Как создать ИТ-продукт для энергосбытовой компании?
Совместно с Yandex мы разработали ИТ-продукт для ПАО «Пермэнергосбыт». Это один из кейсов, когда робот научился повторять человеческие действия и взял на себя функции всего отдела call-центра.
Пришлось ли компании сократить штат сотрудников? Должен ли бизнес автоматизировать рабочие места?
Фраза «скоро всех заменят технологии» звучит не более, чем страшилка. Многие говорят об искусственном интеллекте (Artificial Intelligence ИИ), который постепенно захватывает мир. А создателей нейросетей призывают остановить исследования систем и их обучение.
Но мало кто обсуждает дополненный интеллект (Augmented Intelligence ДИ), который автоматизирует рутинные задачи человека, а не пытается полностью заменить их.
Зачем нужен дополненный интеллект?
Искусственный интеллект работает автономно и не зависит от действий человека.
Например, с 2019 года в холдинге JPMorgan торговые операции по ценным бумагам проводят исключительно машинные алгоритмы. Ранее за это отвечали сами трейдеры.
Дополненный интеллект совершенствует возможности штатного специалиста: помогает ему работать быстрее и эффективнее. Поэтому компании из разных экономических сегментов все чаще автоматизируют бизнес-процессы.
Когда бизнесу внедрять ДИ?
Чтобы определить, нужны ли вашему бизнесу такие технологии, проанализируйте специфику выполнения задач сотрудников.
Они должны отвечать трем требованиям:
- Процесс выполнения задач состоит из 2 частей: рутинной и творческой;
Рутинная часть повторяется на регулярной основе и ее можно автоматизировать, высвободив рабочее время сотрудника;
Результат выполнения рутинного бизнес-процесса должен влиять на экономический эффект, чтобы был смысл разработки специальной технологии.
На примере кейса ПАО «Пермэнергосбыт» нам удалось автоматизировать работу операторов call-центра. Наиболее трудоемкая часть состояла в приеме звонков от пермяков, которые передавали показания по счетчикам электричества, газа и воды.
Для автоматизации приема показаний был внедрен голосовой робот, использующий сервис синтеза и распознавания речи от Yandex SpeechKit.
Прием входящих звонков роботом - это дополненный интеллект для бизнеса
В энергосбытовую компанию поступало 50 000 звонков каждый месяц!
Самый популярный запрос клиентов - передача показаний счетчиков. Эта часть абонентов говорила по одинаковым сценариям: приветствие оператора, озвучивание данных.
Такие однотипные звонки и тормозили работу компании, снижали качество клиентского сервиса:
Гневные отзывы клиентов.
Люди звонили на линию и передавали показания счетчиков в течение 3-4 дней в конце каждого месяца. Операторы не справлялись с нагрузкой, а клиенты жаловались на долгое ожидание и невозможность дозвониться в «часы пик».
- Перегруз call-центра.
Операторы тратили более 6-7 рабочих часов на прием и запись показаний вместо того, чтобы заниматься важными вопросами, поступающими от клиентов.
Неэффективность тонового набора.
Как правило, показания по телефону передают люди старшего поколения. Им был непонятен механизм тонового набора: пользователи смартфонов часто допускали опечатки, им приходилось заново повторять ввод данных.
Разработка ИТ-продукта для ПАО «Пермэнергосбыт»
Мы погрузились в предметную область заказчика, изучили отчеты, базу данных, специфику работы операторов. Это важно, чтобы быть в курсе деталей и создать продукт, который принесет пользу заказчику.
1 этап: разработка технологии
Команда Zvonobot сотрудничает с Яндекс, поэтому мы создали робота на основе технологий Yandex SpeechKit, которые позволяют ему обучаться на базе машинного обучения, понимать речь и эмоциональную интонацию человека.
2 этап: тестирование
Процессы настройки и тестирования робота проходили с участием реальных абонентов в течение 1 месяца.
Мы прорабатывали десятки сценариев разговора и варианты их ветвления в зависимости от реакции абонентов. А чтобы прием показаний не останавливался, все модификации и их первичная проверка производились в нерабочее время.
Когда мы определили «идеальный» сценарий, специалисты Zvonobot тестировали его в работе - прослушивали ответы клиентов и добавляли в сценарий новые действия для робота.
3 этап: запуск
Робот Zvonobot понимал все, что говорили клиенты по телефону. Он обрабатывал и синтезировал человеческую речь, продумывал ответы, действовал, как «живой» сотрудник:
- Уточнял информацию лицевого счета у абонента;
- Сверял информацию с базой данных;
- Вносил новые данные в систему компании;
- Соединял с узкопрофильным специалистом ПАО «Пермэнергосбыт»;
call-центр роботизирован на 70%
Искусственный интеллект распознал около 70 % от всех обращений граждан Перми. Это позволило «Пермэнергосбыту» сократить экономические расходы на звонках до 10 раз!
Как это работает?
При входящем звонке робот просит назвать номер лицевого счета, показания счетчиков и без участия оператора заносит их в базу данных компании.
Если у клиента более сложный вопрос, робот переводил человека на «живого» оператора. Таких звонков в среднем около 30%.
Голосовой робот не требует от абонента ничего, кроме голоса — достаточно «идти по подсказкам», назвать номер своего лицевого счета и показания. Мы исключили человеческий фактор: теперь наши клиенты могут передать показания даже при самых пиковых нагрузках на линии нашего колл-центра. Тем самым мы улучшили клиентский сервис и «разгрузили» операторов для работы с более серьезными вопросами.
Робот сокращает штат сотрудников?
Нет, робот выполняет функции помощника.
С автоматизированными системами компания позволяет сотрудникам сосредоточиться на решении более важных задач, проектах и получает очень большой объем преимуществ:
Сокращает расходы на трудозатраты, уменьшает количество ошибок из-за человеческого фактора;
- Оптимизирует использование ресурсов, что в итоге снижает общие издержки бизнеса;
- Быстро, точно обслуживает клиентов и повышает их лояльность;
- С помощью технологий собирает, анализирует большие объемы данных, чтобы построить новые бизнес-гипотезы.
Сейчас мы предлагаем нашим клиентам возможность внедрить услугу входящего трафика в бизнес-процессы. Проводим встречи с заказчиком, уточняем запросы, анализируем текущее состояние его продукта и обучаем робота под нишу.
Голосовые технологии продолжат развиваться, поэтому бизнесу необходимо следовать ИТ-трендам, чтобы грамотно внедрить их работу и получить приятный экономический эффект.
Бренды, которые игнорируют эволюцию технологий рискуют отдать часть своего рынка конкурентам.
Это вы очень хорошо придумали, а можете привести в пример хоть один звонок принятый ИИ?
Андрей, добрый день!
Zvonobot оснащен системой распознавания речи на нескольких языках, построенной на базе марковских моделей и рекуррентных нейронных сетях.
Это значит, что он умеет обрабатывать запросы пользователей и предоставлять им соответствующие ответы.
Например, клиент звонит в медицинский центр, чтобы записаться на прием.
В это время робот автоматически приветствует абонента, задает уточняющий вопрос, распознает запрос абонента и может записать клиента на прием, а администратору центра остается только сверить данные.
Это один из вариантов, как можно внедрить робота в медцентр. Все зависит от запросов заказчика и сценариев работы робота.
Я считаю, автоматизация работы операторов call-центра с помощью голосового робота — отличное применение дополненного интеллекта