изображение создано нейросетью
О том, как модели на основе искусственного интеллекта становятся неожиданной «третьей силой» в системах интегрированных коммуникаций между компаниями и клиентами, IT-World рассказал Александр Красников, технический директор «Телфин».
Во всем мире крупные телекоммуникационные компании используют возможности искусственного интеллекта: для них это стратегический шаг, позволяющий избежать застоя в бизнесе, существенно сократить расходы и повысить эффективность. Крупнейшие мировые телеком-компании, например Deutsche Telekom и SK Telecom, создают коллаборации с разработчиками ИИ-моделей, такими как Google и OpenAI с целью постоянно совершенствовать модели генеративного ИИ для телеком-отрасли. Кроме того, ведущие игроки рынка в 2024 году взяли на себя совместное обязательство разработать большую языковую модель, которая оптимальным образом решит ряд прикладных задач в сфере телекоммуникаций. Всё это ярко свидетельствует о роли ИИ для мирового и российского телекома.
Искусственный интеллект применяется как в «бэкофисе» телекома (в деятельности, связанной с техническим функционированием систем связи и их разработкой), так и непосредственно в коммуникациях компаний с клиентами. Например, ИИ позволяет телеком-компаниям использовать новый подход к проектированию и строительству сетей с более эффективной инфраструктурой, улучшать качество связи и технические настройки. Кроме того, ИИ-инструменты в привычном ПО облегчают интеграцию различных систем в омниканальных платформах: в том числе видеоконференцсвязи и CRM. Вторая глобальная сфера для распространения ИИ в телекоме — клиентский сервис, маркетинг и корпоративные коммуникации.
Содержание:
ИИ «выходит на связь» в клиентской поддержке
Искусственный интеллект (в первую очередь генеративный, связанный со способностью программ обрабатывать контент и создавать новый) начинает играть все большую роль в поддержке клиентов как часть ВАТС. Виртуальные АТС стали незаменимым инструментом для российских компаний, так как обеспечивают возможность создать омниканальную систему связи и интегрировать в нее максимум современных способов общения с аудиторией: от городского телефона до мессенджера. По данным отчета J’son & Partners Consulting, ВАТС являются крупнейшим сегментом общего рынка унифицированных коммуникаций с долей в 27%. Его рост компания прогнозировала на уровне 11% в 2024 году. С другой стороны, российское аналитическое агентство «ТМТ Консалтинг» считает, что рынок ВАТС до 2028 года будет расти на 15-30% ежегодно. В 2023 году он прибавил 20,8% к 2022-му году. В контексте внедрения в телефонию искусственного интеллекта важно, что рынок дополнительных услуг ВАТС увеличился сильнее, чем общий показатель: на 38%. Аналитики подчеркивают, что заметно выросла востребованность речевой аналитики и виртуальных колл-центров (где все более широко используются технологии генеративного ИИ).
Практичный ИИ: как он работает в кол-центрах
Распространенный сценарий использования ИИ в IP-телефонии связан с большими языковыми моделями, которые применяются в основном для автоматизации клиентской поддержки и находятся в основе самых известных ИИ-моделей. Это YandexGPT от «Яндекса», GigaChat от Сбера, Qwen от Alibaba Cloud, ChatGPT от OpenAI. Существуют предметно ориентированные ИИ-модели, которые справляются с практическими задачами, например, в клиентском сервисе. Они помогают быстро классифицировать текстовые запросы клиентов и выстроить диалог с ними. Для этого, в частности, используется механизм RAG (Retrieval-Augmented Generation) для поиска информации в базах знаний и генерации текста.
Как искусственный интеллект меняет сервис в российском бизнесе
На практике внедрение ИИ-моделей в клиентскую поддержку выглядит так. Речевые запросы абонентов сначала преобразуются в текст. Затем текстовые запросы классифицируются нейросетями, а результаты попадают в систему маршрутизации. Затем текст снова преобразуется в речь и возвращается клиенту. Если ответ его не устраивает, система переводит звонок на живого оператора. При этом в ходе первоначального диалога с голосовым помощником клиент может даже не воспринимать его в качестве робота, по крайней мере в первые минуты общения. Настолько сильно размывается грань между реакциями и формулированием фраз оператором поддержки и ИИ-моделью. Разумеется, через какое-то время человек всё равно осознает, что разговаривает с машиной. Однако если ИИ-модель качественная, не затягивает решение вопроса и отвечает адекватно, то это не вызывает у клиента раздражения.
Правда, пока существует проблема с недостаточной точностью и скоростью работы ИИ-моделей. Скорее всего, оперативность будет расти: например, благодаря тому, что нейросети смогут обрабатывать голос, разбивая поток на более мелкие части. А вот от «галлюцинаций» нейросети не будут в ближайшей перспективе полностью избавлены. Это фактор случайности.
Способность ИИ-моделей распознавать большое количество языков (до сотни) позволяет бизнесу легче преодолевать языковые барьеры. Позвонив в иностранную компанию, вы можете удивиться тому, что вас сразу поймут на другом конце провода. ИИ-программа в режиме реального времени делает транскрибацию речи, которую понимает носитель другого языка. В результате бизнес получает возможность практически без преград контактировать с клиентами и партнерами из разных стран мира.
Благодаря ИИ-решениям трансформируются и интерактивные голосовые меню (IVR). Раньше клиентам приходилось преодолевать немалый путь, нажимая кнопку за кнопкой, чтобы добраться до нужного пункта меню и получить ответ на интересующий вопрос. Сейчас время пребывания клиента на линии значительно сокращается, а его комфорт в общении с брендами растет. Голосовые помощники все лучше понимают контекст обращения, они даже способны самостоятельно искать нужные данные в базах знаний компании и транслировать их клиентам. Например, могут предложить нужную инструкцию. Тенденция в том, что ИИ будет сразу понимать намерения клиента и самостоятельно предоставлять информацию либо мгновенно верно маршрутизировать звонок. При этом точность классификации запроса абонента будет стремиться к 100%.
ИИ в анализе эффективности коммуникаций
Обращающиеся в компанию клиенты не всегда задумываются о том, что их разговор с оператором часто становится предметом анализа с помощью технологий, включающих искусственный интеллект. Технологии речевой аналитики, основанные на способности ИИ обрабатывать большие объемы голосовой и текстовой информации, быстро развиваются. Буквально за последний год они шагнули от возможности определять только базовые критерии разговора между оператором и абонентом: соответствие скрипту, тональность разговора и отсутствие явных нарушений со стороны сотрудника колл-центра. Теперь сервисы речевой аналитики проводят анализ звонка, включая тематику беседы, ключевые слова, могут даже определить степень эффективности продажи. То есть понять, какие ключевые слова не были произнесены, в результате чего снизилась вероятность совершения клиентом целевого действия.
ИИ позволяет делать резюме звонков, которые затем можно проанализировать частично вручную, либо с использованием специальных программ, чтобы выделить повторяющиеся особенности разговоров. Таким образом, речевая аналитика дает компаниям гораздо больше информации о взаимодействии с клиентами, чем было до появления ИИ-инструментов. Например, кейс с интеграцией сервиса для глубокого анализа голосовых и текстовых каналов коммуникации Yandex SpeechSeense в работу собственного отдела клиентского сопровождения и продаж. Такое решение позволило создать квалификацию всех звонков, которые теперь распределяются по группам в соответствии с выделенными нейропараметрами, которые включают тему и причину звонка. Причем система умеет консолидировать звонки целых отделов, а не только отслеживать результаты отдельных менеджеров. Вышло глобальное обновление системы централизованного управления РЕД АДМ Промышленная редакция 2.0 Иван Новосёлов: Как Data Governance меняет бизнес. Кейсы и инсайты Импорт сдулся. Что происходит с ИТ в новой реальности
Как использовать нейросети для автоматизации клиентских взаимодействий
Полученный опыт показал, что речевая аналитика способна дать менеджерам достаточную информацию для того, чтобы выявлять закономерности возникновения сложных ситуаций в общении с клиентами, видеть зависимости событий друг от друга и принимать более обоснованные бизнес-решения.
Кроме того, ИИ-модели делают возможной гиперперсонализацию клиентов и их запросов, что становится ценным материалом для маркетологов. Благодаря тому, что они получают значительно больше сведений о клиентах, можно корректировать маркетинговые кампании, повышая их конверсию.
Чем еще ИИ удивит пользователей телефонии
Существенных ограничителей для дальнейшего проникновения ИИ в телефонию пока нет. Технические возможности современных коммуникационных сетей этому не препятствуют. Законодательное регулирование этого рынка не слишком заметно и не оказывает значительного влияния на активность игроков. Существует проблема с недоступностью для российских компаний ряда известных во всем мире ИИ-моделей, таких как, например, ChatGPT от OpenAI. Однако российские аналоги уже ничем ей не уступают. При этом у них есть неоспоримое преимущество: они лучше адаптируются к работе с русским языком.
Поэтому стоит ждать прорывных технологий и новых проектов в сфере, которую уже можно обозначить как «ИИ-телефонию». Однако пока перспективы технологии скорее развивают имеющиеся инструменты и дополняют их, повышая качество работы ВАТС.
Например, не так давно крупный участник телеком-рынка рассказал о новой разработке: голосовой ассистент сможет при необходимости включаться в разговор оператора с клиентом. Он будет оперативно озвучивать нужную информацию из баз знаний, ориентируясь на контекст беседы. Таким образом, из незримого помощника оператора виртуальный ассистент превратится в подобие коллеги. Читайте также
Не просто 99%. Как вместе с бизнесом находить правильные требования к качеству ИТ Разработка ИТ-систем — это не только функциональные возможности, но и качество: даже если система обладает отличным функционалом, но зависает или теряет данные, результат оставляет желать лучшего. Однако задавать требования в формате «99% качества» — неэффективный подход. О том, как искать баланс и формулировать требования к качеству ИТ-систем, IT-World рассказал Евгений Скориков, главный архитектор ИТ-интегратора AWG.
Другая перспективная технология: инициатор звонка сможет получать от абонента озвученные текстовые сообщения. Сейчас виртуальный помощник способен ответить звонящему голосом, а в будущем сам абонент сможет написать сообщение, и ИИ его озвучит. Эта услуга может оказаться востребованной у людей с нарушениями слуха и речи, а кроме того, она поможет найти удачный выход в сложных ситуациях. Например: вы на совещании, а вам написал сын, которому срочно требуется какое-то пояснение. Можно спокойно написать сообщение, а виртуальный ассистент передаст его голосом.
При этом важно понимать, что распространение ИИ в телефонии напрямую связано с общим его развитием. А вот у него есть ограничения, которые определяются нехваткой данных для обучения нейросетей, о чем говорят почти все крупные разработчики языковых моделей. Как минимум поэтому не стоит ожидать, что ИИ в перспективе ближайших лет поглотит большинство функций тех, кто сегодня работает в телекоме, или серьезно изменит основные способы коммуникации.
Александр КрасниковТехнический директор Телфин ТелекоммуникацииИскусственный интеллект AI