Виртуальная АТС + городской номер +
SIM-карты = Мобильная АТС

Сценарии использования текстовых нейросетей в структуре чат-ботов

Исследование, недавно опубликованное в журнале «Research Methods in Applied Linguistics», показало, что даже эксперты из области лингвистики смогли различить научные тексты, созданные искусственным интеллектом или людьми, лишь в 39% случаев.

Но означает ли это, что искусственный разум может общаться как человек в онлайн-переписке? Разработчики чат-ботов на основе генеративных текстовых нейросетей считают, что может, но не должен.

Дело в том, что чрезмерное подражание человеку может привести к возникновению эффекта «зловещей долины» — неприязни к искусственным сущностям, которые незначительно отличаются от живых субъектов. Вместо этого предлагается делать чат-ботов менее роботизированными.

Применение Chat GPT в создании чат-ботов позволяет не только приближать к человеческим такие показатели общения, как креативность, понимание контекста и естественность разговорного потока, но и помогать в достижении главной цели — улучшение обслуживания клиентов — другими способами.

Расскажем, чем ещё может быть полезно внедрение текстовой нейросети в чат-боты:

• Мониторинг настроений клиентов

  На основе нейросетей создают большие языковые модели (LLM, Large Language Models), которые могут быть полезны для оценки удовлетворенности клиентов после каждого ответа в чат-боте. Им доступно даже распознавание сарказма!
  Если удовлетворенность клиента остаётся низкой после нескольких ответов бота подряд, то система автоматически подключает к разговору живого собеседника.

• Возвращение разговора к теме беседы

  Разговоры с клиентами не всегда следуют логическому маршруту чат-бота, так как живые участники беседы могут менять тему разговора и задавать неожиданные вопросы. Нейросеть может помочь вернуть разговор в нужное русло, обращаясь к более раннему этапу, где был сформулирован запрос к системе. Это помогает давать ответы по существу и приводить беседу к желаемому для клиента результату.

• Создание лексиконов для сферы обслуживания

  Нейросеть может быть использована для создания лексикона — набора общеупотребительных обозначений и выражений, который предприятия внедряют в своих ботов, чтобы они понимали жаргон клиентов и сотрудников.

  Лексикон может охватывать любой диапазон, от сокращенных терминов для названия анализов до кодов аэропортов. Затем он может быть встроен в чат-боты, чтобы они понимали клиента с полуслова.

• Подсказки для живых агентов чата

  Как мы знаем, в сложных случаях на помощь чат-боту приходят одушевлённые сотрудники. Чтобы ускорить процесс включения в диалог, нейросеть может предлагать подсказки сотрудникам на основе семантического соответствия запроса клиента и имеющихся в распоряжении базы знаний, руководства по продуктам и поиска в интернете со ссылкой на источники.

• Составление карты пути клиента

  С помощью нейросетей можно автоматически сокращать историю общения с клиентом до нескольких основных моментов разговора, после чего выгружать эту информацию в CRM с пометкой о статусе диалога для лучшего понимания пути клиента.

  Впоследствии можно обобщить эти данные для уточнения, на каком этапе возникает больше всего вопросов, чтобы улучшить опыт взаимодействия с компанией.

В будущем можно ожидать, и Chat GPT-4 уже это позволяет, что в чат-ботах будут более широко использоваться изображения, например, фотографии любых документов, для извлечения текстовой информации и обслуживания клиентов на её основе.

Уже в 2025 году, по прогнозам аналитиков, в том числе благодаря возможности конструирования чат-ботов с помощью нейросетей, больше двух третей задач службы поддержки может либо целиком выполняться искусственным интеллектом, либо со значительным участием ИИ.