В 2021 году боты станут умнее — они смогут корректно отвечать на тысячи запросов, говорить и слушать, и все чаще будут иметь «аватары». Дмитрий Дырмовский, CEO группы компаний ЦРТ, выделил пять трендов, которые повлияют на будущее виртуальных помощников
1. Компании и общество будут больше доверять технологиям разговорного ИИ
Один из самых ярких трендов — изменение точки зрения крупных компаний на то, какими должны быть голосовые роботы. Еще недавно компании заказывали разработку таких технологий только для обслуживания клиентов, донесения информации о своих товарах и услугах. Никакой «человечности» от ботов не требовалось: наоборот, многие компании отказывались от этой функции, поскольку не понимали, зачем она, ведь боты должны отвечать только на вопросы по делу и все. В 2020 году компании обратили внимание на то, что люди адаптировались к голосовым помощникам. Все больше людей готовы разговаривать со своими голосовыми помощниками о чем угодно, и чем более естественным получается такой диалог, тем больше он нравится пользователям. Компании, особенно те, которые много внимания уделяют клиентскому обслуживанию — прежде всего банки, телеком-операторы и ретейлеры, — уже начали заказывать разработку виртуальных операторов, которые могут поддержать любой диалог. По их мнению, продвинутые виртуальные ассистенты повышают лояльность клиентов.
2. Вырастет востребованность виртуальных помощников и аватаров с «личностью»
В США голосовые помощники уже давно проникли в дома, на российском же рынке эта технология только начинает завоевывать внимание потребителя. А вот что касается корпоративного сегмента, то здесь ситуация обратная — наша страна впереди. Более того, например, в Калифорнии (США) принят закон, который обязывает кол-центры предупреждать клиентов, что они говорят с роботом. В России делать этого не требуется.
Интересно посмотреть, как эти тренды будут развиваться ближайшие два-три года. Уже через пять лет в большинстве крупных компаний может появиться виртуальный сотрудник, способный закрыть большую часть вопросов. А в перспективе можно говорить и об автоматизированном массовом обслуживании клиентов без участия людей. Если пофантазировать — впрочем, эта фантазия тоже вполне может оказаться реальностью — у банков и корпораций будут контакт-центры с голосовыми роботами, наделенными индивидуальностью, 10–50 аватаров, по-разному разговаривающих, имеющий свой характер, стиль общения, манеру обслуживания.
Аватары могут моделировать эмоции, проявлять эмпатию. Если компания сочтет это приемлемым и целесообразным, какой-то аватар может имитировать не только вежливость и понимание, но настойчивость и даже суровость. Например, в софт-коллекшен (первый этап досудебного взыскания задолженности) уместен довольно серьезный тон. Банки и коллекторы могут использовать такой подход.
3. Разработчики будут уходить от детерминированных алгоритмов к нейронным сетям
Большинство современных голосовых и текстовых ботов разрабатываются на основе вопросно-ответных алгоритмов, когда в бота загружаются правила, что можно отвечать, а что нельзя. Это стандартная модель, но у нее есть недостаток — длительное обучение (два-три месяца). Для поддержки такого бота нужно содержать целую контент-команду, а чтобы научить его разговаривать на естественном языке, потребуется очень много сил.
Последнее время разработчики постепенно уходят от прописывания алгоритмов для ботов к использованию нейронных сетей. Голосовые роботы на основе нейронных сетей более самостоятельны, обучаются и работают быстрее, могут выполнять больше функций, чем предшественники. Например, типичный робот «на правилах» может иметь ответы на пару сотен вопросов, количество доступных тематик для нейросетевого робота исчисляется тысячами.
Причина роста популярности нейросетевых роботов — появление новых и очень эффективных нейросетевых моделей для распознавания и понимания речи, а также для ее генерации. Это естественный процесс: компьютеры становятся все мощнее, работа с нейронными сетями упрощается, ИИ становится более продуманным и управляемым. Раньше обучение нейронной сети занимало много времени, на проверку гипотезы (как обучать сеть) уходило несколько дней, и, если гипотеза оказывалась неверна, нужно было начинать все с начала. Естественно, тратилось не только время, но и деньги.
Сейчас все происходит намного быстрее и дешевле, у разработчиков появилось больше пространства для экспериментов, а точность тестирования выше. На практике это значит, что голосовой или текстовый робот на основе нейронной сети изначально обучается на большем количестве тематик, и его при необходимости легко дообучить.
Здесь компаниям придется делать выбор. Дело в том, что робот, разработанный на вопросно-ответном алгоритме, надежней, у него есть четко прописанные скрипты, от которых он не может отступить. Но если компания хочет получить по-настоящему интеллектуального робота, способного поддерживать естественный диалог, ей придется довериться искусственному интеллекту. Кажется, пока люди готовы терпеть ошибки ИИ и недоразумения, связанные с его использованием. Многие понимают, что технология пока находится в самом начале пути развития. Тот, кто раньше начнет обучать своих ботов, тот проще и быстрее перерастет период «детских ошибок». У компаний еще есть время для тестирования технологий — например, на ограниченном количестве базы клиентов (с их согласия).
Если говорить о чуть отдаленном будущем, то здесь вряд ли возможна революция. Скорее всего, боты будут эволюционировать в сторону увеличения числа тематик, которые они будут способны поддержать в диалоге. Уже через два-три года роботы будут строиться преимущественно на нейронных сетях, а правила будут актуальны лишь для решения очень узких кейсов. Это позволит сократить сроки выпуска новых роботов и обогатить их большим числом разнообразных тематик. А люди получат более естественное общение с интеллектуальным помощником, чем сейчас.
Кстати, интересное наблюдение: когда люди понимают, что разговаривают не с живым оператором, а с роботом, то и сами начинают говорить, как роботы: медленно и отрывисто. С развитием технологии разработки голосовых роботов и синтеза речи диалоги будут все более естественными.
4. Произойдет отказ от старых протоколов в пользу дуплексных решений
Коммуникабельность и умение голосовых роботов говорить на естественном языке зависит от ряда факторов — с технической стороны оно определяется способностью робота одновременно говорить и слышать. Плохие роботы-собеседники раздражают клиентов.
Пока еще распространены устаревшие решения, в основе которых лежит так называемый протокол MRCP. Такие роботы пытаются эмулировать живую беседу, но любые попытки собеседников вздохнуть, поддакнуть или перебить их приводят к неадекватной реакции. Это связано с тем, что боты на основе MRCP линейны: они могут либо слушать, либо говорить. Вот именно они и раздражают: плохо распознают спонтанную речь, когда собеседник говорит в шумах, неразборчиво, используют некачественный синтез (металлический скрипучий, а не естественный голос), очень ограничены в ответах и т.д.
Мировой тренд — отказ от MRCP в сторону дуплексных решений. В них распознавание речи ориентировано не на короткие поисковые запросы от одного человека, а на сложную индустриальную задачу: работу со спонтанной речью, причем не только в диалогах, но и в полилогах, когда собеседники перебивают друг друга, говорят одновременно и неразборчиво. Тренд внутри тренда — работа над реалистичностью и снижением задержек реакции робота.
В конце концов, дальнейшему распространению ботов будут способствовать именно экономические причины — их внедрение и обслуживание станет обходиться компаниям дешевле, чем содержание сотрудников.
5. К 2025 году роботы будут у большинства компаний
Все больше компаний переходят в онлайн, все больше услуг потребляется дистанционно. Это однозначно увеличит количество внедрений роботизированных помощников. Как когда-то сайты стали очевидной необходимостью, так будет и с роботами. Вероятно, пройдет не больше двух лет, и нас уже перестанет удивлять, что робот или голосовой помощник помогает нам подобрать цветы в небольшом цветочном магазине.
Правда, пока голосовые роботы не так доступны, чтобы их мог позволить себе средний и малый бизнес, особенно если говорить о качественных роботах на основе ИИ. Такие роботы вряд ли смогут нормально обучаться на клиентской базе небольших компаний. Поэтому, скорее всего, мы увидим, что появятся предустановленные предобученные базовые профили для разных типов бизнеса, как сейчас есть готовые интернет-магазины. И уже с помощью технологий нейронных сетей таких ботов можно будет дообучить до нужд конкретного бизнеса.