Эволюция «войстеха»

История применения голосовых ботов в России началась в конце 1990-х годов. Одной из основных сфер внедрения наряду с телекомом и пассажирскими транспортными компаниями изначально стала банковская сфера.

На первом этапе это были системы автоматического распределения звонков ACD (Automatic Call Distribution), которые просто «раскидывали» поступающие вызовы между операторами. Со временем количество обращений в контактные центры банков росло, одновременно увеличивался штат сотрудников. Перед кредитными организациями встала задача: ускорить обслуживание клиентов и оптимизировать труд операторов. И в 2000-х годах появилась технология автоматического предоставления информации клиентам — IVR с использованием DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency, выбор цифр на телефоне), предшественник интеллектуального робота-помощника. С помощью этой версии IVR клиент мог самостоятельно получить типовую информацию из меню, нажав определенные кнопки на телефоне. Основные возможности первых «кнопочных» систем IVR ограничивались озвучиванием предзаписанных аудиофрагментов и маршрутизацией вызовов в зависимости от выбора пункта меню.

Затем IVR начали интегрировать с технологиями синтеза и распознавания речи. Сначала они работали исключительно на так называемых закрытых грамматиках, когда система понимала ограниченный набор фраз в ответе клиента, например «да» или «нет». Но начиная с 2010 года голосового помощника стали обучать понимать открытые вопросы. Например, вы звоните в контактный центр и без нажатия клавиш озвучиваете цель обращения: получить информацию по акции, закрыть кредит, оформить ипотеку, узнать баланс, уточнить адрес ближайшего банкомата и проч. В итоге вы либо получаете данные от робота, либо он мгновенно переключает вас на нужного оператора. Первыми такие «понимающие» решения начали внедрять «Аэрофлот» и РЖД. Далее тему подхватили банки. Кто-то даже стал давать своим голосовым роботам в контактных центрах имена, как, к примеру, Сбербанк, где бот отвечает на вопросы справочного характера.

Но главное, конечно, не в имени, а в функционале. В частности, голосовой помощник понимает вопросы клиентов, заданные в свободной форме, и позволяет обрабатывать 25% их обращений в автоматическом режиме. Консультации от робота могут быть получены буквально в течение трех-четырех секунд и не зависят от количества сотрудников в контактном центре, времени суток и других факторов. При звонке достаточно изложить суть вопроса, и он будет автоматически направлен на нужный автоматизированный сервис. Если в базе знаний IVR нет ответа на вопрос, звонок переводится на профильного сотрудника исходя из тематики вопроса клиента. Выигрывают все: клиентам не приходится ждать, а банк в контакт-центре снижает нагрузку на своих сотрудников.

При этом система постоянно самообучается. Роботы-помощники учатся лучше понимать человека. Современные технологии обработки естественного языка (NLP) позволяют справиться с большим потоком клиентских обращений. Они способны распознавать содержание фраз, определять тему и даже улавливать саркастические нотки в голосе и выявлять троллей.

Поскольку голосовой помощник должен отвечать на множество различных вопросов клиентов, он интегрирован с основными системами CRM сотрудников контакт-центра. Помимо того, что через голосового помощника после авторизации может быть предоставлена персональная информация по продукту клиента, его путь в IVR влияет на схему дальнейшего обслуживания. Сотрудник будет действовать, принимая во внимание полученную ботом информацию.