"Нужно отделять некомпетентных и навязчивых ботов от действительно полезных"

Кучевые АйТи (Облакотека, интеграционная облачная платформа):

Роботы помогают компаниям экономить, но люди не хотят с ними взаимодействовать. Как решить эту проблему?  

Сергей Четвертаков: Прежде всего, нужно отделять некомпетентных роботов и роботов, предлагающих ненужные товары и услуги от тех, кто действительно помогают пользователям. Навязчивые и примитивные боты формируют в обществе предубеждение, которое нужно менять, создавая по-настоящему умных и полезных роботов. 

Кучевые АйТи: Как отличить качественного робота от некачественного, может быть, есть какие-то примеры из опыта? Как бизнесу оценить, не отпугнет ли робот твоих покупателей?  

Сергей Четвертаков: Самое главное, качественный бот должен помогать пользователю, а это значит — корректно понимать запросы пользователя и давать точные, информативные ответы. В этом помогает технология понимания естественного языка NLU. Голос робота должен звучать естественно со всеми привычными человеку паузами и интонациями — для этого применяется синтез речи высокого качества. Скорость реакции работы тоже важна — робот должен быстро обрабатывать запросы, чтобы обеспечить плавное и непрерывное взаимодействие.  

Хороший бот с применением машинного обучения адаптирует свои ответы в соответствии с потребностями пользователя, учитывает контекст и историю и понимает запрос, не заставляя пользователя заново описывать проблему. Умные роботы на основе ИИ могут обучаться в диалогах, что позволяет им лучше понимать новые запросы.

Последний тренд — роботы клиентской службы с LLM. Они еще лучше понимают сложные запросы, анализируют несколько источников информации и дают краткое, точное резюме простым и понятным языком. Первые проекты в этом направлении уже демонстрируют впечатляющие результаты. 

Кучевые АйТи: Многие пользователи сразу пытаются игнорировать помощь от бота и быстрее перейти напрямую к специалисту: им кажется, что робот не сможет решить их проблему. Из вашего опыта, что делать в таких случаях? 

Сергей Четвертаков: Необходимо повышать доверие к ботам через успешный пользовательский опыт. Во-первых, проектировать такую систему, которая будет помогать пользователям решать их проблемы. Для этого необходимо на старте проекта тщательно проанализировать бизнес-процессы, определить какие запросы должен решить робот, построить максимально полную базу знаний, к которой будут обращаться роботы.  Для того, чтобы роботы точно понимали интенты, анализировали контекст, учитывали историю клиента и давали корректные ответы, использовать инструменты ИИ и машинного обучения. Также нужно продумать методы обмена данными с информационными системами, чтобы боты помогли получать и передавать данные и с их помощью решать более сложные запросы.  
 
Еще есть ряд методов со стороны построения сценария, которые помогают повысить конверсию в диалогах:  

1. Проектировать сценарий так, чтобы предугадывать запросы клиента, предусмотреть все сложности, с которыми пользователь может столкнуться в процессе общения с ботом. Это значительно повысит эффективность диалогов и доверие к боту.    
2. Максимально упростить пользовательский путь — сокращать действия клиента в сценарии, чтобы он смог получить услугу как можно быстрее.   
3. Учесть профиль клиента, собрать максимальное количество запросов, с которыми могут обратиться пользователи, построить обширную базу знаний, в которой робот найдет ответ на любой вопрос.    
4. Как можно раньше донести до пользователя возможности бота, дать понять, что бот может обрабатывать не только самые простые вопросы.   
5. Подобрать наиболее мягкие формулировки фраз бота, делать их более неформальными, сообщать, что бот постарается сделать все, чтобы помочь. Это сделает помощника более дружелюбным и создаст у пользователя впечатление заботы.  

Кучевые АйТи: Еще частый аргумент против — роботы отнимают работу у человека.    

Сергей Четвертаков: Роботы, конечно, не заменят людей, а будут восполнять недостающий ресурс. Россия уже сейчас испытывает кадровый дефицит, компаниям все сложнее находить персонал для клиентского сервиса. Думаю, большинство клиентов скорее согласится поговорить с роботом, чем бесконечно ждать ответа живого оператора. Также роботы позволяют не оставлять ни одно обращение без ответа при резком росте нагрузки в пиковые периоды, что невозможно при ограниченном штате операторов. 

Роботы берут на себя те задачи, от которых с радостью отказываются сотрудники. Работа оператора колл-центра включает в себя обработку большого потока однотипных, рутинных запросов и эмоционально сложную работу с недовольными клиентами. Если это негативное давление будет немного снижено, это только пойдет на пользу — выгорание сотрудников и текучесть кадров, которая традиционно присутствует в этом сегменте, снизится   

Кучевые АйТи: Некоторые пользователи также беспокоятся о безопасности данных.  

Сергей Четвертаков: Когда роботы консультируют клиентов на основе общедоступной информации, например, размещенной на сайте компании без передачи конфиденциальной информации, то нет никакой опасности в передаче этих данных в облако. Тем не менее, в SaaS-моделях разработчики принимают меры для защиты конфиденциальности и целостности данных, включая создание защищенных каналов передачи информации.  
 
Защита данных становится актуальной для клиентских служб, в которых боты работают с личными данными пользователей или для корпоративных роботов-ассистентов, которые используют чувствительные данные компании. Для таких задач правильным решением будет установка сервиса в закрытый контур. 
 
Также в периметр заказчика можно установить и LLM-модель открытого типа, чтобы интегрировать ее в бизнес-процессы и использовать генеративный ИИ для более быстрого и эффективного решения задач. Сегодня на рынке существуют open-source LLM-модели, например LLaMa, Mistral, которые можно установить в закрытый контур и дообучить роботов на собственных данных компании. Таким образом, данные не будут покидать периметр и будет обеспечена их полная безопасность. 
 
Преимуществом такого подхода будет то, что модель, дообученная на уникальных данных компании, будет ориентирована на решение конкретных задач компании, а значит будет показывать результаты лучше других моделей.  

Кучевые АйТи: Вы считаете, что возможно изменить настороженное отношение людей к роботам? 

Сергей Четвертаков: В целом, мы видим положительную динамику. Все больше людей привыкает к общению с цифровыми помощниками, подрастают новые поколения пользователей, более открытые к диджитал-каналам.

По данным одного из наших омниканальных проектов в чатах 93% пользователей успешно взаимодействуют с ботами. Прослеживаются определенные поведенческие паттерны в голосовых каналах, а именно потребность клиента решить свою проблему играет важную роль. Например, только 30% пользователей готовы общаться, когда им звонит робот, но 85% успешно общаются с роботом, когда они сами звонят, чтобы решить свой вопрос
 

Конечно, все это необходимо учитывать на старте проекта, принимать во внимание портрет клиента, чтобы предложить пользователям  удобные каналы и возможность пройти свой наиболее успешный и короткий клиентский путь. Технологии развиваются невероятными темпами, разработчики обучают ботов решению новых задач, а боты получают опыт разрешения проблемных ситуаций. Таким образом происходит взаимообмен между пользователями и ботами и их непрерывное развитие. 

Сокращенная версия интервью опубликована в Телеграм-канале Кучевые АйТи.