Как сделать виртуального помощника

Виртуальный ассистент: для чего нужен, что умеет и как его создать?

Виртуальный помощник — это программа, приложение или сервис, частично наделенный человеческим функционалом. Это довольно широкое определение. В узком смысле виртуальный ассистент всегда решает определенные задачи. Например, выполняет функции личного секретаря, управляет умным домом или автоматизирует бизнес-процессы. Нас интересует как раз последний вариант. Поговорим о том, чем полезен виртуальный голосовой помощник для бизнеса, что он умеет делать и как его создать.

Для чего нужен виртуальный помощник

Искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу повседневную жизнь. В каждом мобильном телефоне поселился умный голосовой помощник, который может рассказать о погоде, сообщить, где находится ближайший банкомат, вызвать такси или забронировать билеты в кино. Но это только один из примеров виртуального ассистента, наиболее известный и привычный. В действительности у подобных решений намного больше сфер применения.

Итак, что такое виртуальный помощник? В широком смысле это сервис (программа, мобильное приложение), способный выполнять определенные действия в ответ на информацию, введенную пользователем и/или почерпнутую из Сети [1] . Иначе говоря, искусственный интеллект избавляет человека от необходимости самостоятельно совершать некоторые операции — разумеется, простейшие, то есть такие, которые под силу роботу.

На заметку
Возможности виртуальных ассистентов находят применение во всех сферах жизни. Голосовые помощники внедряют в автомобили, чтобы владелец мог без помощи рук открывать и закрывать двери, заводить двигатель, узнавать уровень топлива в бензобаке. Роботы управляют устройствами умного дома, их устанавливают в отелях, например, чтобы гости заказывали в номер услуги посредством простых команд [2] .

Виртуальные ассистенты сейчас на пике популярности, и волна интереса к ним продолжает расти. По данным исследований, эта часть рынка увеличивается в среднем на 30 % в год [3] . А аналитики Gartner пришли к выводу, что в ближайшее время половину всех запросов в интернете пользователи будут осуществлять с помощью голоса [4] .

Востребованность технологии вполне объяснима: темп жизни растет, свободного времени становится все меньше, и неудивительно, что часть задач люди стараются делегировать роботам. Причем это актуально не только для бытовой сферы, но и едва ли не в большей степени для бизнеса.

Если проанализировать бизнес-процессы любого коммерческого предприятия, станет ясно, что основная их часть есть не что иное как рутина. Многократно повторяющиеся стандартные операции — исходящие звонки, отправка коммерческих предложений и договоров, ответы на однотипные вопросы, заполнение карточек в CRM — отнимают у сотрудников массу рабочего времени. А ведь все эти процессы нужно еще и регулярно контролировать, чтобы убедиться в их соответствии корпоративным стандартам. Когда рутина отнимает столько времени, для развития остается минимум возможностей.

Как же компаниям повышать свою эффективность в таких условиях? Ведь отказаться от типовых операций нельзя: они лежат в основе важнейших бизнес-задач. Решить проблему поможет искусственный интеллект. Он готов взять на себя функционал операторов, причем будет делать это намного продуктивнее, чем целая смена контакт-центра.

Что может виртуальный помощник?

Прежде всего — имитировать реальное общение. Уровень развития этой функции у цифровых ассистентов бывает разным. Одни роботы способны поддерживать лишь простейшие диалоги, зачитывая заранее записанные аудиосообщения. Другие же неотличимы от человека: они понимают смысл обращенной к ним речи, знают синонимы, отвечают без задержек, замолкают при перебивании и даже используют слова-паразиты. В итоге собеседник даже не всегда может определить, что ведет диалог с роботом. Благо это или зло — уже другой вопрос, который лежит в этической плоскости, но ясно, что для бизнеса такие возможности могут быть весьма полезны.

Помимо коммуникативных функций, виртуальные помощники (голосовые боты) могут выполнять различные действия в соответствии с заданными сценариями: осуществлять маршрутизацию вызовов, отправлять SMS, записывать результаты звонков в виде отчетов, оперировать данными из информационных ресурсов компании и фиксировать изменения в них — при условии что робот интегрирован с соответствующими системами.

Исходя из этого функционала, легко догадаться, кому нужен виртуальный помощник. Технология востребована практически в любой отрасли бизнеса, где есть коммуникации:

• Интернет-магазины используют голосовые боты, чтобы оповещать об акциях и спецпредложениях, регистрировать клиентов в программе лояльности, активировать базу и стимулировать продажи, помогать с оформлением заказов.
• Виртуальный помощник в клинике, салоне красоты или другой организации из сферы услуг запишет клиента на прием, при необходимости перенесет время посещения, в результате чего повысится показатель «доходимости».
• Службы доставки с помощью цифровых ассистентов информируют получателей о статусе заказа, согласуют дату выдачи.
• Банки, страховые компании, операторы связи и интернет-провайдеры используют виртуальные помощники, чтобы рассказать о новых услугах и тарифах, напомнить клиентам о необходимости погашения задолженности и помочь совершить оплату.
• Службам персонала роботы помогают подбирать сотрудников и проводить собеседования.

И это далеко не все сферы, где используются виртуальные помощники, и не все задачи, которые они решают. Так, практически в любой компании цифровой ассистент может выполнять функции техподдержки: отвечать на частые вопросы клиентов, консультировать по простым задачам, передавать обращения операторам. А еще с его помощью можно проводить опросы и анкетирование — например, чтобы узнать мнение целевой аудитории о новом продукте. Помогают виртуальные помощники и во внутрикорпоративных коммуникациях: решают текущие вопросы сотрудников, ускоряют взаимодействие между подразделениями.

Преимущества использования виртуальных ассистентов

Плюсы очевидны. Во-первых, они разгружают сотрудников от рутинных задач, предоставляют им возможность заниматься более сложной работой [5] . Во-вторых, снижают расходы предприятия на содержание call-центра. В-третьих, повышают производительность: цифровой помощник, в отличие от человека, может обслуживать несколько линий одновременно, а работает круглосуточно, без перерывов, выходных, отпусков и больничных. Наконец, голосовые боты улучшают качество клиентского сервиса [6] : они быстрее, чем реальные сотрудники, отвечают на вопросы, оперативно предоставляют техподдержку и не пропускают ни одного обращения.

Как можно создать виртуальный ассистент

Цифровые помощники бывают разные: от примитивных чат-ботов, общающихся в мессенджере, до голосовых ассистентов со сложными коммуникативными функциями. Нас интересует второй вариант как наиболее совершенное и продвинутое решение.

На заметку
Голосовые боты различаются по функционалу. Самые простые говорят по скрипту и решают определенный перечень задач: могут зачитать предварительно записанный текст, ответить на частые вопросы, соединить с оператором нужного отдела, отправить SMS. Сложные и продвинутые голосовые боты используют технологии распознавания и синтеза речи. Благодаря этому они могут поддерживать полноценный диалог, а не отвечать шаблонными репликами.

Как сделать виртуальный помощник, который будет действительно полезен бизнесу?

Можно пойти двумя путями. Первый — обратиться к программистам, чтобы разработать собственный цифровой ассистент для решения задач конкретной компании. Процесс создания такого робота занимает несколько недель, а средняя стоимость решения — 150 000 рублей [7] . Второй путь намного проще и дешевле — использовать готовую платформу — конструктор голосовых ботов [8] .

Суть решения в следующем. Пользователь регистрируется на сайте провайдера услуги и получает доступ к облачной платформе. Сервис уже содержит все необходимое для создания и запуска виртуального ассистента: не требуется покупать дорогостоящее лицензионное программное обеспечение, оборудовать рабочие места. Клиент платит только за разговоры и SMS, как при использовании мобильной связи, причем тарификация чаще всего посекундная.

Для того чтобы создать виртуальный ассистент с помощью конструктора, не нужно быть программистом. В личном кабинете пользователю доступны шаблоны обзвонов: достаточно выбрать подходящий или собрать собственный скрипт из готовых функциональных блоков, затем загрузить базу номеров, подключить телефонию, интеграцию с CRM или другими информационными ресурсами компании, — и можно запускать сервис в работу.

Как действует виртуальный помощник?

Это проще всего понять на примере. Типичная проблема интернет-магазинов — брошенная корзина: клиент выбирает товары и по тем или иным причинам не завершает покупку. Большинство конструкторов голосовых ботов содержат шаблон обзвона для реактивации корзины. На сайте магазина робот находит информацию о клиенте, не завершившем покупки, обращается к CRM, чтобы получить нужные данные о нем, и совершает звонок с предложением закончить оформление заказа. В случае согласия цифровой ассистент отправляет покупателю SMS со ссылкой на страницу оплаты, после чего фиксирует результат.

Популярный кейс для банков, страховых компаний, интернет-провайдеров — напоминание о необходимости пополнить счет. За несколько дней до списания робот запросит в CRM контактные данные, позвонит клиентам и предложит отправить ссылку для оплаты. Результаты будут зафиксированы в информационной системе предприятия.

Аналогичным образом виртуальный помощник может напомнить клиентам о задолженности, подтвердить и при необходимости перенести время записи, проинформировать о статусе заказа и многое другое.

Виртуальный ассистент не заменит реальных сотрудников, зато он избавит их от рутины, а собственнику бизнеса поможет сэкономить. Умный голосовой бот находится на связи в режиме 24/7 и совершает сотни звонков в минуту. Создать цифровой ассистент можно, даже не обладая навыками программиста: это очень просто сделать с помощью конструктора с готовыми сценариями.

* Материал не является публичной офертой.

• 1 https://ru.wikipedia.org/wiki/Виртуальный_ассистент
• 2,4 https://hurma.work/rf/blog/voice-assistants-chto-eto-i-zachem-oni-hr-2/
• 3 https://habr.com/ru/post/510986/
• 5 https://www.cinimex.ru/press-center/publications/iskusstvennyy-intellekt-v-klientskoy-podderzhke/
• 6 https://www.carrotquest.io/chatbot/chatbot-types/
• 7 https://spark.ru/startup/5d66ac2dc8878/blog/50469/prakticheskoe-rukovodstvo-kak-avtomatizirovat-prodazhi-s-pomoschiu-virtualnogo-menedzhera-bez-it-otdela-i-krupnih-vlozhenij
• 8 https://vc.ru/services/57488-14-servisov-dlya-sozdaniya-chat-bota-bez-navykov-programmirovaniya
• 9 https://www.mtt.ru/about/

Белоногова Нарцисса Николаевна Ответственный редактор

У некоторых компаний есть пробный период использования услуги «Виртуальный ассистент». За это время можно понять, реально ли ассистент помогает в решении поставленных задач, настроить нужные инструменты и освоиться с функционалом.

Читайте также

Пятница, 17.09.2021

Прием и маршрутизация звонков: как сделать эффективное распределение входящих обращений?

Пятница, 17.09.2021

Программы прозвона: что это такое, как работают и для чего нужны?

Четверг, 02.09.2021

IP-АТС: сравниваем аппаратные, программные и виртуальные решения

© 2023 АО «Аргументы и Факты» Генеральный директор Руслан Новиков. Главный редактор еженедельника «Аргументы и Факты» Михаил Чкаников. Директор по развитию цифрового направления и новым медиа АиФ.ru Денис Халаимов. Шеф-редактор сайта АиФ.ru Владимир Шушкин.

СМИ «aif.ru» зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (РОСКОМНАДЗОР), регистрационный номер Эл № ФС 77-78200 от 06 апреля 2020 г. Учредитель: АО «Аргументы и факты». Интернет-сайт «aif.ru» функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям.

Шеф-редактор сайта: Шушкин В.С. e-mail: karaul@aif.ru, тел. 8 495 783 83 57. 16+

Все права защищены. Копирование и использование полных материалов запрещено, частичное цитирование возможно только при условии гиперссылки на сайт aif.ru.

Разработка виртуального помощника для удовлетворения основных потребностей пользователей

В этой статье мы расскажем о том, как организовать пользовательские потребности в соответствии со сложностью и частотой возникновения, а также расставим приоритеты в поэтапном плане по разработке виртуального помощника.

Перед тем, как приступить к созданию виртуального помощника в Watson Assistant, следует детально продумать, каким образом он сможет лучше обслужить пользователей.

Виртуальный помощник — это не просто классификатор или логика оркестровки. По такому же принципу графический пользовательский интерфейс — это больше, чем просто линии и стиль. Виртуальный помощник — это полноценный канал опыта взаимодействия с продуктом. Он требует тщательного и продуманного дизайна, чтобы удовлетворить требования конечных пользователей. Качество дизайна определяет то, насколько успешным будет виртуальный помощник.

Ассистент может быть оптимизирован для канала, по которому он поставляется. Помощники, построенные с помощью Watson Assistant, обычно используются в голосовых каналах (т.е. телефон) и интернет -каналах (т.е. сайты). Они имеют разные сильные и слабые стороны, что нужно учитывать в проектах. Хороший отклик для голосового канала может не подойти для интернет-чата и наоборот.

Независимо от канала, важно разработать полезного виртуального помощника, который не будет пытаться объять необъятное. Вам стоит провести мозговой штурм всех действий, которые помощник будет выполнять, а после этого разработать итеративный план их реализации. Высокочастотные и несложные запросы — первые аспекты, которые нужно охватить. Например, «В какое время вы закрываетесь?» — это высокочастотный вопрос с низкой сложностью в розничной торговле. Стратегия также должна учитывать изменения частотности и сложности запроса.

Какими процессами будет заниматься помощник?

Чтобы создать успешного виртуального помощника, необходимо иметь четкое понимание ожиданий пользователей и продумать план реализации. Ассистент должен придерживаться существующих бизнес-процессов, но если их нет, то их можно создать самостоятельно. Например, если у вас нет повторяющегося алгоритма для сброса пароля пользователя, подумайте, как вы сможете автоматизировать его в виртуальном помощнике.

Разрабатывая бизнес-процессы и адаптируя их для виртуального ассистента, можно столкнуться со сложностями, которые требуют поэтапного подхода для предоставления функциональных возможностей. Процессы часто имеют «ярлык» версии (например, расскажите пользователю, где он может сбросить пароль) и полностью автоматизированную версию (задайте несколько вопросов, чтобы подтвердить личность пользователя, а затем сбросьте пароль).

Не забывайте о потребностях клиентов, когда составляете план того, какие процессы должны быть реализованы в первую очередь.

Проектирование для основных потребностей пользователя

При создании виртуального помощника не нужно решать каждую возникающую проблему. Сначала стоит сосредоточиться на крупных и значимых действиях. Такой подход особенно актуален для тех, кто запускает виртуального ассистента впервые. Вам нужно оценить, какую информацию и процессы вы уже предоставляете пользователям через другие каналы.

Вы можете просматривать журналы вызовов, поисковые запросы, опрашивать экспертов и многое другое. Если у вас есть кол-центр, проследите в течение дня за тем, какие звонки получают сотрудники. Если вы уже отслеживаете основные запросы потребителей, то эти данные также пригодятся для этого упражнения. Многие компании не ведут подробные записи о типах взаимодействия с клиентами. Для них основным преимуществом виртуальных помощников является начало сбора этой информации. Обратите внимание: чем ближе вы находитесь к реальным данным пользователей и чем дальше от мнений, тем лучше вы справитесь с этим упражнением.

Сейчас мы разработаем план внедрения виртуального помощника по обслуживанию клиентов для воображаемой розничной компании — FICTITIOUS INC. Мы будем ссылаться на каталог контента Watson Assistant Customer Care, в котором содержится перечень частых типов запросов по обслуживанию клиентов. Они приведены в Таблице 1. Данные действия довольно универсальны для розничного обслуживания и помогают быстро загрузить помощника.

Таблица 1: нижеизложенные действия охватывают частые типы запросов по обслуживанию.

Расписание/Управление встречами Получить контактную 
информацию 
Сменить вопросы безопасности Сбросить пароль
Получить список продуктов Получить список программ Добавить/Убрать авторизованных 
пользователей Проверка программы лояльности 
Открытие счета Отмена счета
Настройка параметров уведомлений Падать заявку на работу Восстановить баллы Перевести баллы 
Часы работы магазина Местоположение магазина Обновление профиля пользователя Отчет о мошенничестве

Прежде чем приступить к написанию диалоговых потоков в Watson Assistant, необходимо разработать план для FICTITIOUS INC. Выше изложен список наиболее распространенных типов запросов. Теперь стоит приблизительно оценить сложность каждого из них. Можно использовать простую шкалу low-medium-high или шкалу сложности small-medium-large. Цель состоит в том, чтобы быстро отсортировать типы запросов в сетку 2х2, где размеры формируются по сложности и частоте. Пустая сетка представлена на Рисунке 2. Попробуйте переместить каждый тип запроса из Таблицы 1 в сетку для FICTITIOUS INC.

Оценивать степень сложности нужно по тому, что потребуется для полного и автоматического выполнения запроса в соответствии с бизнес-процессами. Многие типы запросов можно реализовать либо простым вопросом и ответом, либо полным потоком процесса. Рассмотрим различные возможные варианты потока «открыть счет».

Простой поток (Перенаправление) для «Открытия счета»:

Вопрос: «Мне бы хотелось открыть счет»Ответ: «Пожалуйста, позвоните на нашу линию обслуживания по номеру: 1–800–555–5555, затем нажмите на 2, чтобы открыть счет или перейдите на наш сайт создания счета по ссылке».

Полностью автоматизированный поток для «Открытия счета»:

Вопрос: «Я бы хотел открыть счет»Ответ:(процесс потока с нижеизложенной последовательностью)1. Сбор информации для определения личности2. Определите тип счета3. Используйте запрос учетной записи API (Программный интерфейс приложения, чтобы убедиться, что учетная запись уже существует4. Используйте API, чтобы создать учетную запись.

Начать ответ на запрос можно как с перенаправления к сотруднику, так и со справочной информации, а затем автоматизировать остальное в будущих версиях ассистента. Частое перенаправление — не лучший вариант, но в любом случае помощник будет полезен пользователям. Ради этого упражнения по планированию сначала сосредоточимся на полностью автоматизированном ответе.

«Открыть счет» — один из самых распространенных типов запроса для большинства розничных продавцов. Он определенно относится к верхней половине сетки. Как показано выше, создание счета требует несколько последующих вопросов и API вызовов. Достаточно сложно получить место в верхнем левом квадранте (большой объем, высокая сложность).

Номер телефона, почтовый адрес или адрес электронной почты являются частыми запросами на контактную информацию. Они также просты в обращении: просто верните статический ответ, и запрос будет выполнен. Мы можем поместить опцию «Получить контактную информацию» в верхнем правом квадранте (большой объем, низкая сложность). Попытайтесь поместить все запросы FICTITIOUS INC из Таблицы 1 в сетку. Когда вы закончите, посмотрите Рисунок 3, в котором содержится анализ действий FICTITIOUS INC.

На основе графика частоты и сложности можно провести анализ затрат и выгод. Он показывает, какие функции нужно реализовать в первую очередь. Наиболее высокая прибыль от инвестиций исходит от высокочастотных запросов низкой сложности, и вам стоит обрабатывать их как можно чаще.

Затем следуют высокочастотные и сложные типы запросов. Для них нужно определить, есть ли полезный и быстрый выигрыш, чтобы выполнить запросы, или вам стоит расширить эти типы на альтернативный канал, например колл-центр с командой работников. Вам необходимо научить своего помощника распознавать эти запросы, даже если он их не обслуживает.

Если время позволяет, то вы можете обратиться к самым простым запросам в низкочастотном сегменте с низкой сложностью. Позаботьтесь о том, чтобы не потратить слишком много времени и не переусердствовать с разработкой виртуального помощника.

Низкочастотные запросы с высокой сложностью могут не подойти для автоматизированного решения, и вы можете использовать для них общую стратегию эскалации. Обобщенный план представлен на Рисунке 4.

Найти гораздо больше информации о дизайне виртуальных помощников можно в книге Эндрю Фрида «Создание виртуальных помощников» (Creating Virtual Assistants).

• Искусственный интеллект + распределённые реестры = оружие против фейковых новостей
• Как искусственный интеллект меняет финансовый сектор?
• Искусственный интеллект оживит наших близких

Виртуальные помощники

Решения диалоговых цифровых помощников – горячий рынок. Действительно, с помощью соответствующего ПО компании получают возможность сразу «убить нескольких зайцев»: предложить своим клиентам привлекательный «очеловеченный» интерфейс для коммуникаций с компанией и добиться повышения скорости и качества обработки обращений клиентов за счет автоматизации. Каков нынешний IQ таких ИТ-решений, и в каком направлении им еще предстоит совершенствоваться?

По оценкам IDC, темпы роста инвестиции в создание цифровых помощников относятся к числу самых высоких в ИТ-отрасли. Причем, такого уровня они достигли после того, как компании «распробовали» возможности искусственного интеллекта (ИИ) в процессах обслуживания клиентов и для автоматизации внутренних и внешних рутинных операций.

По оценкам Кирилла Петрова, управляющего директора компании Just AI, рынок разговорного ИИ к 2025 г. достигнет объема 561 млн. долл.

При этом базовыми технологиями бота являются две основных задачи: классификация текста и распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER), говорит Илья Померанцев:

Инструменты для создания ботов

Востребованность цифровых ассистентов порождает предложение: сегодня на российском рынке представлено несколько типов систем, предназначенных для создания умных виртуальных помощников: готовые боты, конструкторы ботов, диалоговые платформы, фреймворки.

Использовать готового бота — это самый быстрый способ внедрить виртуального помощника в свой проект, который подходит для небольших и узконаправленных задач и не рассчитан на кастомизацию. Такие боты умеют проводить опросы, модерировать чаты, оформлять заказы, записывать на консультацию или выдавать пользователям нужную информацию по запросу, но всегда готовый бот нацелен на решение задач в конкретном бизнес-сегменте. Российский рынок мобильных приложений для бизнеса и госсектора: крупнейшие игроки, тенденции и перспективы. Обзор TAdviser

Компания Just AI создала маркетплейс готовых ботов Solution Store, где можно найти ассистента для узких задач: ЖКХ, ритейла, e-commerce, финтеха и других.

Конструктор ботов представляет собой набор готовых инструментов «из коробки», которые позволяют создавать и настраивать ботов по собственным сценариям без технических навыков и разработчиков. Например, универсальный конструктор Aimylogic компании Just AI включает 30 готовых интеграций и каналов: популярные чаты и мессенджеры, CRM и инструменты аналитики, сервисы для рассылок и т.д. Пользователи могут не только размещать своих ботов в множестве каналов, но и создавать сложные сценарии для чат-бота, запускать массовые обзвоны, автоматизировать работу с входящими телефонными звонками и даже создавать новые навыки для голосовых ассистентов. Например, можно научить бота отправлять изображения и видео, звонить и писать по расписанию, запускать рассылки и др.

Конструктор Aimylogic содержит блок понимания естественного языка (Natural Language Understanding, NLU), который позволяет обучать бота новым смыслам и фразам. Боты Aimylogic умеют общаться на разных языках: русском, английском, казахском, португальском, испанском языках.

В основе конструктора JINNEE, разработанного компанией ISS, лежит базовый набор инструментов, Андрей Куляшов, директор по развитию бизнеса компании ISS:

• модуль проверки правописания, который исправляет ошибки, часто встречающиеся в естественном языке;
• токенизатор, формирующий понятные для машины крупные текстовые блоки;
• модуль лексического анализа, отвечающий за определение значимых последовательностей в тексте;
• морфологический модуль, нормализующий слова, выделяющий леммы, а также отвечающий за устранение неднозначностей слов;
• модуль синтаксического анализа, устанавливающий связи между словами и группами;
• модуль семантического анализа, который выделяет сущности и намерения;
• модуль NER (Named Entity Recognition), отвечающий за распознавание в тексте именованных сущностей.

Этот набор инструментов способен решать задачи бизнеса в любой индустрии. При этом конструктор ботов поддерживает широкий функционал: в личном кабинете можно прописывать любые сценарии обработки сущностных запросов и ведения диалогов». Так, виртуальный ассистент HR-отдела берет на себя широкий круг кадровых задач: от подбора кандидатов и первичного анкетирования до экзит-интервью и сбора отзывов о компании. Помимо рекрутинга и онбординга, боты JINNEE занимаются автоматизацией технической поддержки, обработкой входящих запросов, документооборотом, работой с субподрядчиками, продажами и др. Один из чат-ботов JINNEE интегрирован в общероссийскую систему сервисов для работников и работодателей Онлайнинспекция.рф — там он отвечает на вопросы по трудовому праву. На очереди — новые задачи: обеспечение преднастроенных, готовых решений для ритейла, банков, страховых компаний и т. д., которые планируется осуществить в течение текущего года.

Благодаря способности к самообучению NLU-модуль JINNEE точно понимает контекст задаваемых вопросов, говорят в компании ISS. Речь идет о том, что JINNEE распознает сущности и их контекст c помощью NLU-модуля за счет поиска по библиотеке и ключевым словам. Известно, напоминают в компании, что многие из нынешних ботов, ответив на первый вопрос в ветке разговора, контекст тут же «забывают», и даже если следующий вопрос связан с предыдущим, диалог начинается заново, фактически с нуля.

Интересная функция JINNEE — карта разброса распознавания намерения в запросе, которая ведется в личном кабинете. В компании поясняют: человек обращается к боту, тот отвечает, а насколько точно он это делает, отображается на карте. Таким образом, становится понятно, хорошо ли модуль справляется с этим типом обращений: он дает нужный ответ сразу? Ему требуется уточнение? Или он вообще не понимает, о чем идет речь? Увидеть это можно наглядно на визуализированной карте: если расстояние между ответом бота и необходимым ответом достаточно велико, значит, именно в этой сфере нужно поработать, обучить бота новой лексике, конструкциям. Таким образом, можно непрерывно анализировать бота и улучшать его.

Еще один инструмент улучшения – обратная связь: если предлагать пользователю оценивать эффективность бота после каждого сеанса общения, то можно получить достаточно данных для выявления проблемных областей.

Важный аспект бота – умение взаимодействовать с несколькими информационными системами одновременно, получая из них нужные данные. С этой целью JINNEE получил продвинутый API, благодаря чему он легко интегрируется с любой CRM-системой или корпоративным порталом.

Сценарные боты позволяют быстро решать линейные бизнес-задачи: «поймать» клиента в момент коммуникации, добыть его контакт и ответить на популярный вопрос, например, остались ли в магазине смартфоны красного цвета.

Платформа VoiceBoх, разработанная компанией МТТ, позволяет собрать робота в зависимости от специфики и потребностей конкретной организации. Робот собирается из готовых функциональных блоков: входящие и исходящие вызовы, распознавание и синтез речи, интерактивное меню, логическая обработка, переадресация, интеграция с внешней базой данных. Голосовой робот может быть интегрирован с большинством CRM-систем, например, Битрикс24 или amoCRM, что позволяет оперативно формировать отчеты и повышать качество обслуживания.

В мае в Институте международных экономических связей (ИМЭС) заработал голосовой помощник абитуриентов, созданный на платформе. Голосовой робот звонит тем, кто оставил заявку, и выясняет, актуально ли для него получение образования, а также нужна ли ему консультация специалиста приемной комиссии. В режиме реального времени цифровой ассистент отправляет информацию в базу данных вуза и формирует отчет, помогая членам приемной комиссии расставить приоритеты в дальнейшей работе с абитуриентами.

По словам представителей вуза, цифровой ассистент на пике приемной кампании заменяет до 6 операторов контактного центра.

В зависимости от потребностей организации система может автоматизировать диалоги и с десятками и с тысячами абонентов.

Диалоговые платформы

Диалоговые платформы включают набор всех сервисов и решений для прототипирования, разработки, тестирования, развертывания, контроля качества и последующей поддержки диалогового решения ан протяжении всего его жизненного цикла. Они рассчитаны на то, что работать с ними будут ИТ-профессионалы: платформы обычно предоставляет возможность разрабатывать сценарии, в том числе, на языках программирования. Важно, что они обладают развитой функциональностью управления множеством веток сценариев и дают возможность развертывать разговорные решения корпоративного уровня.

Нередко у поставщиков таких решений есть собственные решения обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), другие дают возможность подключать внешние сервисы: NLU, ASR (Automatic Speech Recognition), TTS (Text To Speech).

Платформенные вендоры утверждают, что дают возможность создавать ботов- ассистентов в различных предметных областях и навыки для них с разветвленной логикой и чит-чатом («болталкой»).

JAICP

JAICP – разработка компании Just AI – платформа со встроенным NLU-сервисом для разработки мощных ИИ-ботов: чат-ботов, виртуальных операторов, голосовых ассистентов и навыков для них. Вендор позиционирует JAICP как инструмент для создания сложных разговорных решений: умных чат-ботов, голосовые игры, навыки для умных колонок и голосовых ассистентов (например, Алисы).

JAICP интегрирован с собственным NLU-ядром CAILA, которое позволяет ботам понимать естественную речь. Управление логами диалогов дает возможность как дообучать NLU прямо из интерфейса JAICP, а также загружать обучающие выборки, чтобы на старте проекта обучить NLU лучше распознавать намерения клиентов.

Dialog OS

Профессиональная платформа для создания интеллектуальных голосовых и текстовых роботов, разработанная компанией «Наносемантика». Использует гибридную модель Rules + ML, комбинирует Machine Learning и нечеткий поиск с применением правил.

Ключевым преимуществом гибридной модели Rules + ML является возможность работы с любым языком, говорят в компании.

Конечно, базу знаний бота в любом случае придется разработать. Например, подготовить датасеты для обучения нейросети или в явном виде описать модели потенциальных входящих реплик («правила»). Эту работу на платформе DialogOS может выполнять человек, не обладающий ИТ-квалификацией.

Правда, совместное использование правил и машинного обучения на практическом уровне связано с некоторыми сложностями, комментирует Станислав Ашманов:

Платформа DialogOS не требует обязательного наличия массива данных до начала работы над виртуальным ассистентом. Все данные можно построить с нуля при работе в платформе DialogOS над конкретным ассистентом, говорят в компании.

Платформа поддерживает функционал работы с намерениями пользователей. Они описываются в виде правил и сопровождаются примерами конкретных фраз, связанных с этими намерениями. Предусмотрена также возможность просматривать историю коммуникации пользователей с виртуальным ассистентом и производить разметку намерений.

На платформе также имеются инструменты для отладки обучения. Например, таблица потенциальных конфликтов интентов, а также возможность увидеть информацию о наборе интентов-кандидатов для конкретной реплики, NER-кандидатов и их весах.

Erudite

ИИ-платформа Erudite для создания диалоговых роботов и управления их работой создана компанией Naumen. Комфортный и естественный диалог с роботом реализуется благодаря NLU-движку и машинному обучению, рассказывают в компании.

Реализовано доменное предобучение на русскоязычных корпусах данных для улучшения качества понимания естественного языка в проектах различной тематики. Предобработка реплик в диалоге реализована с помощью токенизации на базе алгоритма BPE. Для коррекции правописания используется машинное обучение. Возможно обучение робота на данных заказчика для развития навыков работы с узкоотраслевыми тематиками.

Для понимания смысла текста и реплик используются модели encoder-decoder, для классификация интентов (намерений) – алгоритм BERT. Для извлечения фактов из запросов клиентов применяются двунаправленные рекуррентные (bidirectional LTSM) и сверточные сетей (CNN) с блоком внимания.

Платформа Erudite реализует гибридный подход к обучению, сочетая машинное обучение и методы, основанные на правилах (rule-based), что обеспечивает полный контроль над диалоговыми роботами и возможность вносить коррективы в их работу в сжатые сроки.

Источник: компания Naumen

Большей прозрачности машинного обучения удается достичь за счет применения методов LIME и LRP, что позволяет визуализировать работу ML-модели, сделать логику и действия робота доступными для интерпретации и понимания, а также оценить влияние тех или иных обучающих примеров на его поведение.

Платформа содержит готовые к использованию диалоговые модули для быстрого старта и масштабирования, реализована преднастроенная работа с распространенными типами фактов и интентов (дата и время, согласие и отрицание, запрос оператора, города и страны).

Имеется также встроенный модуль социального чата для распознавания реплик, не связанных с темой консультации, и механизм плавного возвращения клиента к основному предмету диалога. Готовые фрагменты сценариев можно повторно переиспользовать без повторной настройки.

Роботы на платформе Naumen Erudite могут решать различные задачи:

• обработка входящих звонков и чатов (консультант по продуктам и услугам, прием показаний счетчиков, HR-поддержка, суфлер для операторов Call-центров);
• исходящие обзвоны (трекинг заказов и объектов, проверка баланса, техподдержка);
• замена IVR в контактном центре (поиск адресов и объектов, оформление заявок и документов, заказ такси).

Обучение бота подразумевает не только подготовку данных и обучение работе с фактами и интентами, но и автоматическое объединение исторических диалогов в кластеры по ключевым словам, разметку обучающих диалогов и составление иерархического дерева тематик для классификации запросов, а также обучение робота распознаванию и интерпретации интентов и фактов в репликах собеседника. Поддерживается регулярное обучение бота на реальных «боевых» данных из отработанных диалогов.

В мае интеллектуальный чат-бот Naumen заработал в контакт-центре Федерального Казначейства России в чате личного кабинета на портале ГАС «Управление». Чат-бот круглосуточно предоставляет консультации по работе с порталом и проблемах при авторизации, а также помогает оформлять заявки на получение технической поддержки. Кроме того, чат-бот отвечает на часто задаваемые вопросы пользователей, например, про продление ЭЦП, заполнение и подачу отчетов, возможности ГАС «Управление» и особенностях работы с порталом..

CraftTalk

Платформа CraftTalk, разработанная одноименной компанией, — это решение «все в одном» для предоставления сервиса через чат с автоматизацией на основе базы знаний и искусственного интеллекта.

Платформа поддерживает развитый функционал омниканальности: коммуникации с клиентами возможны через чаты на сайте, в мессенджерах, социальных сетях и по электронной почте. При этом, как говорят в компании, платформа полностью готова для использования в контакт-центре: организация очередей для обработки обращений, работа в режиме высоких нагрузок с оптимизацией простоя оператора, рабочее место оператора и супервизора с детальной статистикой работы операторов и искусственного интеллекта по чем более 50 показателям.

Отдельный продукт – База знаний 2.0 – служит омниканальным источником знаний не только для людей, но и чат-ботов: содержит готовые ответы для чат-ботов и информацию для машинного обучения, помогает создавать сложные сценарии. Их могут разрабатывать в визуальном редакторе обычные сотрудники контакт-центра без программирования, даже если сценарии содержат сложную логику и интеграции с другими сервисами.

Реализована автоматизация обработки повторяющихся вопросов: чат-бот обучается у операторов, как отвечать на вопросы клиентов, и после этого может самостоятельно отвечать клиентам или работать интеллектуальным помощником оператора. Это свойство, отмечают в компании, помогает успешно справляться с пиками трафика обращений: благодаря увеличению доли повторяющихся вопросов, степень автоматизации вырастает до 70-80%.

В конце мая компания CraftTalk объявила о создании онлайн-чата для платформы личных финансов «Финуслуги», созданной Московской биржей. Онлайн-чат предназначен для консультаций физических лиц по всему спектру сервисов «Финуслуг».

Сергей Будник, директор по продукту платформы «Финуслуги» Московской биржи, поясняет выбор продукта:

Через открытый АPI осуществляется интеграция платформы с CRM, личным кабинетом, сайтом и другими системами Московской биржи. Выполнена также объемная работа по настройке комплексной аналитики, говорит Сергей Будник. Она помогает в работе оператору и группам экспертов по конкретным тематикам и дает общую картину по результативности контакт-центра его супервизорам и руководителям.

Развитая поддержка омниканальности стала основанием для выбора платформы CraftTalk для создания чат-бота для клиентской коммуникации компании «Ингосстрах». Сегодня, согласно исследованию SDI 360), «Ингосстрах» — единственная в России крупная страхования компания, которая оказывает клиентам поддержку во всех основных мессенджерах. «Ингосстрах» использует сценарные чат-боты во время получения обращения клиента, а его алгоритм представляет собой дерево с большим набором ветвей-сценариев.

Помимо уточняющих вопросов чат-бот может дополнительно запрашивать документы, необходимые для дальнейшей консультации.

Open-source фреймворки

Фреймворк для разработки виртуальных ассистентов на базе СПО – это бесплатный инструмент, предназначенный для профессиональных разработчиков. Он позволяет описывать логику сценариев, не ограничиваясь архитектурой диалоговых платформ и других решений. Разговорные ИИ- фреймворки доступны для разных языков программирования: Python, Kotlin, Jovo и т.д. Их возможности ограничиваются только возможностями языка программирования, для которого они создаются, отмечает Кирилл Петров:

RASA

Инструментарий с открытым кодом, построенный на Python, который разработчики проекта называют чат-ботом третьего поколения: он не просто ходит по графу состояний, а умеет сохранять и использовать контекст предыдущего диалога.

Блок RASA NLU включает функционал распознавания сущностей и выявления намерений. Для выявления сущностей используется подход, основанный на разработанном в Стенфорде методе Conditional Random Fields. Определение намерения базируется на модифицированном алгоритме StarSpace от Facebook, реализованном на Tensorflow. При этом не используются предобученные модели векторных представлений слов, что позволяет обойти ограничения данных представлений, замечает специалист Parallels в корпоративном блоге на Habr:

Важная часть данного фреймворка — RASA Stories, примеры реальных диалогов с ботом, отформатированные в формате «Намерение-Реакция». На основе этих историй обучается рекуррентная нейросеть (LSTM), которая сопоставляет предыдущую историю сообщений в требуемое действие. Это позволяет не задавать графы диалогов жестко, а также не определять все возможные состояния и переходы между ними, рассказывают в Parallels: при достаточном количестве примеров сеть будет адекватно предсказывать следующее состояние для перехода вне зависимости от наличия конкретного примера.

Deep Pavlov

Проект DeepPavlov, разработанный в Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, – это библиотека для создания виртуальных ассистентов и анализа текста, построенная на TensorFlow и Keras. Она содержит набор компонентов для быстрого прототипирования диалоговых систем, которые позволяют автоматизировать процессы коммуникации в различных областях деятельности. Платформа обеспечивает полный цикл разработки диалоговых агентов, предназначенных для автоматизации коммуникационных процессов.

Преимуществом DeepPavlov в сравнении с библиотекой RASA, является гибкость в части конфигурации диалоговых агентов, а также набор предобученных моделей для NLP-задач русского языка.

Библиотека DeepPavlov содержит набор натренированных нейросетевых моделей для анализа текста (ML/DL/Rule-based), компонентов диалоговых систем и пайплайнов, библиотеку для создания и тестирования диалоговых моделей, инструменты прикладной разработки и интеграции (мессенджеры, программное обеспечение служб поддержки и т.д.). Заявляется о поддержке 53 языков.

Модели упакованы в простые в развертывании контейнеры, размещенные на Nvidia NGC и Docker Hub. Мы постарались максимально подробно описать особенности работы с кодом в документации.

Jovo

Фреймворк Jovo построен на TypeScript. Он позволяет создавать голосовые навыки, которые работают на разных устройствах и платформах, включая Amazon Alexa, Ассистента Google, мобильные телефоны, Raspberry Pi и др.

BotPress

BotPress — это разговорная AI-платформа с открытым исходным кодом, построенная на TypeScript. Позволяет создавать проекты, автоматизирующие коммуникации и рабочие процессы в компаниях. В BotPress есть такие удобные функции, как расширенные разрешения и безопасное хранение личных данных. Фреймворк нацелен, главным образом, на разработку ботов, а не голосовых решений. Нет поддержки различных языков.

JAICF

Разработанный российской компанией Just AI фреймворк для разработки разговорных решений JAICF ориентирован на язык Kotlin. Кирилл Петров поясняет, что фреймворк на базе Kotlin идеально подойдет для случаев, когда планируется создать приложение с регулярной потребностью в обновлениях и оптимизации.

Фреймворк JAICF предоставляет свободный доступ ко всем профессиональным инструментам, необходимым для разработки полноценной разговорной среды: готовой диалоговой машине, библиотекам, NLU-движкам (встроенному NLU-сервису CAILA и внешним движкам, например, Dialogflow или RASA), системам аналитики и хранения данных, готовым интеграциям с мессенджерами и экосистемами голосовых ассистентов Алиса, Alexa, Google Assistant, Facebook Messenger, Slack, Telegram и т.д.

Модульное тестирование позволяет минимизировать количество ошибок с помощью автоматизированного тестирования сценариев диалога. JAICF использует фреймворки привычного unit-тестирования и возможности Kotlin для удобного и лаконичного DSL. Пример продвинутого использования фреймворков для создания виртуального ассистента — интеллектуальный чат-бот, который компания QSOFT запустила на сайте одного из ведущих автомобильных брендов. Заказчик решил создать универсального помощника с искусственным интеллектом, который способен в удобном формате предоставлять информацию об автомобиле, отвечать на часто задаваемые вопросы, заменить функцию поиска информации на сайте и даже помочь оформить заявку о покупке автомобиля.

Проект был выполнен в несколько этапов с применением Kotlin, JAICF, RASA NLU, Python. В ходе проекта командой внедрения было проработано более 100 сценариев для навигации по сайту. Архитектура диалогов основана на более чем 100 намерениях, каждое из которых представляет собой отдельную ветку сценария диалога, рассказывают в компании QSOFT. Интеллектуальный чат-бот прошел обучение на базе из более чем 3000 тренировочных фраз и диалогов.

Чат-бот учится определять намерение пользователя, контекст и реагировать на высказывания собеседника. В зависимости от ситуации чат-бот может предоставлять оптимальный сценарий клиенту и выдавать более 200 реакций.

На пути к тематической универсализации

По мнению Ильи Померанцева, одной из главных задач, которую сейчас пытаются решить исследователи, работающие в рассматриваемой сфере, является разработка ассистента не ограниченного узкой областью.

Илья Померанцев отмечает, что с технологической точки зрения, большинство проблем, препятствующих универсальности ассистентов, возникает на стадии распознавания речи и анализа полученного текста.

Остроту проблемы корректного распознавания речи удалось снизить за счет использования подхода, основанного на распознавании элементарных частей (так называемых токенов), с последующим составлением из токенов осмысленного предложения. Причем, такого, который не требует огромных наборов исходных данных и в то же время дает приемлемое качество распознавания. Таким, например, является алгоритм Byte Pair Encoding (BPE).

Но еще большие проблемы возникают в части понимания текста машинами – над ними до сих пор бьются ученые и исследователи. Действительно, даже люди в обычном разговоре не всегда способны правильно понять контекст и, что еще сложнее, извлечь смысловую нагрузку из текста. Получается, что часть аналитической работы, связанная с пониманием языковых конструкций, сегодня неплохо проработана с помощью уже созданных языковых моделей.

Например, сегодня ведутся активные исследования в таких направлениях, как генерация нескольких альтернативных гипотез, отбор и оценка этих гипотез. Однако на уровне коммерческих решений, предлагаемых на рынке, лучшими вариантами диалоговых (вопросно-ответных) сегодня являются те, что ориентированы на конкретный предметный домен, уверен Илья Померанцев. И это несмотря на то, что крупнейшие компании типа «Яндекса» и Google имеют в своем распоряжении огромные наборы данных.

Проекты с обучением таких ботов могут занимать до полугода, но они способны выполнить только простейшие операции, характерные для Call-центра или службы поддержки, замечает Александр Хледенев, хотя и могут быть выгодными даже на этом уровне.

Более продвинутое поколение помощников опирается на технологии разговорного интеллекта (Conversional AI), Deep Learning и NLP, и способно определять не только намерения, но и контекст диалога, а при наличии доступа к соответствующим данным — поддерживать нелинейные коммуникации. Они, в частности, способны выявлять ошибки, опечатки и «понимают» сокращения.

Когда это поколение ассистентов получит широкое распространение, они точно перестанут раздражать пользователей совей «туповатостью», полагает эксперт.

«Раздражают» — это еще достаточно мягкое определение. Люди часто буквально ненавидят голосовых ботов, даже не попробовав их возможности,- сокрушается Станислав Ашманов.- Но в целом, да, основные претензии к виртуальным ассистентам – это непонимание контекста разговора, недостаточная персонализация общения, отсутствие эмоциональной окраски, «голос как у робота». Мы находимся на стадии развития технологии, когда эти недостатки все еще существуют. Но пути их разрешения уже понятны».

Направления совершенствования виртуальных ассистентов

Одно из ключевых направлений развития виртуальных ассистентов — отслеживание контекста диалога. Например, если пользователь обращается к техподдержке с вопросами про работу в системе «1С», то виртуальный ассистент должен держать этот фокус диалога, то есть в течение всего конкретного диалога он должен «помнить», что обсуждаемая тема – «1С», и все уточняющие вопросы надо в первую очередь расценивать, как вопросы именно по этой теме.

И это уже не примитивный диалог в стиле IVR, построенный в форме жесткого дерев, где все варианты ответов озвучиваются голосом и надо последовательно использовать кнопки IVR.

Естественный диалог подразумевает эмоциональную составляющую общения. Попытки анализа психологического состояния человека реализуются сегодня. В идеале ПО бота должно отслеживать его на протяжении всей коммуникации.

Еще одно направление совершенствования цифровых помощников – персонализация диалога. С технологической точки зрения, это направление тесно связано с интеграциями. И они зачастую бывают весьма сложными в настройке.

О другом аспекте персонализации цифровых помощников говорит Леонид Перминов, руководитель направления «Контактные центры» компании CTI в своей статье в журнале PLUS (марте 2022 г.):

На пути к метавселенным

Идея глубокой персонализации умных виртуальных личностей уводит прямиком в пространство метавселенных. Сначала метавселенную представила компания Meta, затем Baidu рассказала о цифровом мире Xiang, населенном виртуальными персонажами.

Очевидно, что эти двойники будут отражать не только внешние данные человека, но и его внутренние качества – темперамент, склад ума, имеющиеся знания, навыки и т.д.

Возможности для взаимодействующих двойников открываются очень широкие. Так, двойник сможет работать автономно, например, независимо от своего «хозяина» проводить встречи с цифровыми копиями других людей.

Цифровой помощник сможет не только обрести обширный набор справочных знаний, позволяющий ему замещать своего владельца в ситуациях принятия типовых решений, но еще и получить новые способности, например, знание многих иностранных языков. А потом устроиться на высокооплачиваемую работу в несколько компаний одновременно. Можно предложить еще много вариантов реализации новой среды обитания человеческих двойников – метавселенной, опираясь на современные достижения технологий и многочисленные варианты искусственного интеллекта.

Но вот интересный вопрос: можно ли будет «обмануть» двойника, атаковать его многочисленными методами социальной инженерии, как это происходит сегодня? Можно ли будет выведать его секреты?

Если уровень технологической реализации метавселенной нам еще предстоит увидеть в будущем, то на практическом уровне сегодня есть примеры создания сложных комплексных систем с высоким интеллектуальным уровнем. Пример – умные города.

Другие материалы обзора

• Обработка данных в глубинных нейронных сетях: достижения и вызовы текущего момента
• ИИ: от данных – к знаниям
• Обработка документов и текстов на естественном языке
• Умная обработка процессов
• Умные речевые сервисы
• Интеллектуальная видеоаналитика
• Новые вызовы для задач информационной безопасности
• ИИ в аналитике: что за пределами BI?
• Умное производство
• Умный город
• Заключение. Куда катится мир практических реализаций ИИ?

Другие материалы по теме ИИ

• Рынок искусственного интеллекта в России достиг точки перелома. Обзор TAdviser 2020
• Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
• Искусственный интеллект (рынок России)
• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
• Системы видеоаналитики Каталог систем и проектов видеоаналитики
• Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
• Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
• RPA — Роботизированная автоматизация процессов
• Видеоаналитика (машинное зрение)
• Машинный интеллект
• Когнитивный компьютинг
• Наука о данных (Data Science)
• DataLake (Озеро данных)
• BigData
• Нейросети
• Чатботы
• Умные колонки Голосовые помощники
• Искусственный интеллект в разных сферах: в банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
• Беспилотные автомобили в мире
• Беспилотные автомобили в России

Создание виртуального помощника на базе ChatGPT-4 для вашего бизнеса

Создание виртуального помощника на базе ChatGPT-4 для вашего бизнеса

• by Marcin Frąckiewicz
• в 0, ChatGPT
• вкл 7 мая 2023

Как использовать ChatGPT-4 для создания виртуального помощника по обработке естественного языка для вашего бизнеса

По мере того, как компании ищут новые способы взаимодействия с клиентами и оптимизации своих операций, виртуальные помощники по обработке естественного языка (NLP) становятся все более популярными. ChatGPT-4 — это мощный инструмент НЛП, который можно использовать для создания виртуального помощника для бизнеса.

ChatGPT-4 — это инструмент обработки естественного языка (NLP), который использует машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) для понимания запросов на естественном языке и ответа на них. Он основан на мощной языковой модели GPT-4, которая была обучена на большом наборе данных текста на естественном языке. Это позволяет ChatGPT-4 понимать контекст разговоров и генерировать точные ответы.

ChatGPT-4 можно использовать для создания виртуального помощника для бизнеса. Виртуальный помощник может использоваться для ответов на запросы клиентов, предоставления информации о продуктах и ​​даже для обработки заказов. Виртуальный помощник может быть настроен в соответствии с потребностями бизнеса, что позволяет ему отвечать на запросы клиентов в естественной и разговорной манере.

Компании также могут использовать ChatGPT-4 для автоматизации рутинных задач, таких как запросы в службу поддержки клиентов и обработка заказов. Это может помочь компаниям сэкономить время и деньги, а также повысить удовлетворенность клиентов.

ChatGPT-4 также можно использовать для создания интерактивного чат-бота, который можно использовать для взаимодействия с клиентами и предоставления им полезной информации. Это может помочь компаниям наладить отношения с клиентами и повысить их лояльность.

В целом, ChatGPT-4 — это мощный инструмент, который можно использовать для создания виртуального помощника по обработке естественного языка для бизнеса. Это может помочь предприятиям сэкономить время и деньги, а также повысить удовлетворенность клиентов. Предприятиям следует рассмотреть возможность использования ChatGPT-4 для создания виртуального помощника для своего бизнеса.

Как обучить виртуального помощника ChatGPT-4 автоматизировать задачи обслуживания клиентов

Создание виртуального помощника для автоматизации задач по обслуживанию клиентов может стать отличным способом упростить операции по обслуживанию клиентов и повысить их удовлетворенность. ChatGPT-4 — это мощная платформа виртуального помощника, которую можно использовать для создания виртуального помощника, способного выполнять задачи по обслуживанию клиентов. Вот как обучить виртуального помощника ChatGPT-4 автоматизировать задачи обслуживания клиентов.

1. Соберите данные об обслуживании клиентов. Прежде чем вы сможете приступить к обучению своего виртуального помощника, вам необходимо собрать данные об обслуживании клиентов. Эти данные должны включать запросы клиентов, отзывы клиентов и разговоры со службой поддержки клиентов. Эти данные будут использоваться для обучения вашего виртуального помощника пониманию запросов в службу поддержки клиентов и надлежащему реагированию на них.

2. Создайте сценарии обслуживания клиентов. Собрав данные об обслуживании клиентов, вы можете создать сценарии обслуживания клиентов, которые ваш виртуальный помощник сможет использовать для ответов на запросы клиентов. Эти сценарии должны быть адаптированы к собранным вами данным обслуживания клиентов и должны включать ответы на распространенные запросы обслуживания клиентов.

3. Обучите своего виртуального помощника. После того, как вы создали сценарии обслуживания клиентов, вы можете приступить к обучению своего виртуального помощника. Это можно сделать, предоставив виртуальному помощнику данные обслуживания клиентов и заставив его отвечать на запросы клиентов с помощью созданных вами сценариев. Когда виртуальный помощник отвечает на запросы клиентов, он учится на своих ошибках и становится более точным в своих ответах.

4. Проверьте своего виртуального помощника. После того, как ваш виртуальный помощник прошел обучение, вы должны протестировать его, чтобы убедиться, что он точно отвечает на запросы клиентов. Вы можете сделать это, заставив виртуального помощника отвечать на запросы клиентов в смоделированной среде, а затем сравнив его ответы с созданными вами сценариями обслуживания клиентов.

Следуя этим шагам, вы можете обучить своего виртуального помощника ChatGPT-4 автоматизировать задачи обслуживания клиентов и повысить их удовлетворенность. При правильном обучении ваш виртуальный помощник может стать бесценным активом в вашей работе по обслуживанию клиентов.

Каковы преимущества использования виртуального помощника на базе ChatGPT-4 для вашего бизнеса?

Наличие виртуального помощника на базе ChatGPT-4 для вашего бизнеса может предложить ряд преимуществ. Используя возможности искусственного интеллекта, ChatGPT-4 может предоставить автоматизированное решение для обслуживания клиентов, которое является одновременно эффективным и экономичным.

ChatGPT-4 может помочь оптимизировать процессы обслуживания клиентов, предоставляя автоматические ответы на запросы клиентов. Это может уменьшить потребность в ручных агентах по обслуживанию клиентов, позволяя предприятиям экономить время и деньги. Кроме того, ChatGPT-4 можно научить понимать запросы клиентов и давать точные и персонализированные ответы. Это может помочь повысить удовлетворенность и лояльность клиентов.

Кроме того, ChatGPT-4 может помочь сократить количество времени, затрачиваемого на рутинные задачи. Автоматизируя рутинные задачи по обслуживанию клиентов, предприятия могут освободить своих сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных задачах. Это может помочь повысить производительность и эффективность.

В целом, ChatGPT-4 может предоставить ряд преимуществ для бизнеса. Используя возможности искусственного интеллекта, предприятия могут сократить расходы, повысить удовлетворенность клиентов и повысить производительность.

Как интегрировать ChatGPT-4 в ваши существующие бизнес-процессы

Интеграция ChatGPT-4 в существующие бизнес-процессы может помочь компаниям автоматизировать обслуживание клиентов и обеспечить более эффективное обслуживание клиентов. ChatGPT-4 — это технология обработки естественного языка (NLP), которая позволяет компьютерам понимать человеческий язык и реагировать на него. Эту технологию можно использовать для создания автоматизированных агентов по обслуживанию клиентов, которые могут отвечать на запросы клиентов в естественной и разговорной манере.

Первым шагом в интеграции ChatGPT-4 в существующие бизнес-процессы является создание бота, способного понимать запросы клиентов и отвечать на них. Это можно сделать, обучив бота существующим данным о клиентах, таким как часто задаваемые вопросы и отзывы клиентов. После обучения бота его можно интегрировать в существующие процессы обслуживания клиентов.

Следующим шагом будет интеграция бота в существующие каналы обслуживания клиентов. Это можно сделать, интегрировав бота в существующее программное обеспечение для обслуживания клиентов, такое как чат, электронная почта или телефон. Это позволит клиентам взаимодействовать с ботом так же, как с представителем службы поддержки клиентов.

Последним шагом является мониторинг и оценка производительности бота. Это можно сделать, отслеживая уровень удовлетворенности клиентов и точность ответов бота. Это поможет убедиться, что бот обеспечивает эффективное обслуживание клиентов.

Интеграция ChatGPT-4 в существующие бизнес-процессы может помочь компаниям автоматизировать обслуживание клиентов и обеспечить более эффективное обслуживание клиентов. Обучая бота на существующих данных о клиентах, интегрируя его в существующие каналы обслуживания клиентов и отслеживая его производительность, компании могут гарантировать, что их клиенты получают наилучшее обслуживание клиентов.

Как оптимизировать виртуальный помощник ChatGPT-4 для максимальной эффективности и результативности

Оптимизация вашего виртуального помощника ChatGPT-4 для максимальной эффективности и результативности имеет важное значение для компаний, стремящихся использовать возможности обслуживания клиентов на основе ИИ. Следуя этим простым шагам, вы можете убедиться, что ваш виртуальный помощник ChatGPT-4 работает с максимальной производительностью.

1. Установите четкие цели и задачи. Прежде чем приступить к оптимизации виртуального помощника ChatGPT-4, важно установить четкие цели и задачи. Определите, чего вы хотите, чтобы ваш виртуальный помощник выполнил, и создайте план для достижения этих целей. Это поможет убедиться, что ваш виртуальный помощник работает над достижением желаемых результатов.

2. Мониторинг производительности: регулярно контролируйте производительность вашего виртуального помощника. Это поможет вам определить области для улучшения и убедиться, что ваш виртуальный помощник работает максимально эффективно и результативно.

3. Используйте данные. Используйте данные для выявления тенденций и моделей взаимодействия с клиентами. Это поможет вам понять, как клиенты используют вашего виртуального помощника, и внести изменения для оптимизации его работы.

4. Используйте обработку естественного языка. Используйте обработку естественного языка, чтобы ваш виртуальный помощник точно понимал запросы клиентов. Это поможет повысить точность ответов и гарантировать, что клиенты получат ответы, которые им нужны.

5. Используйте автоматизацию: автоматизируйте определенные задачи, чтобы повысить эффективность и сократить ручной труд. Это поможет высвободить ресурсы, чтобы сосредоточиться на более важных задачах.

Следуя этим шагам, вы можете убедиться, что ваш виртуальный помощник ChatGPT-4 работает с максимальной производительностью и предоставляет клиентам наилучшие возможности. С помощью правильных стратегий оптимизации вы можете гарантировать, что ваш виртуальный помощник работает максимально эффективно и результативно.