База знаний не плоха и может решать свою задачу, но у чат-ботов для внутреннего использования есть ряд преимуществ:
1. Чат-бот может включать в себя более широкий функционал, а не только базу знаний: обращение в HelpDesk, получение справок и так далее, где база знаний является одной из функций, но не единственной.
2. При наличии большой базы знаний усложняется навигация и поиск по ней необходимой информации. В чат-боте можно реализовать удобный поиск по всей базе знаний, некоторые базы знаний также обладают таким функционалом, но не все.
3. Чаще всего внутренняя база знаний доступна с компьютера, но недоступна с мобильных устройств в отличие от чат-бота, который может работать на любых устройствах
То есть если говорить про реализацию исключительно функционала базы знаний - это не всегда оптимально, а вот если задача в комплексной автоматизации обработки обращений и вопросов сотрудников, то чат-бот - удобный инструмент.
Зависит от задачи и количества тем, на которые бот должен отвечать. Если количество тем не очень большое, то может быть достаточно предзаписи, если необходимо использовать в разговоре переменные (обращение по имени, адрес доставки, баланс на счете и т.п.), то без синтеза здесь тяжело будет обойтись. Сейчас чаще используется гибридный способ, когда в предзаписанные фразы вставляются переменные, таким образом, чтобы ответ бота звучал более естественно.
Мы делали разговор максимально коротким и ёмким, чтобы и фармацевта сильно не отвлекать, и конверсию в успешный разговор не портить. Плюс к этому - если фармацевт говорил, что занят и сейчас не может говорить, мы перезванивали в другое время, когда фармацевт мог уделить нам 30-40 секунд времени.
Скорее не ради SKU, а ради одного бренда, наша задача была - понять рекомендацию фармацевтов в категории, в которой представлен бренд. Для того, чтобы упростить коммуникацию с фармацевтами, мы просто использовали одну из форм препарата.
По ссылке есть пояснения, в том числе о том, с какими именно голосовыми помощниками взаимодействуют респонденты. Общением по умолчанию считается любая итерация. "Самой большой популярностью у респондентов пользуются голосовые ассистенты гаджетов (Siri, Алиса, Маруся и другие) — с ними взаимодействуют 79,8% опрошенных. На втором месте по популярности — роботы колл-центров, которые отвечают на горячей линии поддержки. С такими помощниками на регулярной основе общается 34,3% россиян.
Третье место занимают голосовые ассистенты, которые продают услуги (новый тариф мобильного оператора, акции в салоне, страховой полис и так далее) — их часто слышат 27,3% респондентов. Ещё четверть (25,2%) контактируют с цифровыми секретарями — роботами, которые управляют звонками на мобильном телефоне. Реже всего россияне общаются с помощниками, проводящими опрос и мониторинг качества 17,5%".
Мураз, добрый день! Ответили в личные сообщения.
Из-за ограничений на упоминание табачных изделий и NDA, мы не можем дать детальные скриншоты.
Поставили такой, чтобы показать, что «под капотом» все очень непросто было даже при минимальном функционале :)
Да, подходит, размер команды или характер проекта значения не имеют :) Главное – накопленные данные, на которых можно построить прогноз.
Спасибо за отзыв :)
Очень рады, что статья оказалась полезной! И да, чат-боты в Telegram - one love :)
Добрый день! Смотря что подразумевается под standalone. Если говорить о платформах (конструкторах) чат-ботов, то у многих есть интеграции с сайтами, поэтому можно расширить бота не только в рамках, например, мессенджера и соц.сети, но и сайта. При этом все данные будут обрабатываться самой платформой и храниться в облаке. Альтернатива этому - кастомный чат-бот, который также можно интегрировать с сайтом, но запустить его в контуре компании, чтобы все данные хранились на собственных серверах.
Здесь основной вопрос - какая стоит бизнес-задача, и какой функционал необходим в боте (ответы на частые запросы, линейная логика с навигацией, NLP-модуль для распознавания сложных запросов, возможность связаться с оператором и т.д.). На основе всех вводных уже можно подбирать либо платформу, которая закроет все потребности, либо делать кастомный бот с необходимым функционалом.
Александр, добрый день! С момента старта проекта потребовалось чуть больше 2 месяцев на разработку модели и ее обучение. Безусловно, мы используем лучшие практики и фреймворки с рынка, но поскольку все подлежит адаптации под конкретную задачу и правильному "миксу" технологий и подходов к решению задачи, по сути на выходе получается авторский "микс" от нашей команды разработчиков :)
Анатолий, спасибо большое за такой развернутый комментарий! Согласны с вами, очевидно, нужно будет сделать больший упор на образовательный контент (в том числе сравнение технологий/продуктов), который будет вводить в тему ИИ.
Сформулируем по-другому - для решения исключительно задачи создания внутренней базы знаний чат-бот может не использоваться, вы правы, что для этого есть готовые решения.
Для HR мы разрабатываем решения, которые становятся единым окном для коммуникации с сотрудниками, а не заменяют базу знаний. В данном кейсе задача была помочь с адаптацией новых сотрудников, последовательно рассказывая о компании, с чем чат-бот успешно справляется.
Что касается точности распознавания - вопрос неоднозначный, потому что зависит от задачи и объема тем, по которым задают вопросы пользователи. Когда создается решение на все случаи жизни - точность распознавание ниже, когда под набор целевых запросов - точность может быть и выше, чем у Олега.