Вестник цифровой трансформации

«Ростелеком»: чат-бот, которого путают с оператором
«Ростелеком»: чат-бот, которого путают с оператором

Андрей Зима: «Мы достигли нужного экономического эффекта, а наши пользователи теперь получают ответы на свои запросы быстрее. А еще люди даже не всегда понимают, с кем они общаются в чате – с электронным помощником или с живым»


14:09 07.04.2023 (обновлено: 21:41 08.04.2023)  |  Николай Смирнов | 3237 просмотров



Андрей Зима, директор департамента развития решений искусственного интеллекта «Ростелеком», – о запуске чат-бота со встроенным искусственным интеллектом, позволившего оптимизировать взаимодействие с клиентами

«Ростелеком» запустил в контакт-центре чат-бота со встроенным искусственным интеллектом, который охватывает более 20% поступающих обращений. При этом удовлетворенность клиентов выросла, и далеко не все из них способны отличить «нейросетевого» сотрудника от живого. О подходах к реализации проекта и достигнутых эффектах рассказывает Андрей Зима, директор департамента развития решений искусственного интеллекта «Ростелеком» и номинант на премию Data Award.

— Какова история проекта? Как компания пришла к его реализации?

Клиенты «Ростелекома» исчисляются десятками миллионов. Ежемесячно мы получаем более 3 млн обращений как в голосовом, так и в текстовых каналах.

Безусловно, любой бизнес, чтобы развиваться, должен становиться более эффективным, и «Ростелеком» не исключение. Мы приняли решение максимально систематизировать отработку обращений, сделать ее единой и унифицированной, что и привело к созданию чат-бота.

В итоге, в условиях увеличения трафика в дискретном канале, не наращивая количество операторов, нам удалось обработать больший объем обращений. Попутно снизилось время ожидания клиентов в чате, ведь чат-бот не знает усталости, работает без обеда и выходных.

— В чем суть разработанного решения?

Мы запустили чат-бот, который работает в нашем решении «Омничат» – оттуда мы получаем обращения клиентов. С помощью технологий искусственного интеллекта мы понимаем, чего хочет клиент: бот распознает его запрос и смысл текста. Для того, чтобы качественно ответить на вопрос клиента, нам потребовались интеграции с внутренними системами. Например, из биллинга мы можем получить баланс счета, а из CRM – информацию об авариях и сроках окончания ремонтных работ на линии.

— Какие технологические принципы закладывались в создаваемое решение?

Мы разработали решение, основанное на собственном технологическом стеке, которое позволяет нам автоматизировать сценарии любой сложности и не требует специальных знаний, особенно программистов. Разработка ИИ-движка внутри чат-бота обеспечивает обучение нейросетей на основании различных выборок данных из ИТ-систем.

— В чем инновационность разработанного решения?

Чат-бот – оригинальное решение, реализованное с помощью современных инструментов, базирующееся на компонентах собственной разработки и открытых языках программирования. Интеллектуальные нейросети, скрипт-менеджер и бот на микросервисной архитектуре обеспечивают гибкое и динамичное масштабирование системы в условиях изменяющихся требований бизнеса, а также оптимизацию стоимости владения инфраструктурой. Ядро бота поддерживает автоматизацию и текстового, и голосового каналов. Сценарии базируются на скриптах, используемых в контакт-центре, что обеспечивает единый подход к обслуживанию клиентов в разных каналах.

— Что в ходе проекта было самым сложным? Как решали проблемы?

Трудно выделить что-то одно – для нас это был новый процесс, требующий большого количества интеграций. К тому же он реализовывался в крупной ИТ-компании с большим количеством сложных бизнес-процессов и подразделений со своими целями. Поэтому процесс в целом был непростым.

— Какова интеллектуальная начинка?

Для определения намерений клиента, ответа на различные вопросы используются BERT-like модели, адаптированные под задачу и требования.

— Сколько времени и каких ресурсов потребовали работы?

К текущим результатам мы шли на протяжении полутора лет небольшой командой. Но итоги подводить еще рано – мы считаем, что у нас все впереди.

— Что удалось особенно хорошо, чем в созданном решении можно гордиться?

Мы гордимся тем, что получился проект, ценный и для нас, и для клиентов. С одной стороны, мы смогли решить цели, которые перед собой ставил бизнес, с другой – предоставили клиентам удобный и современный сервис. Мы достигли нужного экономического эффекта, а наши пользователи теперь получают ответы на свои запросы быстрее. А еще люди даже не всегда понимают, с кем они общаются в чате – с электронным помощником или с живым. Вот это, я считаю, настоящий успех.

— Каких результатов уже удалось достичь, а что еще можно ожидать?

Приведу несколько ключевых цифр. Для консультации клиента чат-бот использует более 150 скриптов, внутри одного диалога задействовано около 100 нейросетей. Нами реализовано более 150 тематик обслуживания клиента, это не менее 65% тематик от общего объема. Чат-бот потенциально может обслуживать одновременно более 5 тыс. клиентов, на текущий момент зафиксирован максимум в пике – более 500 обращений. При этом чат-бот обслуживает клиента примерно в 2,5 раза быстрее, чем живой сотрудник.

Более 20% всех обращений, которые поступают в чат «Ростелекома» в месяц, обрабатываются полностью автоматически. И при этом удовлетворенность клиентов, обслуженных ботом, более 80%. Это выше, чем было до внедрения чат-бота.

— Какие тематики обращений закрываются наиболее полно, а какие пока еще не отдают роботу, и почему? Автоматизация каких именно обращений приносит наибольший эффект?

У нас большое количество различных продуктов: это и «Домашний интернет», и наш онлайн-кинотеатр Wink – по ним с обращениями работает бот. При этом есть продукты с чуть меньшей базой клиентов, такие как умный дом от «Ростелеком», видеонаблюдение – обращения от клиентов этих продуктов обслуживают пока живые люди. Но и тут все просто: мы пошли от большего, чтобы сразу получить крупный эффект, автоматизировав

сложные сценарии с большим количеством проверок, проходящих незаметно для клиента: от финансовых блокировок до проверки сети и оборудования при решении вопросов технической поддержки.

При этом мы не собираемся останавливаться на достигнутом. Мы продолжим внедрять бот в неохваченные продукты и в другие, в том числе внутренние, процессы компании – например, при взаимодействии между подразделениями.

— За счет чего повышается удовлетворенность клиентов? Далеко не все горят желанием общаться с машиной…

Да, согласно исследованиям, сейчас пользователи не очень любят общение с ботом. Но при общении с нашим «нейросетевым» сотрудником они далеко не всегда понимают, что общались не с живым человеком.

Высокий уровень удовлетворенности клиентов связан, в первую очередь, со скоростью и точностью решения их вопросов, ведь скорость обработки запросов и решение их «в одно касание» – одни из ключевых параметров для наших пользователей. В случаях, когда оператору нужно кликать мышкой, чтобы проверить баланс пользователя и напечатать ответ на клавиатуре, чат-бот благодаря интеграциям получает ответы от систем почти мгновенно и сразу выдает ответ пользователю. Нагрузка на операторов снизилась, и у сотрудников появилось больше времени, чтобы решать действительно сложные вопросы.

— Ирония жизни: по-настоящему «человеческое» отношение к клиенту зачастую может обеспечить только робот. В этом будущее клиентского сервиса?

«Роботы», как вы говорите, – это будущее во многих сферах жизни. Нейросети уже пишут музыку, рисуют картины и занимаются еще очень многим. Поэтому без проникновения тренда на роботизацию в клиентский сервис, особенно в высокотехнологических отраслях и крупных компаниях, было не обойтись. В нашей компании много достаточно стандартных операций, которые можно и нужно автоматизировать. Поэтому – да, клиентский сервис и далее наверняка будет развиваться в этом направлении.

— Проект имеет ярко выраженную бизнес-направленность. Каковы экономические результаты?

Мы не можем раскрывать полные данные об экономическом эффекте решения, при этом отмечу, что у нас получилось достигнуть уверенного уровня автоматизации при сохранении, и даже увеличении, уровня удовлетворенности наших пользователей. Все прогнозируемые эффекты на текущий момент исполняются – проект вышел на самоокупаемость.

— В чем роль проекта для компании?

Во-первых, удалось добиться улучшения обслуживания клиентов. Чат-бот позволяет оказывать быструю и эффективную помощь клиентам, отвечая на их вопросы и решая их проблемы в режиме реального времени. Это повышает уровень качества услуг связи в стране и снижает затраты на поддержку пользователей для компании.

Во-вторых, крайне важна персонализация. Чат-бот использует методы обработки естественного языка и машинное обучение. Это позволяет лучше понимать потребности клиентов и быстрее предоставлять персонализированные рекомендации, сохраняя личное время клиентов на решение других вопросов.

Наконец, повышенная эффективность. Чат-бот автоматизирует повторяющиеся задачи, такие как запросы баланса счета и обработка платежей, высвобождая менеджеров технической поддержки. В конечном итоге, это позволяет повысить уровень вовлеченности персонала и их технические компетенции.

— В каком направлении будет развиваться проект?

Для себя мы обозначаем два направления развития: увеличение количества автоматизированно отработанных обращений, и удовлетворенность пользователей – как внешних, так и внутренних.

 

Теги: Ростелеком Data Award

На ту же тему: