Штучний інтелект, здатний сприймати суржик: як підприємство зменшило навантаження на своїх операторів на 70% -- Delo.ua

У той же час інтеграція ШІ-агента суттєво трансформує обстановку. Завдяки цьому, 70% дзвінків, які раніше не мали мети, тепер обробляються автоматично, а до живого оператора потрапляють лише ті клієнти, які готові до покупки, і при цьому вже є зібрана інформація про їхні потреби.

Перед впровадженням ситуація виглядала досить типічно для українського ринку. П'ять операторів контакт-центру працювали з дев'ятої до шостої, відповідаючи на схожі запитання, збираючи базову інформацію та перенаправляючи дзвінки. Щодня оброблялося близько 1000 звернень, з яких лише приблизно 300 мали реальну ціль. Інші запити були інформаційного характеру і не вимагали залучення кваліфікованих фахівців. При цьому витрати на одного оператора складали близько 25 тисяч гривень на місяць, а після шостої вечора та у вихідні клієнти взагалі не мали можливості зв’язатися з компанією.

Простий підрахунок показує: бізнес платить за п'ять операторів, які 70% робочого часу виконують завдання, з якими впорався б автовідповідач. Але тут виникає суто українська специфіка. Клієнти телефонують з різних регіонів, розмовляють суржиком, діалектами, хтось заїкається, хтось говорить з акцентом. Стандартні голосові системи це не розпізнають, люди нервуються і кидають слухавку. Звідси і скепсис бізнесу до автоматизації кол-центрів чат-ботами.

Сьогодні ситуація кардинально змінилась. Штучні інтелектуальні агенти на основі генеративних технологій вирішують ці проблеми. Наприклад, в Україні компанія Learn to Earn Global створила агентську систему, здатну ефективно розпізнавати мову та перетворювати її на текст, незважаючи на особливості мовлення співрозмовника. Закарпатський діалект, суржик, заїкання та темп мовлення – все це більше не є перешкодою.

Підготовка до реалізації.

Проект розпочався з вивчення реальних комунікацій. Команда здійснила запис і транскрипцію приблизно тисячі дзвінків компанії, щоб виявити типові ситуації, мовні особливості клієнтів та найчастіші запитання. Виявилося, що більшість звернень вписуються в 15-20 стандартних сценаріїв, таких як уточнення цін, наявності товарів, умов доставки, графіку роботи та процесу повернення. На підготовчий етап знадобилося три тижні роботи двох аналітиків і команди розробників.

Як працює система

Штучний інтелект інтегрується в телефонні системи або месенджери компанії, такі як Telegram, Viber, Facebook та чат на сайті. Коли надходить запит, система автоматично визначає мову (підтримується понад 50 мов) та розпізнає суть запиту, ведучи бесіду відповідно до заздалегідь налаштованих сценаріїв. Наприклад, якщо клієнт запитує про наявність товару, ШІ в реальному часі перевіряє базу даних і надає відповідь. Якщо питання є складнішим або клієнт готовий здійснити покупку, система збирає всю необхідну інформацію (наприклад, що саме цікавить, бюджет, контактні дані) і передає її оператору разом із детальним резюме розмови.

З технічного боку все виглядає так: голосовий потік розпізнає нейромережа.. Текст аналізується, класифікується за темою, ШІ вирішує -- чи може відповісти сама, чи треба живий спеціаліст. Весь процес займає долі секунди, затримки непомітні.

Що сталося не так і яким чином це було виправлено.

Перші два тижні після запуску виявили цікаві нюанси. ШІ не завжди розпізнавала момент, коли клієнт переходив від звичайних питань до готовності купити прямо зараз. Довелося дотренувати модель на реальних прикладах таких переломних моментів у діалозі. Друга проблема -- люди старшого віку не завжди розуміли, що розмовляють з роботом, і намагалися вести надто складні діалоги. Рішення простіше некуди: тепер ШІ одразу представляється як віртуальний асистент і пропонує зв'язати з оператором, якщо питання нестандартне.

По завершенні тримісячного періоду діяльності, компанія змогла зафіксувати конкретні результати:

Аналіз у режимі реального часу виявився неочікуваним подарунком. Система почала генерувати корисні відомості: які запитання найчастіше задаються, у який час спостерігається найбільший наплив звернень, а також які продукти викликають найбільший інтерес. Команда маркетингу стала активно використовувати ці дані для оптимізації рекламних кампаній та наповнення вебсайту.

Головна порада не намагайтеся автоматизувати все одразу. Почніть з одного каналу і 3-5 найпростіших сценаріїв. Проаналізуйте дзвінки за останній місяць, виділіть найчастіші питання. Саме їх і віддавайте ШІ спочатку. Коли система навчиться працювати стабільно, додавайте складніші кейси.

Друга важлива рекомендація -- не приховуйте факт спілкування з ШІ. Чесність на початку діалогу знімає багато непорозумінь і дає змогу клієнту одразу вирішити, чи він готовий говорити з роботом, чи краще зачекає оператора. Практика показує, що це підвищує лояльність до компанії.

Поширена помилка полягає в економії на етапі збору даних. Коли у вас є записи реальних розмов, корисно витратити тиждень або два на їх детальний аналіз. Чим глибше штучний інтелект вивчить особливості бізнесу та потреби клієнтів, тим ефективніше він зможе працювати. В іншому випадку, вам доведеться витрачати багато часу на донавчання системи під час її експлуатації, що викликає незадоволення як у клієнтів, так і у операторів.

Ось ще один важливий аспект: не бійтеся пробувати різні налаштування. Перші кілька місяців система вимагатиме вашої уваги: необхідно слідкувати за помилками, збирати відгуки від клієнтів і співробітників, а також коригувати сценарії. Штучний інтелект – це не просто "встановив і забув" рішення, а гнучкий інструмент, що адаптується до потреб вашого бізнесу.

ШІ в клієнтській підтримці -- це вже не просто автоматизація рутини. Це джерело даних про клієнтів, їхні потреби та поведінку. Компанії, які впроваджують такі системи зараз, отримують не лише економію на зарплатах, а й конкурентну перевагу у вигляді глибокої аналітики. Наступний крок, який вже тестують розробники -- проактивна підтримка, коли ШІ сама звертається до клієнта з пропозицією допомоги на основі його поведінки на сайті. Технологія розвивається, і українські компанії, схоже, готові її приймати -- якщо вона справді працює з нашою мовною специфікою.