«Не деревянный» бот: раскрепощаем скованный искусственный интеллект

Бизнесу невыгодно содержать ИИ-помощника, который не может понять клиента или отвечает ему невпопад. Какой смысл в автоматизации коммуникации, если люди все равно требуют разговора с оператором? Расскажу, как решить проблему.

Демьян Грин, гендиректор и основатель сервиса автоматизации коммуникации с клиентами Лия.

Российское агентство Sidorin Lab провело исследование, которое показало — от чат-ботов не в восторге 68% опрошенных. Независимые опросы в этой сфере, составленные американскими компаниями Salesforce и Gartner, дали такие результаты: 45% пользователей готовы общаться с ИИ, если будут уверены, что он быстро решит их проблему; 42% вообще не хотят связываться с ботами, потому что те дают неправильные ответы.

Люди ждут толковых ответов и скорости. С быстротой реакции на сообщения проблем нет — ИИ откликается в течение 1 секунды. Но это не гарантирует, что проблема клиента решится так же быстро (или решится вообще). Претензии относятся к фразам, которые выдает бот, к его «тупости».

Почему боты тупят? Может, потому, что их не научили адекватно реагировать на обращения?

Эффективнее всего «раздеревянивать» бота с помощью продуманных сценариев и постоянного дообучения. Говорю это с уверенностью, потому что такой подход мы применяем с Лией и видим хорошие результаты.

Для качественной автоматизации важно выявить интенты (тематики запросов, намерения клиентов), чтобы в дальнейшем прописать сценарии для диалогов. Одно намерение может быть описано разными ключевыми словами, то есть люди могут спрашивать об одном и том же по-разному. Например, «Где заказ?», «Когда будет заказ?», «Что с доставкой?» и подобные запросы могут быть распознаны как единое намерение — узнать статус заказа. При необходимости сценарии можно прописать для каждого ключевого слова.

Для сбора полной информации необходим анализ реальных диалогов — разговоров операторов с клиентами. Идеальная цифра — от 10 000 обращений. Можно больше, можно меньше, но от этого будет зависеть точность определения наиболее важных интентов и кастомизированность сценариев (оптимально настроенных под конкретные потребности клиентов). И, собственно, эффективность автоматизации.

Каждая компания сама выбирает нужное количество сценариев, мы рекомендуем в среднем от 15 до 25 в зависимости от объема обращений и датасета, с которым приходит клиент. Чтобы диалог/переписка с ботом походили на общение с человеком, следует тщательно анализировать скрипты, по которым работают операторы, а затем применять их в ответах. Важно настроить их в стиле вашего tone of voice. Тогда пользователь с большой вероятностью не захочет переключаться с ИИ на Homo sapiens.

Каждая служба поддержки сталкивается с огромным количеством типовых вопросов. И чтобы специалисты могли ответить на них быстро, компания нередко формирует собственную базу знаний. Это различные инструкции, справочная информация, «Вопрос-Ответ» и так далее. Если дать ИИ-помощнику доступ к базе знаний, он сможет более гибко реагировать на запросы и отвечать более точно и по-человечески.

Как это работает? LLM-модель анализирует вопрос, после чего не выдает заготовленный ответ, как в случае со сценарием, а обращается к базе знаний (ее можно загрузить в виде файлов pdf, txt, docx, json). И отвечает пользователю в соответствии с контекстом — можно сказать, выбирает самый подходящий и релевантный, генерируя его «на лету».

Обращение к базе знаний происходит в том случае, когда бот не находит информации в прописанном для него сценарии или если так задумано в проекте и указано в соответствующем сценарии. Каждый ответ, взятый из базы знаний, попадет в отдельный отчет, и потом тот, кто работает над улучшением бота, может сделать выводы: нужно ли вносить изменения в проект или нет.

Можно запрограммировать бота сочетать информацию из базы знаний с ответами из сценариев — он будет выбирать самые подходящие реплики в зависимости от логики диалога.

Как настроить бота, чтобы он не путался, когда нужно искать фразу в базе знаний, а в каких случаях действовать по сценарию? Создать отдельный сценарий, используя соответствующие реакции — «LLM-Ответ» или «LLM-Анализ».

Многим компаниям вполне хватает автоматизации службы поддержки на базовом уровне, когда бот обрабатывает типовые запросы, а «нестандарт» переводит на оператора. Но в отдельных сферах экономически целесообразно применять сложные сценарии для обработки специфических запросов, когда нужны данные о клиентах — их заказах, телефонах, адресах проживания и т.п.

Здесь пригодятся разные варианты реакций и потребуется возможность интегрироваться с внешними системами, подключаться к сторонним сервисам. Бот способен справиться с задачами, требующими более сложной логики, персонализации или интеграции, просто нужно будет добавлять в проект более сложные сценарии. Чем кастомизированнее они будут, тем более живым и интересным станет контакт с ИИ — а значит, тем выше будет процент автоматизации и число довольных клиентов.

Но начать можно с малого — автоматизировать ответы на самые актуальные обращения, а в остальных случаях с клиентом будет взаимодействовать оператор. Так получится внедрить автоматизацию быстрее, опираясь на первые результаты, понять, какие сценарии необходимо запустить дополнительно, и поэтапно повышать процент обращений, которые бот охватывает без помощи человека.

Более подробно о процессе внедрения автоматизации коммуникации узнаете в этой статье

Как показывает многолетний опыт нашей компании, когда заказчик самостоятельно собирает сценарии и при этом не учитывает фактические данные, качество распознавания обращений падает, и автоматизация становится малоэффективной, а в отдельных случаях — совершенно напрасным вложением средств.

Я советую помнить, что потребитель голосует деньгами. Если ваша служба поддержки будет работать плохо из-за бестолкового бота, раздраженные клиенты могут предпочесть конкурентов. И мнение о вашей компании они составят соответствующее. Чтобы клиенты получали наилучший сервис, используйте все возможные варианты для «очеловечивания» ботов: и базу знаний, и разноуровневые сценарии. И не пренебрегайте помощью профессионалов, тем более если не уверены в собственных силах.

Если что, команда Лии всегда на связи.

👉 Ближе познакомиться с моей компанией, ее предложениями и возможностями Лии вы сможете на нашем сайте