Кастомные ИИ-модели: как оптимизация коммуникаций трансформирует бизнес

Первое, что нужно сделать перед тем, как доверить какие-либо коммуникации ИИ — провести анализ текущих процессов, чтобы выявить узкие места и определить, где ИИ может действительно помочь, а не помешать.

Отсюда основное правило внедрения ИИ в коммуникации — рациональность, а не автоматизация ради автоматизации. Внедрять ИИ рационально значит выявлять наиболее подходящие блоки, в которых замещение человека искусственным интеллектом принесет максимальный эффект.

Впечатляющие результаты автоматизации можно наблюдать в таких сферах, как финансы, продажи и услуги. Горячие линии и колл-центры государственных и коммерческих предприятий активно используют голосовых роботов и чат-ботов, интегрируемых в CRM-системы и базы данных. В здравоохранении, ЖКХ, МФЦ и экстренных службах ИИ помогает ускорить процесс обслуживания и повысить его качество.

Эффективная автоматизация коммуникаций сегодня

Хороший голосовой ассистент/чат-бот на базе ИИ способен закрыть до 90% типовых обращений в колл-центр или на линию технической поддержки. Однако есть нюанс: самые эффективные решения рождаются на базе кастомизированных голосовых моделей, а не типовых ботов. Почему так происходит и какие преимущества дают кастомизированные модели? Давайте разберемся.

Недостатки типовых ботов

Типовые боты, как правило, представляют собой универсальные решения, предназначенные для широкого круга задач. Они легко внедряются, но имеют ряд существенных ограничений.

Прежде всего, это ограниченная функциональность. Типовые боты часто ограничены в возможностях и не могут адаптироваться к специфическим потребностям бизнеса. Они работают по заранее заданным сценариям, что может привести к неудовлетворительным результатам в нестандартных ситуациях.

Следующий фактор — низкая адаптивность. Универсальные модели не учитывают уникальные особенности и специфические требования конкретной компании или отрасли. Это может привести к неадекватным ответам и ухудшению качества обслуживания.

И, наконец, отсутствие персонализации. Типовые боты не способны учитывать индивидуальные предпочтения и историю взаимодействий каждого клиента, что снижает уровень удовлетворенности и лояльности.

Кастомные решения: что нужно пользователям?

Совершенно иной уровень общения предлагают модели, кастомизированные под бизнес-процессы компании и особенности ее клиентской коммуникации. Это гибкие решения: их можно перенастраивать в зависимости от изменения поведения пользователей либо перестройки процессов в компаниях и таким образом экономить время и ресурсы.

Здесь мы, прежде всего, говорим о высокой адаптивности. Кастомизированные модели могут быть настроены для работы с уникальными сценариями и процессами, характерными для конкретной компании. Это позволяет достигать более высоких результатов и эффективно решать даже нестандартные задачи.

Кастомизация означает, что голосовой ассистент поймет контекст общения лучше того, что сделан на основе конструктора, даст пользователю более релевантные, практически персонализированные, ответы и предоставит собственнику аналитику по всем обращениям.

Еще один важный момент — персонализация. Индивидуальные модели могут быть интегрированы с CRM-системами и базами данных, что позволяет учитывать историю взаимодействий и предпочтения каждого клиента. Например, голосовые роботы на базе платформы «Каспиум» от Авантелеком гибко интегрируются в CRM, базами данных, BI-системами, HelpDesk-платформами, отраслевыми системами, такими как МИС и АИС МФЦ. Это значительно повышает уровень удовлетворенности и лояльности клиентов, а также позволяет настраивать различные сценарии автоматизации дальнейших действий со сделками, в зависимости от полученных результатов разговора. И это еще одно преимущество — оптимизация не только процесса приема обращения, но и его постобработки.

Как снизить стоимость кастомных чат-ботов

Конечно, такие решения более сложные и затратные, нежели типовые. Но пути оптимизации затрат существуют. Например, в компании «Авантелеком» разработана NLU-платформа «Каспиум». Это решение построено таким образом, что разработку сложной многоэтапной голосовой модели можно было провести в короткие сроки и с небольшими затратами, нежели «с нуля». Архитектура платформы содержит три модуля собственной разработки компании, которые отвечают за процесс создания и конфигурации голосовых моделей.

• Textrank — модуль категоризации текста на основе морфологического анализа или с применением нейронных сетей, который позволяет создавать и редактировать группы ключевых слов для верной категоризации обращения.
• AiSay — модуль конфигурации голосовых роботов и задания сценариев диалога в формате Json.
• AiConfig — модуль конфигурации AiSay, позволяющий быстро кастомизировать модели под индивидуальные характеристики проекта, такие как уникальные параметры сбора данных по звонкам и статистики.

Такой подход позволяет конфигурировать сложные модели в несколько раз быстрее и решать корпоративные задачи любого уровня. Технология NLU (Natural Language Understanding или понимание естественного языка) позволяет искусственному интеллекту правильно анализировать контекст диалога с человеком — независимо от того, произнес ли собеседник конкретные «ключевые» слова или фразы.

Практика: кастомизированные модели ИИ в действии

Как работают системы искусственного интеллекта в реальной жизни — в кейсах «Авантелеком».

Кейс №1. Голосовой ассистент главы субъекта федерации: автоматизация до 90% обращений.

Задача: создать единую горячую линию по вопросам жизни в регионе — систему одного окна, позволяющую любому жителю независимо от их местоположения, возможностей и доступа в интернет, быстро передать свое сообщение или заявку.

Проблема: существующая горячая линия уже работала, но телефонные обращения принимались разными ведомствами, что усложняло процесс. Качество обработки заявок страдало из-за человеческого фактора, а на учреждения ложилась большая нагрузка. Не все госуслуги были доступны гражданам, и отсутствовала единая статистика обращений.

Решение: использованы Центр обработки вызовов, NLU-платформа конфигурирования голосовых ассистентов «Каспиум» и несколько модулей, включая модуль речевой аналитики: ИИ распознает и классифицирует обращение по классам, определенным в модели ассистента, и генерирует наиболее подходящий ответ на запрос. На выбор сценария диалога и обработку запроса требуется не более 0,7 секунды, что позволяет значительно ускорить процесс обработки заявок. В случае, если запрос требует более сложного вмешательства, ИИ перенаправляет его к соответствующему специалисту.

Результат: система круглосуточно принимает заявки на разные темы, от записи к врачу и сообщений о проблемах в сфере ЖКХ до обращений в госорганы. Сама проводит их регистрацию на информационном портале региона, автоматически получает данные о решении вопроса и перезванивает гражданину, чтобы уведомить о результатах рассмотрения заявки.

Одновременно платформа проводит консультации на основе скриптов, распознает переданные голосом показания счетчиков воды, записывает к врачу и отменяет записи.

В итоге за год было обработано более 400 000 обращений, из них в автоматическом режиме — до 90%. Решена проблема с доступностью госсервисов для жителей отдаленных районов и людей с ограниченными возможностями. В ходе опроса населения получено 93,5% положительных оценок о работе сервиса.

Не менее важным аспектом успешного внедрения ИИ является возможность анализа данных. В этом году мы анонсируем выход модуля DataLens, который позволит в несколько кликов собирать любые дашборды аналитики работы голосового ассистента. Этот инструмент поможет бизнесу лучше понимать, как клиенты взаимодействуют с ИИ, какие вопросы задают и какие проблемы возникают. Аналитика позволяет не только оценить эффективность работы ИИ, но и выявить новые возможности для улучшения клиентского опыта. Благодаря собранным данным компании могут адаптировать свои стратегии и повышать уровень обслуживания.

Кейс №2. ИИ-ассистент для эффективной обработки обращений населения в РСО (ресурсоснабжающей организации): отказоустойчивая АТС, снижение нагрузки на сотрудников.

Проблема: колл-центр ежедневно обрабатывает сотни звонков. За прием обращений отвечают сотрудники, выполняющие дополнительно и другие задачи. Нет понятного функционала звонков; нет сбора статистики и возможности ее анализа; нет учета рабочего времени.

Задача: разработать схему, которая повысит эффективность обработки входящих звонков, сократит нагрузку на операторов, количество недозвонов и нерешенных обращений.

Решение: внедрили цифровую платформу управления коммуникациями, объединяющую IP-АТС и виртуального голосового ассистента, в соответствии с методическими рекомендациями по цифровой трансформации госкорпораций и компаний с госучастием. Разработан голосовой помощник с 20 сценариями работы, переключаемыми в зависимости от озвученной проблемы. Настроена интеграция с базами данных клиентов — юридических и физических лиц — чтобы обеспечить бесшовное обслуживание.

Результаты: Ведется многоканальная обработка до 500 одновременных звонков. При обращении на горячую линию водоканала клиенты в полностью автоматическом режиме закрывают следующие вопросы: передача показаний приборов учета, проверка статуса задолженности, получение информации по текущим договорам, оформление заявки на вызов технического специалиста.

В результате внедрения ИИ-ассистента удалось сократить время ожидания ответа для клиентов на 60%, а количество недозвонов снизилось на 75%. Операторы колл-центра теперь могут сосредоточиться на более сложных задачах, требующих человеческого вмешательства, и повысить качество обслуживания.

Взгляд в будущее: куда движется автоматизация коммуникаций?

С развитием технологий и увеличением объемов данных, кастомные ИИ-модели будут становиться все более доступными и эффективными. Будущие разработки будут ориентированы на еще более глубокую персонализацию и адаптацию к индивидуальным потребностям клиентов. Мы можем ожидать появления более сложных и многофункциональных голосовых ассистентов, способных не только отвечать на вопросы, но и прогнозировать потребности клиентов на основе анализа их поведения.

Кроме того, интеграция ИИ с другими технологиями, такими как блокчейн и интернет вещей (IoT), откроет новые горизонты для автоматизации коммуникаций. Например, голосовые ассистенты смогут взаимодействовать с умными устройствами, предоставляя пользователям информацию и поддержку в реальном времени, что значительно улучшит качество обслуживания.

Резюме: ключ к эффективному внедрению ИИ

Рациональный подход к внедрению ИИ в коммуникациях сводится не только к выбору правильных инструментов и оптимизации расходов, но также подразумевает и глубокое понимание потребностей клиентов. С большой точностью определить тематику запроса и дать пользователю ответ, соответствующий его ожиданиям, сегодня могут только кастомизированные голосовые модели и мощные аналитические инструменты. Только так можно добиться устойчивого успеха в условиях быстро меняющегося мира технологий.

Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты для автоматизации бизнес-процессов и улучшения клиентского опыта. Кастомизированные решения, адаптированные под конкретные нужды бизнеса, позволяют достигать впечатляющих результатов, оптимизируя взаимодействие с клиентами и снижая затраты. Важно помнить, что успешная автоматизация — это не просто замена человека на машину, а создание эффективной системы, в которой ИИ и человеческий фактор работают в синергии для достижения общих целей.