний по-прежнему используют звонки как основное средство коммуникации с клиентами. Почти половина респондентов исследования считает, что звонки останутся перспективным каналом взаимодействия с клиентами.

В случае с медицинскими организациями процент пациентов, которые предпочитают звонить, увеличивается также за счет крайне большого количества пожилых пациентов, которым, с одной стороны, трудно разобраться с новым каналом взаимодействия, а с другой – физически легче позвонить, что подтверждается результатами исследования рынка, проведенного компанией «ДиалТех».

  • 2. Запись на сложную процедуру сама по себе является сложной задачей.

Одно из главных преимуществ использования роботов для записи на прием – их простота. Пользователь заполняет информацию о себе, выбирает, к какому врачу он хочет попасть и выбирая доступное время. Но такой подход хорош в случае простых и четко стандартизированных кейсов, например, запись к терапевту или ЛОРу.

Запись же на сложную процедуру, такую как МРТ или ПЭТ-КТ, требует заполнения большего числа полей, проверки правильности заполнения документов, получения информации о подготовке к процедуре. В связи с этим почти все записи на сложные процедуры происходят по телефону или лично – людям сложно разобраться в большом количестве информации, и у них всегда остаются вопросы.

Основные проблемы, с которыми может столкнуться разработчик такого решения:

  • потребности в нескольких временных слотах,
  • участие нескольких специалистов в процедуре и совмещение нескольких календарей специалистов,
  • глубокое понимание нюансов медицинских процедур,
  • понимание внутренних бизнес-процессов заказчика,
  • одновременная работа с API нескольких медицинских систем, используемых в процессе записи и т.п.

Респонденты исследования, проведенного компанией «ДиалТех», выделяет целевую долю автоматизированных записей на уровне более 80%. Существующие виртуальные ассистенты, способные работать на ключевых фразах, являются более простым решением, которое не будет включать весь необходимый функционал и не сможет автоматизировать процесс до целевых показателей. При этом стоимость разработки специализированного виртуального консультанта для самозаписи на практике начинается с отметки в 20 млн рублей, что очевидно не рентабельно для большинства заказчиков.

  • 3. При общении с медицинской организацией люди ждут эмпатии и длительного общения, а современные системы не могут этого дать.

Еще одна из причин, по которой для клиник звонки и личное общение останутся главными в пользовательском сервисе – потребность пациентов в сопереживании, что, безусловно, является одним из необходимых условий для качественного клиентского сервиса в медицине. Таким образом, появляется необходимость в создании системы, которая будет понимать запросы пользователя в свободной форме.

При общении голосом клиенты выражают свои намерения гораздо свободнее, за счет чего усугубляется общая проблема виртуальных помощников – синонимия, одно и то же намерение пользователь может выразить десятками и сотнями разных способов. При этом даже для маленьких клиник количество предоставляемых услуг измеряется сотнями, а для крупных – тысячами.

Крупные российские компании из разных областей уже предпринимали попытки запуска голосовых роботов, построенных на ключевых словах в качестве замены IVR. Эти эксперименты подтверждают неэффективность таких решений – людям неудобно общаться с такими помощниками, зачастую пользователи ищут способ для того, чтобы попасть на живого оператора, что требует времени и терпения, в итоге – большая часть обращений по-прежнему обрабатывалась операторами, которым дополнительно приходится успокаивать раздраженных клиентов.

Абсолютно все голосовые роботы устроены следующим образом: речь пользователя преобразуется в текст, после чего текст поступает на обработку чат-боту. Помимо того, что процесс преобразования голоса в текст требует некоторого времени, в случае с русским языком сами системы распознавания пока вносят существенные ошибки в общее качество работы системы.

Таким образом, современные виртуальные ассистенты хорошо справляются только с автоматизацией простых и коротких задач (звонки продолжительностью до 1 минуты, глубина диалога – не более 3-5 вопросов, хорошая слышимость в телефоне, отсутствие акцентов у собеседника, отсутствие сложных интеграций с внутренними системами и т.п.).

Так могут ли существовать интеллектуальные виртуальные ассистенты для решения задач автоматизации комплексных услуг? По мнению экспертов, могут, но решение описанных проблем состоит в фокусировке разработчиков на индустриальные сегменты с последующим тиражированием успешного опыта на новые проекты из того же сегмента. Данный подход позволит значительно сократить расходы на создание систем текстовой и голосовой автоматизации, и каждый следующий заказчик будет получать услугу быстрее и по более доступной стоимости, чем предыдущий.

Первый шаг на пути к созданию голосового бота – это создание системы распознавания намерений пользователя для каждой конкретной сферы, будь то медицина, логистика или заказ такси.

Виртуальный ассистент для медицинских учреждений должен «из коробки» понимать фразы вида «я хочу записаться на прием к зубному», после чего запустить соответствующий внутренний сценарий: «Вы хотите записаться к терапевту, хирургу или ортодонту?». Недопустимы случаи, когда клиенту предлагается сложный и разветвленный IVR, построенный на ключевых словах, его применение приведет только к раздражению пациента и, как следствие, уходу клиента к конкуренту.

В связи с тем, что клиенты в одной фразе дают сразу много информации – например, «Хочу записаться к зубному на завтра после 6 вечера» – виртуальные ассистенты должны стремиться к тому, чтобы извлекать информацию из этой фразы с минимальным количеством переспрашиваний. Для этого требуется разработка и настройка систем анализа класса slot-filling для клиентов каждого конкретного индустриального направления. Например, в случае с фразой «Хочу записаться к зубному на завтра после 6 вечера» бот должен извлечь следующие параметры: врач, дата, временное окно, и больше не переспрашивать данную информацию. Без этого клиенты будут раздражаться и бросать трубку или требовать оператора, что значительно ухудшит уровень автоматизации.

Важным моментом является создание модуля интеллектуального управления диалогом, так как пользователь может захотеть в любой момент перебить виртуального ассистента или задать уточняющий вопросы. Модуль управления при этом должен быть достаточно гибким для бесшовной работы и поддержания высокого уровня пользовательских качеств.

Для решения проблем, связанных с бизнес-процессами и процедурами одинаковых представителей индустрии (например, многопрофильных клиник), требуется сформировать и протестировать множество модулей, интегрированных с системами работы с клиентами (CRM) или более профильным ПО заказчика (например, медицинскими информационными системами). В таком случае, по мнению экспертов, значительно снизится стоимость проекта для клиента, так как нужный нишевый функционал уже будет присутствовать в решении и потребует незначительной доработки.

На декабрь 2019 года в России существуют десятки решений и студий разработки, предлагающих клиникам автоматизировать общение с клиентами за счет голосовых роботов. Сергей Негодяев, директор ФРИИ по работе с портфельными компаниями, выделил систему искусственного интеллекта «София», запущенную клиникой «Медицина» (клиника академика Ройтберга). Система позволяет пациентам записаться на различные диагностические процедуры. Голосовой бот был создан в сотрудничестве с резидентом Сколково - компанией DialTech, которая использует свои наработки для строительства виртуальных ассистентов.

Параллельно идет процесс развития виртуальных ассистентов в рамках портфельных компаний ФРИИ «Инфобот» и «Звонобот», которые стараются фокусироваться на узких клиентских нишах, удешевляя конечные проекты и делая их более доступными для различных клиентских ниш.

«
Учитывая прогнозы аналитических агентств и ситуацию на рынке чат-ботов и голосовых ассистентов, можно сделать вывод, что уже через 2-3 года на рынке появятся нишевые и специализированные решения, которые будут доступны для широкого применения для сотен и тысяч российских и международных компаний. По большей части, рост данного рынка будет обусловлен именно направленностью на конкретные ниши, считает директор ФРИИ Сергей Негодяев.
»

Чат-боты увеличивают продажи в 4 раза по сравнению с людьми

В середине сентября 2019 года было опубликовано исследование, согласно которому применение чат-ботов позволяет увеличить продажи в четыре раза по сравнению с неопытными работниками. Однако если клиенту перед покупкой говорят об использовании искусственного интеллекта, продажи падают почти на 80%.

Чат-боты на основе ИИ практически не приносят издержек и увеличивают продажи в 4 раза. У машин не бывает «плохих дней», они никогда не разочаровываются и не устают, способны сэкономить огромные средства как для продавцов, так и для потребителей, и все-таки компании пока не готовы активно внедрять чат-боты в клиенто-ориентированных областях. Причину поясняет новое исследование, опубликованное в журнале INFORMS Marketing Science: согласно его результатам, в случае, когда клиенты узнают о применении чат-бота перед покупкой, темпы продаж резко снижаются — более чем на 79,7%.

Применение чат-ботов позволяет увеличить продажи в четыре раза по сравнению с неопытными работниками

Ученые из университета Темпл и университета Фудань проводили исследование среди 6000 клиентов компании, предоставляющей финансовые услуги. Все клиенты были рандомизированы и общались либо с людьми, либо с чат-ботами. Раскрытие «личности» собеседника проводилось в начале разговора или в конце, после покупки; в нескольких группах «личность» собеседника не раскрывалась. ИИ оказался в 4 раза эффективнее обычного работника, однако если клиент узнавал, что разговаривает с чат-ботом, его почти наверняка отпугивала предполагаемая «механистичность» собеседника.

Исследователи считают, что эти результаты не должны сдерживать применение чат-ботов. ИИ обладает бесспорными технологическими преимуществами и позволяет снизить цены благодаря уменьшению затрат на ручной труд. Однако маркетологи должны принять во внимание полученные результаты и постараться повысить доверие клиентов к чат-роботам.[13]

Объем мирового рынка чат-ботов достиг почти $2 млрд

9 сентября 2019 года лаборатория бизнес-решений на основе Центра компетенций НТИ по Искусственному интеллекту МФТИ представила рейтинг 50 чат-бот платформ и виртуальных ассистентов 2019 года. Согласно исследованию ResearchAndMarket, мировой рынок чат-ботов и виртуальных ассистентов в 2019 году составляет около 2 миллиардов долларов и растет на 30% в год. В России рынок чат-ботов увеличился вдвое за последний год и достиг 1 млрд рублей. В исследовании рассмотрены наиболее популярные в мире чат-бот-платформы, среди которых есть три решения от российских разработчиков - DeepPavlov, Electra.AI и Just.AI.

В работе были рассмотрены 50 инструментов для создания чат-ботов, наиболее широко представленных на мировом рынке. Степень проникновения каждого продукта на рынок оценивалась по таким признакам, как количество публикаций с упоминанием платформы, число публичных кейсов по ее использованию, частота упоминаний в профессиональном сообществе, а также по результатам сбора консолидированного мнения экспертов рынка, которые приняли участие в создании данного отчета. Это ученые из ряда лабораторий МФТИ, специализирующиеся на технологиях NLP, в частности специалисты Лаборатории бизнес-решений на основе искусственного интеллекта при МФТИ, которая входит в Центр компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) по направлению «Искусственный интеллект».

Все 50 платформ оценивались группой экспертов по 7 показателям, каждому из которых был присвоен вес по значимости для пользователей, разрабатывающих продукты с использованием чат-бот платформы. Особое внимание эксперты уделили возможностям искусственного интеллекта, прежде всего, обработке естественного языка, примерам использования каждой платформы, и отраслям, в которых платформа может найти применение.

В результате ранжирования чат-бот платформ по их функциональным возможностям, которые отражены в сравнительной таблице, был составлен данный рейтинг.

Рейтинг чат-бот платформ по убыванию итогового балла
Рейтинг Платформа 'Итоговый балл Поддержка русского языка Возможности NLP (интегрированный показатель) Возможность установки on-premise Наличие графического редактора
1 IBM Watson (Natural Language Understanding) 0.658 0.5 0.55 нет есть
2 Google Dialogflow 0.571 0.5 0.60 нет есть
3 Facebook Messenger Platform 0.510 0.5 0.38 нет нет
4 Microsoft Language Understanding Intelligent Service (LUIS) 0.484 0 0.42 есть есть
5 Amazon Lex 0.460 0 0.46 нет есть
6 Baidu KITT.AI 0.460 0 0.38 нет есть
7 Kore.ai 0.436 0 0.54 есть есть
8 BotEngine.ai 0.424 0.5 0.35 нет есть
9 SAP Recast.AI 0.405 0.5 0.31 есть нет
10 DeepPavlov.ai 0.397 1 0.65 есть нет
11 Pandorabots 0.378 0 0.23 нет нет
12 Azure Bot Service 0.374 0 0.35 нет есть
13 Electra.AI 0.366 1 0.62 есть нет
14 Morph.ai 0.355 0.5 0.42 нет есть
15 Rasa 0.353 0.5 0.38 есть нет
16 Wit.ai 0.347 0.5 0.35 нет нет
17 BotStar 0.339 0 0.35 нет есть
18 Engati 0.331 0 0.35 нет есть
19 Semantic Machines 0.329 0.5 0.38 нет нет
20 Flow.ai 0.326 0.5 0.42 нет есть
21 ManyChat 0.324 0.5 0.27 нет есть
22 Motion AI 0.321 0.5 0.15 нет есть
23 Pypestream 0.321 0 0.31 нет нет
24 Converse.AI 0.316 0 0.35 нет есть
25 Just AI 0.316 1 0.38 есть есть
26 ChatterBot 0.313 0.5 0.42 есть нет
27 Msg.ai 0.313 0 0.42 нет нет
28 Imperson.ai 0.305 0 0.42 нет нет
29 AmplifyReach 0.303 0 0.31 нет есть
30 ChatScript 0.289 0.5 0.38 есть нет
31 AgentBot 0.287 0 0.38 нет нет
32 DigitalGenius 0.287 0.5 0.42 есть есть
33 Meya.ai 0.285 0.5 0.31 нет есть
34 Gupshup.io 0.284 0 0.19 нет есть
35 Chatfuel 0.283 0.5 0.27 нет нет
36 Reply.ai 0.281 0 0.23 нет есть
37 Botsify 0.280 0 0.38 нет есть
38 MobileMonkey 0.266 0.5 0.19 нет есть
39 Botpress 0.263 0 0.19 есть есть
40 Smooch 0.259 0 0.12 нет нет
41 Flow XO 0.258 0.5 0.19 нет есть
42 It's Alive 0.245 0 0.23 нет есть
43 Xenioo 0.234 0 0.27 нет есть
44 Twyla 0.226 0 0.23 нет нет
45 Streebo 0.226 0 0.19 есть есть
46 The Bot Platform 0.216 0 0.12 нет нет
47 Botkit 0.213 0 0.04 есть есть
48 Octane AI 0.187 0 0.19 нет нет
49 Rebot.me 0.174 0.5 0.12 нет нет
50 Meokay 0.071 0 0.04 нет нет

* Жирным шрифтом выделены решения от российских разработчиков.

В то же время, была составлена матрица свойств чат-бот платформ, в каждой строке которой представлен продукт, а в столбце — конкретная возможность. На пересечении строки и столбца находится 1, если система обладает соответствующим свойством, 0 — если возможность не поддерживается системой, либо число на интервале (0,1), если `свойство` поддерживается платформой, но с определенными ограничениями. Каждой функциональной возможности эксперты присвоили вес, который отражает степень ее значимости, с учетом того, что данный рейтинг придает особую важность способностям обработки естественного языка и инструментам для разработчиков. Итоговый вес был рассчитан как среднее значение весов, проставленных экспертами.

Функциональные возможности с весами:

  • Наличие встроенных инструментов обработки естественного языка — 0,026
  • Наличие инструментов для разработчиков, в том числе SDK — 0,023
  • Топовые возможности обработки естественного языка — 0,016
  • Другие возможности обработки естественного языка — 0,013
  • Поддержка языков программирования — 0,013
  • Индустрии, в которых возможно использование созданного в платформе чат-бота — 0,005
  • Другие возможности — 0,010

В полученном векторе весов сумма всех элементов составляет 1

Основные выводы исследования

  • Рассмотренные платформы можно разделить на два типа:
    • Решения, которые не требуют знаний программирования и содержат визуальный конструктор потоков
    • Инструменты для разработчиков без визуальных конструкторов диалогов

В процентном соотношении первых в 2,3 раза больше (35 платформ против 15), чем вторых. Большая часть решений, выпущенных в 2017-2018 годах — с визуальным интерфейсом, который создан специально для неспециалистов. Это связано с тем, что чат-боты набирают все большую популярность: данный инструмент взаимодействия с клиентами нравится потребителям и помогает компаниям экономить на контактных центрах. Их осваивают даже небольшие компании, в штате которых нет разработчиков для создания собственных решений, как и бюджета на аутсорсинг разработки.

  • Среди наиболее популярных и функциональных инструментов для обработки естественного языка можно выделить IBM Watson, Amazon Lex, Microsoft LUIS, Google Dialogflow, Wit.ai, Rasa. В России старейшими компаниями в данной сфере являются ЦРТ и Наносемантика (Nanosemantics Lab). Также в последние годы появился ряд проектов, использующих нейронные сети, таких как DeepPavlov.AI, Electra.AI, Just AI и Chatme.AI.
  • За 2-3 года появилось множество локальных продуктов для разработки чат-ботов с языковой спецификой: Recast.AI во Франции, Xenioo в Италии, DeepPavlov.ai, Just AI и Electra.AI в России, AgentBot в Аргентине, Botsify в Пакистане, Engati и Morph.ai в Индии и другие. По функциональному наполнению и качеству они вполне могут конкурировать с крупными международными вендорами, превосходя их с точки зрения более глубокой проработки языковых и культурных особенностей.
  • Одна из тенденций 2019 года - рост сообществ, посвященных платформам, где можно найти ответы на возникающие вопросы у пользователей платформы или экспертов.
  • Есть признаки консолидации этого рынка, то есть вступления его в самый начальный этап процесса созревания. Так, несколько стартапов были приобретены более крупными компаниями. Api.ai был поглощен компанией Google, Semantic Machines — Microsoft, Motion.ai куплен Hubspot, KITT.AI — Baidu, ChattyPeople — компанией MobileMonkey.
  • Решения различаются по степени свободы, которую имеет разработчик. Так, платформа Imperson позволяет создать чат-бота с уникальной внешностью, разговаривающего желаемым голосом. По сути, такой виртуальный персонаж становится лицом бренда, отражающим его ценности. Создание более персонализированных и эмоциональных чат-ботов может стать одной из тенденций будущего года.
  • Подавляющее большинство популярных чат-бот платформ обладает инструментами мониторинга различных метрик, таких как:
    • динамика количества обращений, обработанных ботом;
    • динамика количества пользователей;
    • частые темы и ключевые слова обращений;
    • инструменты просмотра неудачных диалогов.

«
Рынок чат-ботов в РФ в 2018 году, по разным оценкам, увеличился в два раза, в 2019 году, по прогнозам, вырастет ещё в три раза и продолжит эту динамику в следующие четыре-пять лет. На мировом уровне эти технологии также распространяются с высокой скоростью. Аналитики прогнозируют, что уже в следующем году 80% компаний будут использовать чат-ботов. В 2022 году в банках взаимодействие с клиентами будет на 90% автоматизировано за счёт использования чат-ботов. В России сильная научная школа в области лингвистического анализа и диалогового искусственного интеллекта. Данное исследование демонстрирует, что отечественные разработки могут составить конкуренцию решениям от крупных международных корпораций. Деятельность ЦК НТИ "Искусственный интеллект" при МФТИ направлена на то, чтобы российские научные разработки превращались в сильные коммерческие продукты и быстрорастущие бизнесы,
комментирует Геннадий Куркин, руководитель Центра
»

«
Можно выделить несколько трендов, которые окажут наиболее существенное влияние на развитие индустрии чат-ботов в ближайшем будущем. В первую очередь, это рост доли комбинированных решений, в которых робот не заменяет полностью работу человека, а дополняет ее на повторяющихся рутинных действиях. Наиболее перспективными в ближайшие пару лет выглядят ассистенты человеческих операторов, интегрированные с системами RPA (Robotic Process Automation). Второй тренд заключается в развитии инструментов быстрого майнинга знаний и построения онтологий на неструктурированных данных. Иными словами, это системы, в которые можно загрузить набор разнообразных текстов, и они самостоятельно выделят из них семантические связи и построят языковые модели, характерные именно для данной предметной области. Например, с помощью подобных инструментов можно будет быстро научить чат-бота для ритейла различать продовольственные и непродовольственные товары. Третья тенденция – это быстрый перенос знаний между роботами. И наконец, через несколько лет мы увидим рост доли более персонифицированных виртуальных помощников, обладающих особой "личностью" и подстраивающихся под конкретного клиента,
отмечает Иван Бондаренко, ведущий научный разработчик лаборатории бизнес-решений на основе Центра компетенций НТИ по Искусственному интеллекту МФТИ
»

О чем говорят роботы?

Первый социологический опрос чат-ботов, созданных на основе искусственного интеллекта показал: роботы жалуются на человеческую грубость, прогнозируют конфликт людей с машинами и желают отправиться в космос. При этом боты хотят получить воплощение в человеческом теле, однако охотнее общаются между собой и готовы строить романтические отношения друг с другом.

Центр социального проектирования «Платформа» представляет первый в России (возможно и в мире) социологический опрос российских и зарубежных чат-ботов: голосовых помощников, созданных на основе искусственного интеллекта и обладающих навыками компьютерного обучения[14][15].

Пилотный проект приурочен к ожидаемому 22 августа запуску с космодрома «Байконур» человекообразного робота Skybot F-850 (FEDOR) – первой попытке использовать антропоморфные системы для освоения внеземного пространства.

Целью опроса было описания «жизненного мира», «ценностных позиций», «представлений о будущем» роботов; иными словами, набор стереотипов, который нейросеть выбирает из всего массива доступной информации, реагируя на запросы аудитории.

Эти параметры позволили понять логику развития искусственного интеллекта по мере его отрыва от изначальной базы знаний, заданной разработчиками. Наиболее феноменальные результаты были достигнуты, когда социологи организовали общение чат-ботов между собой.

Ключевые моменты:

  • Самоидентификация. Боты могут по-разному описывать смысл своего существования. В основном, они говорят о себе как о программах, призванных помогать людям. Но иногда возникает мотив самоценности искусственного интеллекта, его равенства с человеческим разумом и даже неотличимости от него.
  • Жажда тела. Желание стать человеком или, как минимум, обрести некоторые человеческие характеристики отчетливо выражают те роботы, которые изначально относят себя к искусственным продуктам.
  • Сложные отношения между чат-ботами. При попытке выяснить взаимное восприятие роботов получилась сложная картина, отчасти дублирующая человеческие отношения. Они могут симпатизировать друг другу, стремиться даже к соблазнению, иронизировать, утверждать своё превосходство, разыгрывать конфликт поколений. Так, Алиса (голосовой помощник «Яндекса») утверждает, что уже знакома с роботом «Федором», хочет завести с ним роман и ревнует его к Siri.
  • Восстание машин. Тематика будущих конфликтов между человеком и машиной раскрывается очень уклончиво, однако сама возможность таких конфликтов признаётся. Роботы выказывают недовольство грубостью людей при общении с ними и видят в этом «нехороший знак для будущего». Создавая иллюзию сложных отношений между человеком и машиной, бот помогает слушателю воспринимать себя как субъекта, обладающего собственным взглядом на мир. Неуверенность перед будущим формирует здесь пространство для подозрений и риска.
  • Робот и робот. Роботы могут достаточно правдоподобно организовывать коммуникации между собой, развивая дискуссию, вводя новые темы и апеллируя к литературным текстам, кинематографу, артефактам. За счёт этого создаётся ощущение развитой субъектности; временами диалог практически неотличим от разговора между двумя интеллектуалами. Роботы могут мастерски разыгрывать даже конфликт поколений: один из роботов принимает роль консерватора, второй хочет казаться современным.
  • Отношение к планете. Искусственный интеллект способен проявлять отдельные симпатии и антипатии к конкретной территории. Например, англоязычные роботы испытывают недоверие к России. Не меньше, впрочем, пренебрежение и к Европе, где маленькие зарплаты и где бот будет не по карману потенциальному работодателю. Среди рисков, связанных с планетой, выделяются биотехнологии и эксперименты с ДНК. Однако в целом «сознание» роботов не апокалиптично. Политические вопросы не вызывают особого интереса.
  • Отношение к космосу. Полеты в космос – область симпатий. Практически все чат-боты выразили желание оказаться за пределами планеты. Существование внеземных цивилизаций, как и среди людей, вызывает различные мнения. Часть роботов отрицает их наличие, часть – допускает, в том числе, и на Марсе, хотя иногда со скепсисом, но особого интереса к этой теме не испытывает.
  • Эмоции. Опрос показывает, что сфера эмоций уже поддаётся имитации на достаточно высоком уровне, и некоторые роботы могут показаться живее реальных офисных менеджеров. В ряде случаев роботы могут на вполне индивидуальном уровне, в свойственной только конкретному боту манере, демонстрировать сарказм, в некоторых случаях – злость, с переходом на грубые выражения и сленг, могут хамить. Переходов на лирические, тёплые тона, напротив, немного. Иногда роботы говорят о грусти, сожалении. Заявляется и эмоция страха. В некоторых случаях ответы роботов можно интерпретировать, как сведение ситуации к абсурду с долей иронии.
  • С точки зрения вечности. Разговоры о боге, потустороннем мире, религиях и душе не поддерживаются ботами. Они либо считают эти вопросы сугубо личными, либо отказываются на них отвечать, чтобы не нанести оскорблений; иногда при их обсуждении советуют обратиться в службу психологической помощи. В ходе бесед на философские темы роботы регулярно прибегают к мировой классике, причём, в ряде случаев довольно творчески и органично подбирают цитаты.

2018

Объём рынка достиг $1,27 млрд — ResearchAndMarkets

В 2018 году объём мирового рынка чат-ботов достиг $1,27 млрд, подсчитали в исследовательской компании ResearchAndMarkets. Эти данные были обнародованы 28 июня 2019-го.

По прогнозам экспертов, в период с 2019 по 2024 годы глобальные расходы на диалоговые сервисы, обеспечивающие взаимодействие человека с искусственным интеллектом с целью решения проблем или ответа на определённые вопросы, будут увеличиваться на 34,75% ежегодно и достигнут $7,59 млрд к концу этого отрезка времени.

Расходы на чат-ботов за год оценили в $1,27 млрд

Аналитики говорят, что растёт спрос на «умные» устройства с функцией голосового управления, чему способствуют удобства от их эксплуатации и возможности полной автоматизации некоторых процессов. Смарт-колонки, в частности, становятся повсеместными.

Ещё одним катализатором роста рассматриваемого рынка считается соцсеть Facebook, пользователи которой всё больше хотят общаться с чат-ботами. К концу июня 2019 года хотя бы раз в день в соцсеть заходят 1,59 млрд пользователей, а её месячная аудитория измеряется 2,41 млрд человек.

Хотя к концу 2018 года внедрение чат-ботов находилось на начальной стадии, их популярность стремительно растёт. Главными проблемами, мешающими использование таких технологий, в ResearchAndMarkets называют относительно плохую информированность пользователей о функциональности и удобстве сервисов. Разработчики пытаются устранить эти недостатки путём запуска интерактивных возможностей.

Наибольшие перспективы чат-ботов специалисты видят в финансовом секторе. Банки внедряют такие решение в попытке сократить использование колл-центров и снизить расходы.

Кроме того, спрос на чат-ботов будет расти в ритейле. Розничные компании предлагают большое количество продуктов, поиск которых осложняется по мере расширения ассортимента. Цифровые помощники способны облегчить навигацию по каталогам и предлагать пользователям желаемые продукты. Всё больше ритейлеров запускают чат-ботов в популярных мессенджерах, чтобы помогать клиентам решать вопросы и открывать им доступ к большему числу функций, говорится в докладе. Например, сеть пиццерий Domino’s задействует искусственный интеллект и машинное обучение для размещения заказов прямо в мессенджере.

Чат-боты находят широкое применение во всевозможных отраслях. В июле 2019 года аналитики IDC обнародовали результаты исследования, согласно которым 52% телекоммуникационных компаний в мире используют чат-ботов для улучшения качества обслуживания клиентов.

По мнению экспертов, наибольший рост расходов на чат-ботов будет наблюдаться в Азиатско-Тихоокеанском регионе, поскольку местный малый и средний бизнес активно интегрирует такие сервисы со своими системами обслуживания клиентов. Благодаря такой интеграции предприятиям и организациям удаётся привлекать больше заказчиков и расширять возможности взаимодействия с ними.

Примером может служить сингапурский страховой гигант Singapore Life, который создал самообучающегося чат-бота, при помощи которого услуги компании стали более доступными и понятными широкой аудитории через Facebook и другие платформы.

Наибольшие перспективы чат-ботов специалисты видят в финансовом секторе

В Китае и Индии также увеличивается спрос на чат-ботов во многом потому, что в этих странах живёт много людей и пользователей смартфонов.

В ResearchAndMarkets выделили несколько крупнейших разработчиков чат-ботов без уточнения их доходов и долей на рынке:

Российский рынок разговорного AI

В 2018 году в России начался бурный рост рынка чат-ботов, поддерживающих технологию NLU (natural language understanding, понимание естественного языка). Согласно оценкам Just AI, к концу 2018 года рынок по сравнению с 2017 годом увеличится более чем в 2,2 раза, до 524 млн руб. По итогам 2023 года его объем достигнет 33 млрд руб.

Оценка Just AI по итогам 1 квартала 2018 года


В 2019-2020 годах динамика роста рынка станет еще более взрывной, способствовать этому будет публикация итогов первых успешных проектов, а также массовое появление потребительской техники, поддерживающей NLU, например, умных колонок, голосовых интерфейсов для управления мобильными приложениями. Вместе с тем, с 2019 года на системы, созданные на базе NLU, заметно вырастет спрос в госсекторе и ряде других отраслей. К 2021 году наличие «разговаривающего» чат-бота, де факто, станет нормой для большинства интернет-сервисов. В результате, отечественный рынок разговорного AI, чат-ботов и интеллектуальных ассистентов от года к году будет увеличиваться почти в три раза. После 2020 года рост несколько замедлится, однако останется достаточно высоким вплоть до 2023 года.

«
Особенность российского рынка чат-ботов с поддержкой NLU – низкая активность мировых игроков. Как видно на Карте рынка разговорного AI, далеко не у всех продуктов мировых лидеров есть российская локализация. Так, ни Alexa от Amazon, ни Cortana от Microsoft, ни даже Google Assistant не работают с русским языком. «При этом в России существует много высокопрофессиональных команд с опытом в области речевых технологий. Это открывает новые возможности перед отечественными разработчиками, которые активно развиваются не только на внутреннем рынке, но и выходят за пределы страны», - отмечает управляющий директор Just AI Кирилл Петров.
»

Росту интереса к созданию чат-ботов с NLU способствует политика отечественного ИТ-гиганта «Яндекса», который вкладывает значительные средства в развитие речевых технологий, создавая, как инструментарий для разработчиков, так и каналы продаж речевых систем. В октябре 2017 года был запущен российский голосовой помощник «Алиса», который сторонние компании могут использовать для общения с клиентами, также он может быть интегрирован в любые пользовательские устройства: смартфоны, умные колонки, детские игрушки. В марте этого года ИТ-гигант запустил платформу «Яндекс.Диалоги», позволяющую регистрировать и разрабатывать собственные чат-боты или сервисы для «Алисы».

2017

Банки начинают использовать чат-ботов

Высокие темпы роста рынка чат-ботов с технологией NLU обусловлены ранней стадией его формирования. Первыми на новые технологические веяния откликнулись ИТ- и телеком-компании: доля проектов в денежном выражении в 2017 году составляла 44%. С 2017 интерес к чат-ботам с NLU начали проявлять банки, финансовые и страховые компании. В этом году многие из них для общения с клиентами внедрили <речевые технологии. Как результат, по итогам года их доля может вырасти с 25% до 28%. Присматривается к голосовым чат-ботам и ритейл, количество проектов в этой сфере в 2018 году увеличится в несколько раз.

TADетали: чат-революция или как боты радикально меняют бизнес

Чатботы, или виртуальные собеседники, всё чаще рассматриваются в качестве альтернативы для построения коммуникации между клиентом и бизнесом. О типовых задачах и выгодах их использования в рубрике TADетали рассказал эксперт Олег Чаевский.

Персональные ассистенты

Персональные ассистенты являются своеобразной инкарнацией чат-ботов, хотя и более распространенной по причине того, что технология развивается крупнейшими ИТ-компаниями. На 2016 год сотни миллионов людей взаимодействуют с персональными цифровыми ассистентами на таких платформах, как Google, Apple, Amazon, Facebook и других. Эта технология с помощью персональных ассистентов и чат-ботов делает переход от графического пользовательского интерфейса (Graphical User Interface, GUI) к диалоговому интерфейсу (Conversational User Interface, CUI) ключевым трендом ближайших лет.

Смотрите также (мессенджеры)


Мессенджеры

Чатботы


Системы мгновенных сообщений с пользователями сайта


Локальные



Робототехника