14 способов, как использовать искусственный интеллект для улучшения обслуживания клиентов — часть 1

— Как вы думаете, однажды мы сможем дружить с голосовыми помощниками? Как в фильме «Она», где это спасает героя от одиночества.

Объясню на примере. Вот есть у вас друзья, вы их любите и с удовольствием проводите с ними время. Но наверняка нужно подстраиваться под каждого из них: одного не вытащишь из дома, а другой постоянно хочет тусоваться. А теперь представьте десять идеальных друзей-ботов, с которыми у вас полное взаимопонимание. Они не зеркалят ваше поведение, наоборот — делятся своими идеями, предлагают места, куда можно сходить. Заскучаете вы с этими идеальными ботами или начнете общаться только с ними — загадка.

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.

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.

— Есть роботы Boston Dynamics, которые и пляшут, и крутятся, и выглядят солидно. Но какая от них практическая польза — не очень понятно. В прошлом году Boston Dynamics разработали робота-грузчика. Он выглядит как коробка, к которой сверху прикреплена рука. Этот робот ездит по складу и переставляет ящики. Конечно, после танцующих продвинутых роботов такое решение выглядит забавным, но оно логичное и удобное. Если нам нужно, чтобы система просто двигала коробки с места на место, то можно обойтись без танцев и красоты.

Это как с автомобилем — до какого-то момента в аварии виноват водитель, но в какой-то — уже производитель. Водитель должен проверять масло или тормоза. Если у машины отказали тормоза, потому что человек не проверял их, то водитель виноват. Если он все проверил, а тормоза все равно отказали, то это вина производителя.

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.

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:

— Истории о том, как боты выходили из под контроля создателей, уже бывали. В 2016 году Microsoft в одной из соцсетей запустил бота, который обучался на общении с другими пользователями. В конце из него получился прожженный расист и тролль. Была еще история о том, как в соцсети запустили ботов, которые должны были как можно больше общаться с людьми. Говорить им что-то, чтобы непременно получать ответ. В какой-то момент два бота нашли друг друга и начали настолько активно друг с другом общаться, что их стало сложно понимать.

Прогнозирование будущих моделей

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.

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.

— Есть боты, которые оказывают психологическую помощь, если не с кем поговорить. Так что кто-то дружит с ботами уже прямо сейчас. Думаю, таких случаев станет больше: эта индустрия развивается. Но последствия дружбы с искусственным интеллектом мне пока непонятны. Если таких умных ботов станет много, можно завести кучу виртуальных друзей и забыть про настоящих, прекратить человеческое общение.

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.

Пока у нас не появятся законы, регулирующие работу роботов, никто не станет повсеместно использовать искусственный интеллект. Но даже если такие законы появятся, нужна будет какая-то компания, которая согласится страховать этих роботов. А той уже нужно понимать, из чего складывается цена на страховку, какова будет процедура взыскания. Чтобы найти ответы на все эти вопросы, нужно много времени.

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.