Мы давно не удивляемся, когда при звонке в колл-центр маркет-плейса, государственного органа или банка нас встречает всегда позитивный и корректный автоматический голос. Голосовые роботы давно стали частью повседневного сервиса, прочно вошли в жизни корпораций и компаний.
Это программное обеспечение дает возможность клиенту перемещаться по системе интерактивного голосового ответа с помощью своего голоса, на «человеческом» языке. Поговорить с роботом можно, как с живым оператором.
«Если вы готовы продолжить — нажмите 1»
История голосовых роботов началась в 1961 году с компьютера IBM Shoebox, который был способен распознавать 16 произнесённых слов, а также цифры от 0 до 9. У него был дисплей из десяти маленьких лампочек с цифрами от 0 до 9 и прикрепленный микрофон. Если произнести название цифры в микрофон, загоралась соответствующая цифра лампочка. Внутри коробки был блок питания, три аналоговых звуковых фильтра и некоторые схемы диодно-резисторной логики. Впервые Shoebox выставили в павильоне IBM во время Всемирной выставки в Сиэтле в 1962 году.
В России использовать голосовые помощники начали в конце 1990-х годов. Основными отраслями, активно использующими новую технологию, стали телекоммуникации, транспорт и банки — те, кто владеет большой клиентской базой, часто обращающейся по телефону. Начиналось все с технологии автоматического предоставления информации клиентам (IVR). Позвонивший клиент мог оставить запрос, а, исходя из того, какие кнопки на телефоне он нажимал — давался ответ.
Позже технологию удалось усовершенствовать, интегрировав с синтезом и распознаванием речи. Однако настоящий бум произошел после 2010 года — благодаря появлению Siri от Apple и Google Now, которые также являются голосовыми роботами, но уже в другом своем проявлении — алгоритмы научились понимать открытые вопросы и выделять верные посылы. Больше для общения не нужно было слушать автоответчик и нажимать соответствующие цифры на своих смартфонах.
В итоге голосовые роботы активно используются в бизнесе более 30 лет, пройдя путь от справочных до полноценного искусственного интеллекта. Именно поэтому нам бывает так сложно определить, обращаемся мы с просьбой к реальному консультанту или виртуальному.
Почему голосовые роботы — это тренд?
Роботизация рутинных операций для решения простых и одновременно трудоемких задач используется во всех сферах нашей жизни. Автоматизируется многое, но телефонные разговоры с клиентами, кажется, первыми будут киборнизированы полностью.
Почему бизнес стремиться развивать голосовых роботов?
Снижение затрат. Происходит это из-за желания экономии, которую организация получает, когда вместо контакт-центра используют виртуального помощника.
Пополнение баз данных. Вся статистика по звонкам фиксируется автоматически и не зависит от добросовестности конкретного сотрудника. Роботам намного проще собирать информацию о клиентах. Для деятельного и желающего развиваться менеджера это часто скрупулезная и слишком быстро утомляющая работа.
Стиль общения. Боту можно придать любую тональность и высоту голоса, сделать его мужским или женским, чтобы клиент чувствовал себя максимально комфортно в общении.
Мгновенное решение проблем. Один голосовой робот может одновременно разговаривать с сотнями клиентов. Начинавшие как справочные бюро, они сохранили возможность быстро искать верную информацию, не заставляя клиента ждать на линии, тем самым повышая его лояльность.
Высокая конверсия. А\В тестирование голосового робота определяет какая модель диалога дает наибольшую конверсию в звонки. То есть эффективно подвести клиента к целевому действию: покупке, отзыву, предоставлению информации, подтверждению записи и т.д.
Прогнозы и данные: что думают эксперты
Мы многое узнали о прошлом голосовых роботов, а за мнением об их будущем и за конкретными кейсами обратились к лучшим экспертам российского рынка.
Дмитрий Теплицкий, руководитель VS Robotics — входят в экосистему «Сбера»:
«Почти каждый третий звонок совершается роботом. Современный робот — это комфортный собеседник, он умеет делать все то же, что и человек, — подстраиваться под скорость и громкость речи абонента, реагировать на перебивание. Кроме того, робот способен воспроизводить голос по высоте тона, силе звучания, темпу речи с ударениями, а также умеет добавлять паузы и шумы, из-за чего беседу с ним практически невозможно отличить от общения с человеком».
В 2022 г. количество переводов звонков на оператора уменьшилось на 40% — до 2,2 млн звонков по сравнению с 2021. При работе с просроченной задолженностью 85% исходящих звонков совершаются роботом-оператором. Почти все из них (99,5%) робот отрабатывает самостоятельно и только 0,5% звонков переводит на оператора контакт-центра. Происходит это в том случае, когда клиент не хочет говорить с роботом или робот не понимает клиента, так как это не заложено в его логику.
«Цифровая трансформация не исключает «человеческий» фактор — новые технологии оптимизируют огромный объем коммуникаций и позволяют провести «тонкую» настройку — не всегда, как показали исследования, у пользователя есть желание разговаривать с незнакомым человеком-оператором, особенно на проблемные темы. Робот-оператор не проявляет эмоций и не способен к осуждению, он всегда вежлив и не повышает голос. Диалог с ним более конструктивный и комфортный, что минимизирует количество стресса у должника во время разговора».
Антон Ковачев, руководитель направления развития фронт-офисных технологий обслуживания Росбанка — входит в группу «Интеррос»:
В 2022 г. компания смогла повысить эффективность на 30% благодаря созданию новых, оптимизированных и настроенных голосовых роботов.
«Можно сказать, что они становятся все более активными и совершенными благодаря нашим технологиям и инвестициям в эту область. Мы стремимся поддерживать баланс между автоматизацией и человеческим общением, поэтому наши голосовые помощники разработаны таким образом, чтобы обеспечивать превосходное обслуживание, сохраняя при этом индивидуальный подход. Что касается планов по их развитию, то основное внимание мы уделяем исходящим звонкам клиентам, где голосовые помощники могут предоставить консультации и подробную информацию о продуктах и услугах. В будущем мы планируем внедрить их во входящие звонки для обслуживания простых запросов».
Юлия Вдовина, директор по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах компании BSS
«Применение современных наработок в области распознавания речи и машинного обучения позволяет использовать гораздо меньше данных для обучения роботов. Например, мы используем end-to-end-архитектуру для распознавания устной речи и предобученные few-shot нейросети для извлечения смысла. Эти технологии обеспечивают максимальную точность распознавания при минимальных объемах данных для обучения. Эффективность голосовых роботов определяется тем, какую долю запросов клиентов они могут обслуживать полностью самостоятельно без помощи оператора. Для разных отраслей эти показатели будут отличаться и в некоторых сферах уже достигли впечатляющих значений. Например, в госсекторе полная автоматизация уже может составлять до 80%. В финансовой сфере этот показатель колеблется в значениях 45-65%. А в медицине хорошим уровнем полной автоматизации считается 20-30%. При этом в случае частичной автоматизации, когда голосовой помощник отвечает на часть вопросов клиента, а часть переадресует оператору, показатели значительно выше и могут достигать до 90%. Очевидно, что и в дальнейшем одним из стимулов развития голосовых помощников будет увеличение показателей полной автоматизации».
Кирилл Малышев, директор практики «Стратегия продаж и маркетинга» компании «Рексофт Консалтинг» — входит в Группу «Интеррос»
«Около 95% обращений клиентов будут обрабатываться инструментами с искусственным интеллектом, в том числе голосовыми помощниками, уже к 2025 г. Это могут быть как входящие обращения с уточнением статуса по разным заявкам или информации, так и исходящие коммуникации по напоминаниям и персонализированным предложениям для клиентов, и в том числе работа по оптимизации онлайн-диалогов. Основная сложность создания большинства ассистентов на основе ИИ — это интеграция внутренних систем и необходимой информации о клиенте и для клиента, чтобы быть максимально персонализированным».
