Не чат-бот: Как YandexGPT способна изменить подход к работе поддержки

Эльвира Морозова, руководитель направления оптимизации бизнес-процессов на базе YandexGPT, рассказывает, как большие языковые модели становятся экзоскелетом для операторов поддержки.

С развитием алгоритмов машинного обучения чат-боты стали распространены повсеместно. Компании внедряют их для мгновенного ответа на запросы пользователей, «удержания контакта» и помощи в типовых обращениях.

Чаще всего чат-боты выполняют роль нулевой линии поддержки и помогают менеджерам и другим специалистам на первой. Например, помогают ориентироваться в открытой базе знаний с руководствами для пользователя и классифицируют обращения.

Для бизнесов чат-боты и другие вспомогательные инструменты критически необходимы. Чем больше у организации клиентов, тем больше запросов должны обрабатывать специалисты службы поддержки. И, с одной стороны, компании придётся тратить намного больше ресурсов на найм и обучение новых сотрудников, а с другой, время ожидания ответа всё равно будет расти.

Чат-боты значительно упрощают клиентский путь: они собирают первый контекст, помогают подключить нужного специалиста и таким образом ускоряют получение ответа. Боты работают по заготовленному сценарию: они анализируют вопрос и подбирают из внутренней базы наиболее подходящий ответ. В некоторых случаях они могут полностью разгрузить специалиста от простых задач — например, самостоятельно сообщить о времени доставки или статусе заказа.

При этом в работе чат-ботов есть два нюанса: качество их ответов напрямую зависит от «заготовок», а ещё они не могут справляться с более сложными запросами.

Сохранить баланс между качеством ответов и экономией человеческого времени удалось благодаря большим языковым моделям. В мае Яндекс запустил новый сервис для генерации умных подсказок для операторов контакт-центров — Yandex Neurosupport на основе YandexGPT.

Любой пользователь, обращаясь в поддержку, ожидает, что в его проблему вникнут и помогут быстро её решить. За это на самом деле чаще всего и критикуют чат-ботов: за неспособность оценить весь контекст, возможные ошибки и поверхностные ответы.

Человек хорошо умеет разбираться в нетипичных кейсах — он понимает вопрос в любой формулировке, точно знает, где в базе данных знаний лежит ответ, и может различать нюансы и тонкости. При этом специалисту приходится тратить много времени на то, чтобы найти информацию и свериться с гайдами. Именно здесь и могут помочь большие языковые модели.

Yandex Neurosupport не заменяет специалистов — клиенты всё также ведут диалог с реальным человеком. Но сервис ускоряет работу и экономит около 15% времени операторов. А это значит, что больше людей могут быстрее получить качественный ответ на свой запрос.

Яндекс уже внедрил технологию для улучшения работы поддержки в свои сервисы. Благодаря этому Яндекс Еда и Яндекс Маркет ускорили решение вопросов клиентов на 10–15%.

Yandex Neurosupport собирает всю информацию о диалоге и контексте и формулирует свой вариант ответа всего за несколько секунд. Оператор сам оценивает ответ модели и решает, использовать ли подсказку. Он может взять уже готовый ответ или поправить его. Уже сейчас в каждом втором диалоге специалисты используют подсказки от Yandex Neurosupport сразу или с минимальными правками.

Операторам в работе помогает специальная модель. Для задач службы поддержки мы дополнительно обучили YandexGPT на частотных сценариях работы операторов в более чем 50 сервисах компании, а также на их документации и правилах.

Yandex Neurosupport — это способ облегчить работу сотрудников и дать им инструмент, позволяющий переключиться на более сложные задачи, которые нельзя автоматизировать.

Сервис доступен и для внешних бизнесов. Его можно интегрировать в работу службы поддержки на платформе Yandex Cloud по API, а также развернуть на собственной инфраструктуре заказчика.