«Олег», «Алиса», «Ева», «Салют». Почему эти четверо не определяются как автоответчики?

Вы замечали, что прогресс умеет упрощать и усложнять жизнь одновременно? Возьмём хоть виртуальных помощников: «Олега», «Алису» или «Еву». Пока клиентам они обеспечивают «тишину в эфире» и защиту от мошенников — бизнесу мешают продавать.

Разбираемся, почему сервисы автодозвона не распознают виртуальных помощников, и что с этим делать.

Заодно кратко расскажем о видах виртуальных помощников, их функциях и отличиях от автоответчиков: это поможет лучше разобраться в проблеме. Если вы уже в курсе — просто пролистайте до блока о причинах.

Виртуальные помощники, они же виртуальные секретари, виртуальные ассистенты и умные автоответчики, — это автоматизированные системы обработки информации, оснащённые технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения.

Здесь и ниже мы подробно остановимся на задачах помощников, связанных с приёмом телефонных звонков.

Но оговоримся, что возможности современных помощников гораздо шире, они умнеют каждые два-три месяца и учатся помогать людям с решением всё большего количества задач.

Добавим также, что виртуальных помощников активно используют не только физлица — ваши потенциальные клиенты, но и бизнес — для общения с покупателями, техподдержки и решения рутинных задач.

Они могут встречаться в разных комбинациях у разных виртуальных ассистентов, поэтому перечислим все возможные:

• прием и перенаправление входящих звонков, если владелец телефона сбросил или пропустил вызов;
• предоставление информации звонящим — в том числе ответов на часто задаваемые вопросы и просьбы;

• запись, текстовая расшифровка звонков и направление текстовой версии владельцу телефона;
• распознавание голоса и намерений, выяснение у звонящего причины звонка;
• внесение встреч в расписание;
• приём заявки на обратный звонок;
• сбор и постоянное пополнение телефонной базы спамерских номеров с целью предупреждения владельца о характере звонка или блокировки звонков с этих номеров.

• Олег

Разработан экосистемой «Тинькофф». Создатели позиционируют его как «защитника», который «спасает клиентов от опасных, нежелательных и назойливых звонков». Отличительная особенность — хорошо шутит.

• Алиса

Разработана экосистемой «Яндекс». Отвечает на звонки вместо владельца телефона, имитирует живой диалог, присылает расшифровку бесед. Умеет определять важные звонки с неизвестных номеров, например, от курьера.

• Ева («Агент Ева») или Макс (если владелец телефона выбрал мужской голос)

Разработаны оператором связи «Мегафон». Имеют минимальный функционал, но пользователи хвалят помощников в отзывах за быстроту расшифровок.

• Салют (включает семейство ассистентов: Джой, Афину и Сбер)

Не просто отвечает на звонки вместо владельца телефона, но выполняет функции секретаря или личного помощника. Например, понимает, что звонит курьер и диктует код домофона; подтверждает запись в салон или поликлинику.

Для начала оговоримся, что некоторые распознают.

Речь о дорогостоящих зарубежных платформах со встроенным искусственным интеллектом, которые пока не распространены на территории России и СНГ.

Что до сервисов автодозвона, ориентированных на быструю обработку больших баз контактов и максимизацию времени операторов в разговорах (таких, как Скорозвон), — Алису, Олега и других виртуальных помощников они пока не распознают.

Перечислим причины.

• Разнообразие и изменчивость помощников

Алиса, Олег, Ева, Салют используют разные технологии и протоколы для взаимодействия с системами автодозвона. Это затрудняет идентификацию их как виртуальных помощников. Кроме того, они постоянно обновляются и расширяют свои функции, что затрудняет создание стандартных методов идентификации.

• Приоритеты в работе сервисов

Сервисы автодозвона ориентированы на максимально быстрый прозвон с минимальным временем на различение робота/автоответчика и человека. При этом для идентификации виртуального помощника времени и вычислительных ресурсов требуется больше.

• Отсутствие встроенного ИИ и технологий распознавания речи

Технически распознавание автоответчика сервисом дозвона проводится до поднятия клиентом трубки — с помощью математического преобразования звука в наборы символов, которые называются «слепками» (подробнее мы писали об этом здесь).

У Скорозвона есть регулярно пополняемая библиотека таких слепков, которые указывают на автоответчик. При этом виртуальные помощники трубку всё-таки «берут» — и настолько хорошо имитируют человеческую речь, что алгоритм принимает их за людей и перенаправляет звонок на операторов.

Если коротко — пока смириться.

Со временем в сервисах автодозвона заработает собственный ИИ — который будет в состоянии распознавать ИИ на той стороне (в том числе задавая простой вопрос «Я говорю с искусственным интеллектом?»).

Согласно опросу 2020 года, аудитория голосовых помощников в России составляла 52 млн. человек, а опрос 2021 года показал, что 80% жителей городов-миллионников общаются с голосовыми помощниками. Но фокус в обоих опросах был на умные колонки, а не телефонных помощников, статистику использования которых (и уровень популярности у людей) компании-создатели пока не раскрывают.

Таким образом, бизнесу, занимающемуся продажей товаров и услуг, в том числе по телефону, стоит просто экономить ресурс операторов, отсекая, с помощью предиктивного диалера хотя бы автоответчики и недозвоны: они случаются гораздо чаще, чем «попадание» на виртуального помощника.

Кроме того, научите операторов быстро определять виртуальных ассистентов и действовать по специальной, заранее разработанной инструкции. Вариантов два.

• Оператор сразу прекращает разговор и вносит отметки в базу.

• Оператор диктует виртуальному помощнику сообщение для владельца номера — такое, которое способно сразу зацепить. Никаких затянутых предисловий и представлений. Вместо них в первых же фразах боли и выгоды клиента, конкретное предложение и триггеры для стимулирования быстрого решения (например, предложение о скидке или ограниченный срок действия акции).