Объем российского рынка чат-ботов за последний год увеличился вдвое

Объем российского рынка чат-ботов за последний год увеличился вдвое и достиг одного миллиарда рублей. В 2019 году он вырастет еще в три раза и продолжит эту динамику в следующие четыре-пять лет, прогнозируют специалисты Лаборатории бизнес-решений Центра компетенций НТИ по Искусственному интеллекту Московского физико-технического института (МФТИ).

Чат-боты разрабатываются на основе технологий машинного обучения и нейросетей, они используются для информационного взаимодействия с большими группами пользователей. Умные программы отвечают на вопросы, собирают отзывы, организуют обратную связь, помогают с выбором товара.

Чат-боты множатся с высочайшей скоростью. Согласно исследованию ResearchAndMarket, мировой рынок чат-ботов и виртуальных ассистентов в 2019 году приблизился к отметке в два миллиардов долларов и растет на 30 процентов в год. "Основные отрасли, где такие программы используются наиболее активно - банковский сектор, телекоммуникации, ретейл, HR, транспорт, доставка еды. Однако в ближайшее время она может получить распространение и в других отраслях. Уже в 2020 году 80 процентов компаний будут использовать чат-ботов для ведения стандартных диалогов с клиентами и поставщиками", - говорит Геннадий Куркин, руководитель Центра компетенций НТИ.

Пока экономический смысл использования чат-ботов ограничивается снижением трудозатрат человеческого персонала, но с развитием технологий умные программы могут получить более широкие полномочия, считают специалисты.

Наиболее активно чат-ботов сейчас используют банки, телекоммуникационные компании, ретейл

"Можно выделить несколько трендов, которые окажут наиболее существенное влияние на развитие индустрии чат-ботов в ближайшем будущем. В первую очередь, это рост доли комбинированных решений, в которых робот не заменяет полностью работу человека, а дополняет ее на повторяющихся рутинных действиях", - отмечает Иван Бондаренко, ведущий научный разработчик лаборатории бизнес-решений Центра. Наиболее перспективными в ближайшие пару лет выглядят ассистенты человеческих операторов, интегрированные с системами RPA (Robotic Process Automation).

Второй тренд заключается в развитии инструментов быстрого "майнинга" знаний и построения онтологий на неструктурированных данных. Иными словами, это системы, в которые можно загрузить набор разнообразных текстов, и они самостоятельно выделят из них семантические связи и построят языковые модели, характерные именно для данной предметной области. Например, с помощью подобных инструментов можно будет быстро научить чат-бота для ретейла различать продовольственные и непродовольственные товары.

"Третья тенденция - это быстрый перенос знаний между роботами. И наконец, через несколько лет мы увидим рост доли более персонифицированных виртуальных помощников, обладающих уникальной "личностью" и подстраивающихся под конкретного клиента", - резюмирует Бондаренко.