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

В начале 2010-х годов первые текстовые роботы заступили на службу на сайты сотовых операторов и банков, а также в популярные мессенджеры. Затем по мере развития технологий распознавания и синтеза речи появились виртуальные операторы в контакт-центрах.

С недавних пор ситуация изменилась. К основанным на правилах, rule-based, чат-ботам, добавились голосовые ассистенты, в которых разработчики заложили технологии искусственного интеллекта (машинного обучения, нейронных сетей и др.). Так появились AI-based боты. И сегодня, как отмечают эксперты, чат-боты с разговорным искусственным интеллектом уже не редкость.

Виртуальные помощники крупнейших российских банков, − отмечает Анна Власова, руководитель отдела лингвистики компании «Наносемантика», – это уже интеллектуальные боты.

Компании могут использовать чат-ботов для решения нескольких задач: повышения вовлеченности клиентов; увеличение объемов лидогенерации; оптимизации затрат на обслуживание клиентов; гибкого расширения службы поддержки в часы наибольшей нагрузки, упрощения процессов адаптации клиентов.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга

В зависимости от задач такие автоматизированные диалоговые системы условно делятся на чат-боты службы техподдержки, чат-боты для нужд маркетинга и привлечения клиентов, чат-боты для банков и страховых компаний, медицинские чат-боты, а также чат-боты для коммуникаций в мессенджерах.

Современные чат боты могут выполнять гораздо больше задач, чем просто выдача ответов на типовые вопросы клиентов. Они могут создавать FAQ для клиентов или сотрудников, уведомлять клиентов об акциях и спецпредложениях или записывать их на самые разные услуги. Спектр задач, решаемых ботом почти безграничен, и зависит он только от целей бизнеса, - отмечает Денис Афанасьев, директор дивизиона В2В-продуктов Салют SberDevices.

Для бизнеса, в особенности связанного с обслуживанием клиентов из массового сегмента, автоматизированные онлайн-консультанты на сайте компании, в ее в контакт-центре, на страницах в соцсетях или в популярных мессенджерах, очень выгодны. В зависимости от компании-разработчика, они могут снимать от 40% до 90% нагрузки с сотрудников, консультирующих клиентов в «цифровых каналах», и при этом бесплатно работают в режиме 24 на 7 без перерывов на обед и на сон, не берут больничный и не нуждаются в отпуске.

Уже в середине 10-х годов преимущества роботизированных агентов оценили компании среднего и малого бизнеса. О запуске чат-ботов тогда один за другим объявляли интернет-сервисы, онлайн-магазины, розничные сети, службы такси.

Со временем компании, стоявшие у истоков рынка чат-ботов и вложившие в его развитие немало финансовых и интеллектуальных ресурсов, такие, как ЦРТ (образовалась в 1993) и «Наносемантика» (создана в 2005 г.), эволюционировали от технологий распознавания и синтеза письменной речи к разработке систем на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, научились точно понимать, обрабатывать и анализировать устную речь на естественном языке (NLP).

К началу 2020-х годов сегмент чат-ботов российского IT-рынка трансформировался в сегмент разговорного AI и интегрировался в сегмент RPA (Robotics Process Automation), предполагающий роботизацию бизнес-процессов компании.

Мы смотрим на этот вопрос шире. Ведь чат-бот и компоненты искусственного интеллекта – это лишь часть технологических составляющих роботизации (как возможность читать, писать и думать …), − рассказывает Павел Борченко, генеральный директор компании Robin, разработчика первой российской RPA-платформы. − Добавляя к ним RPA, процессное управление, обработку голоса, документов и т.п. (как возможность действовать, смотреть, говорить …) – мы получаем полноценных цифровых сотрудников, способных исполнять сложные комплексные процессы и приносить максимальную пользу бизнесу.

Вместе с тем, цифровым агентам, обслуживающим клиентов, еще предстоит завоевать их лояльность. Как показало исследование аналитиков компании markswebb диалоговых интерфейсов, реализованных в банковских приложениях, клиенты готовы взаимодействовать с чат-ботами по простым вопросам, а сложные предпочитают выяснять в общении с живым оператором.

«В чем секрет создания успешного чат-бота?» − спросили мы у участников рынка. Сергей Иванов, руководитель отдела контакт-центров АМТ-Груп, считает залогом будущей эффективности голосового помощника правильное целеполагание.

Для начала стоит проанализировать доступные данные и провести исследование, какую пользу он принесет, какие процессы автоматизирует, где поможет сэкономить и улучшить метрики обслуживания, − рекомендует эксперт и советует не пытаться автоматизировать все процессы одновременно. — Лучше выбрать для начала частотные и наименее трудозатратные в реализации процессы, − заключает эксперт.

Арсений Кондратьев, старший менеджер практики технологического консалтинга Axenix (экс-Accenture), выделяет два ключевых фактора, определяющих успех чат-бота, − это дизайн и технологии.

В первую очередь, чат-ботом должно быть удобно пользоваться, в диалогах не должно быть тупиков, а пользователь должен всегда решать тот вопрос, за которым он обратился к боту, − отмечает он.

Кроме этого, разработчику диалоговых интерфейсов нужно иметь полный набор технологий и инструментов. Таковыми, по его мнению, являются распознавание и синтез речи (TTS, text-to-speech) и (Speech-to-Text), диалоговый движок, инструменты обработки естественного языка - NLP. При этом, по убеждению эксперта, важно, чтобы все они были качественными.

Важно также, по словам эксперта, не останавливаться на внедрении диалогового интерфейса, а постоянно его развивать и совершенствовать. В этом с экспертом солидарен Сергей Попов, директор департамента контактных центров и роботизированных систем компании Naumen.

Нельзя запустить робота, получить первичный результат и надеяться, что все останется на том же уровне с течением времени, − констатировал он.

Для того, чтобы быстро скорректировать поведение робота, не прибегая к долгому обучению, а также обеспечить прозрачность его логики, эксперт рекомендует сочетать при его разработке как rule-based подход, так и AI-based подход.

Клиенты сегодня ожидают персонального подхода и приятного tone of voice, − отмечает Сергей Попов, − чего мы как вендор можем добиться с помощью глубокой интеграции с системами заказчика для доступа к данным о клиенте), изучением клиентского опыта и улучшением диалогового опыта (добавления кнопок-саджестов для упрощения коммуникации, работа над качественным звучанием и возможностями перебивания) и развитием диалоговых возможностей, например, гибко переключаться с темы на тему и учитывать контекст и историю диалога в любой его точке.

Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий, компания BSS, называет еще одно важное условие успеха – инструментарий.

Удобство инструментария – это один из основных факторов, влияющих на time-to-market, - отмечает эксперт. – Кроме того, как показывает наша практика, очень важно, чтобы заказчик мог сам наращивать навыки бота, без необходимости заказывать доработки у вендора или нанимать дорогих специалистов с узкой специализацией. А для этого нужен удобный no-code инструментарий. И для настройки сценариев бота, и для обучения моделей распознавания.

Светлана Захарова, руководитель по работе с партнерами и клиентами компании Just AI, привела несколько слагаемых успеха при разработке чат-ботов. Первое из них - это технология обработки естественного языка (NLP), включающая в себя алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и семантический анализ и предполагающая обучение бота распознаванию намерений пользователя и реагированию на них соответствующим образом.

Второе слагаемое – качественный сценарий взаимодействия чат-бота с пользователем требует определения цели и аудитории бота.

Подробно распишите путь пользователя и сделайте вывод, какая информация ему нужна, какие цели он преследует. Так будет проще написать полезные реплики. Управление диалогом - это процесс управления потоком разговора между чат-ботом и пользователем. Предвосхищайте запросы и ответы пользователей: продумайте распространенные вопросы и ответы, которые могут у них возникнуть, и подготовьте бота к эффективному взаимодействию, − советует она. − Продумайте личность бота и tone of voice. Планируйте показатели эффективности: на основании поставленных целей и задач, определите ключевые показатели эффективности вашего чат-бота. Это могут быть KPI по числу обращений, скорости ответа, удовлетворенности пользователя и так далее.

Третьим слагаемым успешного чат-бота эксперт называет положительный опыт клиента и рекомендует проектировать такой интерфейс автоматизированной диалоговой системы и ход беседы с учетом потребностей пользователя.

Четвертое слагаемое успеха, по мнению Светланы Захаровой, − тщательное тестирование чат-бота перед выпуском и корректировка его дизайна и функциональности на основе пользовательских отзывов.

И, наконец, пятое слагаемое – то, которое называл и Сергей Попов, − интеграция роботизированного помощника с внутренними системами заказчика, а также со сторонними сервисами.

Секрет успеха действительно есть, − признает Анна Власова («Наносемантика»). – Он состоит в том, что чат-бот должен появляться в правильной точке коммуникации с клиентами компании и решать задачи бизнеса, а не просто демонстрировать владение набором технологий. Например, бот с максимально простой технологией – показать форму и предложить ее заполнить – будет суперэффективным, если форма простая, не вызывает у собеседника вопросов, и, в целом, экономит ему время. А вот если технология заполнения формы при общении с ботом будет использована в той области знаний, где собеседник-человек не так уверен, то эта же технология вызовет только раздражение, и люди будут бросать диалог с ботом.

Поскольку бот может решать разные задачи, от техподдержки до "просто поболтать", отмечает эксперт, то действительно, чем больше технологий используется при его создании, тем больше возможностей сделать текстового или голосового ассистента полезным, востребованным и, главное, приносящим бизнесу доход.

По убеждению Анны Власовой, наиболее востребованы сегодня технологии машинного обучения, а именно нейросети. Нейросеть – это одна из основных технологий для создания искусственного интеллекта. Это идеальный классификатор и хороший инструмент для принятия решений.

В диалоге боту приходится классифицировать реплики человека-собеседника. Именно таким образом бот и «понимает» обращенные к нему фразы – встроенная нейросеть сопоставляет их с известными ей группами или классами реплик, − поясняет она.

Нейросети позволяют боту выделять во фразе объекты: персоналии, адреса, телефоны, почту и многое другое, отмечает эксперт. Технология Named Entity Recognition, NER, (распознавание именованных сущностей). Она позволяет обучить бота сразу воспринимать всю нужную для диалога информацию, если она прозвучала в одной реплике человека, и тут же использовать ее, а не задавать скучные вопросы по длинному списку: скажите вашу фамилию, а теперь скажите телефон, а теперь еще что-нибудь.

Если бот предназначен не только для мессенджеров (текстовое общение), а для общения по телефону или через любой физический девайс (устройства умного дома, умные колонки и так далее), то ему придется понимать звучащую речь и озвучивать свои ответы. Это технологии ASR (автоматическое распознавание речи) и TTS (синтез текста в речь) – также нейросетевые технологии.

Для точной настройки некоторых коммуникаций бота и человека могут применятся регулярные приложения, правила, эвристики и другие методы, позволяющие более жестко контролировать ответы бота.

Также у бота могут быть подключены дополнительные модули для определения языка коммуникации (русский, английский, китайский и так далее), для проверки орфографии и грамматики, стилизации ответов бота и многие другие.

В целом, ни одна технология не является обязательной – хотя какие-то «мозги» у бота все-таки должны быть, – но повторюсь, чем больше технологий задействовано в боте, тем больше разных коммуникационных задач он может решить, − заключает Анна Власова.

Как мы уже писали, отвечать на текстовые обращения клиентов или даже на голосовые чат-боты могут и без искусственного интеллекта.

Целесообразность использования ИИ в чат-боте зависит от задач, которые он решает, − поясняет Сергей Иванов, (АМТ-Груп). Самые простые диалоговые системы не требуют искусственного интеллекта. Например, для сбора показаний электроприборов или подтверждения записи ко врачу достаточно использовать конечный набор ответов клиента или запрограммированные кнопки. Но, например, для задачи классификации обращений желательно использовать «умного» робота. Особенно, если у компании много продуктов и тематик обращений. В этом кейсе ИИ поможет повысить точность распознавания тематик, увеличит метрики обслуживания клиентов.

Анна Власова, «Наносемантика», тоже считает, что чат-бот не обязательно должен быть интеллектуальным.

Мы все сталкивались с «кнопочными ботам» или «ботами-меню» в Telegram и других мессенджерах. Они вполне могут решать простые задачи помощи в выборе товара/услуги, продаж товара/услуги, оформления и отмены подписки и так далее, − замечает она.

По словам эксперта, интеллектуальные боты нужны коммерческим компаниям в тех случаях, когда от них требуется выдавать информацию клиентам по самым разным вопросам или консультировать в сложной предметной области. Переходы по меню в такой ситуации невозможны, потому что меню окажется слишком длинным и сложным. Тем самым у бота возникают ровно те же задачи, что и у человека: понять запрос в самой разнообразной форме, собрать информацию на протяжении разговора, а не только из одной фразы, запомнить предыдущие разговоры с одним и тем же собеседником и использовать информацию из предыдущих разговоров, и еще целый спектр интеллектуальных задач.

А есть и другие задачи, вплоть до максимальной имитации коммуникационного поведения человека, т.е. маскировка бота под «живого» человека. Здесь без интеллектуальных технологий бота очень быстро разоблачат, − заключает Анна Власова.

Светлана Захарова, Just AI, обращает внимание потенциальных заказчиков речевых и голосовых помощников на то, что телеком-операторы и банки уже сформировали ожидания клиентов от взаимодействия с чат-ботом.

Компаниям, заинтересованным в сохранении конкурентоспособности, следует сосредоточиться исключительно на ботах с искусственным интеллектом как более разумном варианте взаимодействия с пользователями на "удобном" для них языке, − подчеркнула она, добавив, что обычные чат-боты в современных реалиях давно устарели.

К тому же, по словам эксперта, цены на эффективных роботов с ИИ и NLU в настоящее время те же, что и на простые автоматизированные диалоговые системы.

За последние пять лет чат-боты доказали свою пользу для бизнеса и в мировом масштабе, и в России, что подтверждают высокие темпы роста этих рынков. Так, глобальный рынок чат-ботов оценивался в 17,17 млрд долларов США в 2020 году, и, согласно прогнозам, к 2026 году его объем должен достичь 102,29 млрд долларов США, то есть среднегодовой темп роста составит 34,75%.

Российский рынок чат-ботов, или разговорного AI в 2020 году составил, по оценкам компании Just AI, 76 млн долларов, или 5,5 млрд рублей с учетом госзаказов.

В 2020 году, во многом в связи с пандемией и определенной зрелостью, которой достигли речевые технологии, произошел взрывной рост востребованности речевых технологий, − констатирует Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий, компания BSS. − Мы точно это фиксируем и видим по заинтересованности компаний и организаций разных сфер. По количеству проектов, увеличивающееся с каждым годом. По масштабам этих проектов. По заинтересованности заказчиков развивать и совершенствовать используемые речевые решения. В цифрах за весь рынок говорить не могу, но наши показатели роста выручки от речевых проектов однозначно демонстрируют положительную динамику.

Темпы роста в первой пятилетке 20-х годов прогнозировались ею в диапазоне от 38% до 81%, что должно было к 2025 году обеспечить объем рынка в 561 млн долларов.

Как сегодня оценивают состояние рынка чат-ботов в РФ по итогам 2022 года его участники? Арсений Кондратьев, старший менеджер практики технологического консалтинга Axenix (бывшей Accenture), отмечает, что на текущий момент рынок чат-ботов в России находится в турбулентном состоянии и что спрос на ботов для оптимизации издержек растет.

По данным исследований клиентского обслуживания, проведенных компанией Naumen, в 2022 году чат-боты, запущенные в чатах на сайте, мобильном приложении, мессенджерах или соцсетях, были у каждого третьего ритейлера из топ-120, прирост составил 55% по сравнению с 2021 годом. Чат-боты в неавторизованных каналах были у 23% банков из топ-100, что на 21% больше по сравнению с 2021 годом, и у 15% страховых из топ-75. В страховании прирост доли компаний с чат-ботами составил 83%, что обусловлено эффектом "низкой базы": уровень проникновения чат-ботов в этот сегмент относительно невелик.

Что касается объема рынка, то в Naumen оценивают его несколько ниже, нежели эксперты Just AI. Это, в частности, может быть связано с разными границами рынка.

Если говорить об общем объеме в денежном выражении, роботы в голосе и тексте сегодня составляют рынок в 2,8 млрд рублей, − говорит Сергей Попов, директор департамента контактных центров и роботизированных систем компании Naumen.

К началу второго десятилетия XXI века на российском рынке чат-ботов присутствовало более сотни игроков. В их числе компании, которые изначально развивали речевые технологии: синтез и распознавание речи, а потом дополнили их технологиями обработки естественного языка (NLP – Natural Language Proccessing), понимания естественного языка (NLU – Natural Language Understanding), а также управление диалогом Dialog Management.

Как было сказано выше, первопроходцами на этом рынке были компании ЦРТ и «Наносемантика», которые разработали и развивают собственные технологии. Так, в активе «Наносемантики» есть профессиональная диалоговая система корпоративного уровня DialogOS, предназначенная для создания интеллектуальных голосовых и текстовых роботов; собственный язык лингвистического программирования Dialog Language; а также технологии распознавания речи NLab Speech ASR и синтеза речи NLab Speech TTS (внесены в Единый реестр российского ПО).

Позднее появились и новые игроки, сначала специализирующиеся на автоматизации процессов в контакт-центрах, такие, как Naumen, а позднее и другие – Just AI, Neuro.Net, Zvonobot, у которых есть свои инновационные разработки в этой области.

Наша платформа JAICP для разработки ботов различной сложности включает в себя NLU-ядро собственной разработки, позволяющее чат-ботам и голосовым ассистентам понимать естественный язык, − комментирует Светлана Захарова, Just AI.

Немного особняком держатся на рынке чат-ботов гиперскейлеры, сформировавшие свои экосистемы, в которых нашлось место для разработчиков голосовых помощников. Это SberDevices, Yandex Cloud, VK, предлагающие свои построенные на речевых технологиях продукты как облачные сервисы. К примеру, инструмент Yandex SpeechKit активно используется для создания и запуска на виртуальных серверах Яндекс.Облака голосовых роботов разработчиками и интеграторами, входящими в его экосистему. Платформа SaluteBot, которую развивает SberDevices, позволяет создавать чат-ботов, которые будут отвечать клиентам в любых каналах коммуникации компании и могут взять на себя до 85% обращений. Также у разработчика есть платформа SaluteSpeech, лежащая в основе всех речевых сервисов и множества продуктов и устройств SberDevices.

Арсений Кондратьев отмечает, что на российском рынке исторически сильнее распознавание и синтез русского языка, но менее зрелые платформы для разработки логики диалогов, включая инструменты для обработки естественной речи - NLP. Еще одной отличительной чертой российского рынка он называет создание крупными компаниями-заказчиками своих собственных платформ, особенно в банковской сфере.

На западе компании делают ставку на платформенные решения. И это неудивительно, ведь целый ряд платформ: botfire, Chatfuel, pandorobots, INF.AI позволяют оперативно создать чат-бота с базовым функционалом, а затем отработав его корректную реакцию на запросы пользователей на базе данных, подключать их к мессенджерам. А в целом, в списке ведущих игроков глобального рынка чат-ботов все ведущие технологические компании: IBM, Google, Nuance Communications, AWS, до недавних пор присутствовавшие на российском рынке, но в этом качестве себя не проявившие.

Одним из факторов, оказавших заметное влияние на рынок, стал уход ряда крупных зарубежных игроков, связанный с введенными против нашей страны санкциями, а также вызванные ими блокировки санкционных приложений в AppStore и Google Play.

По словам Светланы Захаровой, руководителя по работе с партнерами и клиентами компании Just AI, последний фактор повлиял на трафик и даже на судьбу некоторых чат-ботов, находившихся на тот момент в стадии внедрения.

Мы опасались падения деловой активности на рынке, но пока не наблюдаем кардинальных изменений. С одной стороны, были приостановлены или отменены проекты в некоторых представительствах международных компаний. С другой – с рынка ушли вендоры из недружественных стран, а это, конечно, открывает перед нами возможности по импортозамещению, − вспоминает Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий, компания BSS.

По мнению Арсения Кондратьева, санкции вызвали к жизни два основных тренда на рынке внедрения чат-ботов, обернувшихся для компаний существенными дополнительными издержками. Во-первых, началась реактивная замена решений вендоров, переставших поддерживать либо всех российских заказчиков, либо тех из них, кто подпал под действие санкций, а во-вторых, проактивная замена внедренных зарубежных решений на российские аналоги или разработка собственных продуктов. Но вместе с тем, поскольку зарубежные игроки распознавание русского языка не поддерживают, на рынке чат-ботов карт-бланш у отечественных разработчиков.

Российские решения для чат-ботов были лидерами на нашем рынке и до ввода санкций, − констатирует Сергей Иванов, руководитель отдела контакт-центров АМТ-Груп, − а сейчас ещё больше укрепили свои позиции. Первый шок от санкций прошел, и компании продолжили развивать автоматизацию обслуживания клиентов. Можно утверждать, что мы успешно преодолели кризис. Это относится и к производителям чат-ботов, и к компаниям, обслуживающих клиентов с помощью ботов.

С ним согласен и Сергей Попов (Naumen), отмечающий, что в сегменте чат-ботов массового исхода зарубежных вендоров, похожего на тот, который наблюдался в других сегментах IT-рынка не случилось. Вместе с тем, компании-заказчики, вынужденные экстренно закрывать образовавшиеся бреши на месте критически важных систем, по его словам, стали жестче подходить к уже намеченным проектам. И проекты роботизации, к сожалению, не являются исключением.

В ряде случаев запуск ботов-помощников может растягиваться по времени или откладываться − отмечает он.

Хотя у компании Naumen был и прямо противоположный случай.

Один из наших банковских клиентов в 2022 году сфокусировался на запуске голосового помощника в максимально короткие сроки, чтобы заменить устаревшее IVR-меню и справиться со шквалом входящих звонков по продуктам после рекламных кампаний. Доработки IVR были сильно ограничены из-за того, что IVR как часть контакт-центра был развернут на зарубежной платформе, а бот-помощник помог разгрузить операторов входящей линии, правильно маршрутизировать звонки и сохранить высокий уровень сервиса, − рассказал Сергей Попов.

Несмотря на изменения IT-ландшафта, произошедшие в нашей стране в 2022 году, ведущие игроки рынка автоматизированных диалоговых систем смогли добавить в свой актив несколько довольно крупных проектов.

Если говорить о достижениях ведущих игроков, то, к примеру, компания Naumen увеличила выручку от направления чат-ботов и голосовых помощников на 56% по сравнению с 2021 годом.

С 2022 года мы усилили направление по автоматизации исходящих коммуникаций, − рассказывает Сергей Попов. − Команда помогает компаниям запускать голосовых ботов для исходящих обзвонов по модели услуги, например, продажи, опросы, работу с заказами и доставкой и забирает все работы по запуску и настройке на себя. Сервис обеспечивает три условия, важных для задач исходящих обзвонов: быстрый запуск, ориентацию на конверсию, а также транзакционную модель оплаты только за эффективные звонки».

Кроме того, в прошлом году в Naumen активно прорабатывали ботов-помощников для операторов контакт-центра, которые могут давать подсказки в ходе обслуживания и ускорять онбординг операторов-новичков или забирать сложные и долгие процессы в диалоге на себя, высвобождая время сотрудников.

Думаем, что внутренняя автоматизация, которая улучшает опыт сотрудников, - одно из направлений, за которым будущее, − поясняет С. Попов.

Для компании «Наносемантика» 2022 год прошел под знаком развития профессиональной платформы DialogOS.

На сегодня закончилось ее внедрение и отладка у большей части клиентов, − комментирует Станислав Ашманов, ее генеральный директор.

По его словам, эта платформа использует глубокие нейронные сети и технологии компьютерной лингвистики и позволяет на 90% снизить нагрузку на колл-центр.

Центральный проект компании Naumen в 2022 году − комплексное развитие контакт-центра в банке Дом.РФ: миграция на российское ПО с переездом на платформу Naumen Contact Center и создание голосового помощника для обработки обращений по ипотечному кредитованию на входящей линии. Работа бота-помощника позволила справиться с увеличением базы клиентов на 30%, при этом удалось сократить время обслуживания 68% из них. В итоге голосовой робот высвобождает более 80 рабочих часов в месяц у каждого оператора. Автоматизация входящей линии также обеспечила высокий уровень сервиса - 80% звонков принимается в течение 20 секунд.

Еще один проект по модернизации контакт-центра кредитной организации был реализован в УБРиР. Интеллектуальные роботы, текстовые и голосовые, на платформе Naumen Erudite помогли банку справиться с ростом клиентских запросов и снизить нагрузку на операторов: совокупно чат-бот на сайте и голосовой помощник на входящей линии взяли на себя около 27% звонков и сообщений, поступающих в контакт-центр. Совместив роботизацию с такими возможностями Naumen Contact Center, как единое рабочее окно оператора и прозрачный контроль работы, контактному центру банка удалось получить прирост эффективности на 25%.

Для Магнитогорского Металлургического Комбината мы реализовали виртуальных помощников на сайте предприятия, в мессенджере Telegram и приложении "Мой ММК" для круглосуточной поддержки сотрудников и поставщиков. Чат-бот доступен 24/7, ведет обслуживание по 19 консультационным сценариям и работает с 26 тематиками, оказывая поддержку по различным вопросам закупок. Интеллектуальный робот, как элемент цифровой трансформации, помогает экономить время специалистов и оптимизировать бизнес-процессы компании, − рассказал Сергей Попов.

В компании «Наносемантика» в 2022 году в отдельное направление была выделена разработка 3d чат-ботов.

Это реалистичные (или стилизованные) 3d персонажи с липсинком (синхронизацией губ говорящего с произносимым им текстом-прим. ред.) и анимациями, в которых мы соединили все наши многолетние наработки в распознавании и синтезе речи, а также компьютерного зрения для распознавания пользователя, − рассказал Станислав Ашманов. − Подобных цифровых персонажей можно интегрировать в веб-сайты, мобильные приложения, AI-стенды и нетипичные устройства. Мы видим большой потенциал в подобных интерактивных системах, например, для сегмента HoReCa, торговых центров, аэропортов и т.п., и уже запустили несколько пилотных проектов».

Денис Афанасьев, директор дивизиона В2В-продуктов Салют SberDevices, привел пример бота, размещенного на витрине технологий Сбера.

В данном случае бот несет не только сервисные функции и отвечает на типовые вопросы клиентов о продуктах, но также информирует о скидках, собирает контактные данных клиентов, обратившихся в нерабочее время и делает многое другое, - рассказал Афанасьев.

По его словам, использование бота позволило не только не увеличивать штат поддержки при кратном росте аудитории портала, но и создать дополнительные лиды на покупку продуктов. Было зафиксировано положительное влияние на сервисные метрики CSI (индекс удовлетворенности клиентов) и NPS (индекс потребительской лояльности) за счет того, что клиенты быстро получают ответ на свой вопрос, но при этом всегда могут связаться с оператором, если их вопрос сложный и требует участия человека.

Поскольку цифровизация всех сфер жизни продолжится, потребность самых разных бизнесов в голосовых и текстовых помощниках будет расти. И, как следствие, инструменты для их разработки станут доступнее и проще.

Эксперты сходятся во мнении, что уже в недалеком будущем широкое распространение получат конструкторы no-code.

Технологии становятся практичнее и упрощаются – сейчас конструировать чат-ботов можно во многих инструментов без специальной подготовки. Они добавляются во множество процедур в организациях. Поэтому объединение сотрудников, RPA-роботов, чат-ботов в эффективные процессы – одно из ключевых направлений, которое обуславливает развитие интеграций чат-ботов в комплексные решения и платформы по роботизации, − отмечает Павел Борченко (Robin).

Светлана Захарова (Just AI) считает, что в будущем в этой роли будут использоваться платформы, которые интегрируются с технологиями и продуктами других вендоров, которые нужны малому бизнесу - CRM-системы, телефония и т.д.

В дальнейшем в таких интерфейсах без кода можно будет создавать все более интеллектуальных ботов с продвинутыми диалоговыми навыками. Это будет делать роботизацию доступной большему спектру компаний, так как no-code подход экономит затраты на команду, которая будет заниматься развитием и поддержкой уже запущенного ИИ-помощника, − прогнозирует Сергей Попов.

Основным предназначением цифровых ассистентов останется клиентский сервис, а это значит, что они будут становиться все более человечными и эмпатичными. Для этого, по мнению эксперта, будут персонализироваться ответы голосовых роботов, повышаться точность понимания и интерпретации запросов клиента, использоваться вариативные формулировки для одного и того же ответа, которые делают диалог живым.

Мало того, − говорит Анна Власова («Наносемантика), − что к голосовому боту будут предъявляться требования быть максимально похожим на человека и по звучанию, и по манере вести диалог. Можно прогнозировать появление ботов с конкретными голосами и любимыми «словечками» известных персоналий. Другими словами, в пару Дмитрию Нагиеву, который уже прочно ассоциируется с брендом МТС, может прийти чат-бот «Нагиев», полностью имитирующий стиль общения, голос и – почему нет – года через три еще и внешность актера. И любой клиент при звонке в службу поддержки будет общаться с Нагиевым-ботом. Кстати, это совершенно легальная практика, при условии, что компания получает права на использование голоса, внешности и всего, что будет указано в договоре.

А Александр Крушинский, директор департамента голосовых технологий компании BSS, ожидает, что, помимо универсальных решений, появятся готовые специализированные чат-боты, которые обеспечивают максимальное качество для ограниченного круга задач.

Мы, в частности, развиваем, так называемые, доменные решения – шаблоны сценариев и модели распознавания, ориентированные на конкретную предметную область (финансы, медицина, энергетика и т.д.), − замечает он.

По мнению Светланы Захаровой (Just AI), чат-ботам найдется применение и во внутренних коммуникациях. Сегодня много средств вкладывается в промышленность, где работает очень много людей и, соответственно, есть большое количество внутренних процессов, которые руководству хочется автоматизировать.

На любом месте чат-бот в будущем сможет самостоятельно генерировать ответы, обзоры товаров или услуг, используя технологии ChatGPT, считает Анна Власова.

ChatGPT – это нейросети последнего поколения, обученные на основе новейших алгоритмов на большом количестве данных. ChatGPT способна вести коммуникацию, которая настолько напоминает естественную, что практически снимает дискомфорт, обычно испытываемый человеком при общении с роботом, − рассказывает она. – Одновременно эта технология позволяет не готовить заранее все возможные ответы чат-бота, а доверить искусственному интеллекту сгенерировать подходящий ответ.

Все это, по мнению эксперта, является предпосылкой для роста популярности ChatGPT и для использования ее в самых разных интеллектуальных системах, в том числе и в чат-ботах.

И хотя нейронная сеть − это не панацея и не полная замена человека в коммуникации, но она может быть хорошим дополнением к интеллектуальным технологиям «под капотом» современного чат-бота, − считает Анна Власова.

Чат-боты, когда-то создававшиеся для обработки текстовых сообщений, активно эволюционируют. За чуть более десятилетие активного использования автоматизированные диалоговые интерфейсы научились «понимать» голос и обрели способность произносить слова.

На следующем этапе они, скорее всего, обретут способность сочувствовать своим собеседникам, а затем, возможно, и внешность. Превратятся из текстовых ботов в полноценных цифровых агентов. И будут формировать совершенно иной клиентский опыт.

• Речевые технологии
• Чат-боты (Chat-bot)
• Чат-боты в медицине
• Чат-боты в банках
• Виртуальные помощники (мировой рынок)
• Искусственный интеллект