{"id":4111,"title":"\u041a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0441: 1 \u043c\u043b\u043d \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439","url":"\/redirect?component=advertising&id=4111&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/257455-konkurs-dlya-razrabotchikov-s-prizovym-fondom-v-1-mln-rubley&hash=09fdce1da8605e1f5eb2b2aacbabb68d2796e6e436b92ac6cf8255b39ccae26a","isPaidAndBannersEnabled":false}
Сервисы
Kirill Bychkov

Привет, Оксана Соколова: как мы создавали цифрового советника для страховой компании

Цифровой советник, сотрудник, секретарь и ассистент — голосовой бот Оксана Соколова выполняет сразу несколько задач и уже помогает компании экономить ресурсы. Игорь Калинин, основатель компании TWIN, рассказывает, как создавался умный помощник для СК УРАЛСИБ Страхование, и какие открытия компания сделала в процессе разработки.

depositphotos.com

Цифровые офисы, виртуальные сотрудники

Голосовые помощники для бизнеса — один из главных трендов 2020-го. Многие компании все еще работают удаленно — это касается и колл-центров, нагрузка на которые возросла из-за пандемии. Например, авиакомпании и сети отелей стали обрабатывать в два раза больше звонков после закрытия границ. Аналитики Accenture отмечают, что чат-боты и голосовые ассистенты сейчас как раз на пике спроса, а многие компании уже разрабатывают виртуальные колл-центры и цифровые офисы — это и более эффективно, и более экономно.

В TWIN мы помогаем бизнесу автоматизировать коммуникации с клиентами: создаем голосовых и текстовых ботов, пишем сценарии диалогов, настраиваем аналитику звонков и интегрируем все это в омниканальную систему. Если представить, что цифровой офис — это конструкция из LEGO, то наш продукт — один из блоков в его фундаменте. Как раз за этим к нам обратилась команда СК УРАЛСИБ Страхование. Компания поинтересовалась, какие голосовые решения мы можем предложить с учетом специфики их деятельности. Мы определили три сценария взаимодействия с голосовым ботом:

  • Первый сценарий — это оценка работы оператора колл-центра. Например, клиент общается с сотрудником компании, хочет оформить страховку, но по какой-то причине отказывается. Тогда ему перезванивает бот и узнает, что не понравилось пользователю. Потом данные анализируют, а сервис улучшают. Также по закону при оформлении страхования жизни компания-поставщик услуг обязана перезвонить клиенту и уточнить, правильно ли он понял условия соглашения и устроило ли его консультация. Голосовой бот позволяет выполнить требование регулятора.
  • Второй сценарий — напоминание об ипотечном страховании. Клиент совершает страховые взносы с определенной периодичностью, но может забыть о платеже. Накануне окончания платежного периода бот связывается с клиентом и напоминает сумму платежа, дату, до которой необходимо произвести оплату, а заодно проверяет актуальность контактных данных.
  • Третий кейс — это обработка звонков на горячей линии. Например, клиент звонит в компанию, чтобы уточнить условия договора. Бот старается ответить на вопрос клиента, либо переключает его на оператора, который специализируется на проблеме.

Разработка подобных ботов — это стандартная задача для TWIN, но СК УРАЛСИБ Страхование стала первой страховой компанией, с которой нам предстояло работать.

У финансовых компаний особый формат коммуникации с клиентами: оператору важно быть подчеркнуто корректным и взвешивать каждое слово, нужно проявлять заботу о клиенте, но в некоторых случаях требуется строгость и лаконичность.

При этом не забываем, что в России голосовые помощники пока не так распространены, и люди с подозрением относятся к новым технологиям. Пользователи предпочитают эмоциональных, но тактичных собеседников. Только тогда они захотят продолжить диалог и выслушать предложение от банка или компании.

Ну, здравствуй, Оксана Соколова

Технологии: Обычно при создании ботов-ассистентов мы используем графовую модель машинного обучения — это один из наиболее популярных сегодня методов разработки ИИ. Графы – это единицы представления данных. С их помощью легко трансформировать референсные диалоги в материал для обучения нейросети. Используя машинное обучение и большие данные, мы создаем виртуального помощника с функцией распознавания и синтеза речи. В основе такой архитектуры лежат методы понимания естественного языка (NLU, или Natural Language Understanding).

Подобную методологию мы применяли и в кейсе с СК УРАЛСИБ Страхование. Благодаря этому виртуальный советник научился выполнять функции рядового сотрудника. Он стал частью цифрового офиса и получил доступ к омниканальной системе коммуникаций. Это позволило ему не только общаться с клиентом, отправлять сообщения в процессе диалога, но также сохранять и выгружать полученную информацию для отчетности.

Следующий эволюционный этап: создание единого центра управления коммуникациями. Этот централизованный хаб позволит компании мониторить все каналы связи компании в режиме «одного окна». На российском рынке такие системы пока редкость, но мы планируем внедрять их в ближайшие годы.

Голос и тембр: Обсудив задачу с клиентом, мы сразу определили, что у цифрового советника будет женский голос – люди лучше воспринимают такую речь и в целом более охотно идут на контакт с собеседницей.

Определить идеальный тембр и интонацию, а также прописать образцовый сценарий нам помогли референсные звонки — успешные кейсы действующих операторов колл-центра. Мы протестировали 3-5 голосов на отдельном диалоге и выбрали тот вариант, который обладал максимальной конверсией. После этого создали базу предзаписанных сниппетов — фраз и словосочетаний, которые звучат максимально живо и эмоционально, и вызывают у клиента доверие к советнику. Часто пользователям кажется, что они общаются с реальным человеком.

Для озвучивания переменных — ФИО, суммы платежа, даты и номера договора — мы использовали синтез речи. В этом случае советник автоматически зачитывает данные из базы компании, а его речь генерируется автоматически. При этом в процессе синтеза используется тот же референсный голос, который применялся при создании сниппетов, — заметить расхождение между записанной и сгенерированной речью практически невозможно.

Сценарии диалогов: В TWIN мы крайне редко используем линейные сценарии — только если этого требует заказчик. Обычно мы стараемся закладывать вариативность. Для СК УРАЛСИБ Страхование наша команда разработала набор скриптов: для этого мы изучили референсные диалоги и определили несколько возможных направлений беседы. Такой прием делает общение более живым и непринужденным.

Имя и бренд: Голосовому помощнику необходимо имя, чтобы клиент ассоциировал собеседника с реальным сотрудником, а не с абстрактной цифровой «сущностью». Как показывает наш опыт, в финансовом секторе лучше использовать одновременно имя и фамилию — это внушает больше доверия.

Разработчики назвали советника «Оксаной Соколовой» — в тот период в прокат как раз вышла комедия «Ну, здравствуй, Оксана Соколова!». Эта отсылка добавила оригинальности имени, сделала его более запоминающимся и в целом вызывала положительные ассоциации. Поскольку компания хотела зарегистрировать бренд, взять имя из фильма она не смогла — оно уже было занято. В какой-то момент советника переименовали в Оксану Соловьеву. К этому моменту компания определилась с главным юзеркейсом — помощница будет выполнять роль цифрового советника и станет для клиентов навигатором в мире страхования. Исходя из этого, бота нужно было сделать более дружелюбным и открытым — и новая фамилия помогла смягчить образ. Сейчас команда УРАЛСИБа работает над визуальным образом Оксаны — а мы с интересом следим за разработкой.

Внимание к деталям: На пользовательский опыт влияет не только «личность» голосового помощника и сценарий, по которому он работает. Важную роль играют, на первый взгляд, незначительные детали. Например, правильное ударение, когда советник озвучивает ФИО пользователя. В TWIN мы создали отдельную команду, которая проверяет правильность ударений в базах данных и помогает боту безошибочно произносить имена.

Другая сложность, которая возникла в процессе работы над цифровым советником, — это согласование адреса электронной почты. Даже при общении с реальным оператором это сложный и неудобный процесс. Человеку приходится объяснять «i как палочка с точкой» и «s как змейка». Многим трудно разобраться в различиях между кириллицей и латиницей — например, английская «e» пишется как русская «е», а произносится как «и».

Из-за этих нюансов советник не всегда мог корректно распознать буквы и записать e-mail. А когда бот сам диктовал электронной адрес клиента, чтобы тот проверил его на соответствие, человек путался и терял терпение. Для решения этой проблемы мы разработали две тактики:

  • Если роботу нужно согласовать e-mail, то мы разбиваем его на буквенные сегменты и обучаем помощника произносить их с паузами.
  • Если клиент должен сам озвучить электронный адрес, мы присылаем ему SMS, где указан e-mail страховой компании — туда можно направлять письма для подтверждения электронной почты.

Да, это небольшой нюанс и проблема не столько технологическая, сколько коммуникационная. Но если не уделять внимание таким деталям, создать реалистичного и автономного помощника не удастся.

Фрагмент аудиозаписи разговора цифрового советника Оксаны Соловьевой можно послушать по ссылке.

«Человек+Технология=Результат»

Каждую разработку мы оцениваем не только с точки зрения эффективности, но и с точки зрения инсайтов, которые мы извлекли в процессе работы над продуктом. В результате сотрудничества с СК УРАЛСИБ Страхование мы:

  • Сократили расходы компании на один звонок на 30%, а время, затраченное на обзвон клиентов, уменьшили в 2-3 раза. Как отмечают в СК УРАЛСИБ Страхование, бот помог высвободить ресурсы колл-центра на консультирование по более сложным вопросам, что помогло дополнительно оптимизировать расходы.
  • Реализовали формулу «Человек+Технология=Результат», при которой люди и алгоритмы работают в тандеме, решая общие задачи. Цифровой советник не заменила команду операторов полностью, но научился эффективно выполнять часть задач и сняла часть нагрузки с команды операторов.
  • Предоставили клиенту один из основных компонентов цифрового офиса. Нам удалось создать эффективное технологическое решение, которое упрощает бизнес-процессы в компании. В TWIN мы уверены, что сами по себе боты не так ценны — важно сделать их эффективным винтиком системы, который будет приносить измеряемую пользу компании.
  • Разработали сервис, который вписывается в омниканальную модель. Боты TWIN — это не только голосовые, но и текстовые помощники, которые умеют автоматически извлекать данные, работать с базами и отчетами. Сегодня нельзя просто «прикрутить» бота — нужно предоставить полноценную экосистему услуг, которая покроет все коммуникационные задачи и избавит компанию от лишних затрат и головной боли. И в кейсе с СК УРАЛСИБ Страхование нам удалось это сделать.

Оксану Соколову оценил не только заказчик. В конце августа вместе с СК УРАЛСИБ Страхование мы получили награду Finaward за третье место в номинации «Технологическое внедрение/решение в страховой компании». Это было неожиданно и приятно.

{ "author_name": "Kirill Bychkov", "author_type": "self", "tags": ["\u0441\u0442\u0440\u0430\u0445\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435","\u0440\u043e\u0431\u043e\u0442","\u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a"], "comments": 3, "likes": 12, "favorites": 16, "is_advertisement": false, "subsite_label": "services", "id": 162296, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Wed, 30 Sep 2020 11:00:19 +0300", "is_special": false }
0
3 комментария
Популярные
По порядку
2

Хочу такую Оксану)

Ответить
0

Мария, приветствую! В какой сфере вам бы хотелось использовать Оксану? ))

Ответить
0

Комментарий удален по просьбе пользователя

Ответить
Читать все 3 комментария
Сервис для быстрой проверки QR-кодов вакцинации

C 28 июня кафе и рестораны Москвы и Московской области будут обязаны проверять QR-коды посетителей на предмет вакцинации. Мы решили немного помочь рестораторам и сделали сайт checkQR.ru, который ускорит и упростит процесс проверки вакцины.

Основатели южноафриканской криптобиржи Africrypt пропали вместе с биткоинами пользователей на $3,6 млрд Статьи редакции

В апреле они объявили о «взломе» платформы и попросили пользователей не обращаться к юристам.

Московские рестораторы попросили власти перенести введение «бесковидного режима» для ресторанов с 28 июня на 1 августа Статьи редакции

И предложили пускать посетителей на летние веранды без QR-кодов.

У Timepad появился раздел «сервисы»: кому и зачем это нужно

Timepad обновляется. Вслед за сменой бизнес-модели и введением подписного формата работы с организаторами мы улучшаем внутренний функционал платформы. Цель последнего изменения — легкость работы по созданию событий на Timepad. Мы постоянно кастомизируем и улучшаем наши сервисы и продукты для того, чтобы организаторы получали новые опыты и…

HR-сервис Т1 TalentForce повышает эффективность массового найма

Наша компания запустила сайт HR-платформы Т1 TalentForcе, которая повышает эффективность рекрутмента за счет автоматизации найма.

Alser - майним крипту на вашей технике, с любовью

В филиале магазина по продаже техники занимаются майнингом криптовалюты на продаваемых ноутбуках.

В магазине техники Alser на продаваемых, новых ноутбуках майнят криптовалюту
Lego представила прототип детали из переработанных пластиковых бутылок Статьи редакции

Компания хочет перейти на экологически чистые материалы.

Lego
«Запоминают тех, кто сделал продукт массовым, а не выпустил его первым»: главное из интервью основателя Ecwid Статьи редакции

Руслан Фазлыев рассказал проекту «Русские норм!», почему для успеха не нужно быть первооткрывателем, привлекать большие инвестиции и уезжать за границу.

Основатель Ecwid Руслан Фазлыев
Как прокачать команду, компанию и экологию: акселератор, который понравился бы Кофи Аннану

Рассказываем о простом и классном проекте, благодаря которому METRO развивает сотрудников и генерирует инициативы по устойчивому развитию.

Учимся подглядывать в портфель Баффета и не только

Наверняка каждый инвестор интересовался, куда инвестируют крупные фонды или известные профессионалы: Билл Гейтс, Уоррен Баффет, Джордж Сорос или Рэй Далио. Узнать все это можно и достаточно просто.

Что внутри у Алены: разбираем чат-бота по косточкам
Комментарии
null