Слышу звон: как разные отрасли интегрируют в работу ИИ-ассистентов
Постоянное общение по телефону с разными людьми приводит к выгоранию менеджеров по продажам
Около 60–80% телефонных обращений клиентов различных компаний решаются при помощи ИИ-ассистентов. При этом порядка 20–30% обращений закрываются с помощью ИИ-суфлера и только решение 10–20% вопросов требует участия человека, рассказали «Известиям» в компании AutoFAQ. Внедрение нейросетей на первую линию поддержки пользователей может снизить нагрузку на операторов, избежать конфликтов и ускорить устранение проблемы. Научится ли искусственный интеллект понимать контекст звонка и смогут ли цифровые помощники заменить реальных людей, читайте в материале издания.
Виртуальный ассистент
Метод продаж по телефону используется практически во всех нишах. Сложнее всего продавать финансовые услуги, об этом заявило больше половины респондентов в опросе платформы омниканального маркетинга Calltouch (есть у «Известий»). В топ наиболее непростых сфер также вошли страхование (44%), недвижимость (44%), строительство и ремонт (30%), медицина, IT-технологии (22%), образование (18%) и авто (14%).
Постоянное общение по телефону с разными людьми приводит к выгоранию менеджеров по продажам. Нередко усугубляет ситуацию поведение клиентов. Эмоциональнее всего операторы реагируют на хамство, неуважительное поведение, крик (84%), переход на личности и оскорбления (82%), постоянный негатив со стороны собеседников (60%).
Далее следуют перебивание во время разговора, сброс связи и повторы одних и тех же вопросов — так ответили 36 и 26% респондентов соответственно. Каждый четвертый пожаловался на игнорирование, а 24% — на частые отмены заказов. Меньше всего влияют на эмоциональное состояние отказ клиентов делиться информацией (12%) и запросы скидки (10%).
— В работе отдела продаж очень важен человеческий фактор. Иногда клиенты ошибочно считаются нецелевыми, что может привести к убыткам. Например, в автомобильном бизнесе успех звонка часто зависит от назначения встречи, особенно в сегментах с дорогими товарами. Так, благодаря ИИ-ассистенту наш клиент — автодилер — увеличил конверсию во встречу на 23%, что значительно повысило эффективность работы, — рассказал коммерческий директор Calltouch Артур Саркисян.
ИИ-помощник собирает все данные в понятные отчеты, которые руководитель может использовать для детального анализа работы отдела. Это позволяет успешно выявлять неэффективных сотрудников и нежелательные практики, например использование агрессивных продаж.
Согласно исследованиям AutoFAQ, в результате внедрения цифровых помощников компаниям удается сэкономить более 4 млн рублей на каждые десять сотрудников, задействованных в процессах клиентской, технической, юридической, HR и иной поддержки, рассказал основатель и директор организации Владислав Беляев.
Как правило, клиент переключается на живого оператора, когда нейросеть предоставляет неверную информацию или не понимает контекста. Представители старшего поколения предпочитают общаться с человеком, а более юные потребители активнее используют цифровой разум для повседневных задач, рассказал «Известиям» партнер «Лиги цифровой экономики», директор направления цифровизации клиентского сервиса Дмитрий Силуянов.
Чем критичнее задача, которую необходимо решить, тем быстрее клиент хочет переключиться на взаимодействие с человеком, считает профессор практики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ Денис Реймер. В среднем от 30 до 50% звонящих предпочитают живого оператора в сложных ситуациях, а в менее критичных прекращают общение, как только понимают, что говорят с роботом.
Проблема ассистентов
Руководитель направления ИИ холдинга Т1 Сергей Голицын выделяет два блока потенциальных проблем в применении ИИ-ассистентов: ресурсы и алгоритмы. Работа современных нейросетей построена на больших языковых моделях, для функционирования которых требуются графические ускорители. Большинство компаний ассоциируют деятельность компьютерного помощника с ChatGPT, забывая о необходимости вычислительных ресурсов. Алгоритмы, в свою очередь, являются следствием баланса между вычислительными ресурсами и точностью работы ассистента.
Виртуальные ассистенты бывают старого и нового поколений. Ярким примером первого являются голосовые помощники, основанные на технологии распознавания различных слов и комбинаций для сопоставления с вопросами пользователя.
Проблема таких разработок в том, что они не понимают запрос клиента, поэтому вынуждены осуществлять перевод на оператора, рассуждает основатель и СЕО проекта BotB2B Виктор Попов.
ИИ-ассистенты нового поколения основаны на технологии GPT и значительно умнее своих предшественников. Основная сложность в их интеграции состоит в острой нехватке квалифицированных кадров на рынке. Подобные нейросети для формирования ответа опираются на знания о компании, имеющиеся в базе данных, откуда вытекает следующая трудность. Для поддержания актуальности информации, которой ИИ-ассистент делится с пользователями, необходимо непрерывно следить за данными, которыми он пользуется, рассказал сооснователь Axevil Capital Тарас Чумаченко.
— Эта проблема частично решается с помощью метода RAG, который дает возможность каждый раз дополнять базу знаний ИИ.
Генеративный ИИ получает информацию из репозитория корпоративных данных в режиме реального времени и на основе полученных сведений составляет естественный ответ, — рассказал специалист.
Если ИИ-ассистенты работают с текстом, базирующимся на транскрибированном голосе, то это может стать камнем преткновения из-за качества связи или сложных терминов, которые модель не всегда готова перевести корректно. Именно поэтому важно учитывать общий контекст диалога, а не только его конкретные части, поделился в беседе с «Известиями» руководитель направления клиентского опыта в Calltouch Павел Мрыкин.
Сооснователь цифровой платформы для управления стройкой Pragmacore Кирилл Поляков, в свою очередь, согласен, что при использовании ИИ-ассистентов, направленных на широкий пул задач, возможны неточности и ошибки. Связано это с тем, что для генерации ответов используются готовые решения или шаблоны, которые есть в открытом доступе в интернете.
Приоритеты потребителя
Роботы, которые помогают снизить нагрузку на первую линию, зачастую запрограммированы по конкретному сценарию на основе частых запросов клиентов, рассказывает Павел Мрыкин. Чтобы узнать процент людей, которые общаются с компьютерным помощником, необходимо из общего числа обращений вычесть обращения по сценариям и 15–20% тех, кто не хочет общаться с нейросетью.
— В данный момент ИИ способен заменять персонал, который является первой линией соприкосновения с клиентом. Но для того, чтобы это реализовать на практике, нужно больше опыта и вычислительных мощностей. Скорее всего, если завтра мы уберем первую линию и попытаемся заменить их ботами, то произойдет коллапс, — считает Виктор Попов.
По его мнению, в перспективе 2–3 лет интеграция ботов станет обязательной для любого бизнеса, иначе конкуренты будут иметь значительное преимущество, но на данный момент на всем рынке невозможно полностью отказаться от менеджеров по обработке запросов.
— Даже самые умные ассистенты нуждаются в операторах, которые составят и зададут корректные промты (формулировки с запросом), выберут правильные настройки. Поэтому многие компании обращаются к профессионалам, которые уже давно работают с нейросетями и знают некоторые нюансы в использовании ИИ-ассистентов для получения наиболее качественного результата, — считает Кирилл Поляков.
Совершенствование технологий
По мнению Кирилла Полякова, ИИ-ассистенты наиболее эффективно могут использоваться в отраслях, где необходимо быстро работать с большим объемом информации, которую физически не способен обработать человек. Как правило, эти данные бывают критичными при принятии управленческих решений. Прежде всего такой подход актуален для строительной, банковской и финансовой сфер, области информационно-коммуникационных технологий. Но далеко не все отрасли готовы к внедрению нейросетей.
Россия входит в топ-10 стран по созданию решений на основе ИИ. По данным Министерства экономического развития, уровень внедрения искусственного интеллекта в основные сегменты экономики составляет порядка 31%.
За последние два года можно говорить о росте в 1,5 раза, что является достаточно высоким показателем.
— Тем не менее даже флагманским российским продуктам пока достаточно сложно конкурировать с разработками Open AI. Однако существуют очень хорошие перспективы, и в ближайшем будущем мы сможем разрабатывать продукты, способные составить конкуренцию на международном рынке, — рассказал Виктор Попов.
С технической точки зрения для ИИ-ассистента, основанного на технологии GPT, каких-либо ограничений для совершенствования нет. В настоящее время можно подготовить компьютерного помощника под любые задачи бизнеса и выстроить многоуровневые промты.
При этом необходимо понимать, что это дорогостоящий процесс, а на отечественном рынке крайне мало компаний, готовых выполнить такую задачу качественно, подчеркнул эксперт.
Технологии и вычислительные ресурсы постоянно развиваются. Поэтому качество работы ИИ улучшается с каждым днем. Сейчас нейросетям трудно справляться с вложенностью четырех вопросов — встроенными задачами внутри системы, на которые он должен отвечать.
— Например, клиент хочет купить квартиру в конкретном районе. Тогда нужно выяснить, предложил ли оператор акции в соответствии с потребностями покупателя. Но в ближайшем будущем ИИ-ассистент будет справляться с этой задачей не хуже, чем человек, — считает Павел Мрыкин.
