Время ботов: чему они учатся и как помогают бизнесу - «Новости России»

«Сегодня можно начать обсуждать что-то с человеком по телефону, а затем продолжить разговор в мессенджере. Это удобно. Почему бы и ботам не уметь делать то же самое?»

В 2017 г. молодая web-студия «Ананас» из Екатеринбурга разработала платформу для создания голосовых и чат-ботов под названием TWIN, ставшую одним из первых подобных it-решений на российском рынке. Сооснователи web-студии Егор Таланцев и Евгений Гавриляк (их историю можно прочитать в этом материале)  в беседе с рассказали о том, как на основе этой платформы выросла крупная компания, вышедшая на международный рынок, какие задачи бизнеса сегодня решают интерактивные помощники и как учатся общению с человеком.

О компании TWIN сегодня известно достаточно много. Ей уже 4 года, более сотни крупных клиентов в России и за рубежом, многомиллионная выручка. Получается, изначально это был ваш проект?

Е. Г.: Не совсем так, хотя саму платформу действительно мы придумали. Это случилось в 2017 г. — еще до того, как внедрение голосовых помощников и чат-ботов стало трендом. В интернете нам попалось видео компании, директор которой рассказывал, как ему удалось автоматизировать бизнес-процессы с помощью голосового бота. Нам сразу пришло в голову, что сама по себе идея очень крутая и перспективная, только ее нужно развить. Создать универсальную платформу, которую можно было бы легко адаптировать под задачи любого бизнеса, чтобы не писать бот каждый раз заново.

Первый рабочий прототип у нас был готов уже через полгода. Мы презентовали его на конференции Национальной ассоциации коллекторов (НАПКА) и попали точно в целевую аудиторию.

Работа коллектора связана с большим количеством обзвонов и стрессовыми переговорами, из-за чего сотрудники выгорают в считанные недели и увольняются — возникает сильная текучка кадров. Голосовой бот позволяет решить эту проблему: он берет на себя первичные звонки должникам, не обижается на отказы и угрозы, доводит до живых сотрудников только тех, кто уже готов к общению. Неслучайно в 2017 г. частные коллекторские агентства и аналогичные службы банков начали внедрять такие технологии одними из первых.

Сегодня голосовые и чат-боты широко распространены: взяты на вооружение не только банками, но и страховыми компаниями, крупными продуктовыми торговыми сетями, интернет-магазинами и т.д. А что, на ваш взгляд, эффективнее — голос или чат?

Е. Т.: Голосовые помощники развиваются динамичнее ботов, встраиваемых в соцсети, e-mail, мессенджеры и SMS. Неголосовые каналы, конечно, с каждым годом используются все более активно, но, судя по разным исследованиям, получается, что около 80% входящих и исходящих обращений до сих пор обрабатываются сотрудниками компаний по телефону. Таков запрос потребителя — для него остается важным общение с человеком, или, по крайней мере, его иллюзия, создаваемая хорошо обученным голосовым ботом. Это вселяет уверенность, что проблема может быть оперативно решена, раз на нее получена живая реакция в виде ответа оператора.

С точки зрения эффективности бизнеса голосовой бот решает такую важную задачу, как максимально высокая скорость ответа на телефонный звонок и сокращение до нуля потерь входящих звонков — это тоже ключевая потребность клиента на b2c-рынках, удовлетворение которой сильно влияет на его лояльность бренду продавца товара или услуги.

Е. Г.: С другой стороны, часто клиенту требуется максимально сократить время не дозвона, а самого общения с компанией, по крайней мере, по типовым вопросам. Решить проблему в мобильном приложении за пару кликов. Вот здесь наиболее эффективны неголосовые роботы. У чат-бота TWIN есть виджет, который можно встроить на сайт; через него программа взаимодействует с пользователем.

Такой проект реализован, к примеру, с торговой сетью «Утконос». Бот не только информирует об акциях и скидках, но и автоматически собирает заявки на техническую поддержку, если что-то не так с онлайн-заказом, либо на возврат товара и т.д. Его можно обучить любому скрипту переписки, который используют обычные сотрудники первой линии. А модификация чат-бота TWIN для транспортной компании умеет рассчитывать время доставки и ее стоимость для каждого конкретного пункта выдачи, пояснять детали заказа и консультировать клиента по документам — для этого робот интегрируется с базой данных компании. В любом случае потребитель вообще не тратит время на переговоры по телефону, дополнительные уточнения и т.д.

Однако для сложного сценария общения, когда проблема нестандартная, бота недостаточно. В принципе качественная отработка именно сложных сценариев — одно из главных направлений развития чат-ботов и голосовых помощников.

Если TWIN — универсальная платформа, которую можно кастомизировать под любой бизнес, ее использование обходится заказчику дешевле, чем разработка индивидуального решения?

Е. Т.: Если это задача, которую способен решить TWIN, то да, значительно дешевле. И быстрее. У меня есть свежий пример. В октябре 2021 г. один из наших постоянных клиентов, широко известный паб-квиз «Мозгобойня», попросил нас создать интерактивное решение, которое позволяло бы пользователю зарегистрироваться в игре со стационарного компьютера, а играть (то есть отвечать на вопросы викторины) с мобильного устройства. Звучит несложно, но такая разработка с нуля потребовала бы инвестиций в размере нескольких миллионов рублей и заняла бы как минимум полгода.

Вместо этого мы предложили использовать TWIN, чтобы управлять игрой можно было с помощью чат-бота. Робот формирует вопросы и отправляет их игроку на смартфон или планшет. Для сравнения, настройка решения заняла всего два месяца и стоила около 100 тыс. руб. По сути, мы просто свели двух клиентов вместе. Компания TWIN, владелец чат-бота, получила заказ и деньги, а «Мозгобойня» — быстрое и выгодное решение своей задачи. К тому же ей не нужно нанимать специалистов для обслуживания бота — все это с нашей поддержкой делает TWIN.

Помимо отработки сложных сценариев разговора, в каких еще направлениях развиваются голосовые и неголосовые боты?

Е. Г.: Один из трендов — расширение их функционала за счет комбинации обоих форматов общения с пользователем. Сегодня можно начать обсуждать что-то с человеком по телефону, а затем продолжить разговор в мессенджере. Это удобно. Почему бы и ботам не уметь делать то же самое? Платформу TWIN мы этому уже обучили.

Кроме того, программы со временем будут все лучше и лучше понимать человека и имитировать естественное общение — выше мы уже сказали, почему это важно.

К TWIN мы постепенно добавляем функционал в таких областях, как Natural language processing, Natural language understanding и Dialog Management. То есть бот, независимо от сферы применения, учится распознавать речь и даже пол собеседника (чтобы исключить ситуации, когда при общении с мужчиной бот обращается к нему как к женщине), синтезировать нормальную человеческую речь, управлять диалогом (самостоятельно менять скрипт разговора) в зависимости от эмоционального состояния собеседника. Это актуально не только для специализированных сервисов, но и для метапомощников вроде «Алисы» у Яндекса или Siri у Apple, встроенных в аппаратно-цифровую экосистему этих компаний.

Сейчас у вас как разработчиков есть интересные проекты, идеи, подобные TWIN несколько лет назад? Что бы вы хотели реализовать?

Е. Т.: Многие идеи берутся из текущей работы с клиентами. Полгода назад в рамках одного заказа мы написали стриминговую интернет-платформу, права на нее на этот раз остаются у нас. Хотим, как и в случае с TWIN, сделать ее универсальной — например, чтобы клиент мог запустить онлайн-магазин на диване, как делают кабельные телеканалы, но с возможностью заказать товар в один клик прямо во время просмотра. Мы еще изучаем этот рынок, но уже видно, что такие решения — тоже набирающий обороты тренд. Буквально недавно прямые эфиры с рекламой продукции на своем сайте запустила одна крупная екатеринбургская сеть парфюмерии и косметики; скоро этот инструмент бизнес начнет использовать повсеместно.