387
Мы сталкиваемся с искусственным интеллектом буквально на каждом этапе, и он постепенно становится неотъемлемой частью нашей жизни, мы часто даже не осознаем его использование. Современные процессоры смартфонов уже включают механизмы для быстрой обработки требований искусственного интеллекта, таких как создание и обработка фотографий, распознавание лиц, навигация и многие другие приложения.
В то же время использование нейронных сетей с глубоким обучением позволило в последние годы добиться огромных успехов в речевых технологиях, как в синтезе речи в текст (STT), так и в синтезе текста в речь (TTS). В то же время глубокое обучение такого механизма как голосовой бот улучшило результаты разговоров голосовых роботов с самообработкой в рамках NLP (Natural Language Processing), обеспечивая правильное понимание человеческого языка и в то же время создавая наиболее подходящие ответы во время диалогов. Добавим, что тот же движок НЛП можно использовать с подходящими моделями текстового общения (например, чат-ботами).
Где мы были и куда идем?
Первая речевая технология, которая представляет собой простое распознавание (обычно чисел и нескольких слов) и базовое преобразование текста в речь для динамически генерируемых объявлений, была развернута в контакт-центрах более 30 лет назад в системах автоматической обработки вызовов, известных как IVR (Automatic Voice Response). За этим последовало очень постепенное развитие — замена кнопочного тонального набора на голосовой с аналогичной структурой диалога не принесла ожидаемого улучшения пользовательского опыта. Вот почему логично, что частое использование голосовых ботов компании k-call.com в контакт-центрах включает замену устаревшей системы IVR, чтобы улучшить как качество обслуживания клиентов, так и эффективность и производительность контакт-центра.
Знаю ли я, что разговариваю с голосовым роботом?
Качество обслуживания клиентов улучшается за счет немедленной обработки запросов напрямую голосовым роботом, без ожидания в очереди, или за счет точной маршрутизации к операторам (так называемое управление вызовами) без необходимости слышать различные варианты выбора от клиента, только на основе запроса. Клиенту обычно сначала задают открытый вопрос о том, как мы можем помочь клиенту после знакомства с компанией (и часто также предоставляя информацию о том, что он или она разговаривает с автоматическим помощником или помощником). Запрос или несколько клиентских запросов либо решаются голосовым роботом, либо вызов интеллектуально направляется соответствующей группе операторов или оператору. Часто клиент изначально не осознает, что разговаривает с голосовым роботом, если тот не представится.
Какая обычная часть диалога голосового робота
• Контекст — голосовой бот динамически реагирует на контекст общения и, в зависимости от интеграции с внутренними системами, принимает во внимание сегмент клиента, его историю, кампании, связанные с клиентами, и содержание общения. Это обеспечивает индивидуальный подход — если клиент уже имеет дело с конкретным запросом, например с ипотечным договором, этот факт учитывается в диалоге.
• Аутентификация клиента — особенно в финансовом секторе, используются расширенные методы аутентификации, такие как мобильный токен, обычно называемый мобильным ключом. Цель состоит в том, чтобы уровень аутентификации клиента соответствовал его требованиям и, если он подключен к действующему оператору, чтобы оператор больше не задерживался при аутентификации клиента.
• Обучение клиентов, если не используется наиболее подходящий метод проверки, но также и в других областях.
Примеры использования голосовых ботов
Другой пример развертывания голосового бота, который находит применение в рыночных вертикалях, — это ранние сборы, основанные на автоматическом вызове клиентов голосовым роботом. Клиенты проходят проверку после обращения (если требуется проверка) и уведомляются о причитающейся сумме. Затем их спрашивают, почему они не заплатили и когда они будут платить. Только особые и сложные случаи впоследствии решаются живыми операторами, на которых звонок передается голосовым ботом. Как показывают результаты операции, голосовой бот, предоставляющий ранние коллекции, показывает сопоставимый успех с работой живых агентов. Основным преимуществом является предоставление услуги значительно меньшей командой операторов, гибкой пропускной способностью голосового бота и достаточно быстрым вызовом должников в наиболее подходящий момент.
Мы назвали 2 примера (потоковая передача вызовов и ранние сборы) успешного развертывания голосового бота, есть ряд других успешных примеров.
Согласно прогнозам авторитетных источников, таких как Gartner, мы не можем ожидать, что общий искусственный интеллект будет доступен в течение 10 лет. С одной стороны, от голосовых ботов больше нельзя ожидать, что они будут соответствовать действующим операторам во всех отношениях, особенно при работе с нестандартными случаями и требованиями, с которыми голосовой бот еще не научился справляться. С другой стороны, внедрение голосовых ботов с четкой спецификацией сегодня имеет решающее значение, и преимущества могут одновременно улучшить как CX (Customer Experience), так и снизить затраты, лучше контролировать денежные потоки и увеличить продажи.
Новые поколения хотят общаться с помощью голосового робота?
В заключение добавим еще две причины, подчеркивающие важность голосовых ботов сегодня, но в ближайшем будущем: помимо технологического прогресса в области искусственного интеллекта и ожиданий дальнейшего развития, все большее распространение получает общение с голосовыми ботами клиентами. Многие анализы показывают, что особенно молодое поколение Z предпочитает текстовое общение личному голосовому общению с другими людьми на противоположной линии вызова. В то время как в случае общения с голосовыми ботами, именно поколение Z предпочитает общаться с ними. Эти факты открывают перед голосовыми роботами светлое будущее и дают компаниям, которые вовремя начинают их использовать, конкурентное преимущество.
