Как стартапу из региона запустить пилотный проект с крупной корпорацией

Основатель хабаровского стартапа Hotlead Геннадий Редько — о том, как договориться о пилотном проекте с крупной корпорацией и реализовать его: на примере пилотирования голосового бота на базе нейросети с «Почтой России».

История нашего «пилота» началась летом прошлого года с частного разговора: один из наших бизнес-ангелов позвал на общую встречу руководителя макрорегиона Дальний Восток «Почты России». То есть самый первый контакт случился именно на уровне региона.

В тот момент у «Почты» было желание сделать выдачу посылок более быстрой, разгрузить очереди, доставлять больше посылок на дом. В этом обсуждении и синтезировали идею о голосовом и чат-ботах, который и обозначили потребность №1 организации — планирование и предзапись.

На той встрече коллега из «Почты России» предложить не откладывать реализацию идеи в долгий ящик и презентовать ее на Восточном экономическом форуме (ВЭФ) сразу главе «Почты» Николаю Подгузову.

Просто идеи недостаточно — её нужно было презентовать. Посыл был такой — если успеете сделать демо, будет хороший момент, и пообещал помощь в организации такой встречи с высшим руководством почтового оператора.

До форума оставалось 2 месяца, а продукт нужно было делать с нуля. Тут надо сказать, что наша платформа Hotlead — это всё же телефония для бизнеса, мы планировали разработку ботов, распознавание звонков, аналитику по ним, но на будущее, а тут в настолько короткие сроки нужно было не только реализовать эти планы, а перевыполнить, добавить абсолютно новую функциональность.

Но затея была стоящей, поэтому мы переключились.

Первая версия голосового бота, которую мы продемонстрировали Подгузову на форуме — бот с линейным сценарием, который задавал вопрос, в какое время удобно забрать посылку, распознавал ответ и записывал его в планировщик — в принципе решала основные задачи: голосовой бот звонил получателям, анализировал их решения и вносил их в планировщик.

Уже одно это могло существенно поменять ситуацию в отделениях: зная в какое время появится получатель, можно найти его посылку заранее и вручить сразу, как только он появится. Очевидная экономия времени.

Для выпуска в пилотный продакшн всё же требовалась доработка и дообучение. Бот можно было сделать лучше и функциональнее. Сроки были поставлены довольно жесткие — в декабре, то есть через 4 месяца, пилотная версия уже должна была начать работать в нескольких дальневосточных отделениях.

Версия, продемонстрированная на ВЭФ, стала своего рода заявкой, мы показали свои возможности и предложили применить их в практике. Было очень важно, что руководство «Почты России» на Дальнем Востоке в наши идеи поверило и сформировалась своего рода синергия между нашими возможностями и их потребностями.

Для нас поставленные сроки запуска проекта стали не столько ограничением, сколько возможностью продемонстрировать свои умения.

Доказать, что мы не только гибкие и оперативные (неудивительные качества для стартапа), но обязательные и готовы за короткий промежуток времени сделать не просто демоверсию, но продукт, который, действительно может работать — работать не тестово, для красоты, а результативно.

Решение, которое мы разработали для «Почты», состояло из нескольких частей. Во-первых, планировщик, который обрабатывает информацию. В-вторых, нейронная сеть, ядро бота, совместная наша разработка с резидентом технопарка «Русский», компанией «Томору».

Не думаю, что стоит углубляться в подробности: все понимают, что в основе всех ботов лежат понятные вещи — это синтез и распознавание. Много нейронных сетей, которые могут быть использованы как основа, но всё же самая сложная часть — это обучение, ведь большинство таких решений очень плохо реагируют на отклонения от сценария.

В нашем случае проблемой было и то, что финальные адресаты нашего решения — люди, которые получают посылки, — это сообщество, не объединенное никакими признаками.

Если пиццу по телефону заказывают клиенты довольно понятной возрастной категории, привыкшие к технологиям, то отправления получают и «зумеры», и «бумеры», и бабушки, которые вообще не знают, что такое бот, и общаются с ним как с живым человеком.

Следующие месяцы мы потратили на тестовую отработку сценариев и скриптов — демонстрационная версия бота предусматривала линейный сценарий, робот не мог ответить на дополнительные вопросы. Это проявилось еще на форуме, когда Подгузов попытался узнать режим работы отделения, но ответа не получил.

Требовался сценарий, при котором бот информировал бы об ограничении времени, ведь посылки не хранятся годами, лежат в отделении всего месяц, а люди пытаются записаться на «через полтора». К запуску пилота всё это предусмотрели, но были и другие трудности.

Обычно голосовых ботов обучают на записях звонков колл-центров, когда понятно, с каким запросом люди обращаются, какие аспекты их интересуют, в каком разрезе. Для полноценного обучения нужно 500–600 звонков, примерно 1000 минут разговора.

Но для «Почты» наше решение было новым, они не располагали подобными записями, а следовательно — у нас такого накопленного опыта не было, его приходилось аккумулировать, что называется налету. Проблема была в том, что в ходе «предполётной подготовки», то есть до запуска, собрать реальные звонки не было возможности.

Зато очень верным решением стал выбор синтетического голоса для самого бота. Дело в том, что на рынке принято использовать паттерны, предзаписанные голоса. Считается, что это даёт большую вовлеченность, иллюзию реального общения.

Но нас такая стратегия бы замедлила, ведь чтобы обучить бота новому ответу, понадобилось бы снова обратиться к актеру озвучки, а если он вдруг охрип, заболел, скажем, ангиной — оставалось бы только ждать, пока голос придет в норму. Ведь иначе паттерн сломается.

Мы же сделали ставку на синтез голоса, который максимально размечен, чтобы имитировать вопросы, восклицания и другие эмоции. Это позволяет в разы сократить время на обучение — если бот сталкивается с вопросом, ответа на который не знает, он сигнализирует нам, и мы за 10–15 минут учим его обрабатывать новый запрос.

Если тщательно подойти к разметке, то у человека на другом конце провода можно и при такой тактике создать иллюзию общения.

С запуском пилота работа не закончилась. По сути мы вручную обрабатывали каждый звонок, чтобы быстро обучать бота новому и лучше понимать потребности людей. В этом очень помогли консультации сотрудников «Почты России», которые оперативно объясняли, как отвечать на вопросы.

Первую неделю бот предлагал только запись, но потом доработали решение и добавили новый сценарий — платную услугу, доставку посылки на дом за 100 рублей. Дополнительное разветвление сценария, ну и прибыль, конечно.

Полностью отладили и основную «фишку»: бот запоминал ход разговора и, если его собеседник отклонялся от темы и задавал дополнительный вопрос, например, о графике работы, то сначала озвучивался ответ на него, а затем возвращался к основной теме.

Другим дополнением стала текстовая версия решения — с ботом стало можно переписываться в мессенджерах. Пока мы сделали версию для «ВКонтакте», но ее легко можно будет масштабировать на Telegram, Instagram, Facebook Messenger.

Это полезная надстройка с учетом того, что молодые люди избегают телефонных разговоров, а вот голосовыми сообщениями не брезгуют, поэтому в чате можно отправлять и такие сообщения — бот их распознает и ответит.

О нашем пилоте люди не были осведомлены в достаточной мере, просто не знали о существовании такой опции, где-то даже опасались, но между тем мы добились того, что примерно 30% обзвоненных записались на получение посылки в отделении и еще 10% заказали доставку почтальоном.

За неполный декабрь, что шло тестирование (пилот отрабатывали в нескольких отделениях), бот обзвонил тысячи человек. И он может, даже в текущем виде, совершать и обрабатывать 10 тысяч звонков одновременно.

А теперь представьте, какой штат нужно держать, чтобы в аналогичном режиме коммуницировать с получателями по всей стране, где за месяц выдают миллионы отправлений. Думаю, что экономический эффект очевидный, не говоря уж о том, что это информирование — я и сам не знал, что можно заказать доставку на дом, а теперь люди через бота заказывают эту платную услугу и довольно массово.

Пилот был признан успешным, и сейчас мы работаем над коммерческой версией голосового бота. Это ставит новые задачи: нужно отладить взаимодействие с системой электронной очереди, ведь не должно быть так, что те, кто пришел «своими ногами» без предзаписи, ждут часами, а те, кому дозвонились, проходят без очереди.

Кроме того, отделения отличаются по количеству окон, по режиму работы и загрузки, по штатному расписанию. Потребуется время, чтобы приспособить наше решение, сделать его корректным для всех режимов эксплуатации.