Последнее время везде обсуждают, как ИИ обеспечивает работу голосовых и текстовых ботов для автоматизации обслуживания клиентов: как это реализовать, законно ли это, кого наказывать за ошибки, а главное - действительно ли наши клиенты хотят общаться с ботами. Но ведь если вдуматься в возможности нейросетей, станет очевидно, что потенциал ИИ в контакт-центрах выходит далеко за рамки ботов и может быть весьма ценен и полезен в огромном количестве процессов - как основных, так и смежных. Давайте рассмотрим несколько примеров.
Прежде всего, вспомним, что все разговоры в контакт-центрах уже много лет записываются. Терабайты голосовых данных хранятся и используются лишь изредка, как правило при разрешении конфликтных ситуаций. Получается настоящее кладбище взаимодействий с клиентами. Но ведь можно превратить это кладбище в мощнейший аналитический инструментарий.
Сегодня мы можем расшифровывать голосовые записи в текст, заполнить QM-формы с помощью сервисов LLM. Затем мы можем пересчитывать уровни квалификации операторов, корректировать маршрутизацию звонков, оценивать ключевые показатели эффективности, выявлять узкие места не только в контактном центре, но в бизнесе в целом - ведь каждое обращение клиента в компанию содержит огромное количество важнейшей информации.
Еще один наглядный пример - современные нейросети могут довольно неплохо анализировать дашборды и отчёты, выявлять закономерности и даже предлагать способы повышения качества обслуживания.
ИИ стоит рассматривать в первую очередь не как замену живых людей, а как инструмент повышения их эффективности. Сегодня поделимся некоторыми соображениями в части применения ИИ в контакт-центрах.
Кладбище диалогов
Первое скорее концептуальное: сложившиеся стереотипы заставляют нас думать о том, как научить ИИ разговаривать с клиентами - не важно, голосом или текстом. Но можно начать с более простого и менее рискованного шага - научить ИИ-клиентов слушать. Избавиться от кладбища разговоров и диалогов, оптимизировать процессы обслуживания исходя из глубокой аналитики обращений. И уже после этого продумывать кейсы, в которых ИИ может поговорить с клиентом.
Голосовое меню и текстовые роботы
Второе соображение - рассматривать ИИ как одну из технологий повышения эффективности голосовых меню и текстовых роботов. Ведь уже несколько десятилетий назад компании внедряли IVR. Самым популярным пунктом любого голосового меню была волшебная кнопка, которая соединяет клиента с живым оператором. Есть люди, которые при звонках в банки помнили наизусть последовательность ДТМФ срочной блокировки карты - это обеспечивало кратчайший путь к оператору. Но привело ли это к отказу компаний от IVR? Конечно нет.
Сегодня статистика использования ботов аналогична - наиболее популярным остается запрос на подключение к разговору или диалогу живого оператора. И это абсолютно нормально - клиенты хотят живого и эффективного общения. А искусственный интеллект при правильном применении может эффективность этого общения повысить.
ИИ - замена оператору
И третье соображение - наконец мы переходим к теме полной замены операторов ботами. На мой взгляд, готовность клиента быть обслуженным роботом зависит от цели его звонка в компанию. Вряд ли ВИП-клиент банка захочет что-либо обсуждать с роботом. А вот например соискатель при поиске работы наверняка готов пройти первичное собеседование с голосовым или текстовым роботом - рассказать о себе, ответить на базовые вопросы и если все хорошо - записаться на встречу или звонок с представителем отдела персонала.
Любые современные технологии, включая и искусственный интеллект, имеет смысл изучать, экспериментировать с их применением там, где это видится наиболее простым и эффективным.
Платформа Эра со своей стороны будет развивать этот инструментарий как для основных, так и для смежных процессов контакт-центров и других информационно-коммуникационных систем.
Подробнее о платформе - https://era-platform.ru/