Бот с человеческим лицом: что готовит нам индустрия чат-ботов

Чат-боты способны заменить и приложения, и продавцов, и даже целые операционные системы. Эти персонифицированные информационные системы общаются так, как будто обладают личностью и создаются такими, чтобы подстраиваться под собеседника прямо в процессе общения.

На рынке решений для создания чат-ботов стало очень тесно. Это с одной стороны отличная новость для компаний, которые хотят их использовать, с другой — не все чат-боты одинаково полезны. Мы — учёные из Лаборатории бизнес-решений на основе ИИ МФТИ, детально изучили, какие инструменты кому подойдут, и делимся результатами анализа с вами.

По оценкам ResearchAndMarket, мировой рынок чат-ботов и виртуальных ассистентов в 2019 году составляет около $2 млрд и растет на 30% в год. Аналитики прогнозируют, что уже в следующем году 80% компаний будут использовать чат-ботов. В 2022 году в банках взаимодействие с клиентами будет на 90% автоматизировано за счёт использования чат-ботов. В России, по разным оценкам, эта индустрия вырастет в три раза и продолжит эту динамику в следующие четыре-пять лет.

Мы в лаборатории бизнес-решений на основе искусственного интеллекта при МФТИ провели исследование пятидесяти наиболее популярных в России и в мире чат-бот-платформ.

Чтобы оценить степень проникновения каждого продукта на рынок, мы анализировали такие признаки, как количество публикаций с упоминанием платформы, число публичных кейсов по ее использованию, частоту упоминаний в профессиональном сообществе. Параллельно мы также собрали мнения экспертов рынка, в том числе ученых из ряда лабораторий МФТИ, специализирующиеся на технологиях NLP.

Все 50 платформ оценивались группой наших и внешних экспертов по 7 показателям, каждому из которых был присвоен вес по значимости для пользователей, разрабатывающих продукты с использованием чат-бот платформы. Особое внимание эксперты уделили возможностям искусственного интеллекта, прежде всего, обработке естественного языка, примерам использования каждой платформы, и отраслям, в которых платформа может найти применение.

Что у нас получилось

В результате ранжирования платформ по их функциональным возможностям, (что отражено в сравнительной таблице) мы составили рейтинг чат-ботов, в котором первое место заняла IBM Watson (Natural Language Understanding). Второе и третье были отданы Google Dialogflow и Facebook Messenger Platform. Microsoft LUIS заняла четвертое, а Amazon Lex – пятое. В Топ-50 вошли также три платформы российской разработки, использующие нейронные сети, – это DeepPavlov, Electra.AI и Just.AI. Они вполне могут составить конкуренцию решениям от крупных международных корпораций.

По итогам исследования мы разделили платформы на два типа: решения, которые не требуют знаний программирования и содержат визуальный конструктор потоков, и инструменты для разработчиков без «визуала». Первых оказалось в 2,3 раза больше (35 платформ против 15), чем вторых, что неудивительно: чат-боты набирают все большую популярность, их осваивают даже небольшие компании, в штате которых нет разработчиков для создания собственных решений, как и бюджета на аутсорсинг разработки.

Интересный факт, что за последние 2-3 года появилось множество локальных продуктов для разработки чат-ботов с языковой спецификой: Recast.AI во Франции, Xenioo в Италии, DeepPavlov.ai, Just AI и Electra.AI в России, AgentBot в Аргентине, Botsify в Пакистане, Engati и Morph.ai в Индии и другие. По функциональному наполнению и качеству они вполне могут конкурировать с крупными международными вендорами, превосходя их с точки зрения более глубокой проработки языковых и культурных особенностей.

Наметились также признаки вступления рынка в начальный этап созревания. Крупные компании стали приобретать стартапы (Api.ai был поглощен компанией Google, Semantic Machines — Microsoft, Motion.ai куплен Hubspot, KITT.AI — Baidu, ChattyPeople — компанией MobileMonkey), а в сети наметился рост тематических сообществ где можно найти ответы на возникающие вопросы у пользователей платформы или экспертов.

И напоследок

Проведя срез по рынку, мы выделили три основных тренда, которые окажут наиболее существенное влияние на развитие индустрии в ближайшем будущем:

• Создание более персонализированных и эмоциональных чат-ботов может стать одной из тенденций будущего года. Например, платформа Imperson позволяет создать чат-бота с уникальной внешностью, разговаривающего желаемым голосом. По сути, такой виртуальный персонаж становится лицом бренда, отражающим его ценности.

• Растет доля комбинированных решений, в которых робот не заменяет полностью работу человека, а дополняет ее на повторяющихся рутинных действиях. Наиболее перспективными в ближайшие пару лет выглядят ассистенты человеческих операторов, интегрированные с системами RPA (Robotic Process Automation).
  

• Развиваются инструменты быстрого майнинга знаний и построения онтологий на неструктурированных данных. Иными словами, это системы, в которые можно загрузить набор разнообразных текстов, и они самостоятельно выделят из них семантические связи и построят языковые модели, характерные именно для данной предметной области. Например, с помощью подобных инструментов можно будет быстро научить чат-бота для ритейла различать продовольственные и непродовольственные товары.