Попросили Афину позвать человека, и она позвала главу ботов поддержки из «Сбера»

Как устроен робот, отвечающий по номеру 900.

Материал подготовлен при поддержке компании «Сбер»

Если вы хотя бы раз пробовали звонить на номер 900, то знакомы с Афиной. Это голосовой помощник «Сбера», который отвечает вместо оператора. Если прямо сейчас вам захотелось бросить этот текст — не торопитесь: мы позвали человека. Эксперт рассказал, что Афина умеет, почему иногда она ошибается и чему научится в ближайшем будущем.

Вот, кстати, сам эксперт.

Афина — это искусственный интеллект, который умеет распознавать, понимать и синтезировать речь, используя нейросетевые модели. Чтобы ещё больше помогать клиентам, в будущем добавим в неё генеративную нейросеть — сможет сама формулировать ответы на некоторые вопросы, подстраиваться под стиль речи клиента и вести полноценную беседу.

Наши роботы адаптируются под разные каналы и клиентские пути. Афина ведёт себя по-разному в приложении и на горячей линии, потому что номер 900 заточен на срочную помощь. При звонке клиент не ожидает, что помощник будет с ним болтать, — в первую очередь Афина должна как можно скорее решить его проблему. А если задача нетривиальная и её не решить с помощью искусственного интеллекта, то нужно оперативно передать клиента в заботливые руки оператора.

У каждого канала свои особенности, преимущества и ограничения, и при проектировании навыков мы в первую очередь думаем о том, как и где клиенту будет удобнее и быстрее решить свою задачу.

Да. В телефонном разговоре всегда есть ограничение — человек воспринимает информацию только на слух. Например, он хочет узнать, какие банкоматы Сбера находятся в шаговой доступности. Согласитесь, озвучивать весь список было бы нецелесообразно: человек ведь всё равно не запомнит адреса. Вместо этого Афина просто отправит уведомление с тремя ближайшими адресами и скинет ссылку на нужный раздел в приложении.

В конце разговора Афина просит клиента поставить оценку и прокомментировать её работу. Эта обратная связь направляется разработчикам, которые продумывают сценарии. Они, в свою очередь, смотрят, чего не хватило, что оказалось непонятным и что пошло не так. Кроме этого, мы постоянно анализируем, корректно ли Афина распознаёт речь, на тот ли вопрос отвечает, учим её понимать детали запроса клиента и отвечать более точно.

Кроме оценок мы анализируем и сами диалоги: каждый разработчик сценариев регулярно слушает записи и меняет настройки, если находит какие-то ошибки.

Ещё часто отзывы становятся основой для улучшения сценариев. Например, клиент может сказать, что робот неправильно ставит ударение в его имени или фамилии, — и мы это исправим.

Ещё пример: если клиенту звонили мошенники, он в первую очередь переживает, не сняли ли у него деньги, и звонит на 900, чтобы робот назвал ему баланс. При анализе диалогов мы поняли, что в этот момент клиента ещё может волновать, не взяли ли на его имя кредит. Поэтому решили не дожидаться таких вопросов и сразу снимать его беспокойство — бот говорит: «Мошенники могли сказать, что на ваше имя оформлен кредит. Но это не так. Я всё проверила. За последние 2 дня кредитов на вас не оформляли».

За метриками, которые анализируют текущее состояние бота, тоже, разумеется, внимательно следим: у нас десятки дашбордов, на которых отображаются самые разные показатели в режиме реального времени — средняя продолжительность диалога, точность попадания в сценарий, оценки клиентов, переводы на оператора и многое другое.

Вашей вины нет. Афина учится на реальных диалогах с клиентами, поэтому у нас нет такого понятия, как «правильный» вопрос. Говорите естественно — как в обычной жизни. Если бот не понял, что нужно человеку, то попробует уточнить детали. Такие уточнения бывают разными.

Например, если у клиента «вопрос по поводу карты», Афина спросит, что именно он хотел бы узнать или сделать. Ответ поможет ей быстро решить проблему, а если она сложная — определить, на какого специалиста перевести звонок. Если клиента не слышно из-за плохой связи — Афина скажет, что не расслышала, и попросит повторить вопрос.

Мы не скрываем оператора от клиента. Если человек не хочет общаться с Афиной и говорит об этом, робот сначала попросит уточнить вопрос, а потом переведёт звонок на специалиста. Это нужно не для того, чтобы вас позлить, — только после уточнения проблемы Афина поймёт, к какому именно специалисту направить.

В целом, клиенты стали меньше сопротивляться общению с роботом — с 2019 года доля тех, кто сразу просит оператора, снизилась с 35 до 23%. Это стало возможным, в том числе, благодаря тому, что мы начали прогнозировать тематику обращения и прямо в начале разговора предлагать нужный сервис. Например, если клиент недавно подал заявку на ипотеку, то Афина уточнит, хочет ли он узнать решение. Если ипотека одобрена, то Афина сообщит об этом и подскажет, что делать дальше. А если ответа пока нет, расскажет, сколько ждать и где можно отслеживать статус заявки.

Сейчас наша задача — сделать так, чтобы у клиента накапливался опыт успешного взаимодействия с голосовым помощником.

Так как Афина всё ещё конкурирует с оператором, мы хотим, чтобы её помощь не уступала ответу специалиста, а была даже быстрее. В первую очередь будем учить Афину точнее понимать, что от неё хотят, — для этого улучшим качество классификации запросов и сделаем так, чтобы Афина учитывала контекст диалога. Как вариант, попробуем «умное перебивание»: клиент сможет перебить бота, если ответ ему уже понятен или задача поменялась, а бот сможет помогать клиенту сформулировать запрос.

Сюда же относится задача собирать больше данных о прошлом опыте клиента — например, если Афина знает, какие последние действия клиент совершал в приложении, то при звонке это помогает ей пропустить уточняющие вопросы и сразу начать решать проблему клиента. Ещё мы планируем развивать предиктивность и научиться точнее предугадывать, с каким запросом звонит клиент. Сейчас у нас уже настроено более 80 предиктивных сценариев, и их будет намного больше.

Развивая Афину, мы учитываем и тренд на омниканальность и бесшовность опыта — чтобы пользователь мог начать решать свою задачу в одном канале, а продолжить или завершить в другом, если ему так удобнее. Например, уже сейчас клиент может позвонить на номер 900 и узнать, одобрили ли ему кредит, а потом перейти в приложение и подписать документы.

Дальше будем интегрировать в клиентский путь всё больше возможностей экосистемы. Давайте пофантазируем, как это может работать в будущем. Например, в ходе звонка Афина подбирает клиенту карту с нужными параметрами, а потом отправляет пуш, по которому клиент переходит в приложение и с помощью нейросети Kandinsky создаёт уникальный дизайн своей будущей карты. Выбирает курьерскую доставку и на следующий день получает карточку с собственным дизайном. Вот к таким сценариям мы стремимся.

Виртуальная девушка на номере 900 способна помочь не хуже реальной. Вам не придётся ждать своей очереди на линии — Афина всегда свободна и готова решить вопрос. Ей не нужен интернет — пообщаться получится хоть в центре города, хоть на даче без Wi-Fi. И ещё приятная мелочь — голосовой помощник узнает вас по номеру телефона и сразу обратится по имени.

Реклама, ПАО «Сбербанк», https://www.sberbank.ru