Виртуальный помощник будущего: Добро пожаловать на бот

Бизнес-решений на базе технологии чат-ботов хватает. Но из-за качества реализации само понятие "чат-бот" подвергается сегодня серьезной инфляции. Все чаще они воспринимаются как неэффективные и дорогие ИТ-игрушки. Во что трансформируются вчерашние "боты", и как бизнесу правильно работать с ними сегодня, рассказывает Арсений Кондратьев, руководитель Liquid Studio Accenture в России.

Общее мнение на рынке таково – "чат-бота "на коленке" может написать любой студент, а его использование в бизнесе ничего не меняет". Так происходит из-за того, что общий подход к ботам сейчас чрезмерно сфокусирован непосредственно на самой технологии.

Сегодня же происходит переход в фокусировке на конечных целях применения таких решений в работе компаний. Меняется их дизайн и растет польза от применения на практике. Именно поэтому сегодня все чаще вместо термина "чат-бот" специалисты оперируют понятием "виртуальный помощник/ассистент".

Соответственно, вектор смещается с парадигмы "технологии ради технологий" на – "технологии ради решения актуальной для бизнеса проблемы".

Dream team

Если говорить о команде для создания современного виртуального ассистента, то в ней 50% сегодня занимают люди, которые занимаются выстраиванием взаимодействия человека с ИИ-движком. Они отталкиваются от целеполагания проекта – его финального предназначения, определяют с кем и как будет общаться помощник, работая над прорисовкой типажей клиентов и сценариев общения с ними.

К примеру, если нужно разработать решение для продовольственного магазина, то сам факт звонка в службу поддержки, скорее всего, означает принципиальный отказ клиента от использования мобильного приложения. Значит с высокой вероятностью мы имеем дело с потребителем в возрастной группе 45+. Исходя из этого понимания, дизайнеры виртуального помощника проектируют схему взаимоотношений между ним и потребителем. Это целая наука.

Если мы просто напишем какой-то диалог, не продумав каждую реплику, то рискуем получить некачественное решение. А это обрушит показатели качества потребительского опыта. Дизайнеры продукта должны анализировать реальные разговоры сотрудников клиентской службы с потребителями, выявляя наиболее часто возникающие вопросы, успешные ветки диалогов и паттерны поведения.

Вторая группа специалистов dream team по созданию виртуальных помощников сегодня – тренеры искусственного интеллекта, которые обучают ИИ-решение так, чтобы технология распознавания естественной речи адекватно интерпретировала все возможные слова, акценты, интонации, контексты и т.д. В повседневной речи мы можем одну и ту же мысль сформулировать сотнями разных способов. И задача тренеров ИИ обучить алгоритм так, чтобы он знал все вариации и все возможные нюансы их использования.

Наконец, третья группа: разработчики, занимающиеся сборкой решения через интеграцию различных модулей виртуального помощника. Так, если мы говорим о виртуальном помощнике в продуктовом магазине, то необходимо состыковать его функционал с ИТ-системами магазина, данными о складских запасах, каталогом, номенклатурой наименований товаров, системой лояльности и т.д.

Баланс во всем

Самая главная проблема – это найти баланс между усилиями, которые идут на разработку помощников, и решаемыми задачами. Для этого нужно найти золотую середину проекта, где он принесет выгоду компании, а не потратит все ее деньги на обучение виртуального помощника.

Однако здесь нельзя склоняться и в другую крайность. Выделяя минимальные средства, мы рискуем создать ограниченного функционально виртуального помощника, от контакта с которым ничего, кроме раздражения, не возникает. Основной смысл такого проекта – пользователь должен решить проблему любого уровня в рамках диалога с помощником.

Человеческое взаимодействие построено не на командном, а на естественном языке. Первая задача – это уметь построить помощника таким образом, чтобы он максимально корректно использовал средства языка. Даже если мы понимаем, что решение клиентского запроса под силу только оператору-человеку, нужно сделать так, чтобы машина также понимала это, и вовремя переводила клиента на оператора, не заводя диалог в тупик.

Второй признак зрелости – персонализация общения. Например, людям пожилого возраста нужно давать больше инструкций, чуть больше их координировать и ориентировать по диалогу. Миллениалам нужно меньше времени на принятие решений, диалоги с ними содержат гораздо меньше слов, они лучше и быстрее понимают суть и умеют ее доносить.

Третий знак продвинутого помощника сегодня – натренированность его ИИ-движка таким образом, чтобы он понимал все нюансы, дефекты и особенности речи: акценты, говор, короткие и длинные паузы, контекст и эмоции (иронию, раздражение, злость и т.д.). Виртуальный помощник должен уметь работать со всеми. И если человек заикается, проглатывает слова, и даже если он шепелявит или картавит – все это не должно становиться препятствием для диалога с машиной.

Когда мы прорабатываем диалоги, необходимо эмпирически, на реальных данных из настоящих диалогов понимать, как определенные объекты называют разные люди. Не все используют обозначения из справочника номенклатурных позиций. Необходимо понимать синонимы, воспринимать ассоциации.

То, что покупатель может назвать "шипучкой", в каталоге – "напиток сильногазированный".

Технологии позволяют "складировать" те спорные моменты, которые помощник не смог обработать и выдать адекватный ответ, для дальнейшего анализа и совершенствования продукта.

Что нам стоит бот построить?

С точки зрения интеграции виртуальных помощников с ИТ-системами корпораций, нужно понимать, что голосовой ассистент лучше всего будет развиваться в облачной среде.

Возьмем какую-нибудь библиотеку ИИ-средств распознавания естественных языков, например "Яндекс SpeechKit" – это то, через что разговаривает "Алиса". Благодаря тому, что она находится в облаке, и через нее общается огромное множество людей, ИИ-алгоритмы всего за 1,5 года анализа общения научили ассистента общаться почти "по-человечески".

Разворачивать компоненты помощника можно и на собственных серверах. Но такой подход серьезно снижает качество конечного продукта. Важно понимать, что качество чат-бота никогда не будет улучшаться по умолчанию. Если помощника изолировать пределами корпоративной серверной, то его развитие будет опираться не на опыт диалогов 10 млн человек, которые каждый день общаются с облачным ИИ-движком на самые разные темы, а всего от 100 тыс. клиентов конкретной компании.

Создавать собственные ИИ-движки с нуля крайне трудозатратно, а в соотношении с получаемым результатом – и крайне невыгодно экономически.

Основной массив инвестиций в случае, если бизнес принимает решение сделать качественного голосового помощника, придется на проектирование и дизайн помощника, а также на лицензии на софт и на ИТ-инфраструктуру.

Пропорции распределения средств по этим трем направлениям зависят от многих факторов. Для первого этапа запуска 80% бюджета уйдет на людей, по 10% - на лицензии, и инфраструктуру. Далее актуальными станут вопросы поддержки и дальнейшего обучения продукта, они оттянут на себя 20% бюджета. Далее в продуктивной фазе на инфраструктуру уйдет 50%, и на лицензии оставшиеся 30%.

Запуск базового виртуального помощника уровня enterprise будет начинаться со $100 тысяч. Потолка для дальнейшего развития и масштабирования не существует.

Бот будущего

Хорошим примером дальнейшего развития технологии голосовых помощников станет создание в будущем полностью автоматических консьерж-служб, объединяющих в себе все возможные сферы услуг и их поставщиков.

Такие решения упразднят необходимость заходить в приложение конкретного магазина или звонить по телефону определенного банка для предоставления консультации. При этом они будут способны решать любой вопрос буквально на лету.

Например, добираясь домой в Москве после работы на автомобиле час или больше, вы можете успеть заказать продукты, записать ребенка на внешкольные занятия, оформить заказ на уборку и получить подборку вариантов для отдыха летом на море.

И всё это – через простой диалог со знающим и понимающим ваши потребности виртуальным ассистентом, который возьмет на себя последующие общение с людьми или цифровыми сервисами. "Пожив" 2-3 года с вами бок о бок, такой ассистент начнет предсказывать ваши потребности и желания, что превращает его в незаменимую часть жизни, доступную каждому человеку.