Нейросеть онлайн чат-бот GPT

Как применяют чат-ботов на практике

«Абонент еще не успел задать вопрос, а «Елена» уже определила его текущий профиль, основываясь на всех доступных ей данных, прогнала по предиктивным моделям, определила наиболее вероятный вопрос, основываясь на последних событиях в жизни клиента, и предложила свой вариант, превратив полученные данные в голосовой ответ, понятный клиенту».

«Если количество слов в сообщении клиента и значимость этих слов для чат-бота одинаковы, то фактически нельзя сделать выбор в пользу одной из тем для первоначального ответа. Мы решили эту проблему с помощью расстановки приоритета тем. На данный момент это является ключевым фактором в анализе обращений клиентов Wildberries. На основании такого списка приоритетов происходит выбор основной темы обращения клиента для предоставления ему консультации».

К наиболее вероятным трендам в области создания ботов Алексей Марин из «Медиа-тел» относит возможность извлечения и накопления знаний из диалогов (т.е. самообучение чат-ботов), бинарную социализацию чат-ботов (способность чат-ботов связываться между собой для обмена «знаниями» и «навыками»), а также «навыки» получения данных, стандартизацию способов предоставления информации для возможности извлечения информации для обучения чат-ботов.

Про доступ таких систем к базам данных о клиенте, его договору, информации о подключенных услугах, правах доступа, номенклатуре товаров, остатках на складе и т.д. говорит и Алексей Марин из «Медиа-тел». При этом он добавляет, что для голосовых помощников, кроме всего вышеперечисленного, требуются еще качественные системы распознавания речи, учитывающие акценты и, возможно, сленг, а также системы, умеющие разбирать речь на фоне шумов.

«Эту преддиагностику мы проводили с помощью аудиозаписей, которые записывают дети в рамках выполнения определенных заданий в чат-боте в игровой форме. Потом мы анализируем эти аудиозаписи и определяем, есть ли дефекты в произношении того или иного звука. Сейчас мы находимся на этапе сбора и разметки датасета. К работе подключен профессиональный логопед, который пока вручную проверяет эти записи и отмечает, где корректно, где некорректно произнесен звук».

«Необходимо проверить большое количество гипотез, определиться с пользовательскими сценариями, выбрать набор технологий и т.п. Связано это с тем, что сейчас мало кейсов на рынке ИИ-технологий, мало базы для анализа успешного опыта, поэтому компаниям приходится где-то рисковать и много ошибаться».

Первая и наиболее важная проблема, которую решает чат-бот, это экономия времени. Вам больше не нужно искать в поисковиках простые вещи формата “как варить пельмени” и т.д., перелистывая сайт за сайтом. Искусственный интеллект легко поймет вопрос и ответит прямо и понятно, учитывая контекст запроса.

В России чат-боты наиболее широко используются в телекоме, финансовых институтах и ритейле (75%, 60%, 50%, соответственно), подсчитали эксперты KPMG. Компании из этих отраслей активно пользуются услугами колл-центров и заинтересованы в автоматизации клиентских сервисов для сокращения расходов. «Эти отрасли всегда были ИТ-трендсеттерами в бизнесе, они уже давно внедряют чат-ботов во всех текстовых каналах, а сегодня массово начинают разрабатывать и голосовых помощников – для обработки входящих обращений, для исходящих обзвонов и даже продаж (что раньше казалось невозможным)». Юлия Рыжих директор по маркетингу Just AI С этим согласен Артур Камский, сооснователь Anybots. По его словам, в крупном и среднем бизнесе все больше компаний начинают использовать автоматизированных агентов поддержки (помимо банков и телекома он также называет страхование). Чаще всего речь идет об интеграции в чат на сайте или в приложении, но уже встречаются и голосовые помощники на горячих линиях. При этом Камский считает, что для малого бизнеса использование ручного труда пока еще оказывается эффективнее по соотношению цена-качество. Однако Юлия Рыжих Just AI убеждена: малый и средний бизнес тоже активно использует разговорных ботов. Он в основном коммуницирует с клиентами через чаты (т.н. conversational commerce), так как пользователям такой способ общения удобен. По словам представителя Just AI, самые популярные кейсы для компаний малого и среднего бизнеса — чат-бот на первой линии поддержки, где он закрывает наиболее частотные запросы, сбор данных для доставки, подтверждение записи или заказа, опросы. Алгоритмы с ML успешно применяются в банковской сфере и другими крупными компаниями, у которых есть большие данные для их обучения, поясняет Тимур Валишев, СЕО и сооснователь JivoSite. По его мнению, небольшим компаниям больше подходят чат-боты, работающие по древовидному сценарию: бот задает вопросы, а пользователь либо кликает готовые ответы, либо вводит свои варианты. В Mail.ru Group отмечают, что боты эффективны и нужны бизнесу при выполнении двух условий: если пользователи часто обращаются к компании с типовыми задачами, а эти задачи решаемы без участия человека. Помимо бизнеса чат-боты применяются также государственными или муниципальными структурами, например, в Москве. «Во-первых, чат-бот берет на себя часть трафика, что уменьшает нагрузку на реальных сотрудников. Во-вторых, снимает часть рутинной работы и освобождает ресурсы для выполнения более сложных задач, которые невозможно делегировать». Борис Маяцкий Представитель продукта «Общегородской контакт-центр» ДИТ Москвы 76% москвичей хотя бы раз разговаривали с чат-ботами или роботами-операторами, свидетельствуют данные ДИТ Москвы из исследования о развитии искусственного интеллекта в столице.

Чего ждать от чат-ботов и голосовых помощников в будущем

«Особенно это справедливо для такого гибкого языка, как русский, где нет жесткого порядка слов, где перестановка двух слов местами может в корне поменять смысл запроса, для построения диалога и «узнавания» текущей потребности собеседника чаще требуется не опыт и знания классического программиста, а лингвистика и даже психология».

Мы проанализировали, как бизнес относится к применению чат-ботов и что прогнозируется по данному направлению, а также поговорили с экспертами и участниками рынка (включая Just AI, Voximplant, NAUMEN, Cleverbots, Anybots, CraftTalk, JivoSite, «Синимекс Дата Лаб», Redmadrobot Data Lab, Celado AI) о настоящем и будущем разговорного ИИ в обслуживании клиентов.

Чат бот GPT 4 — это новый этап развития технологий. Эта нейросеть онлайн предназначена для генерации текста и ответов на вопросы с помощью глубокого обучения. Искусственный интеллект хорошо разбирается в любой теме, так как обучен на миллионах текстов всех языков мира

«Особенность разработки чат-ботов в том, что ты никогда не можешь быть уверен, что предусмотрел все возможные варианты запроса. В отличие от, например, разработки приложений, где ты чаще всего можешь определить все возможные варианты взаимодействия пользователя с интерфейсом».

Когда речь идет об автоматизации сложных сценариев диалога, предусмотреть все возможные сценарии практически невозможно, соглашается Борис Маяцкий из ДИТ Москвы. Поэтому разработчикам важно не только правильно настроить ботов, а именно продумать возможные типы запросов от пользователей и верные на них ответы, но непрерывно актуализировать знания и дообучать бота, поясняет эксперт.

Интеграция роботов в инфраструктуру клиентского сервиса будет более глубокой. Это будет происходить по мере того, как подходы к применению диалогового искусственного интеллекта в корпорациях станут более зрелыми, а также по мере роста доверия к технологиям. По мнению Андрея Зайцева из NAUMEN, со временем боты получат доступ к информационным системам с клиентскими данными и смогут подходить к обслуживанию предиктивно, предугадывая причины обращений в поддержку с опорой на историю коммуникации и персонализируя общение с каждым клиентом.

«Доступность открытых диалоговых фреймворков дает возможность компаниям относительно недорого разрабатывать чат-боты с использованием ИИ. Хотя это накладывает довольно высокие требования к наличию у разработчиков соответствующего опыта и компетенций, чтобы успешно нивелировать ограничения таких фреймворков».

К технологиям искусственного интеллекта (ИИ) безусловно относят обработку естественного языка (natural language processing, NLP). И когда речь заходит о применении разговорного ИИ, первое, что приходит в голову, это клиентская поддержка, считают авторы обзора Just AI рынка чат-ботов. По оценкам аналитиков KPMG, чат-боты занимают вторую строчку среди самых популярных инструментов цифровизации у российских компаний (первое место у анализа больших данных и предиктивной аналитики). Их выводы также подтверждают, что чат-боты чаще всего используются для обслуживания клиентов.
Как показывают опросы российского бизнеса, компании видят реальные положительные эффекты от внедрения ИИ-решений. Например, согласно данным KPMG, 51% отечественных компаний ввели хотя бы одного чат-бота в свои бизнес-процессы и этот инструмент попал в тройку технологий, которые принесли наибольший экономический эффект.