Первые голосовые боты в России появились в нулевые, когда финансовые учреждения, банки и предприятия транспорта внедрили технологию автоматического предоставления информации клиентам (IVR). Нехитрый бот понимал запросы дозвонившихся клиентов исходя из того, какие кнопки на телефоне они нажимали. Позже технологию удалось усовершенствовать, интегрировав с синтезом и распознаванием речи. Однако настоящий бум произошел после 2010 года - благодаря появлению Siri от Apple и Google Now. Алгоритмы научились понимать открытые вопросы и выделять верные посылы.
Развивающиеся технологии искусственного интеллекта не оставили без работы актеров озвучки. Сегодня большое применение в бизнесе находят сценарные боты с предварительно записанными ответами реальных людей. Ретейл, банки, Horeca, медицина, страхование и другие сферы активно используют голосовых ботов для общения с клиентами. Исключениями остаются службы экстренной и психологической помощи, где цена технической ошибки слишком велика. Несмотря на утверждения об уме алгоритмов, роботы не умеют распознавать скрытые послания или проявлять эмоции.
В остальном алгоритмы уже могут взять на себя 97 процентов рутинных задач операторов - от продления ОСАГО до регистрации у врача. В отличие от людей, робот дешевле и работает быстрее. Оператор кол-центра обзвонит 200 человек за день, а робот управится с тысячей за час. Причем обслуживание бота обойдется в 2,5 рубля в минуту в отличие от 12-30 рублей за услуги среднего специалиста.
Тем не менее создание сценарного бота обойдется компании в минимум 40 тысяч рублей, тогда как средняя зарплата оператора варьируется от региона и составляет 15-30 тысяч. Если компания работает с небольшой базой клиентов, то выгоднее оставить обзвон на плечах одного человека. Два оператора уже будут уступать боту - как по стоимости, так и по эффективности. Особенно это актуально для компаний с сезонным наплывом клиентов. Например, для курьерских служб в новогодний период.
Однако эффективность роботов не означает, что людям пора искать новую работу. Существуют две глобальные задачи, которые пытаются разрешить разработчики. Первая - нелюбовь людей к роботам. По данным нашего опроса, 70 процентов респондентов негативно настроено по отношению к телефонным помощникам. Не пытаясь убедить аудиторию в эффективности алгоритмов, бизнес идет по пути их "очеловечивания". Если клиент не поймет, что на той стороне провода робот, то не повесит трубку телефона.
Сегодня большинство ботов понимают диалог, извлекая из речи собеседника ключевые слова (интенты). Если разработчики не продумают заранее возможные формулировки одного и того же смысла, то диалог между клиентом и роботом зайдет в тупик. Например, вопросы "мне надо?" и "думаете, мне это надо?" можно интерпретировать по-разному, но бот увидит только ключевые слова "мне надо". Если голосовой помощник будет понимать фразу верно, отвечать быстро и звучать естественно, то собеседник не поймет, что разговаривает не с человеком, и шансы на удержание звонка возрастут.
Не всем компаниям выгодно маскировать робота под живого оператора. Например, клиент охотнее передаст конфиденциальные данные, адрес прописки или номер карты бездумному и бескорыстному алгоритму, нежели человеку. Поэтому мы все еще слышим роботизированный голос, например, при звонках в банки.
Вторая глобальная проблема - как заставить бота понимать собеседника лучше. Три года назад еще не было нейронных сетей, извлекающих смысл из голосового сообщения. Сегодня технологии распознавания речи почти не ошибаются. Восемь лет назад частота ошибок в словах (Word error rate, WER) сервиса stt Google составляла 23 процента, сейчас она снизилась до 4,9 процента, то есть почти до уровня восприятия человека. Алгоритмы уже могут извлекать смысл из сложных фраз.
Несмотря на быстрое развитие, рынок голосового искусственного интеллекта находится в зачаточном состоянии. Инвестиции подогревают создание прорывных технологий. На мой взгляд, ожидать выраженных перемен следует через 10 лет.
Боты постепенно выходят за рамки бизнеса и становятся помощниками людей в обыденной жизни. Недавнее появление бота Олега от "Тинькофф Банка" стало, по сути, небольшой революцией. Это уже не просто голосовой помощник типа Siri, а настоящий исполнитель. Пока он умеет отсеивать спам-звонки и выступать автоответчиком. В будущем алгоритмы возьмут на себя выполнение рутинных задач, таких как запись на прием к врачу, заказ столика в ресторане, покупка в интернет-магазине, продление ОСАГО и другие. Один из свежих трендов - боты в онлайн-ретейле, подбирающие товар на основе ваших предпочтений. В недалеком будущем роботы со стороны клиента и магазина будут общаться друг с другом, выбирая для человека нужную сумку или набор продуктов.
За удобства придется платить, но не деньгами, а личной информацией. Благодаря ботам компании будут лучше знать собственных клиентов - их предпочтения, поведение, уровень жизни. Мы добровольно расстанемся с частью таких данных ради автоматизации скучных ежедневных дел. Несмотря на кажущуюся нишевость, голосовые боты изменят нашу повседневную жизнь так, как в свое время ее изменили смартфоны.