Приложения на базе искусственного интеллекта — уже не редкость, а реально работающие решения. Они помогают избавить людей от выполнения рутинных операций и принимать обоснованные решения. В России появляется все больше реально работающих кейсов. Разработчики готовы делиться экспертизой и опытом их создания и внедрения. Об этом говорили участники организованной CNews Conferences конференции «Искусственный интеллект 2021».
Юлия Савинова: У каждого цифрового агента предусмотрено множество вариантов развития диалога, но всегда есть место неожиданным поворотам беседы
Чат-ботом, который первым отвечает на звонок клиента в компанию, уже никого не удивишь. Речь идет только о том, насколько он может заменить реального оператора. О том, каким должен быть современный виртуальный оператор, рассказала Юлия Савинова, руководитель направления развития банковского и страхового сектора Neuro.net.
CNews: Какие задачи можно решать при помощи виртуального оператора?
Юлия Савинова: Цифровые агенты Neuro.net могут справиться со множеством задач по коммуникации с клиентом: обработка входящей линии, телемаркетинг, сервисные звонки, запись на прием, напоминание о платеже по кредиту, найм персонала, маркетинговые опросы и еще более 50 сценариев. Передав эти задачи цифровым агентам Neuro.net, бизнес получает выгоду в виде экономии ресурса колл-центра при сохранении конверсии оператора.
CNews: Какие основные недостатки существующих виртуальных агентов вы отмечаете?
Юлия Савинова: По нашим исследованиям, менее 1% абонентов догадываются, что разговаривают с цифровым оператором. Однако пока о полной передаче коммуникации виртуальному оператору речи не идет. И вот почему. У каждого цифрового агента предусмотрено множество вариантов развития диалога, но всегда есть место неожиданным поворотам беседы. Например, абонент может провоцировать разговор на отвлеченные темы. При такой нештатной ситуации цифровой агент переведет абонента на оператора или, если переключение не предусмотрено, извинится и завершит разговор.
CNews: В чем вы видите принципиальные отличия Neuro.net от подобных решений?
Юлия Савинова: Мы предлагаем собственный стек технологий: высокоточные алгоритмы NLU и другие разработки, которые делают общение с цифровым агентом практически неотличимым от человека. Например, это функции активного слушания и поддакивания; паузы, которыми можно управлять — цифровой оператор на базе Neuro.net дает пользователю ответ в среднем всего через 700 миллисекунд после окончания фразы собеседника против примерно 2 секунд у конкурентов; фоновый шум колл-центра или офиса.
Благодаря технологии Neuro.net запуск полноценного проекта возможен за 3 недели, тогда как другие игроки рынка предлагают сроки от нескольких месяцев.
Для первичного обучения искусственного интеллекта нам нужен датасет из всего 600 записей звонков оператора — это в несколько раз меньше, чем требуют наши конкуренты. Также мы ведем учет истории диалога — с ней цифровой агент реагирует на слова собеседника в соответствие с историей общения.