Будущее Voximplant
3 385

Технологии будущего: колл-центр без людей, зато с Dialogflow

Конспект лекции сооснователя и генерального директора компании Voximplant Алексея Айларова на специальной версии ежегодной конференции о коммуникациях для бизнеса Intercom E-com. В конце статьи есть видео и ссылка на демо.

В закладки

Автоматизация повседневных задач вроде заказа еды — наше недалекое будущее, которое становится все ближе благодаря компаниям Google, Amazon и Baidu, активно инвестирующим в machine learning и искусственный интеллект.

Телефон — основной канал продаж

Несмотря на развитие технологий, телефон все еще остается самым востребованным каналом связи, и в определенных случаях он может генерировать до 80% выручки.

Интернет-магазин и сайт компании можно рассматривать как витрину: если речь идет про сервис или сложный продукт, люди все равно звонят, спрашивают и уточняют интересующие их моменты. Им нужно получать ответы на общие и специфические вопросы, прежде чем они будут готовы расстаться со своими деньгами.

Параллельно есть статистика, подтверждающая, что большинство людей хочет, чтобы их обслужили быстро: 77% покупателей готовы ждать ответа оператора не более 25 секунд. В идеале клиенты хотят, чтобы им ответил живой человек в течение 10-15 секунд и решил их вопрос.

Колл-центр — недешевое удовольствие

Большой штат сотрудников требует от бизнеса ощутимых затрат. Когда приходит время оптимизации расходов, компании начинают экономить прежде всего на обслуживающем персонале: секретари, сотрудники колл-центов, линейные менеджеры.

Этот «достаточно хороший» способ экономии приводит к тому, что клиентам приходится ждать ответа оператора в лучшем случае несколько минут. Для бизнеса подобное ожидание чаще всего заканчивается потерей клиента.

Пришла пора автоматизации

Автоматизация работы колл-центра — тренд, который появился давно. Прежде всего, Сотрудники КЦ занимаются обслуживанием клиентов, когда те хотят что-то купить: нужно ответить на базовые вопросы, помочь оформить заказ, проверить введенную информацию. Плюс существует часть вопросов, связанная с поддержкой: про доставку, про оплату, про то, что что-то пошло не так. Все как и везде, есть два основных блока: продажи и поддержка. И одно без другого не существует.

Шаг первый — интеграция с CRM

В современном мире человек привязан к номеру телефона: мы все пользуемся мессенджерами, социальными сетями, по номеру телефона нас идентифицируют в приложениях, на сайтах и, например, на портале Госуслуг, к телефону также привязываются карты лояльности. Мы перестаем пользоваться городскими номерами — если я звоню с телефона, то с высокой долей вероятности я буду звонить со своего мобильного номера.

Если я что-то заказывал в интернет-магазине, то, скорее всего, я уже есть у вас в CRM, и вы можете посмотреть историю моих заказов и общения со мной. Если я новый клиент, создается и заполняется новая карточка в системе работы с клиентами и заполняется карточка. Эту работу можно назвать первым шагом в процессе автоматизации.

Шаг второй — «умный» IVR

«Умный» IVR умеет общаться с клиентами без участия человека, используя синтез речи или записанные фразы. Если клиент что-то купил или заказал, его заказ появляется в CRM. При входящем звонке поднимается карточка клиента, делается предположение, что, вероятнее всего, у звонящего есть вопрос про доставку этого товара.

Клиента можно спросить «да» или «нет»; если «да», можно проинформировать, что доставка будет послезавтра, в 5 часов вечера. Если это была вся информация, которую хотел уточнить клиент, он положит трубку; если же ему хочется задать вопрос, всегда можно попросить перевести на живого человека, чтобы, например, отменить или скорректировать заказ.

Шаг третий — ML/ИИ/NLP

Тренд, который сейчас набирает обороты, — это возможность «общаться» с клиентом не просто по заданным шаблонам и меню, а разговаривать «свободно», на естественном языке, но в автоматическом режиме. Мы формируем запросы миллионом разных способов, и IVR должен быть к этому готов. «Подготовить» робота можно, используя новые технологии, такие как machine learning, искусственный интеллект и NLP.

Пришла пора роботизации

«Типовых» задач существует множество, каждый бизнес может проанализировать работу своего колл-центра, прослушать диалоги и выделить базу, которую можно автоматизировать, загрузив робота. Естественно, что-то останется на людях: специфика бизнеса, сложные запросы, особые клиенты, которых не понимает распознавание, — всегда есть возможность переключиться на человека, используя его время эффективно.

Благодаря современным технологиям автоматизации любая компания может существенно уменьшить издержки на обучение, зарплату, отпуска и больничные — робот обучается один раз, он не уволится и не уйдет в другую компанию, его всегда можно дообучать. Робот будет работать до тех пор, пока компания платит за его ресурсы: среди них синтез, распознавание, вычислительные ресурсы.

Понимая запросы рынка, ИТ-корпорации объединяют наиболее востребованные технологии в единый стек, который позволяет довести IVR до уровня, когда вы будете с трудом отличать его от живого человека.

Первая часть этого стека — это синтез речи с новыми технологиями типа WaveNet от Google, который звучит как живой человек. Нужно очень постараться, чтобы понять, что с вами говорит робот. Есть и интонации, и паузы, встречаются моменты, связанные с дыханием, — технология «натренирована» на разговорах живых людей.

И это совершенно другой подход: раньше был вокодер, который аналогично тренировали, обучали, записывали фразы, но логика его работы была другой, и он звучал как «железная женщина».

В пример можно привести недавнюю демонстрацию с Google I/O, на которой робот звонил в парикмахерскую, чтобы записаться на стрижку: человек в парикмахерской не понимал, что с ним говорит робот. Грань между «железом» и живым оператором размывается, узнать о том, что вы разговариваете с роботом, можно, только если сценарий пойдет по непредсказуемой ветке, что бывает редко.

Вторая часть — распознавание речи, которое также не первый год переживает активное развитие и подъем, постоянно совершенствуется. Раньше мы могли только мечтать, чтобы понимать какие-то отдельные команды, например, «да», «нет», «хочу», «не хочу», «дайте мне это». Сейчас есть возможность распознавать обычную человеческую речь.

Процент ошибок пока что высок, но со временем он будет понижаться, и в какой-то момент автоматическое распознавание речи будет не сильно отличаться от того уровня, который мы можем слышать как люди, понимать и осознавать. В каких-то случаях распознавание, возможно, даже будет превышать наши ожидания.

И третья часть стека — понимание «живой» человеческой речи, выделение смысла запроса и обучение на примерах. В пример можно привести «Яндекс.Навигатор», который понимает адреса, в произношении которых мы сами не всегда уверены.

Водители из разных стран СНГ возят нас, у каждого водителя есть свой акцент. Иногда они специфично произносят адрес, и мы думаем, что навигатор распознает его неправильно. Но нет, распознавание происходит корректно — это и есть машинное обучение, благодаря которому система уже может понять то, что обычный человек воспринимает с трудом.

Сейчас мы не можем быть уверены на 100% в том, что в разговоре не понадобится живой оператор. Но мы точно уверены в том, что есть «простые» задачи, например, заказ пиццы, где все достаточно стандартизировано — на эту «первую линию» мы как раз можем поставить робота, оставив нестандартные ситуации для операторов.

О Google Dialogflow

Google Dialogflow – это сервис, который возник в результате поглощения компанией Google API.ai, которые делали изначально Speaktoit; когда Google начал заниматься своим ассистентом, компания решила, что эта технология ей близка и интересна. В итоге Google купила API.ai, сделав на её основе Dialogflow. Отмечу, что API.ai — компания с русскими корнями.

Смысл Dialogflow в том, чтобы нести в массы машинное обучение и дать обычным людям возможность тренировать «машину», которая понимает естественную речь, выделяет из нее интенты, может делать так называемый slot filling (это когда мы называем несколько параметров, машина их классифицирует и может запросить недостающую информацию), к которому сводится значительная часть общения. Мы говорим роботу информацию, он получает данные, систематизирует и отвечает на их основе.

Сейчас Dialogflow поддерживает 18 языков, плюс есть возможности по интеграции с внешними сервисами через API, используя которые можно добиться нужного вам результата по автоматизации.

Встроенный machine learning легко обучается на имеющихся примерах: можно выгрузить записи разговоров из колл-центра, проанализировать, загрузить в робота тексты, разметить — через какое-то время, обучившись, робот начнет понимать запросы, которые ему уже показали. Это и есть специальная «магия», в результате которой робот понимает не только прямые запросы, но и аналогичные.

Например, если я загружу запросы «Хочу авиабилеты из Москвы в Питер на послезавтра, в 5 часов вечера» и «Я хочу из Сан-Франциско в Лондон 30 июня, утром» и размечу их, а потом спрошу про другие города и другие даты, робот уже корректно обработает этот запрос и выдаст результаты, поняв о чем идет речь.

Голосовой бот для пиццерии

Самый простой способ продемонстрировать, как может выглядеть интеллектуальный IVR – показать пример из реальной жизни:

Пример голосового бота, созданного с использованием Dialogflow и Voximplant

Мой разговор с роботом длится чуть менее 1,5 минут. Себестоимость обработки сделанного заказа менее 4 рублей при текущем курсе доллара. Цена складывается из времени, которое потребляют перечисленные технологии. Минута разговора с оператором колл-центра при аутсорсе в среднем стоит в районе 9-10 рублей. Выгоду каждый может посчитать сам, опираясь на свой бизнес.

Это реальный бот, на номер которого можно позвонить и пообщаться. Я заранее мог бы бы сказать ему адрес, время и собрать заказ по-другому, но благодаря «заполнению слотов» робот все равно бы «понял» мой заказ, корректно заполнив карточку заказа.

Коллеги из индустрии комментируют, что «нормальный продавец предложил бы напитки и соусы, сделав дополнительную продажу». Все это тоже можно реализовать: это всего лишь дополнительные данные, которые можно добавить к карточке заказа. Не получив данные, в конце разговора робот легко сможет уточнить про напитки, соусы, экспресс-доставку за отдельную плату и количество приборов.

Протестировать бота можно, перейдя по ссылке: введите свой номер телефона в международном формате, нажмите кнопку «Далее», с указанного номера наберите +74999384952 — это позволит смотреть, как бот в режиме реального времени формирует конкретно ваш заказ.

Хозяйке на заметку

Одного Dialogflow недостаточно для создания телефонного бота, нужна специальная связка с телефонией, для которой я использовал Voximplant и его новую функцию Dialogflow Connector, позволяющую подключить любой звонок к Dialogflow-агенту максимально быстро и просто.

В примере использовался синтез от «Яндекса», а не WaveNet, так как в последнем поддерживается только английский язык. В течение года Google обещает подключить к Dialogflow другие языки WaveNet-синтеза — я думаю, что этот же пример на другой технологии в конце года будет звучать по-другому и нам будет действительно сложно отличить робота от человека.

#лекции #будущее

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Voximplant", "author_type": "self", "tags": ["\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438","\u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435"], "comments": 28, "likes": 29, "favorites": 17, "is_advertisement": false, "subsite_label": "future", "id": 39640, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Fri, 08 Jun 2018 14:35:48 +0300" }
{ "id": 39640, "author_id": 177297, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/39640\/get","add":"\/comments\/39640\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/39640"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199118 }

28 комментариев 28 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
3

А сколько это стоит? Примерно

Ответить
1

Итоговая цена складывается из времени, которое потребляют перечисленные в статье технологии. Себестоимость обработки заказа, приведенного в примере, менее 4 рублей при текущем курсе доллара. Для сравнения: минута разговора с оператором колл-центра при аутсорсе в среднем стоит в районе 9-10 рублей.

Ответить
1

Как делаете разметку данных под разные бизнес-кейсы? Как собираетесь развивать продукт, вам ведь потребуется дополнительная работа, чтобы внедрить в робота функционал допродаж, отработки возражений, понимание нетипичных вопросов, небезопасных вопросов (порно, угрозы и тп).

Мы в GraphGrailAi делаем ИИ платформу на блокчейн, которая помогает обучать нейросети, делать ИИ приложения понимающие запросы и затем подключать их в ваши сервисы. В том числе и сырые данные можно у нас превратить в обогащенные, чтобы нейросети обучать

Ответить
0

Мы занимаемся телеком-облаком, которое делает две основные вещи: принимает звонки и звонит. Сотовые телефоны, веб страницы (с нашим SDK), Android и iOS (тоже с нашим SDK), голос, видео, мессаджинг. Ключевое - это JavaScript, которые пишут наши клиенты и который выполняется нашим облаком в реальном времени. Именно он позволяет задавать любую логику и именно в нем реализована интеграция с DialogFlow. Так что нам самим не нужно делать разметку: клиент регистрируется на voximplant.com, пишет JavaScript код для управления звонком, загружает в DialogFlow данные, размечает - и на выходе получает свое уникальное решение. Для развития которого ему совершенно не нужна какая-либо наша помощь. Комбинация JavaScript в нашем облаке и обученного DialogFlow позволяет обработать практически любой кейс.

Ответить
0

Менее 4х рублей всего или за минуту?

Ответить
0

Всего, разговор в примере длится примерно 1 минуту 20 секунд.

Ответить
2

Лайк за Dialogflow, тоже работаю на этом фреймворке, немало проектов на нем сделал

Ответить
2

Постановка, как у гугл?

Ответить
0

Что интересно, нет! Я как раз проходил рядом с нашей зеленой переговоркой, когда из нее выбежал радостный Леша с криками "С первого раза записалось!"

Ответить
0

«Подтасовывать» результаты чаще сложнее, чем просто сделать хорошо :)

Можно позвонить, пообщаться:
http://demos05.voximplant.com/pizza/

Ответить
0

Позвонил, спросил "у вас есть салат цезарь?" -- система не смогла меня понять. Не взлетит имхо.

Ответить
0

Это технодемо, сделать так чтобы бот понял про салат цезарь несложно, но задачи в этом демо такой не стояло. Ваш инпут записался в бота и можно сделать его обработку примерно за 1 минуту, в этом и есть смысл Dialogflow

Ответить
0

сделайте

Ответить
1

Что-то меня тошнит от такого будущего. Такое чувство что разговариваешь с не адекватным человеком. Да голос человеческий, но говорит как робот. Жуть

Ответить
2

Это называется "зловащая долина", забавный психологический феномен. От компьютеров раньше тоже тошнило. Несколько лет развития технологий - и норм будет!

Ответить
1

Себестоимость обработки заказа, приведенного в примере, менее 4 рублей при текущем курсе доллара. Итоговая цена складывается из времени, которое потребляют перечисленные в статье технологии. Для сравнения: минута разговора с оператором колл-центра при аутсорсе в среднем стоит в районе 9-10 рублей.

Ответить
1

Очень круто. Увы, но себестоимость обработки своим колл-центром тоже в районе 4 рублей, смысла внедрять нет.

Ответить
1

Даже если стоимость сопоставима, то смысл внедрять все равно есть. Масштабируемость (сколько надо операторов столько и будет когда необходимо), отсутствие проблем с наймом (один раз бота хорошо обучил и дальше только дообучай), 24/7/365 и много других преимуществ.

Ответить
2

Здесь будут куда более серьезные проблемы с масштабированием и наймом - инженеров, которые способны это внедрить, поддерживать и развивать. Один такой стоит как 10-20 операторов колл-центра.

Плюс резервирование этой технологии в принципе невозможно, у Гугла упало или еще какой роскомнадзор случился - нет колл-центра.

Ответить
1

И вот тут мы переходим к интересному: Voximplant как раз известен тем, что платформа сделана для веб разработчиков. То есть обычный веб разработчик, который делает сайт компании и знает миниуму JavaScript, сможет сделать и всю автоматизацию телефонии! За последние пять лет многократно проверено на людях.

Ответить
1

Тогда и минусы перечислите

Ответить
0

Главный минус - нужен JavaScript разработчик в штате, чтобы написать эти двадцать строк кода. Нет "кампутарщикав" - нет автоматики :)

Ответить
0

Я задал вопрос "какие виды пиц есть" робот не понимает. Так се короче.

Ответить
1

Это просто демо. Теперь понимает, кстати - дообучать Dialogflow легко.

Ответить
0

Тем временем в долине трут, что чатботы не работают, эмоциональной составляющей недостаточно для продаж: https://blog.growthbot.org/chatbots-were-the-next-big-thing-what-happened

https://www.youtube.com/watch?v=ssm53tCiuno

Ответить
0

Чатботы - да. Голосовые боты - нет. Удобство перевешивает "эмоциональную составляющую" :)

Ответить
0

У группы Тинькофф есть услуга облачный колл центр.

Предоставляют свои мощности и компетенции для работы по вашей базе. Холодная теплая, рабочая.
Ставишь цель-готовятся сценарии и вперед.

Говорят про 5₽ минута.

Общение с живым человеком.

Ответить
0

Все верно: за двухминутный разговор, о котором идет речь в примере, в итоге получается порядка 10 рублей. Роботы все равно дешевле.

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

0

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Хакеры смогли обойти двухфакторную
авторизацию с помощью уговоров
Подписаться на push-уведомления