AI вече знае как да пише истории и стихове, да отговаря на прости въпроси, да превежда на десетки езици и дори да създава компютърен код. Но на практика виртуалните асистенти все още не разбират въпросите или предоставят неуместна информация. В материала – за предизвикателствата и проблемите при създаването на чат ботове за обслужване на клиенти.

Може би всеки е попадал в ситуация, когато трябва да се свърже със застрахователна компания или техническа поддръжка. Обикновено отиваме на сайта и виждаме изскачащо съобщение „Как мога да ви помогна?“. Или се обаждаме на номера за поддръжка на клиенти и чуваме същия текст от телефонния секретар.

И така, въвеждаме съобщение или казваме на чатбота какво искаме. В отговор чуваме стандартни фрази – виртуалният събеседник не ни разбра. След няколко опита ми идва да се откажа.

Това е толкова често срещана ситуация, че експертите по обслужване на клиенти дори имат име за нея: „спирала на страданието“.

 

Но има и добри новини. Чатботовете за обслужване на клиенти стават все по-малко роботизирани. И според изследователи, лидери в индустрията и анализатори, в рамките на няколко години те ще се подобрят значително. Те ще станат по-умни, по-приказливи, по-човечни и най-вече по-услужливи.

„Дори сега има моменти, когато е трудно да разберем, че не е човек“, казва Бърн Елиът, анализатор в изследователската фирма Gartner. — Не е толкова добре, колкото ни се иска, но всичко върви в тази посока. И иновациите се случват с бързи темпове.“

AI постигна невероятен напредък в обработката на естествения език – тоест, разбирането и възпроизвеждането му. Програмите могат да пишат истории и поезия, да отговарят на прости въпроси, да превеждат на десетки езици и дори да създават компютърни програми. Като правило почти неограничена изчислителна мощност и готови данни са достъпни за изследователски проекти в тази област навсякъде в Интернет.

Дигиталните асистенти като Siri на Apple и Alexa на Amazon също използват интернет, за да отговарят на потребителски въпроси.

Но повечето компании имат ограничени ресурси. Информацията за техните клиенти, необходима за отговор на въпроси, не е в интернет, а в корпоративни центрове за данни. Те имат по-малко данни от интернет гигантите и са натрупани през годините, съхранявани в различни формати, на различни места. Това е по-скоро геоложко проучване, отколкото обхождане на мрежата.

Резултатът е разрастващ се пазар за разговорен AI. Той включва големи технологични компании като Microsoft, Amazon, Google и Oracle, както и по-малки проекти и стартиращи компании, включително Kore.ai, Omilia, Rasa, Senseforth.ai, Verint и Yellow.ai.

Доставчиците предоставят софтуерни инструменти, които компаниите след това персонализират и обучават въз основа на собствените си данни.

Gartner прогнозира, че пазарът на виртуални асистенти ще нарасне с 15% до над 7 милиарда долара през 2022 г.

Някои от тях са предназначени да помогнат на служителите. Но като правило ботовете се създават за обслужване на клиенти.

Може би най-впечатляващият път за разработване на собствена чатбот технология беше IBM. След като суперкомпютърът Watson победи човешките шампиони в телевизионното шоу Jeoprardy! преди около десетилетие IBM започна да прилага технологията за обработка на естествен език на Watson в други области. Ранният фокус беше върху диагностицирането и лечението на рака и IBM цитира здравеопазването като свой пробив в проекта.

През януари, след години работа, IBM обяви, че продава своя бизнес Watson Health на частна инвестиционна компания. Няколко дни по-късно Gartner оцени IBM Watson като “лидер” в разговорния AI за бизнеса. Watson се разви от новаторски проект в диагностиката на рака до услуга за чатбот за обслужване на клиенти.

Watson Assistant е най-успешният AI продукт на IBM днес. Технологиите се развиват през годините, непрекъснато се подобряват. IBM бързо разбра, че строгият подход на въпроси и отговори, макар и идеален за игрово шоу, е твърде ограничен и негъвкав по отношение на обслужването на клиентите.

„Реалният свят ни отвори очите“, каза Ая Софер, вицепрезидент по технологиите за изкуствен интелект в IBM Research.

Отправната точка, казва тя, е придобиването на по-задълбочено разбиране на това, което се случва в кол центровете и работата с други компании за събиране и анализиране на много хиляди обаждания между клиенти и човешки агенти. Те проследиха кои въпроси и последващи действия са помогнали за решаването на проблема на клиента, както и кои сигнали показват, че „разговорът се е объркал“.

Първите чатботове бяха програмирани с предварително зададен набор от въпроси и отговори. Но ако алгоритъмът не разбираше събеседника, разговорът спираше. Днес, отбелязва Софър, голяма част от най-новите иновации са „да научим системата да разбира и открива човешките намерения“.

Основната задача е да се създаде програма, която може да определи същността на заявката на дадено лице.

„Предполагате, че има толкова много начини, по които човек може да каже нещо, но откривате, че всъщност не е“, казва Боб Бийти, директор опит в GM Financial.

Първоначално компанията използва елементарен бот, който просто дава готови отговори на даден списък с въпроси. Но през 2019 г. съвместно с IBM започна разработването на интерактивен чат бот. След две години беше планирано да се създаде и внедри бот, базиран на Watson Assistant.

Наложената карантина заради пандемията през март 2020 г. неочаквано измести графика. Бийти изпрати у дома около 700 агенти, които работеха в кол центровете на компанията в Арлингтън, Тексас, и Чандлър, Аризона. В бързане да организира бързо дистанционната работа на агентите в кол центъра, компанията изпрати клиенти да получат съвет чрез чатботове, а не по телефона.

Първоначално чатботът едва се справяше с натоварването. Но разработчиците на GM Financial и инженерите на IBM са програмирали способността да отговарят на все повече и повече заявки – независимо как са формулирани – например “Каква е сумата на моето изплащане?” или „Получихте ли плащането ми за март?“

 

Но дори простите въпроси изискват персонализирани отговори, които софтуерът трябва да търси в базата данни на компанията. В самото начало чатбот, наречен Nanci (от англ. fiNANCIal – „финансов”) можеше да изпълни по-малко от 10% от клиентските заявки. Но в рамките на два месеца успеваемостта се повиши до 50% – и сега, според GM Financial, е 60%.

Досега Nanci беше само текстов чатбот, но компанията добавя гласова версия. А с IBM се опитва да автоматизира по-сложни задачи, като промяна на крайните срокове.

Според Бийти основната цел на чатбот технологията е да подобри клиентското изживяване и да изгради лоялност към марката за компанията майка General Motors.

Изчислено е, че средната заявка за кол център продължава шест минути и струва на компанията 16 долара. В GM Financial чатботът вече отговаря на много въпроси на клиентите. През януари, смята Бийти, компанията е спестила общо 935 000 долара.

Засега персоналът на кол центъра не е намаляван. Технологията, каза Бийти, ще позволи на агентите да отделят повече време за решаване на сложни проблеми, като например разговори с клиент, който е загубил работата си и трябва да поднови лизинга или заема си за кола.

За повечето предприятия основната пречка за подобряване на ИИ е липсата на данни за обучение. Някои технологии могат да преодолеят това препятствие чрез автоматично генериране на повече данни за обучение или чрез учене от по-малки количества данни.

 

Anthem, здравен застраховател с повече от 45 милиона клиенти, не изпитва липса на данни и има технологична работна сила от няколко хиляди души, включително специалисти по данни, експерти по изкуствен интелект и разработчици на приложения. IBM Watson Assistant е един от многото инструменти, използвани от Anthem.

Anthem показва какво се случва сега със задвижваните от AI чатботове, но също и какво може да стане възможно след няколко години. Според компанията Sydney Assistant (наличен също в мобилното приложение) вече е 90% точен при въпросите за доплащане („Получавам смяна на коляното. Колко покрива застраховката ми?“) и лекарствата („Направете ли моите лекарства с рецепта взаимодействат?”?”).

Но дългосрочната цел, казва Раджив Ронанки, президент на дигиталните платформи в Anthem, е да се използва AI, за да се анализират всички твърдения и клинични данни, за да се предоставят персонализирани медицински съвети. Това не спира дотук: Сидни може дори да качва информация за фитнес тракера.

Например, има над 380 възможности за грижа и лечение за хора с диабет. В идеалния случай асистентът ще може да отговори кои режими на хранене, упражнения и лекарства осигуряват най-добри резултати за тези пациенти въз основа на възраст, пол, други състояния и медицинска история.

Тази информация ще бъде полезна както като препоръка за лекуващия лекар, така и като съвет за поддържане на здравето на индивида.

AI, каза Ронанки, ще помогне „да се премине от реактивна грижа за пациентите към проактивно, прогнозно и персонализирано здравеопазване“.

И може би технологията ще ни позволи да излезем от „спиралата на страданието“.