Искусственный интеллект в бизнесе: где и как можно использовать

Как внедрить ИИ-решения

Компания может внедрить машинное обучение, чтобы повысить рейтинг NPS. Например, система будет анализировать настроение абонентов, отслеживая различные контакты. На основе этого анализа она предоставит данные, с помощью которых можно прогнозировать вероятные модели поведения аудитории и результаты будущих взаимодействий. Опираясь на эти сведения, руководители смогут планировать упреждающие действия, чтобы улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов.

По крайней мере так было до недавнего времени. Сейчас ситуация постепенно меняется. Новые модели чат-ботов становятся более интеллектуальными благодаря встраиваемой функции «распознавания намерений». Она позволяет ботам лучше понимать, что говорят абоненты, и отвечать более подробно, точно.

Например, ChatGPT — это программное обеспечение на базе ИИ. Оно помогает бизнесу разрабатывать стратегии и автоматизировать различные процессы:
— создавать маркетинговые материалы;
— идеи для мозговых штурмов;
— программный код;
— помогать в адаптации клиентов;
— привлекать новых клиентов;
— анализировать данные и многое другое.

Многие уже используют чат-ботов для выполнения различных задач, таких как обслуживание клиентов и информирование сотрудников. Alexa от Amazon, Google Assistant от Google и ELSA Speak от Microsoft — это одни из самых популярных виртуальных помощников на сегодняшний день.

Современные чат-боты могут собирать важную информацию от клиентов колл-центра и делиться ею с сотрудниками. Главное — обучить умных ассистентов корректно распознавать намерения пользователей. В результате чат-боты с функцией «распознавания намерений» смогут расшифровать суть любого вопроса, как бы он ни был сформулирован.

Технология искусственного интеллекта с каждым годом все лучше анализирует изображения, и функция «компьютерного зрения» — следующий шаг этой эволюции. С помощью такого интеллектуального решения пользователи могут отправлять изображения со своих смартфонов напрямую виртуальным ассистентам.

Это подобласть искусственного интеллекта, которая имитирует поведение человека для решения сложных задач. Его работа основана на использовании данных — фотографий, чисел и текста. Чем больше данных у нас есть, тем точнее будут результаты. Как только данные подготовлены, программисты определяют модель машинного обучения, которую необходимо применить к этим данным, и эта модель обучается выявлять определенные закономерности или делать предсказания.

Эта технология принесет пользу как клиентам, так и операторам. Первые получат более качественное обслуживание, общаясь со специалистами, которые их действительно понимают и могут предоставить наилучшую помощь. Операторы, в свою очередь, будут больше удовлетворены условиями работы, их производительность повысится естественным образом.

Улучшение эскалации звонков

У абонентов всегда должна быть возможность прервать взаимодействие с автоматическими системами в удобный для них момент. Чтобы на любом этапе автоматической обработки контактов или использования инструментов самообслуживания потребители могли связаться с операторами. При этом сотрудники должны получать полную историю взаимодействия, чтобы клиентам не пришлось повторять одну и ту же информацию несколько раз.

Машинное обучение и прогностическое моделирование выводят маршрутизацию обращений на новый уровень. Теперь при распределении звонков учитываются не только навыки и квалификация сотрудников, которые разделены по соответствующим группам. Система будет соединять абонентов со специалистами, основываясь на ряде факторов, среди которых, например, могут быть:

Это метод машинного обучения, который учит компьютеры естественным образом делать то, что умеет человек. Модели глубокого обучения могут распознавать сложные текстовые, графические и звуковые шаблоны и давать точные выводы и прогнозы. Обучение моделей глубокого обучения может осуществляться на большом объеме размеченных данных. С помощью нейросетевых архитектур они изучают особенности данных, не требуя их извлечения. Используя глубокое обучение, мы можем автоматизировать задачи, которые обычно требуют участия человека.

По прогнозам экспертов, 35% компаний в 2024 году планируют инвестировать средства в ИИ, что говорит о значительном влиянии ИИ на операционную эффективность и трансформационные процессы бизнеса. Рассказываем, где и как бизнес может использовать ИИ прямо сейчас.

Представим ситуацию: покупатель использует инструмент чат-бота или IVR, чтобы ввести данные и получить страховое предложение, но затем покидает чат. Система автоматически отслеживает это действие и высылает пользователю уведомление, предлагая пообщаться с оператором. Если клиент соглашается на звонок, информация, собранная ранее чат-ботом или IVR, автоматически отправляется сотруднику контакт-центра. Имея эти данные, оператор сохранит драгоценное время и не будет задавать повторно одни и те же вопросы.

Компьютерное зрение позволяет компьютерам и системам понимать и обрабатывать изображения, видео и другие визуальные данные. При помощи компьютерного зрения можно обнаружить мелкие дефекты или нарушения в тысячах продуктов и процессах за минуту. Например, так можно обнаружить дефекты на производстве или узнать человека на фотографии.

Представим ситуацию: 75 потребителей из 123 удовлетворены сервисом. Вместо того чтобы надеяться на такой же позитивный результат с остальными 48 покупателями, компания может создать действенные методы работы, опираясь на результаты машинного обучения.

Компания может собирать информацию о том, что нравится каждому конкретному клиенту, как он себя ведет, какие покупки обычно делает. Используя эти данные, можно создавать для каждого клиента индивидуальные рекламные объявления, рекомендации товаров и даже сообщения службы поддержки.