Внезапная популярность ChatGPT — чат-бота GenAI, который стал самым быстрорастущим потребительским приложением в истории, через два месяца после запуска число его активных пользователей в месяц превысило 100 млн, — снова заставила компании заинтересоваться автоматизированными диалоговыми инструментами.
Но сложилось так, что чат-боты заработали плохую репутацию у клиентов из-за их неточностей. Исследование Forrester, проведенное в 2019 году, показало, что 54% потребителей в США считают, что взаимодействие с чат-ботом негативно влияет на их жизнь. Так, что есть хорошего и плохого в этих быстро развивающихся технологиях?
Во-первых, не весь ИИ — это GenAI. GenAI — это создание контента с помощью подсказки, тогда как разговорный ИИ — это технология, предназначенная для человеческих разговоров и взаимодействий, а также для понимания человеческого языка, намерений и потребностей. Чат-боты могут использовать и то, и другое.
Эндрю Фриковски, руководитель отдела разработки ботов в SentiOne, говорит, что технология, лежащая в основе разговорного ИИ — обработка и понимание естественного языка — значительно развилась за последние несколько лет. «Ранее чат-боты были ограничены ботами с кнопками, которые могли следовать только определенным путям. Если вы отклонитесь от сценария, они потерпят неудачу. Эти чат-боты были разработаны для очень специфических и узких вариантов использования. Однако, благодаря интеграции ИИ и обработки естественного языка, у нас теперь есть возможность обучать чат-ботов понимать человеческую речь и схемы общения», — говорит Фриковски.
Разговорный ИИ стал гораздо более адаптируемым и теперь может обращаться к клиентам по целому ряду каналов. Например, SentiOne заявляет, что ее боты набирают 96% точности распознавания намерений, что напоминает человеческий уровень понимания. «Мультимодальные взаимодействия, включая изображения и видео, теперь происходят по различным каналам, таким как голосовые помощники и умные динамики. Это делает разговорный ИИ доступным для более широкой аудитории», — говорит дизайнер ботов Марселла Де Роса.
Что же касается GenAI, то пока еще трудно контролировать ответы, которые может дать бот ChatGPT — они могут быть красиво сформулированы, но содержать неточности и отсутствие логики. GenAI был разработан не для разговоров, а для генерации ответов на основе существующих данных.
Чат-ботам на основе ИИ требуется большой объем данных для заполнения больших языковых моделей, на которых они работают. Механизм NLU SentiOne обучается на наборах данных онлайн-мониторинга. Каждый день их алгоритмы сканируют и анализируют более 150 миллионов точек данных (сообщения клиентов, комментарии, мнения), полученных из Интернета, а затем адаптируют их к потребностям клиентов.
«Обычно мы начинаем с запроса базы данных исходных стенограмм клиентов, которые охватывают реальные разговоры с текущими командами обслуживания клиентов, будь то счета или чат. Боты — это не одноразовый проект. Его нужно запустить, контролировать и использовать решения, которые он предоставляет», — говорит Фриковски.