Кто такие нейроботы?

С чат-ботами хоть раз, да сталкивалось большинство из нас. Хотя они и существуют с 1960-х годов, для помощи в бизнесе их применяют сравнительно недавно. Кто-то считает их примитивными, потому что они работают только в рамках определенных правил, а вопрос не из этого ряда ставит алгоритм в тупик и требует подключения человека к решению проблемы. Другие на личном опыте заметили, что они существенно облегчают труд операторов и помогают повысить эффективность работы. И первые, и вторые сходятся во мнении, да и статистика подтверждает, чат-боты "набирают обороты", завоевывают всё большую популярность в разных сферах бизнеса.

Но в этой статье мы поговорим о новом поколении ботов - о нейроботах, которые сегодня приходят им на смену. В отличии от чат-ботов они используют машинное обучение, нейронные сети и другие сложные алгоритмы интеллектуального анализа, работая в лучших традициях компьютерной лингвистики. Нейроботов уже сегодня активно применяет "Яндекс" для поддержки службы "Яндекс.Такси", банк "Тинькофф" и другие. Правда, уже случались сбои, но технологии совершенствуются, и количество ошибок стремительно сокращается.

Сегодня поговорим об истории появления нейроботов, их функциональных возможностях, способах внедрения и их особенностях, перспективах применения в России и готовности рынка к новой реальности.

История развития нейроботов

Говоря о нейроботах, нельзя не упомянуть нейросети. Прогресс в создании всё более сложных, эффективных и глубоких нейронных сетей наблюдается с 2009 года, а бум технологии приходится на 2016 год, когда свои разработки мировой общественности презентовали такие гиганты, как Google, Microsoft, а также ряд других компаний. Напомним, нейросети способны самостоятельно обучаться и развиваться, анализируя полученный опыт и совершенные ошибки. Система может создавать новые продукты, не только воспроизводя и структурируя вводные данные, но и формируя качественно другой результат, который ранее был недоступен искусственному интеллекту (далее - AI - от англ. Artificial intelligence — искусственный интеллект).

Как считает наш CTO направления Conversation AI Антон Спивак, следуя циклу зрелости технологий Gartner Hype Cycles, которая описывает развитие любой новой технологии, можно сказать, что сейчас технология нейроботов вышла на уровень плато (на графике обозначено звездочкой) и находится на хорошей точке входа.

"Когда всё начиналось, машинное обучение работало не очень хорошо, потом, благодаря усилиям Google, Facebook и другим ИТ корпорациям появились прикладные нейронные сети. И сегодня развитие технологий, которые позволяют чат-ботам решать задачи, идет быстрыми темпами. Сейчас даже нейронные сети, которые занимают очень большой объем памяти, научили работать быстро и хорошо. Я говорю сейчас о технологии дистилляции, когда есть одна основная нейронная сеть, а есть вторая, которая "притворяется" первой и выдает похожий результат с очень малой потерей качества. Кроме этого, на развитие нейроботов положительное влияние оказали облачные технологии, которые позволяют легко разворачивать любые сервисы, требуют мало времени на поддержку, легко масштабируются и отказоустойчивы", - поясняет Антон Спивак.

Функциональные возможности нейробота

Работа нейробота тесно связана с задачами из области компьютерной лингвистики, поэтому принято выделять следующие наиболее популярные функции нейробота:

1) классификация текста (помогает понять, о чем сообщение / набор сообщений / текста, его тему);

2) выделение фактов и сущности сообщения (например, имя, номер, наименование товара/услуги и пр.);

3) ответ на вопросы (например, поиск ответа во фрагменте текста либо ответ в свободной форме);

4) генерация осмысленного текста (к примеру, последняя нейронная сеть в США грандиозного размера умеет генерировать новостные сообщения на английском языке, не отличить от написанного человеком);

5) выделение эмоциональной окраски текста (используется для анализа отзывов, например).

Подчеркну, нейробот может, без подключения оператора, обработать до 70% входящих запросов, сэкономив людям время на решение более сложных задач.

Технологии не стоят на месте. Мы развиваемся вместе с ними. Например, чтобы адаптировать ответ под конкретный запрос, мы стали использовать дополнительную информацию, не связанную с текстом сообщения, так называемый "контекст". Это нужно, чтобы обогатить данные и понять, в каком статусе находится автор запроса, тем самым более точнее классифицировать запрос клиента, учесть его прошлый опыт взаимоотношения с компанией. Это позволяет улучшить показатели эффективности работы бота.

Способы внедрения нейробота

Сегодня выделяют три основных подхода к внедрению нейробота в работу компаний:

Подключить один из движков conversational AI к существующим в компании сервисам

Этот вариант подходит компаниям, у которых уже налажено обслуживание, используются алгоритмические боты, подключена диалоговая панель оператора и интегрирована CRM. Им проще не ломать уже налаженную систему, а через облачную систему интегрировать только функцию, связанную с компьютерной лингвистикой, - нейробота.

Бюджет такого внедрения составит от двух миллионов рублей, причем большая часть затрат и времени уйдет на интеграции с такими системами как корпоративная CRM, провайдерами онлайн-чатов, агрегаторами мессенджеров и BI платформами. Затраты на саму нейросеть составят до 10% от бюджета проекта, при этом как тарификация сервис строится от количества запросов. По скорости запуска уступает только третьему способу.

Создать нейробота непосредственно в самой компании с обучением, техподдержкой, обеспечением ресурсами и инфраструктурой.

Это могут позволить себе, например, крупные сотовые операторы. Стоимость начальных вложений - от 10 миллионов рублей. Скорость развертывания - самая медленная из трех. Для реализации проекта потребуется отдельная команда разноплановых сотрудников (разработчики, лингвисты, аналитики), которые будут "держать руку на пульсе" и постоянно совершенствовать технологию. Этот подход позволит создать качественного нейробота, но потребует существенных организационных и финансовых затрат.

Выбрать платформу, которая включает в себя все нужные компоненты для автоматизации клиентского сервиса. Специалисты по внедрению помимо предоставления готовых рецептов помогут обучить нейробота под конкретный бизнес и интегрировать его в существующие бизнес процессы.

Этот вариант привлекателен как по скорости запуска, так и с экономической стороны: запуск займет всего несколько недель, а стоимость услуги - от 30 тысяч рублей. Поэтому многие компании из разных отраслей (интернет-магазины, медицинские сети, транспортные компании и др.) для апробации технологии и пилотного выбирают данный поход. После того как экономическая эффективность проекта подтверждена расчетами, большинство компании приходят к тому, чтобы акцентировать внимание непосредственно на организации бизнес-процессов, а технологическое сопровождение и эксплуатацию оставляют специализированным сервисам.

При этом вся передача и хранение данных осуществляется в рамках федерального законодательства. Для компаний с наивысшими требованиями к информационной безопасности возможна установку решения в ИТ контур компании.

Перспективы развития нейроботов

По мнению Антона Спивака, сейчас большая часть коммуникаций уходит из речевой в текстовую.

"С распространением мессенджеров люди стали писать все больше текста. Так как текста много, его можно анализировать. Люди привыкают к такому формату общения. Соответственно, компании вынуждены запускать диалоговые панели на сайтах, запускать поддержку в мессенджерах и мобильных приложениях. В итоге им пишут всё больше людей, а значит возникает необходимость в увеличении количества операторов, которые им должны отвечать. Поэтому рано или поздно они приходят к чат-ботам, которые могут отсечь простые и понятные сообщения, а более сложные передать специалистам, подключить человека. Впоследствии это поможет сэкономить на фонде оплаты труда", - поясняет наш технический директор.

Более того, если ещё три года назад рынок не был готов и компаниям, работающим в этой сфере, приходилось пробивать себе дорогу, то сейчас большинство крупных компаний открыты для подобных технологий. Кто-то уже задумывается, кто-то начинает внедрять в практику, а кто-то, например, такие крупные игроки, как Сбербанк, ВТБ, Тинькофф Банк уже пожинают плоды, переведя первые линии поддержки на чат-ботов и нейроботов.

Подчеркну, использовать ботов выгодно компаниям с большим количеством однотипных запросов от клиентов либо тем организациям, где имеются некие повторяющиеся действия, подразумевающие внутренний обмен информацией между сотрудниками и информационными системами (оформление типовых документов, согласование справок и пр). Нейробот может отработать их быстрее и эффективнее, но главное - сэкономит время и трудозатраты специалистов, а значит и фонд оплаты труда.