ChatGPT в клиентском сервисе

Чтобы узнать больше о том, как построить службу поддержки, какие использовать метрики или как внедрять ИИ в клиентский сервис присоединяйтесь к нашей Базе Знаний, где уже собрано более 45 статей и исследований, помогающих вывести поддержку на новый уровень.

Head of Whatever, Инга Лабахуа

Что такое ChatGPT?

ChatGPT — это генеративная языковая модель, разработанная OpenAI. Система была обучена генерировать собственный текст на основе проанализированного. Знания ChatGPT актуальны до 2021 года и охватывают широкую область тем от общей истории и географии до науки и технологий.

В каких сферах ChatGPT уже применяется?

  • Генерация текста: автоматическая генерация текстов, таких как новости, рецензии, рассказы и т.д.

По состоянию на середину февраля в магазине Amazon Kindle было свыше 200 электронных книг, в которых ChatGPT указывался как автор или соавтор, включая такие, как «Как писать и создавать контент с помощью ChatGPT», «Сила домашней работы» и сборник стихов «Отголоски жизни».

  • Общение с ИИ: искусственный интеллект может использоваться для создания виртуальных ассистентов, таких как Siri или Alexa.
ChatGPT рассказывает, что такое LTV.
ChatGPT рассказывает, что такое LTV.
  • Машинный перевод: модели могут использоваться для перевода текстов с одного языка на другой.
ChatGPT переводит предыдущий текст про LTV на сербский.
ChatGPT переводит предыдущий текст про LTV на сербский.
  • Классификация текста: модели могут использоваться для классификации текстов, например, для определения основной темы текста.
  • Анализ тональности: модели могут использоваться для анализа тональности текста и определения, является ли он положительным, отрицательным или нейтральным. Автор блога Machine learning совместно с ChatGPT смог написать код для анализа отзывов женской одежды.
На диаграмме, сформированной на основе части этого кода, можно увидеть, как распределяются настроения отзывов для каждого рейтинга. <a href="https://vc.ru/u/1389654-machine-learning/616998-analiz-tonalnosti-teksta-v-google-colab-s-ispolzovaniem-chatgpt" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник </a><br />
На диаграмме, сформированной на основе части этого кода, можно увидеть, как распределяются настроения отзывов для каждого рейтинга. Источник
  • Определение сущностей: ChatGPT может использоваться для определения сущностей с помощью навыков Named Entity Recognition (NER) или Entity Linking (EL). Нейронные сети NER анализируют текст и классифицируют фрагменты текста в сущности, такие как имена, организации, места и т.д. А нейронные сети EL связывают сущности с идентификаторами в выбранных массивах знаний, таких как Wikipedia, DBpedia или Freebase.

Примеры ответов ИИ на обращения клиентов

В 2022 году компания Help Scout решила провести эксперимент с предыдущей версией ChatGPT — GPT-3 — и дала искусственному интеллекту реальные запросы пользователей, чтобы сравнить его ответы с ответами команды поддержки.

Ниже мы приведем четыре примера ответов GPT-3 с комментариями от команды Help Scout.

Вопрос 1:

Привет! Я только что отправил первые несколько электронных писем, используя шаблон, но текст выглядит фиолетовым. В предварительном просмотре это так не выглядело. Как мне это исправить?

С наилучшими пожеланиями, Салман

Комментарий:

  • GPT-3 даёт здесь несколько убедительных, технически верных ответов, но они просто неприменимы для решения проблемы. Это тот вид ошибки, который легко может совершить неопытный человек.
  • Наш специалист по поддержке выявил более вероятную причину и избежал множества ненужной сложности.

Вопрос 2:

Привет,

Я только что перевел наш аккаунт с плана Standard (20 долларов в месяц на пользователя) на план Basic (12 долларов в месяц на пользователя), но мне выставляют счет на 15 долларов в месяц на пользователя.

С наилучшими пожеланиями, Винсент.

Комментарий:

  • Кристи, из команды по работе с клиентами Help Scout, отмечает: «Клиенту нужно узнать разницу между ежегодной и ежемесячной оплатой, но клиент не осознает этого — что не может знать GPT-3».
  • Ответ GPT-3 — типичный вежливый, но совершенно бесполезный и вызывает раздражение.

Вопрос 3:

Привет,

Надеюсь, у вас все хорошо. У нас уже есть аккаунт в Help Scout, но мы хотели бы посетить вебинар 15 октября на тему «Как создать поток клиентов с помощью сообщений». Единственная проблема в том, что он будет проходить в 4 часа утра по нашему времени. Вы будете отправлять запись вебинара?

Большое спасибо, Скотт.

Комментарий:

  • Здесь явно задан вопрос, но GPT-3 дает очень общий ответ. Вероятно, если бы у него было больше примеров для работы, он мог бы выдать лучший результат.

Вопрос 4:

Я несколько раз пытался создать аккаунт, но продолжаю получать эту ошибку: (скриншот удален).

Информация, которую я отправил: название компании - Tacomia, электронная почта - [email protected].

Не уверен, в чем проблема. Я пытаюсь создать аккаунт для своей новой компании. У меня уже есть HelpScout для существующего бизнеса. Пожалуйста, ответьте на [email protected].

Комментарий:

  • GPT-3 всегда остается вежливым, как и сотрудники Help Scout, но без знания рабочих процессов, у него нет возможности, чтобы правильно ответить.
  • Диша, из команды Help Scout, говорит: «Искусственный интеллект уверенно предоставлял короткие/неправильные/неясные/неполные ответы. Он не понимал, что клиент может ошибаться, и не запрашивал уточняющей информации, которую мы бы запросили».

Выводы

Ответы GPT-3 часто звучат очень правдоподобно, но бывают бесполезны для решения проблемы клиента. Как сказал один из членов команды Help Scout: «Это я, когда не выспался и не могу вчитаться в текст».

Риски использования ChatGPT в клиентском сервисе

Опираясь на опыт компании Help Scout, обсудим, почему не стоит торопиться использовать ChatGPT для поддержки клиентов.

  • Так как модель учитывает только предыдущий контекст одного диалога с клиентом, она может давать неточные или неполные ответы.
  • Чат-бот не задает наводящих вопросов. Запросы клиентов могут быть абстрактными, что приведет к неправильным ответам от ChatGPT.
  • ChatGPT может не справляться со сложными задачами, требующими экспертных знаний или профессиональных навыков.
  • Искусственный интеллект очень многословен, при этом большая часть слов в его ответах не несет практического смысла для решения проблемы клиента.
  • Компьютеры не имеют эмпатии и не могут понять эмоциональное состояние клиента, чтобы найти наилучшее решение его вопроса.
  • ChatGPT часто допускает фактические ошибки в ответах. Вместо того, чтобы помочь пользователю решить проблему, бот может запутать его еще больше и усугубить ситуацию.
ChatGPT перепутал Нила Армстронга с Луи Армстронгом. <a href="https://vc.ru/flood/613866-chatgpt-dlya-podderzhki-klientov-za-ili-protiv" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
ChatGPT перепутал Нила Армстронга с Луи Армстронгом. Источник
ChatGPT доказывает пользователю, что Луи Армстронг и Френк синатра летали на Луну. <a href="https://vc.ru/flood/613866-chatgpt-dlya-podderzhki-klientov-za-ili-protiv" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a> <br />
ChatGPT доказывает пользователю, что Луи Армстронг и Френк синатра летали на Луну. Источник
ChatGPT не смог решить детскую загадку: «Когда мне было 6 лет, возраст моей сестры был — половина моего возраста. Сегодня мне 70, сколько моей сестре?» ChatGPT предположил, что ей 73 года. <a href="https://www.trendsmap.com/twitter/tweet/1607443647859154946" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a><br />
ChatGPT не смог решить детскую загадку: «Когда мне было 6 лет, возраст моей сестры был — половина моего возраста. Сегодня мне 70, сколько моей сестре?» ChatGPT предположил, что ей 73 года. Источник

Будущее клиентского сервиса при развитии ChatGPT

Важно помнить, что искусственный интеллект не понимает людей и особенности их поведения, поэтому не может давать персонализированные ответы, которые помогают компаниям выгодно выделяться. Если попытаться заменить людей на ИИ, это приведет только к посредственному обслуживанию. Системы, основанные на искусственном интеллекте, такие как ChatGPT, должны использоваться для дополнения и поддержки человеческих представителей службы поддержки, а не полностью заменять их. Поэтому вероятно, что будущее клиентского сервиса будет включать в себя комбинацию людей и систем, работающих на искусственном интеллекте, чтобы обеспечить наилучший возможный опыт обслуживания клиентов.

1
2 комментария

Возможно, эксперимент не был достаточен. Нужно больше времени и запросов, чтобы обучить ии. Если предположить, что он будет генерировать ответ для поддержки, но оператора посадить проверять ответы и нажимать да/нет и исправлять, то это может иметь место быть. Ответ будет идти дальше в базу и таким образом со временем система может научиться правильнее формулировать ответы клиентам. А может и нет. Надо проверять.

Ответить

Этот коммент точно написал ChatGPT 😅😅

2
Ответить