В 2020 году крупнейшая в Москве станция скорой и неотложной медицинской помощи имени А.С. Пучкова запустила комплекс для оперативной помощи пациенту, который с помощью ИИ обрабатывает поступающие вызовы. По словам главврача станции, ИИ помог сократить скорость прибытия бригады скорой помощи к пациенту и улучшить качество предоставляемой медицинской помощи.
Заместитель Председателя Правительства Дмитрий Чернышенко отметил, что благодаря ИИ, в 2020 году Минздраву удалось запустить систему 112, которая во время пандемии помогала оперативно обрабатывать обращения граждан с симптомами COVID-19.
Новые технологии на базе ИИ внедряются и в другие государственные услуги, но наиболее широко они применяются коммерческими организациями, в том числе малыми предприятиями. Александр Дужников, соучредитель российской компании Marketсall, которая на своей площадке объединяет рекламодателей и вебмастеров, объясняет на своем примере, как работает ИИ в обработке звонков и какую пользу он приносит.
В Marketcall уже давно активно используется нейронная сеть для анализа звонков потенциальных клиентов и выявления мошенничества. Но это далеко не единственный способ применения высоких технологий. В процессе создания дополнительных сервисов был разработан функционал транскрибации и робоколла, которые используются для повышения эффективности работы колл-центра. В процессе их создания компания углубилась в разработку голосовых функций и даже создала собственного бота, способного оказывать первоначальную консультацию потенциальным клиентам.
Как ИИ сокращает расходы в обработке звонков
ИИ-системы в колл-центрах показывают себя положительно, покрывая большинство базовых случаев обращения клиентов, таких как обработка заказов по ограниченному каталогу или предоставление информации по заранее известным темам.
Однако наблюдается ограниченная область применения, когда речь заходит о распознавании намерений пользователей, не связанных с какой-либо конкретной тематикой. Примером может служить разговор на свободную тему, когда ИИ должен адекватно отвечать на любой вопрос и четко понимать, чего хочет пользователь. На текущей стадии развития технологий такая задача пока еще никем не выполнена. Создание подобного ИИ означало бы создание искусственного интеллекта, способного мыслить как человек, ведь в каждой фразе может быть скрытый контекст, уловить который способен только человек.
Другой областью, которая требует дальнейшей работы, является распознавание речи. В условиях ограниченного качества телефонных соединений, шумов, наличии множества акцентов и других факторов ухудшающих голосовой поток, четко распознать сказанную фразу является очень сложной задачей. Однако даже с помощью существующих технологий, колл-центр может значительно улучшить свою работу.
Александр Дужников, соучредитель компании «Marketcall» отмечает результаты, достигнутые с помощью ИИ:
«Обработка звонков с помощью ИИ уменьшило время простоя колл-центра в ожидании целевого клиента, и менеджерам не приходится общаться с клиентами, которые имеют мало представления о компании. Эта, на первый взгляд, мелочь дала ощутимый финансовый результат — нам удалось практически в 2 раза снизить ФОТ, так как для работы с огромными базами теперь требуется меньше сотрудников».
Результаты использования робоколла
В настоящее время роботизированные звонки на практике уже применяются широко, но в этом направлении есть некоторые проблемы. Сгенерированный голос пока еще сильно отличается от голоса живого человека, и практически потребителю сразу удается понять, что звонит робот. Люди еще не привыкли к таким звонкам и не всегда адекватно на это реагируют.
Однако есть сферы, где робоколлы показывают отличные результаты. Тесты по уведомлению клиентов о доставке товаров и подтверждению оформления заказа показали, что робот полностью может заменить живого оператора уже сегодня.
ИИ в анализе звонков
ИИ можно рассматривать как некую надстройку над работой операторов, предоставляющую дополнительную мета-информацию по звонку. Распознавание мошенничества является частным случаем подобной надстройки. В общем смысле ИИ может провести анализ звонка и выявить особенности, свойственные ему, сопоставляя с миллионами других звонков, что человеку сделать достаточно проблематично. ИИ также может выявлять и скрытые показатели, которые оператор может упустить.
ИИ может распознавать настроение и скрытый смысл, анализируя десятки и сотни тысяч подобных звонков и находя мелкие триггеры, которые может упустить человек. Например, ИИ может определить, когда звонящий расположен к рассмотрению предложений и сделать его в наиболее удачный момент, подобно психологам, использующим скрытые тактики НЛП.
ИИ может провести статистический анализ звонков и предоставить развернутую отчетность по огромной выборке за считанные секунды. Аналогичную операцию отдел «живых» сотрудников сможет сделать за недели или даже месяцы. Также ИИ позволит сократить время обработки типовых обращений пользователей, не тратя время «живых» сотрудников на рутину.
Фото: официальный сайт Мэра Москвы
При использовании ИИ можно подключать виртуальных операторов к линии, то есть клиент получит ответ даже если нет свободных «живых» операторов. На базовые запросы ИИ уже сейчас готов отвечать — эту тенденцию хорошо видно в банковской сфере, телекоммуникациях и логистике. Например, в 2019 году банк «Тинькофф» запустил голосового ассистента «Олег», который может переводить деньги, получать справки и отключать услуги.
Теоретически, уже сейчас можно построить контакт-центр вообще без живых операторов.
Кроме того, в отличие от оператора, ИИ всегда будет правильно отвечать на вопрос, не забывая важные детали и не путая сведения. Это может быть особенно популярно и в сфере электронной коммерции, где очень важны допродажи при общении с оператором.
Те компании, у которых нет технической возможности разрабатывать собственные системы на базе ИИ, могут купить готовые решения. Например, МегаФон начал продавать облачную технологию «Интеллектуальная обработка вызовов», которая обзванивает клиентов и принимает звонки, обучаясь в процессе работы.
Ближайшие перспективы в ИИ-обработке звонков
Сейчас ИИ активно внедряется только в крупных компаниях с большим потоком клиентов. Но Александр Дужников выражает уверенность, что со временем и более активным развитием технологий, применение ИИ в обработке звонков станет массовым и большинству сервисов, магазинов и других предприятий трудно будет обходиться без него:
«В ближайшие годы ожидается бум в использовании технологий, связанных с обработкой телефонных обращений с помощью ИИ. Уже сейчас многие крупные компании используют подобные технологии, даже особо не афишируя этот факт. В будущем нас ждет повсеместное использование автоматизации на всех уровнях, начиная от голосовых помощников при покупке билетов в кинотеатрах и заканчивая персональными ассистентами в телефонах, способными существенно облегчить дневную рутину и распланировать рабочий день».
