logo

Чат-бот с искусственным интеллектом

Особенности применения чат-ботов на базе искусственного интеллекта в Service Desk-системах. В качестве примера статья ориентируется на ELMA Bot компании ELMA.

Введение. Может ли машина думать?

Двадцать первый век продолжает удивлять человечество всё новыми изобретениями и научными открытиями. Технологический прогресс с его стремительной миниатюризацией электронных машин, одновременным ростом вычислительных мощностей и возможностью машинного обучения вновь делает актуальной старую философскую проблему: что есть искусственный интеллект (далее — «ИИ»), или может ли машина думать?

ИИ — уже неотъемлемая часть нашей жизни. Он обрел «осязаемые формы», удачно дополнив повседневные практики в творчестве, в сфере финансов, в ведении бизнеса. Искусственный интеллект используется для повышения качества сервиса, предоставляемого клиентам, партнерам или сотрудникам. Средства ELMA365 Service – тому пример. И прежде, чем осознать всю важность исторического момента — создание, внедрение и использование ИИ — мы предлагаем немного размять свой собственный разум. А точнее — чуть-чуть погрузиться в историю философии.

Каждый уважающий себя ученый — всегда немного философ. Ему известно, что корни вопроса об искусственном интеллекте лежат в глубине веков.

Одним из главных мыслителей Нового Времени (XVII век) по праву является великий Рене Декарт. Картезианское cogito (часть известной фразы: «cogito, ergo sum — мыслю, следовательно, существую») позволило по-новому взглянуть на рефлексию сознания, т.е. самосознание. Идеи Декарта были развиты и переосмыслены Дэвидом Юмом и Иммануилом Кантом, исследовавшими границы человеческого опыта, появление идей и мысли, а также построение аналитических и синтетических суждений. Работы Канта оказали влияние на великого Георга Гегеля, а в частности на труд «Наука логики». За критикой Гегеля незаметно пролетел XIX век. С подачи знаменитого математика Чарльза Пирса зародился прагматизм, а во Франции — позитивизм. Ростки этих учений приводят нас к неопозитивизму XX века, а в частности к Альфреду Айеру, который в своей книге «Язык, истина и логика» предложил способ определения осознающего человека от машины. Логическим развитием метода Айера стал широко известный тест Алана Тьюринга, или игра в имитацию. Суть теста в следующем (вольное переложение по статье «Computing Machinery and Intelligence» журнал «Mind» за октябрь 1950 года): В комнате находятся два субъекта. Мужчина (А) и женщина (В). В другой комнате находится субъект (С), пол которого не важен. Суть игры в имитацию проста и заключается в том, чтобы С общаясь с А и В «вслепую» (желательно с помощью печатающего устройства) определил, кто из них мужчина, а кто женщина.

Казалось бы, ничего интересного, однако далее Алан Тьюринг делает интересное замечание: «Что случится, когда машина займет место А в этой игре? Будет ли вопрошающий (С) ошибаться так же часто в своём выборе, как при игре с людьми? Этот вопрос в итоге заменит оригинальный: «Может ли машина думать?»

Этой подмене изначального вопроса человечество обязано тому, что мы ожидаем от сущности, скрывающейся под термином «искусственный интеллект» — возможность быть добровольно введенным в заблуждение. Но не только это.

Заблуждение, обучение, помощь

Если отбросить в сторону сопутствующие моральные и этические проблемы, связанные с использованием ИИ, и сосредоточиться исключительно на его прикладном применении человеком, то можно выделить следующие основные элементы ИИ:

  • способность имитировать действия, реакции и речь человека;

  • способность к обучению, так называемое «машинное обучение», или самообучение;

  • помощь в решении рутинных и шаблонных задач, возникающих постоянно и не требующих для своего решения привлечения человека.

Три этих требования на сегодняшний день в полной мере реализуют чат-боты на базе ИИ. Почему именно они? Посудите сами.

Общение пользователя с чат-ботом происходит в большинстве случаев письменно. Существуют и аудио-версии чат-ботов на базе ИИ, которые используются в основном банками и госучреждениями. Однако именно письменное общение позволяет достичь высокой степени иммерсии и вовлеченности в диалог. Разум человека меньше обращает внимания на неточности построения письменных фраз, чем на неестественные интонации голосовых помощников.

Принцип машинного обучения основан на решении конкретной задачи с помощью применения результатов, полученных ранее в похожих ситуациях. Если взять в качестве обучающейся машины чат-бот с искусственным интеллектом в службе поддержки, то множеством задач будет являться множество вопросов, постоянно поступающих от клиентов. Ответ на эти задачи ИИ будет давать исходя из ранее обработанных ситуации. Так как вопросы клиентов будут отличаться по форме, важным моментом обучения является способность чат-ботов к обобщениям.

Получение практической пользы от использования искусственного интеллекта

Правильно выстроенные связи между вопросом и ответом приводят нас к третьему требованию — получение практической пользы от использования ИИ. Как бы ни старались нас убедить в отсутствии логики и внутреннем противоречии языка такие философы как Жак Деррида, люди используют общение в основном для обмена полезной информацией, приносящей плоды. Так клиент получает ответ на свой вопрос, а база знаний чат-бота обогащается еще одним решением.

Применение чат-ботов

Сферы применения чат-ботов весьма разнообразны:

  • финансовый сектор использует чат-боты на базе ИИ для обслуживания клиентов, информировании о действующих банковских продуктах и расчета предварительных онлайн заявок по кредитам;

  • гостиничный бизнес внедряет ботов для помощи в бронировании путевок и отелей, а также электронных консьержей для работы с постояльцами;

  • широко распространено использование чат-ботов в онлайн-торговле на сайтах магазинов и специализированных площадка продаж. Они помогают потенциальным покупателям в оформлении заказов и доставки, а также предоставляют индивидуальные рекомендации, подобранные на основе сделанных ранее покупок.

В целом сферы, в которых используют чат-боты на базе ИИ, можно свести к одному знаменателю — предоставление качественных услуг конечному потребителю.

На сколько далеко шагнули технологии в данном направлении можно судить по разработкам таких акул бизнеса, как Microsoft (с нашумевшим чат-ботом ChatGPT) и Google (Bard). И хоть разработка компании Google находится ещё в стадии тестирования, но её возможности уже сейчас поражают. После релиза она сможет составить достойную конкуренцию ChatGPT. Помимо этих титанов индустрии создавать чат-ботов начали и другие зарубежные и русскоязычные фирмы.

ELMA Bot

Одним из таких чат-ботов на базе ИИ является ELMA Bot — часть системного решения ELMA365 Service. Данный чат-бот разработан специально для повышения качества обслуживания при общении с клиентами, сотрудниками собственного предприятия или партнерами.

ELMA Bot для организации умной поддержки

Использовать ELMA Bot можно в связке с несколькими продуктами фирмы: омниканальным центром, CRM и ServiceDesk. Посмотрим, насколько ELMA Bot соответствует требованиям, предъявляемым к системам ИИ.

В омниканальном центре чат-бот берет на себя функции взаимодействия с клиентом, реагирует на его запросы, ведет логику беседы и переводит беседу на оператора в случае, если проблему невозможно решить без участия человека. Бот интегрируется с известными мессенджерами (Telegram, Viber, WhatsApp, Вконтакте) и электронной почтой. После подключения чат-бота к линии (под линией здесь понимается электронный канал коммуникации), общение клиентов с ELMA Bot может происходить двумя основными способами:

  • ELMA Bot функционирует непосредственно как чат-бот, самостоятельно отвечая клиентам и направляя диалог по веткам сценариев, распознавая интенты (намерения) пользователя;

  • бот используется как суфлер, также определяя намерения пользователя и подсказывая оператору возможные варианты решения проблемы или быстрого ответа.

Интеграция ELMA Bot с мессенджерами

Подсказки оператору или самостоятельные ответы бота формируются с помощью заранее прописанных сценариев, созданных по шаблону, с нуля, либо из базы знаний — набора записей, построенных по принципу «вопрос-ответ». Вопросом в данном случае является слово, фраза или набор фраз, поступающих от клиента. Помимо ответа в базу знаний можно добавить уточняющий вопрос. Чат-бот выберет наилучший вариант ответа из сценария или из базы знаний. Создание базы знаний возможно с помощью импорта текстового файла в систему.

За правильное определение интентов отвечает технология машинного обучения. Обучение ИИ происходит каждый раз при изменении структуры сценария или фраз пользователя. Соответственно, чем тщательнее производится настройка бота в конструкторе и интенсивнее протекает общение, тем быстрее обучается ELMA Bot.

Модуль CRM позволят ELMA Bot получать данные пользователя из его персональной карточки. На основании этих данных чат-бот может выдавать клиенту персонализированную информацию, либо обрабатывать его обращения по индивидуальным сценариям. В зависимости от выставленных приоритетов ELMA Bot также настраивает маршрутизацию сообщений.

Встроенный модуль CRM позволяет ELMA Bot держать под контролем все коммуникации с клиентом. Идентификация клиента по номеру с возможностью автоматического открытия карточки сделки во время звонка и прослушивание записи обращений непосредственно в карточке.

В ServiceDesk бот берет на себя работу с обращениями. Он собирает и регистрирует обращения, поступившие по электронной почте или из мессенджеров, присваивает им категории, выстраивает маршрут прохождения и оповещает пользователя об успешном разрешении.

ELMA Bot и ServiceDesk: бот сам регистрирует обращения, собирая данные в переписке в мессенджерах, соцсетях или почте.

ELMA365 Service позволяет создать LiveChat для онлайн общения с клиентами, подключить его к линии, встроить во внутренний бизнес-процесс как дополнительный источник коммуникации и разместить на стороннем сайте. Сообщения, поступающие с линии, будут обрабатываться ELMA Bot напрямую или в режиме суфлера.

Преимущества чат-ботов

Широкие возможности ботов на базе ИИ позволяют получить бизнесу солидные преимущества от их внедрения. В первую очередь, чат-боты выводят качество предоставляемых услуг на совершенно иной уровень. Клиент видит, что фирма использует передовые технологии и шагает в ногу со временем. Но это не только вопрос престижа или дань моде. Боты позволяют существенно сократить затраты на техподдержку и обработку входящих сообщений, позволяют выстроить первую линию коммуникации с клиентами и разгрузить операторов техподдержки. Бот может работать круглосуточно. Автоматизация повысит скорость ответов, возьмет на себя функции распределения и маршрутизации обращений и сохранит их от возможных потерь. Человеческий фактор при таком подходе сводится к минимуму, но возможность контроля работы бота остается за оператором.

Заключение

Чат-боты на базе ИИ находят всё больше применений в современном мире и не ограничиваются сферами, на которые мы указали. Огромный потенциал развития технологий заставляет задуматься о том, что нас ждет впереди. Подкрепляют интерес новости от мировых IT и промышленных гигантов. Например, компания Google планирует интегрировать своего бота в поисковую систему, а автоконцерны встраивают ботов в интеллектуальные системы автомобилей. Это только очевидные примеры, которые приходят на ум. Прогнозировать будущее искусственного интеллекта представляется пустой тратой времени. Реальность всегда превзойдет самые фантастические ожидания.

Возвращаясь к вопросу «Могут ли машины думать?», на сегодняшний день мы дадим скорее отрицательный ответ. Но тем не менее в сфере предоставления услуг чат-боты на базе искусственного интеллекта заняли свою определенную нишу и успешно справляются с возложенными на них функциями.

Рецензент: Алексей Кольмай

16 марта