Робот против робота — это не боевик, а будущее клиентского обслуживания

Как голосовые роботы поумнели и начали спорить друг с другом.

Материал подготовлен при поддержке BSS

Голосовые роботы – уже не просто автоответчик, а альтернатива сотрудникам контактного центра. Они консультируют клиентов, отвечают на их вопросы, общаются друг с другом и даже могут оформить человеку кредитную карту (пока только с его ведома).

Чем отличаются и как устроены голосовые роботы, что происходит, когда один звонит другому и могут ли они совсем заменить человека — рассказывает эксперт BSS, где создают голосовых ботов для компаний.

Самые простые — скриптовые. Их задача — быстро решить вашу проблему. Они работают по заданному сценарию. Скрипты для них прописываются вручную, с учетом всех возможных вариантов развития событий. В основе технологии лежит «дерево состояний»: бот начинает разговор с корня, а потом узнаёт детали и уходит в нужную ветвь.

Возьмём для примера робота-оператора в банке. Даже если вы в панике и довольно бессвязно расскажете BSS-боту, что потеряли карту, он поймёт суть. Определив запрос, он обратится к соответствующей ветви скрипта (в данном случае — «Потеря карты»), найдёт ответ и предложит его вам: поможет заблокировать карту и посоветует проверить баланс.

Скриптовые боты не отклоняются от алгоритма и говорят не так плавно, как человек. Они за 2–3 шага решают проблему, и следуют за разговором даже при смене темы, а если не могут ответить — сразу переводят звонок на оператора-человека.

Второй вид ботов — нейробот — работает на технологии deep-learning («глубокого обучения»). Разработчик «скармливает» машине определённый набор данных — с примерами разговоров между клиентом и оператором. Бот обучается на этих записях, а затем самостоятельно строит диалог без вмешательства человека. Такой тип помощников способен поддержать разговор даже на неожиданные темы, которых нет в сценарии. Но результат его работы не всегда предсказуем.

Нейробот похож на кусок глины: то, каким он станет, напрямую зависит от данных, на которых его обучают. Например, если туда попадут диалоги, в которых оператор хамил или грубил клиенту — хамить и грубить научится и сам робот.

В некоторых сценариях нейроботы могут только усложнить работу. Предположим, компания изменила или выпустила новый продукт. Для операторов в этом случае переписывают скрипты. Уже на следующий день они работают с актуальной информацией. То же самое со скриптовыми ботами: они позволяют ситуативно поменять сценарий и сразу же продолжить работу. А вот бота на нейросетях придётся дообучать или даже переобучать: системе нужны примеры, а если сценарий совсем новый, то данных для обучения не будет. Придётся собрать их по новым сценариям обслуживания операторами контактного центра.

Подготовка бота похожа на адаптацию новичка в контактном центре: ему передают скрипты общения и знания о продуктах, объясняют, как общаться с клиентом, какие слова нельзя использовать. Обычно «обучение» занимает от одного до трёх месяцев, затем виртуальный ассистент приступает к работе.

У BSS есть коробочные решения, которые уже обучены базовым навыкам определённой отрасли. Они требуют только настройки под задачи конкретного бизнеса. Например, для работы в контактном центре банка используют «коробку» для финансового сектора. Меньше чем за месяц робот адаптируется под банк: его названия продуктов и услуг, принятой сегментации клиентов и стандартов обслуживания.

Поначалу за роботом нужно приглядывать: если во время разговора с ним клиенты часто бросают трубку или бот не понимает запросов, модель или сценарии донастраивают. В решении BSS эффективность общения определяют с помощью встроенной речевой аналитики, которая выявляет узкие места и помогает оценить принятые меры.

Боты уже берут на себя ответы на распространённые вопросы, отвечают за продажи и записи — например, к врачу или парикмахеру, — и брони — скажем, столика в ресторане. А ещё выполняют поручения в роли виртуального дворецкого. Голосовые роботы могут пригодиться и в маркетинге. По QR-коду на упаковке с соком покупатель автоматически перейдет в чат с ботом и сможет пожаловаться ему на испорченный продукт. Робота удобно использовать и внутри компании: он поможет сотруднику оформить отгул и больничный, уточнит дату выдачи зарплаты, подскажет, как запустить на рабочем компьютере ту или иную программу.

Мы в BSS работали над проектом исходящих звонков для банка: клиентам предлагали оформить кредитную карту. Звонки шли с номеров, которые быстро начали определяться как «реклама банковских услуг». Абоненты их, как правило, игнорируют — сбрасывают, переводят на автоответчики или голосовых ассистентов.

Во время работы система зафиксировала аномальный диалог: все фразы повторялись с одинаковыми интонациями и через равные промежутки времени. На разговор людей это было не похоже.

Оказалось, на звонок от робота банка ответил голосовой помощник клиента: он долго сопротивлялся роботу-продавцу, но через шесть минут общения всё же согласился оформить кредитную карту от имени клиента-человека.

Изучив диалоги роботов друг с другом, BSS изменили сценарии обслуживания: начали фильтровать звонки с похожим поведением. Когда вместо клиента отвечает голосовой помощник, робот BSS оставляет сообщение с предложением банка — на случай, если абонент решит послушать запись на автоответчике.

Узнайте, как речевые технологии BSS помогут вашему бизнесу экономить и расти на коммуникациях с клиентами на сайте компании.