Прекращение "спирали страданий" чатбота

Неисправен какой-то бытовой прибор, и вам нужна помощь. Или у вас есть вопрос по организации поездки или страховому покрытию. Вы заходите на сайт компании, и в небольшом текстовом окне появляется цифровое изображение. "Чем я могу вам помочь?" - спрашивает он. Или вы звоните по номеру службы поддержки клиентов, и щебечущий автомат спрашивает то же самое.

С азартом вы идете вперед, набираете текст или говорите чатботу, что вам нужно. Его шаблонные ответы не соответствуют действительности. Он действительно не понимает вас. Через несколько неудачных языковых залпов вы в отчаянии сдаетесь.

Этот опыт настолько распространен, что эксперты по обслуживанию клиентов придумали для него название: "спираль страдания".

Но есть и хорошие новости. Чат-боты для обслуживания клиентов становятся все менее роботизированными. По мнению исследователей, руководителей отрасли и аналитиков, в ближайшие несколько лет они значительно улучшатся благодаря достижениям в области искусственного интеллекта. Они станут более интеллектуальными, более разговорчивыми, более человекоподобными и, что самое важное, более полезными.

"Даже сейчас есть моменты, когда вы не можете сказать, что это не человек", - говорит Берн Эллиот, аналитик компании Gartner, занимающейся исследованиями в области технологий. "Это не так хорошо, как хотелось бы, но мы движемся в этом направлении". И инновации происходят быстрыми темпами".

В исследовательских проектах А.И. демонстрирует удивительные достижения в понимании и создании языка, известные как обработка естественного языка. Программы A.I. могут писать рассказы и стихи, отвечать на тривиальные вопросы, переводить десятки языков и даже создавать компьютерные программы. Эти проекты обычно обладают практически неограниченной вычислительной мощностью и используют неограниченные объемы легкодоступных данных в Интернете.

Потребительские цифровые помощники, такие как Siri от Apple и Alexa от Amazon, также бродят по просторам Интернета в поисках ответов на вопросы.

Но для большинства компаний все более ограничено. Информация о клиентах, необходимая для ответов на вопросы, находится не в Интернете, а в корпоративных центрах обработки данных. У них меньше данных, чем у интернет-гигантов, и они накапливаются годами, хранятся в разных форматах и в разных местах. (Алгоритмы А.И. испытывают трудности без большого количества данных). Это больше похоже на геологические раскопки, чем на сканирование Интернета.

Решение этой проблемы стало развивающимся и все более переполненным рынком, который называется разговорным АИ. Крупные технологические компании, такие как Microsoft, Amazon, Google и Oracle, имеют свои предложения, а также небольшие компании и стартапы, включая Kore.ai, Omilia, Rasa, Senseforth.ai, Verint и Yellow.ai.

Поставщики предоставляют программные инструменты, которые компании затем настраивают и обучают на собственных данных.

По прогнозам Gartner, в этом году рынок виртуальных помощников - так называемых чат-ботов - вырастет на 15 процентов и составит более 7 миллиардов долларов. Некоторые из этих ботов предназначены для помощи сотрудникам, но большинство - для обслуживания клиентов.

Ни одна компания не проделала более скромный и поучительный путь к своей технологии чат-ботов, чем IBM. После того как около десяти лет назад суперкомпьютер Watson победил человека в телевизионном игровом шоу "Jeopardy!", IBM начала применять технологию обработки естественного языка Watson в других областях. Одним из первых направлений была диагностика и лечение рака, и IBM назвала здравоохранение своей "лунной удачей".

В январе, после долгих лет борьбы, IBM объявила о продаже своего бизнеса Watson Health частной инвестиционной компании. Несколько дней спустя компания Gartner назвала Watson Assistant от IBM "лидером" в области разговорных ИИ для бизнеса. Watson прошел путь от лунных разработок для лечения рака до чат-ботов для обслуживания клиентов.

Сегодня Watson Assistant - это история успеха IBM среди остальных продуктов А.И., которые включают программное обеспечение для изучения данных и автоматизации бизнес-задач. Watson Assistant развивался на протяжении многих лет, постоянно совершенствуясь и улучшаясь. IBM довольно быстро поняла, что жесткий подход "вопрос-ответ", хотя и идеально подходит для игрового шоу, слишком ограничен и негибок в условиях обслуживания клиентов.

"Реальный мир открыл нам глаза", - говорит Айя Соффер, вице-президент по технологиям A.I. в IBM Research.

По словам доктора Соффер, отправной точкой для совершенствования стало более глубокое понимание того, что происходит в колл-центрах, в сотрудничестве с другими компаниями мы изучили и проанализировали многие тысячи разговоров между клиентами и агентами. По ее словам, в диалогах, например, отслеживалось, какие вопросы и какие последующие действия привели к решению проблемы клиента, и каковы были сигналы "неудачных разговоров".

Первые чат-боты были запрограммированы на заранее определенный набор вопросов и ответов. Но это приводило к тупиковым ситуациям, если программа не понимала вопросов. Сегодня, по словам доктора Соффер, большая часть последних инноваций заключается в "обучении системы понимать и вычленять намерения человека".

Создание программного обеспечения, способного определить суть запроса человека, является одной из главных задач. "Вы полагаете, что человек может сказать что-то только одним способом, но узнаете, что это не совсем так", - говорит Боб Битти, директор по опыту компании G.M. Financial.

Первоначально финансовое подразделение General Motors имело рудиментарный чат-бот, который просто давал готовые ответы на заданный список вопросов. Но в 2019 году компания начала сотрудничать с IBM для разработки интерактивного чатбота. У G.M. Financial был двухлетний план по разработке и внедрению своего чат-бота на базе Watson Assistant.

Блокировка из-за пандемии коронавируса в марте 2020 года означала неожиданное ускорение этого графика. Г-н Битти отправил домой около 700 агентов, работавших в колл-центрах компании в Арлингтоне, штат Техас, и Чандлере, штат Аризона. Поспешно переоборудуя сотрудников колл-центров для удаленной работы, G.M. Financial с помощью электронных писем и объявлений на своем сайте направляла клиентов к своему зарождающемуся чат-боту, а не к телефону.

Поначалу чат-бот работал с трудом. Но разработчики G.M. Financial и инженеры IBM запрограммировали способность отвечать на все большее количество вопросов - независимо от того, как они были сформулированы - например, "Какова сумма моего платежа?" или "Получили ли вы мой мартовский платеж?".

Однако даже простые вопросы требуют персонализированных ответов, которые программе приходится искать в базе данных компании. На начальном этапе чат-бот по имени Nanci (его имя состоит из слова "финансовый") решал менее 10 процентов запросов клиентов. Но в течение двух месяцев процент успешных ответов вырос до 50 процентов, а сейчас, по данным G.M. Financial, составляет 60 процентов.

До сих пор Nanci был только текстовым чат-ботом, но компания добавляет голосовую версию. Она также сотрудничает с IBM для автоматизации более сложных задач, таких как изменение сроков оплаты и погашения.

По словам г-на Битти, главная цель технологии чатботов - улучшить качество обслуживания клиентов и повысить лояльность к бренду материнской компании General Motors. Но средний запрос в call-центр длится шесть минут и стоит 16 долларов, согласно отраслевым оценкам. В G.M. Financial на многие вопросы клиентов теперь отвечает чатбот. В январе, по оценкам г-на Битти, компания сэкономила в общей сложности 935 000 долларов.

До сих пор персонал колл-центра не сокращался. По словам г-на Битти, технология позволит агентам уделять больше времени решению сложных проблем - например, разговаривать с клиентом, который потерял работу и нуждается в продлении срока аренды автомобиля или кредита.

"Это то, что может сделать обученный, сопереживающий член команды так, как не может сделать А.И.", - сказал он.

Для большинства предприятий препятствием на пути развития А.И. является отсутствие достаточного количества данных для обучения. Современное программное обеспечение А.И. требует огромного количества данных, которые необходимо изучить, чтобы повысить точность его работы, то есть, по сути, обучиться. Некоторые новые технологии А.И. могут преодолеть это препятствие, автоматически генерируя больше обучающих данных или обучаясь на меньшем количестве данных.

У компании Anthem, крупной медицинской страховой компании, охватывающей более 45 миллионов человек, нет недостатка в данных, а также в технологическом персонале, насчитывающем несколько тысяч человек, включая специалистов по обработке данных, экспертов по А.И. и разработчиков приложений. Watson Assistant от IBM - один из многих инструментов, используемых Anthem.

Anthem демонстрирует, что происходит сейчас с чат-ботами, работающими на основе А.И., а также то, что может стать возможным через несколько лет. По данным компании, ее нынешняя технология, включая мобильное приложение, называется Sydney и с 90-процентной точностью отвечает на вопросы о доплатах ("Мне предстоит замена коленного сустава. Сколько покрывает моя страховка?") и лекарствах ("Есть ли у моего рецепта какие-либо взаимодействия с лекарствами?").

Но долгосрочная цель, по словам Раджива Ронанки, президента Anthem по цифровым платформам, состоит в том, чтобы использовать А.И. для анализа всех заявлений и клинических данных для предоставления персонализированных медицинских рекомендаций. И другие данные: Сидни может даже загружать информацию с фитнес-трекеров.

Например, существует более 380 вариантов ухода и лечения для людей с диабетом, сказал г-н Ронанки. Какие режимы питания, физических упражнений и приема лекарств дали наилучшие результаты для аналогичных пациентов - с учетом возраста, пола, других заболеваний и истории болезни?

Эта информация может быть предоставлена в виде рекомендаций по лечению для врача и в виде советов по здоровью для отдельного человека с помощью все более интеллектуального и разговорного чатбота.

А.И., по словам г-на Ронанки, может "помочь нам перейти от реактивной помощи больным к проактивной, прогностической и персонализированной медицинской помощи".

И, возможно, это решение проблемы спирали страданий.