Источник: vedomosti.ru
Согласно исследованиям, глобальный рынок технологий разговорного искусственного интеллекта к 2028 г. может вырасти в 4 раза и составить $32,5 млрд. Объем российского рынка пока оценивается в десятки миллионов долларов, но он быстро растет, поскольку увеличивается потребность бизнеса в повышении качества коммуникаций с клиентами и сокращении издержек на содержание контакт-центров. Многие крупные российские игроки уже активно используют речевую аналитику, голосовых ассистентов, биометрию и строят планы по развитию этих технологий.
Разговорный ИИ – от тренда до стандартов бизнеса
Согласно исследованию Brandessence, глобальный рынок разговорного искусственного интеллекта (ИИ) вырастет с $8,2 млрд в 2023 г. до $32,5 млрд в 2028 г. В исследовании отмечается, что ценность этой технологии бизнес осознал во время COVID-19, когда возросла роль качественной дистанционной коммуникации с клиентами, увеличился спрос на диалоговых ассистентов, речевую аналитику. В будущем, прогнозируют эксперты, спрос на услуги поддержки клиентов на основе разговорного ИИ только вырастет.
Объем российского рынка разговорного ИИ пока достаточно скромен в сравнении с мировым. Аналитики Just AI в исследовании рынка разговорного ИИ 2020–2025 по состоянию на 2021 г. (более актуальных данных нет) оценивали его в $80 млн (без учета госзаказа). «Самый большой сегмент на российском рынке разговорного ИИ – решения для государственных и муниципальных учреждений. Фактически здесь доминирует группа компаний ЦРТ. В речевых технологиях (ASR/TTS/Biometry) наибольший объем рынка приходится на ЦРТ, «Тинькофф», 3iTech», – говорится в исследовании. По прогнозам Just AI, к 2026 г. объем рынка вырастет до $561 млн.
Контактные центры крупного бизнеса, госсектора – один из драйверов рынка разговорного ИИ, наиболее прогрессивный сегмент с точки зрения применения новых технологий, поясняет генеральный директор группы компаний ЦРТ Дмитрий Дырмовский. Решения, которые первыми внедряют банки, телеком, через несколько лет используют другие индустрии.
По словам эксперта, растет спрос на речевую аналитику, текстовых и голосовых диалоговых ассистентов, голосовую биометрию и антиспуфинг (защита биометрии от взлома, попыток атак).
Речевая аналитика
Миллионы звонков, которые поступают в контактные центры, обрабатывают множество операторов. Все разговоры записываются для контроля качества обслуживания. Изучить 100% записей помогают технологии: распознавание речи позволяет перевести звонки в текст, а речевая аналитика – осуществить глубокий анализ для улучшения клиентского опыта. С помощью обратной связи от клиентов можно также выявить необходимые зоны автоматизации, повысить эффективность тех же диалоговых ассистентов.
«Качественная речевая аналитика включает целый спектр высококлассных речевых технологий, основанных на методах глубокого обучения. Мы уже поддерживаем возможность обработки максимальных объемов речевых и текстовых данных, а алгоритмы машинного обучения помогают непрерывно наращивать возможности. Внедрение речевой аналитики – и в контактных центрах, и офлайн – влияет на продажи, увеличивает CSI (индекс удовлетворенности клиентов. – «Ведомости.Импортозамещение»), но важно действовать проактивно – не просто понять, доволен ли клиент продуктом или услугой, а извлечь его намерение, в таком случае эффективность и экономический эффект технологий еще выше», – продолжает Дмитрий Дырмовский.
В пресс-службе Сбербанка отметили, что используют речевую аналитику в контактном центре как для розничных, так и для корпоративных клиентов, а также в подразделении комплаенс. Технология позволяет в том числе контролировать вежливость и грамотность диалогов, выявлять речевые ошибки у операторов, бороться с использованием узкоспециализированных терминов, аббревиатур и канцеляризмов. Использование речевой аналитики в работе с должниками сокращает количество ручных операций, что позволяет снизить расходы на трудозатраты контролеров качества, повышает качество обслуживания клиентов. В Сбербанке подсчитали, что экономический эффект от внедрения технологий речевой аналитики в контактном центре Сбербанка для корпоративных клиентов составил 138 млн руб. за 2022 г. В том числе за счет технологий речевой аналитики удалось улучшить ключевые показатели клиентского опыта: CSI увеличился на 13,3 п. п., а показатель удобства пользования (CES) – на 16,5 п. п. Речевая аналитика в банке работает на базе продукта группы компаний ЦРТ Smart Logger.
В пресс-службе Газпромбанка сообщили, что речевая аналитика – важный инструмент для повышения качества обслуживания и роста продаж. «В Газпромбанке технологии речевой аналитики успешно используются для анализа и контроля качества коммуникаций в дистанционных каналах и точках обслуживания. Это позволяет постоянно улучшать качество нашего сервиса и взаимодействия с клиентами. Планируем расширять сферы применения речевой аналитики в банке», – добавили в пресс-службе.
По словам руководителя департамента клиентского обслуживания ВТБ Ольги Цегельной, крупные компании долгое время используют речевую аналитику для выявления потребностей клиентов и сокращения лишних затрат. «Сейчас потребность анализа расширяется: недостаточно понимать, что говорит клиент, нужно знать его историю, частоту визитов и опыт взаимодействия с банком», – рассказала Ольга Цегельная. Банк более трех лет анализировал расшифровки звонков и чатов, но сейчас выходит на новый уровень.
«Мы пробуем строить модели, которые включают в себя сотни факторов, характеризующих клиентский опыт и результаты лексического распознавания, – говорит эксперт. – Это позволяет увидеть определенные зависимости, которыми впоследствии можно управлять, чтобы повысить удовлетворенность клиентов и предотвратить обращения по разным каналам». С помощью решения ЦРТ банк в настоящее время использует также систему распознавания речи в онлайн-режиме во время звонка – скрипт оператора запускается автоматически и помогает сотруднику быстро находить ответы на вопросы клиента, рассказала Ольга Цегельная.
Райффайзенбанку речевая аналитика, также построенная на базе решения ЦРТ, помогла подготовиться к росту обращений на горячую линию в начале пандемии, следует из сообщений на сайте банка. «В первые дни всплеска мы проанализировали самые популярные тематики обращений, детали вопросов и адаптировали ответы чат-бота для наиболее эффективной работы с входящими обращениями», – отмечал ранее руководитель развития канала чатов и чат-бота Райффайзенбанка Илья Щиров. Как пояснил глава ЦРТ, тренд развития речевой аналитики – в расширении фокуса внимания: важно не только анализировать качество работы оператора, но и выявлять потребности клиента. Для этого важно понимать спонтанную речь, в шуме, ML-модели должны быть обучены на детектирование сарказма и других атрибутов естественной речи. В качестве мощного тренда, который приведет к еще более интенсивному развитию речевых технологий, Дмитрий Дырмовский выделил использование современных больших языковых моделей, которые открывают новые возможности для суммаризации, аналитики данных и выделения ключевых смыслов. Все это, по мнению эксперта, сделает решения на основе разговорного ИИ еще более востребованным инструментом.
Технологии речевой аналитики используют не только банки, но и мобильные операторы. «Мы анализируем несколько миллионов диалогов в месяц и получаем отчетность, которая позволяет выявить причины наиболее частых обращений клиентов, проверить эффективность работы операторов, а также повысить эффективность продаж, выявляя наиболее продуктивные подходы в общении с клиентами», – говорит директор по обслуживанию, клиентскому опыту и CVM компании «Мегафон» Игорь Доронин. По его словам, используя возможности речевой аналитики, «Мегафону» удалось уменьшить количество претензий к обслуживанию в голосовых каналах на 40% и сократить количество ошибок в обслуживании по основным темам с 6 до 0,3%. Кроме того, благодаря речевой аналитике компания увеличила уровень продаж на 4–6% за счет отказа от использования определенных фраз или слов, отмечает эксперт. При помощи решений ЦРТ «Мегафон» продолжает совершенствовать использование речевой аналитики. По словам Игоря Доронина, компания проводит пилотный проект по применению речевой аналитики для оценки состояния сотрудников. Разработанная модель позволяет прогнозировать выгорание сотрудников и склонность к увольнению, дает возможность руководителям вовремя заметить негативные проявления и удерживать персонал, поясняет он.
В крупнейшем провайдере цифровых услуг и сервисов – «Ростелекоме» также отмечают, что использование речевой аналитики улучшило клиентский опыт взаимодействия с контактным центром. «За год с помощью этой технологии было изучено более 38 млн звонков и свыше 13 млн чатов. Мы выявили и проработали пожелания и жалобы, в результате снизив их количество на 31%, а в некоторых случаях сократили долю повторных обращений до 10%», – рассказывает директор по клиентскому сервису «Ростелекома» Евгений Жукович. Число благодарностей за полученные по телефону и в чатах консультации выросло на 19%, резюмировал эксперт.
«У речевой аналитики две ключевые задачи: автоматический контроль качества клиентских взаимодействий и инструментарий аналитика для выявления best/worst practice с последующей проверкой гипотез, – подчеркивает эксперт по решениям для контактных центров и унифицированным коммуникациям К2Тех Алексей Гера. – Российские технологии позволяют решать эти задачи, однако от заказчика требуется готовность к внутренней трансформации».
Диалоговые ассистенты
Диалоговый ассистент – это продвинутая компьютерная программа, которая может выполнять голосовые команды, отвечать на вопросы и вести разговоры.
«С развитием технологий развивается гибкая функциональность голосовых помощников, они могут определять тематику обращения, перезванивать по просьбе клиента, реагировать на перебивание – и при этом лишь целевых фраз, могут грамотно работать с контекстом и менять его по ходу диалога, а также выделять сразу несколько сущностей из одной фразы. Рынок развивается в сторону расширения использования ИИ. Глобальный тренд развития – большие языковые модели, которые могут помочь добиться фундаментальных технологических прорывов и создавать ассистентов без ручного обучения. Также растет количество запросов на выбор нескольких мужских и женских голосов, возможность кастомизации, создание фирменных голосов», Дмитрий Дырмовский, генеральный директор группы компаний ЦРТ.
Сейчас ЦРТ разрабатывает несколько голосов с учетом специфических пожеланий заказчиков, в том числе с настройкой эмоционального произношения. Развиваясь, ассистенты смогут помогать со все большим количеством востребованных операций, при этом голосовая биометрия осознается как качественный механизм защиты.
В «Кредит Европа банке» голосовой помощник Полина взыскивает просроченную задолженность наравне с обычными сотрудниками, рассказали в банке. В ее компетенцию входит обзвон клиентов на раннем этапе просрочки, она информирует клиентов о недоплате по кредиту, а также напоминает о предстоящей дате платежа или обещании оплатить задолженность.
С момента внедрения Полина совершила более 700 000 звонков и помогла собрать свыше 450 млн руб. Среднее количество звонков, сделанных Полиной, существенно увеличилось за последние месяцы: сейчас диалоговый ассистент звонит до 10 000 раз в день, рассказали в «Кредит Европа банке». При этом клиенты часто не понимают, что разговаривают с виртуальным ассистентом. Около 46% тех, до кого роботу удается дозвониться, выслушивают его, а около 80% выслушавших конструктивно реагируют на звонок и обещают оплатить задолженность. Голосовой помощник Полина создан на базе омниканальной диалоговой платформы ChatNavigator и продукта VoiceKey группы компаний ЦРТ. В будущем банк планирует обучить Полину работать с большими сроками просрочки по кредиту.
Далеко не все клиенты любят общаться по телефону, поэтому еще один популярный тип диалоговых ассистентов – чат-боты. Чат-бот Московского метрополитена Александра – первое внедрение полностью облачного решения такого масштаба, реализованное в государственном секторе. «Благодаря Александре и мобильным приложениям пассажиры сегодня могут получить 75% сервисных услуг московского транспорта онлайн, – рассказывают в Московском метрополитене. – Это значит, что людям не нужно выходить из дома и тратить время на дорогу, чтобы, например, перенести баланс с одной «Тройки» на другую».
В компании уточняют, что сегодня более 50% официальных обращений пассажиров метро происходит именно через чат-бот (и 30% обращений во всем московском транспорте). К тому же Александра берет на себя функцию консультанта и со дня запуска уже ответила более чем на 3,5 млн вопросов. Сейчас в базе знаний чат-бота порядка 3000 ответов на 55 000 вопросов о городском транспорте.
Не так давно Александра получила цифровой голос. В тестовом режиме пассажиры могут услышать аудиоответ на свой запрос, а также задать вопрос боту голосом, отметили в Московском метрополитене. Сервис разработан группой компаний ЦРТ совместно с командой Московского метрополитена.
В РЖД с клиентами взаимодействует «Виртуальный консультант» («ВиКо»), также разработанный на базе решений ЦРТ. Он в режиме диалога отвечает на вопросы пользователей РЖД по работе информационных систем холдинга, которые составляют значительную часть обращений в службу поддержки, поделились в компании. Начиная с декабря 2022 г. «ВиКо» обрабатывает от 40 000 до 50 000 запросов в месяц, рассказали в пресс-службе РЖД. Его применение позволяет экономить время пользователей, отметили в компании: время приема в работу стандартных обращений в службу поддержки составляет не менее 2 часов, а виртуальный консультант позволяет принять решение за 15–20 минут. В РЖД отмечают, что люди «позитивно реагируют на новую услугу, проблем и раздражения от взаимодействия с виртуальным помощником нет, взаимодействие с аналогичными сервисами на различных сайтах уже давно сделало привычным этот канал получения информации».
Чат-боты легко адаптируются под новые потребности бизнеса или клиентов. Tele2 рассказывала на своем официальном сайте, что такие помощники быстро учатся и чат-бот от ЦРТ за год стал гораздо умнее (количество знакомых тем увеличилось вдвое до 2000). Виртуальный помощник оператора связи обрабатывает свыше 420 000 вопросов в месяц, при этом на большую часть клиентских обращений он отвечает самостоятельно, без участия сотрудников службы личной поддержки. Высокий уровень автоматизации позволяет специалистам уделить больше внимания решению нестандартных задач. Год к году показатель клиентской удовлетворенности работой чат-бота вырос на 26 п. п., отмечали в Tele2.
У технологий разговорного ИИ много разных вариаций, но одна глобальная задача – сделать взаимодействие с клиентами быстрее, качественнее и дешевле.
Источник: https://www.vedomosti.ru/importsubstitution/new_technologies/articles/2023/05/15/973817-vo-ves-golos