Внедрение искусственного интеллекта в работу компании позволяет делегировать многие рутинные задачи, что в свою очередь повышает производительность труда в организации. Применять эту технологию можно в процессе создания разного контента: ответов клиентам, статей, презентаций, визуальных материалов. А также для подготовки аналитики, в качестве генератора идей и тренажера для HR.
Руководитель группы сопровождения тиражных решений ГЭНДАЛЬФ Арина Беседина рассказала о трех успешных кейсах с использованием искусственного интеллекта, внедренных в компанию.
Помощник техподдержки – интеллектуальный чат
Помощник технической поддержки – обработка в CRM-системе, которая служит для подготовки ответов клиентам техподдержки. Ответы модели искусственного интеллекта генерируются на основе базы знаний, созданной по инструкциям и материалам для поддерживаемого продукта. Благодаря этому помощнику снижается нагрузка на специалиста техподдержки за счет автоматизации подготовки ответов на базовые вопросы пользователей.
«После автоматизации нам удалось снизить нагрузку на техническую поддержку на 20%. Эти 20% относятся к общим временным затратам специалистов. Для целевых вопросов мы достигли 80% эффективности — время на подготовку ответов сократились на 80%, а для общих — на 20%», — рассказала Арина Беседина.
По словам эксперта, для успешной работы искусственного интеллекта необходимо постоянно задавать уточняющие вопросы, поскольку качественный промт – залог подходящего ответа. У сотрудников любой компании в течение дня возникают вопросы по поводу решения той или иной задачи. Интеллектуальный чат, который является агрегатором различных моделей ИИ, помогает находить ответы в учетной системе и не заходить в дополнительные сервисы.
«У нас есть доступ к помощнику, который отвечает на вопросы. Мы используем его для начинающих сотрудников. Фактически это база знаний. Например, если специалист не знает, как работает та или иная кнопка, он может задать вопрос в систему и помощник подтолкнет его к решению его к решению задачи», — отмечает Арина Беседина.
Речевые технологии – автоматизация процесса анализа качества звонков
В разных компаниях ежедневно проводится множество звонков, к сотрудникам этих компаний предъявляются требования по качеству проведения такой работы. Успешность коммуникации с клиентами или пользователями по критериям обычно оценивают специалисты. При этом у каждого отдела есть свои нюансы в оценке звонков.
«Мы решили оптимизировать процесс прослушивания, так как это требует много ресурсов. Для этого разработали технологию анализа телефонных разговоров, которая включает перевод в текст аудиозвонка, отправляемого в искусственный интеллект для оценки по заданным блокам. Например, система оценивает блок приветствия по установленным критериям, чтобы определить, насколько хорошо сотрудник справился с задачей», — рассказывает специалист.
Система снижает временные затраты на прослушивание звонков. Проверить момент в текстовом формате гораздо быстрее, чем переслушивать весь сеанс общения. Звонки автоматически анализируются искусственным интеллектом, а в базе хранится информация о каждой сессии. Специалистам не нужно добавлять звонок в сервис — они сразу видят результаты анализа. По словам Арины Бесединой, компания сократила время оценки качества звонков почти в 5 раз: с 50 до 10 часов.
Для перевода звонков в текст используются программы Whisper, SaluteSpeech, Yandex Speechkit, а для анализа – модели искусственного интеллекта ChatGPT и GigaChat. Помимо оценок, имеется возможность редактировать формат отчетов. Системе задается запрос на получение данных в определенном формате. Система генерирует ответ, что упрощает уточнение деталей.
Протокол совещания – анализ главных задач компании
Если в компании каждый день проходят онлайн-встречи, то для делегирования задач можно использовать системы, которые автоматически подводят итоги беседы. В каких-то организациях, например, менеджеры записывают задачи и комментарии после каждой встречи, что занимает много времени.
«Система для автоматического подведения итогов протоколов совещаний работает следующим образом. Менеджер или специалист загружает видео встречи в сервис. Затем видео переводится в текст. После получения итогового текста отправляется запрос в искусственный интеллект с указанием критериев для подведения итогов. В результате получается конспект встречи. Если нужно пересмотреть детали, сохраняется транскрипция всей встречи под протоколом», — заключает эксперт.
Искусственный интеллект может применяться во многих отделах: маркетинг и реклама, персонал, программные разработки, продажи, проекты и внедрение.