Почему мы видим такой всплеск интереса к речевым технологиям у бизнеса? Это модный тренд или они действительно помогают компаниям развиваться?

Георгий Кравченко: Технологии серьезно шагнули вперед. Если раньше примитивные роботы отвечали исключительно на вопросы, сформулированные и запрограммированные создателями, то сейчас от клиента не требуется точных формулировок и ясного изложения мысли. Роботы начали понимать то, что им хочет сказать человек. Обработка естественного языка, или natural language processing (NLP), уже широко используется. Нынешнее состояние науки и технологий позволяют нам строить настоящие диалоги с роботами, которые неотличимы от диалога с человеком. Это уже реальность.

Зачем это бизнесу? Использование речевых технологий дает возможность уйти от человеческого фактора. На практике это — снижение ошибок, повышение точности и достоверности ответов, увеличение числа клиентов, получающих ответы быстро.

По мере развития речевых технологий и внедрения их в бизнес-процессы, клиентский опыт улучшается. Голосовые технологии в контакт-центрах становятся новым стандартом обслуживания и качества.

Приведу свежие примеры из нашего опыта.

В Промсвязьбанке, входящем в Топ-10 банков РФ, мы совсем недавно внедрили виртуального ассистента. Уже сейчас в автоматизированном режиме в текстовом канале обслуживаются обращения по 40 тематикам. Скоро мы добавим голосового помощника, а количество тематик увеличим до 200. Взаимодействие бизнес-клиентов с банком стало более точным и быстрым.

В 2019 году мы внедрили голосового помощника Николая в одном из крупнейших регионов страны. Он  работает в системе предоставления госуслуг. Очень хорошо зарекомендовал себя во время пандемии, позволив избежать коллапса небольшого колл-центра местного минздрава из-за наплыва звонков, как случилось в некоторых регионах. Возможности использования голосовых технологий очень обширны. Недавно, к примеру, Николай провел «Тотальный диктант».

В Триколоре, крупнейшем в РФ операторе цифрового ТВ (более 12 млн. абонентов), где в контакт-центре работает более 500 сотрудников, с осени прошлого года трудится наш чат-бот, который уже более 40% обращений клиентов обрабатывает самостоятельно, без помощи операторов.

Значит ли это, что грядет сокращение работников в контакт-центрах? Компании будут экономить на сотрудниках?

 Георгий Кравченко: Нужно понимать, о какой экономии мы говорим. Во многих случаях она состоит вовсе не в том, чтобы кого-то уволить и сэкономить на зарплате. Мы не считаем, что внедрение роботов позволит отказаться от контакт-центров. Роботы прежде всего дают возможность использовать более эффективно человеческий ресурс. Приведу еще один пример, связанный с коронавирусом. Весной прошлого года к нам обратился один региональный провайдер госуслуг. Их КЦ не справлялся с наплывом звонков граждан. Менее чем за 48 часов мы внедрили голосового помощника, который одновременно обрабатывал до 300 звонков, выдавая по 10 000 пропусков в день. Представляете, на сколько наш робот разгрузил операторов?

То есть вы высвобождаете время, освобождаете людей от рутинных монотонных операций, которые выполнять не самое большое удовольствие.

Внедрив роботов, бизнес сможет использовать людей там, где требуется экспертиза и творческие силы. Основная задача в том, чтобы самые опытные сотрудники занимались чем-то более полезным: становились экспертами второй-третьей линии, обучали этого же робота, передавая компании свои знания и опыт.

Все рутинные операции быстрее, эффективнее и дешевле выполняет робот.

И раз уж мы заговорили про экономию, то замечу, что экономия не только в людских ресурсах. Компании тратят огромные деньги на то, чтобы обеспечить человеку-оператору быстрый доступ к информации. Для этого разрабатываются специальные программы, продумывается их интерфейс, чтобы доступ к информации был удобен, и чтобы оператор мог быстро эти данные обработать и дать ответ.

Роботу все это не нужно. Вот вам и еще одна точка экономии. Он работает с голыми данными, без всяких интерфейсов. При этом каждая деталь находится в его «поле зрения». Он ничего не забывает и никогда не устает. У него не бывает никакого иного настроения, кроме того, что вы ему задали. Он дает максимально подобранную, отфильтрованную информацию и делает это мгновенно.

Организация рабочего места для такого «сотрудника» стоит на порядок дешевле.

Вместе с голосовыми роботами бизнес стал активно интересоваться речевой аналитикой. Почему?

Георгий Кравченко: Речевая аналитика — вещь чрезвычайно полезная. В живом режиме общения присутствую лишь ее элементы.

За работой операторов следят супервайзеры. Они оценивают работу сотрудников по большому количеству параметров: скорость и точность ответа, решение вопроса клиента, следование скрипту, тон разговора, работа с возражениями, слова-паразиты, эмоциональность, настроение и т.п.

Много механической работы ложится на плечи супервайзера, не так ли? Но как они это делают? Просто слушают разговоры – онлайн или в записи. Но как бы качественно они не работали, все разговоры они охватить не могут.

Есть данные, что супервайзеры, в среднем, слушают максимум 10% разговоров.

Георгий Кравченко: Вы совершенно правы. Это принцип аудита. Я думаю, реальный диапазон от 5% до 10%. В противном случае бизнесу пришлось бы иметь столько же супервайзеров, сколько и операторов, чтобы на одного говорящего пришелся один слушающий. И ему нужно ежедневно перерабатывать огромный массив информации: кто что сказал, какая статистика по тому или иному параметру, какие отклонения встречались, какие слова употреблялись — чтобы выработать представление, например, о том, какие методы общения являются более эффективными или какие характерные ошибки встречаются чаще всего.

Речевая аналитика позволяет в автоматическом режиме вести мониторинг 100% разговоров как онлайн, так и офлайн. Это недостижимо в реальной жизни силами людей.

Применяя разнообразные аналитические инструменты, можно собирать данные и выявлять те закономерности, которые сопутствуют интересующим нас явлениям. Что влияет на улучшение продаж или, наоборот, почему вдруг клиенты отказываются от покупки в самый последний момент? Выявив эти закономерности, руководство компании сможет принять обоснованно правильные меры.

Есть и другие параметры речевой аналитики, которые делают ее востребованным для современного бизнеса решением. Например, высокая точность распознавания произвольной устной речи даже при малом объеме данных для обучения. Или распознавание намерения по голосу без перевода в текст. Использование встроенного распознавания сущностей — наименований продуктов, конкурентов, времени, и т.д. Обеспечение полной интеграции с другими продуктами, а также открытые API для интеграции с CRM, BI и другими системами. Всеми этими преимуществами обладает наша речевая аналитика.

Компания BSS уже 26 лет на рынке. Вы предоставляете не отдельные решения, а целую платформу. Расскажите о ней подробнее.

Георгий Кравченко: Наша диалоговая омниканальная платформа Digital2Speech представляет собой набор модулей, работающих на едином ядре, которые можно использовать как все вместе, так и по отдельности. Сейчас Digital2Speech включает в себя модули чат-бота, голосового помощника с функционалом исходящих обзвонов, речевой аналитики и голосовой биометрии.

Это целиком облачное решение?

Георгий Кравченко: Платформа может быть развернута как в контуре клиента, так и в облаке. Есть заказчики, которым важно, чтобы решение было предоставлено по модели on-premises. Обычно к такому варианту обращаются компании, серьезно относящиеся к вопросу безопасности данных.

Облако же оптимально, когда нужен гибкий инструментарий. Это позволяет, людям, не являющимся специалистами, обучать, корректировать модели для голосового общения. Обычно это важно компаниям, у которых очень высока динамика взаимодействия с клиентами: часто меняются тематики, добавляются новые, и на все эти изменения нужно очень быстро реагировать.

Вы упомянули, что у вас есть самообучающийся виртуальный помощник. Расскажите, пожалуйста, про ваши разработки. На что похожи голосовые роботы от BSS?

Георгий Кравченко: У нас есть целая виртуальная команда, управляемая искусственным интеллектом. У каждого персонажа есть имя и специализация.

Николай — виртуальный помощник. Он может отвечать на звонки, как секретарь, перенаправлять их при надобности на нужных специалистов, рассказывать клиентам о новых продуктах компании, заполнять документы под диктовку. Николай может вести не только голосовой диалог, но и текстовый. Он не только отвечает на звонки, но и сам может делать исходящие обзвоны. Может начать общаться по телефону, продолжить в чате на сайте, а закончить в мессенджере. И все это будет одна беседа. Вообще говоря, мы можем натренировать цифровых работников так, чтобы они трудились по разным направлениям. Такие решения востребованы в любых отраслях, где происходит взаимодействие с конечным пользователем. Например, при бронировании авиабилетов, оплате ЖКХ или вызове сантехника.

Алина — аналитик, супервайзер колл-центра. Улучшает качество обслуживания клиентов, обеспечивает повышение продаж. Технология построена вокруг речевой аналитики, то есть записи разговоров сотрудников с клиентами и анализ их по большому количеству параметров: продолжительность разговоров, эмоциональность, следование скрипту, успешность, неуспешность, количество повторных звонков — на самом деле количество параметром ограничивается потребностью и креативностью заказчиков. В результате ее работы появляются отчеты и рекомендации, на основании которых руководство улучшает бизнес-процесс, например, корректирует скрипт продажи.

Дмитрий — офицер по безопасности. Он автоматически идентифицирует звонящего и проверяет личность клиента с помощью непрерывной голосовой биометрии, выявляет и предотвращает мошенничество и иные незаконные действия.

Что вы скажете о перспективах развития речевых технологий в Узбекистане? Как ваша компания видит себя здесь?

Георгий Кравченко: Мир входит в новый этап развития, когда высокие технологии в области искусственного интеллекта и естественной обработки речи определяют успешность и конкурентоспособность бизнеса.

Современные тренды, например, обучение моделей для понимания речи на малых объемах данных, машинное обучение и искусственный интеллект или омниканальное взаимодействие с клиентами — многим компаниям еще предстоит для себя открыть для и освоить.

За 26 лет мы добились и уверенно держим лидерство в сфере разработки систем дистанционного банковского обслуживания (ДБО). Одними из первых в РФ мы начали научные изыскания и опытные внедрения в области речевых технологий и ИИ.

В прошлом году наше подразделение по разработке и внедрению голосовых технологий увеличилось в несколько раз из-за кратного увеличения заказов. Мы накопили уникальный опыт в разных отраслях, обладаем собственными технологиями и первоклассными специалистами. И теперь предлагаем это все бизнесу Узбекистана.

(на правах рекламы)

ОСТАВЬТЕ КОММЕНТАРИЙ: