Чат-бот для распознавания произвольного текста: как это работает и где применять для бизнеса

Современные чат-боты для распознавания произвольного текста являются эффективным помощником практически для любого бизнеса: от интернет-магазина до крупного банка. Их задача — распознать сообщение от пользователя, оценить его эмоциональную окраску, корректно оценить смысл и подготовить ответ.

Интеграция такого текстового чат-бота позволяет автоматизировать общение с клиентами, не только передавая им ответы на часто задаваемые вопросы, но и имитируя при этом работу живого оператора. К тому же, благодаря обучению на обработке естественного языка, такие помощники при переводе клиента на оператора могут составить подсказку сотруднику о сути вопроса и настроении пользователя, что упростит общение.

Использование искусственного интеллекта и чат-бота в работе позволяет добиться сразу трёх целей:

• Улучшить пользовательский опыт. Человек получает оперативный ответ на свой запрос. При этом сообщения не выглядят шаблонными и не вызывают раздражение.

• Автоматизировать работу службы поддержки клиентов. Чат-боты с возможностью распознавания произвольного текста работают намного быстрее живого оператора. В случае с типовыми обращениями (которые не требуют участия живого человека) скорость обслуживания вырастает на порядок.

• Упростить анализ данных о покупательском поведении пользователей. Благодаря возможности настроить автоматическую передачу данных в CRM, вы можете получить сводную аналитику о частых проблемах, отношении клиентов к вашему бренду и т.д.

В каких сферах NLP чат-бот будет полезен бизнесу? 

• Обработка обращений в службу поддержки.

• Приём и передача заказов в CRM.Сбор отзывов пользователей.

• Аналитика поведения клиентов и маркетинговые исследования.

• Внутренние бизнес-процессы (например, получение обратной связи от сотрудников, оценка эффективности их работы и другие HR-задачи).

• Проведение онлайн-обучения, организация доступа к урокам и т.д.

Как работает чат-бот для распознавания текста?

В отличие от обычных помощников, которые работают по прописанным сценариям и предлагают управление через заранее созданные кнопки, чат-боты для распознавания текста используют алгоритмы обработки естественного языка — Natural Language Processing (NLP), а также машинного обучения. Это позволяет обрабатывать любые запросы от пользователя, интерпретировать их и генерировать ответы с максимальной имитацией живого общения с человеком.

Принцип работы достаточно прост. Клиент обращается через WhatsApp или другой канал связи. Далее:

1. Идёт распознавание текст сообщения. Благодаря машинному обучению и технологии NLP корректно интерпретируются даже сленговые выражения или слова с ошибками. На этом этапе помощник классифицирует запрос, определяя заказ, запрос консультации или обращение в службу поддержки.

2. NLP чат-бот готовит ответ, исходя из заложенной в него базы знаний. Если текст распознать невозможно (запрос содержит слишком много ошибок, неизвестных слов или его смысл выходит за рамки проведённого обучения), чат-бот перенаправляет пользователя на живого оператора, прикрепляя комментарий-подсказку. Если запрос обработан корректно, бот предлагает один из имеющихся вариантов решений — выбор товара/услуги, ответ на вопрос, консультация по условиям продажи и т.д.

3. Параллельно с этим текстовый чат-бот оценивает поведение клиента и эмоциональную окраску его сообщений. Например, если пользователь недоволен, его запрос может быть переведён на живого оператора с пометкой «срочно». Также бот может предложить скидки, промокоды и другие спецпредложения для предотвращения возможной конфликтной ситуации.

4. В случае успешного решения запроса, NLP чат-бот передаёт в CRM данные о клиенте, заказе, обращении и т.д.

5. В качестве дополнительной функции можно назвать классификацию поступающих запросов: заказы, обращения в поддержку, вопросы о продукте/услуге. С помощью этой информации вы можете оперативно получить данные о заинтересованности клиентов в вашем предложении.

Обратите внимание, что использовать искусственный интеллект и чат-боты рекомендуется в связке с CRM, откуда программы могут получать информацию о клиенте: историю покупок, часовой пояс, место жительство, контакты и т.д. Это позволит сделать общение персонализированным и более продуктивным.

Создание подобного бота для распознавания текста требует использования алгоритмов машинного обучения. С их помощью помощник обрабатывает большие массивы исходных данных о том, как нужно реагировать на запросы, какие действия предпринимать в различных обстоятельствах, и когда необходимо передавать контакт живому оператору. Это происходит ещё на этапе разработки чат-бота с NLP-моделью.

Преимущества чат-ботов для распознавания текста

NLP чат-боты по своей сути являются продвинутой версией обычных помощников, которые реализованы на жёстко прописанных сценариях. Поэтому они не только обладают теми же преимуществами, но и существенно превосходят их.

• Имитация живого общения. Многие люди не любят обычные чат-боты, так как предпочитают общение с живыми операторами. Текстовые чат-боты с искусственным интеллектом полностью имитируют его, исключая риск обрыва контакта.

• Объединение запросов. Чат-боты с искусственным интеллектом могут обрабатывать запросы по разным тематикам — от заказа до обращения в службу поддержки. Так вы сможете не создавать множество помощников для каждого отдела, а обрабатывать все входящие обращения через единый канал.

• Экономия времени и ресурсов предприятия. Использование чат-бота с обработкой естественного языка облегчает работу ваших менеджеров, отвечает на все типовые запросы и собирает огромный массив данных для маркетинговых исследований. По итогу — вы экономите бюджет на найм новых сотрудников и снижаете нагрузку на уже имеющихся специалистов.

• Круглосуточная работа. NLP чат-боту не нужен отдых или сон, он работает круглосуточно. А значит, не только оперативно отвечает на любые вопросы клиентов, но и повышает их лояльность.

• Масштабируемость решения. Подключив продвинутый чат-бот с обработкой естественного языка, вы сможете постоянно обучать его на новых данных. По итогу такой помощник можно использовать как для общения с клиентами, так и для внутренних коммуникаций в компании.

Как создать чат-бот для распознавания текста?

Перед началом работы над собственным текстовым чат-ботом важно понять, с каким задачами предстоит столкнуться, чтобы правильно оценить имеющиеся ресурсы и не допустить ошибок.

1. Определение целей и задач. Для начала необходимо чётко определить, что должен уметь текстовый чат-бот. Рекомендуется начинать с малого: например, подготовить бот для обработки запросов в службу поддержки. Помните, что чем точнее вы определите задачи, тем качественнее в итоге будет работать такой помощник.

2. Выбор платформы. В зависимости от имеющихся ресурсов, вашего местоположения (так как не все сервисы, к примеру, могут работать с клиентами из России или СНГ), необходимых функций нужно подобрать платформу для создания бота. Это важно, так как NLP чат-бот будет работать на внешних серверах, а вам потребуется оплачивать подписку. Её стоимость обычно зависеть от количества запросов в единицу времени.

3. Настройка языковой модели. В зависимости от ваших задач и рекомендаций разработчиков вы можете выбрать ChatGPT, QnA Maker, LUIS и другие модели. 

4. Обучение. На этом этапе необходимо подготовить и передать для машинного обучения максимум данных: гайды, вопросы и ответы, записи телефонных звонков, историю текстовых обращений клиентов и т.д. При этом подобную информацию можно брать не только из собственной CRM, но и на сторонних платформах — например, Kaggle и OpenML. Обращаем внимание, что данные необходимо правильно разметить, так как все вопросы должны иметь примеры корректных ответов.

5. Тестирование. После обучения модели, её интеграции в чат-бота и разработки логики его поведения, необходимо провести тестирование. Задавайте вопросы, старайтесь использовать разные словоформы, чтобы проверить реакцию и ответы помощника.

6. Запуск. Даже после запуска работа над ботом не прекращается. Необходимо интегрировать его в имеющиеся каналы связи с клиентами (веб-сайт, приложение, мессенджеры, соц.сети и т.д.) и следить за качеством его работы. Проверяйте, насколько удачно он решает поступающие вопросы, оценивайте степень удовлетворённости пользователей, количество и качество передаваемой NLP чат-ботов в CRM информации. На этом этапе важно вовремя исправлять ошибки и дорабатывать помощника.

Инструменты для создания чат-ботов

В зависимости от имеющихся ресурсов в компании (бюджеты, собственные специалисты по работе с ботами), вы можете подобрать подходящую платформу для создания NLP чат-бота по её функционалу и требованиям.

• Chatme.ai. Сервис для решения «под ключ». Благодаря дружелюбному интерфейсу можно быстро создать бота, работающего по запланированным сценариям. Также команда Chatme.ai может разработать любого чат-бота с распознаванием произвольного текста, использованием технологии NLP и интеграцией к CRM и базам данных по ТЗ заказчика. Подходит как для малого, так и для крупного бизнеса.

• Dialogflow (Google). Облачный сервис от корпорации Google. Позволяет внедрять диалоговые системы (чат-боты с NLP, голосовые помощники и т.д.) в мессенджеры, собственные приложения и сайты. Требует наличия собственного разработчика или команды для разработки. Есть пробный доступ, однако далее придётся платить за каждый запрос: например, за генеративный ИИ для текста — 0,012 USD за запрос.

• IBM Watson Assistant. Сервис для создания виртуальных ассистентов и чат-ботов с поддержкой естественного языка от IBM. Изначально ориентирован для использования финансовыми, страховыми, торговыми, правительственными, телекоммуникационными компаниями и предприятиями в области здравоохранения. Есть визуальный конструктор и возможность интеграции с CRM и собственными приложениями.

• Microsoft Bot Framework. Набор инструментов и решений для создания и управления чат-ботами от Microsoft. Есть собственный набор библиотек для разработки ботов с C# и JavaScript, подключения к разным каналам общения (от Telegram до Facebook), возможность интеграции с внешними сервисами ИИ (LUIS и QnA Maker) и т.д. Недостатком можно посчитать сложность использования без необходимых знаний в программировании или отсутствия собственной команды разработчиков.

• Rasa. Сервис для создания ИИ-помощников и чат-ботов с распознаванием естественного языка. Возможна работа с помощью только пользовательского интерфейса, без написания кода. Платформа позволяет создать ботов для сложных задач и имитации «живого» общения с клиентами, собирать отзывы, просматривать историю общения и анализировать эффективность обработки запросов в разных каналах (от колл-центров до мессенджеров).

Примеры успешного применения чат-ботов

Сегодня подобных помощников используют как крупные компании, так и небольшие предприятия. Чат-боты с распознаванием текста берут на себя огромный пласт работы.

• Мобильные операторы. Голосовые и текстовые чат-боты активно используют МТС, Билайн, Мегафон и Теле2 для обзвона клиентов, работы с запросами, помощи с управлением подключёнными услугами.

• Банки. Яркий пример — Олег в банке «Т» (бывший «Тинькофф»). Их чат-бот не только обрабатывает текстовые запросы, распознавая естественный язык, но и применяется при тестировании соискателей работы, помогают управлять рабочим расписанием и т.д.

• Розничная торговля (ритейл). Сеть «М.Видео» создала помощника Алёна, которая отвечает на вопросы по статусу заказов, определяет клиента по телефонному номеру, понимает тему обращения и переводит на нужного сотрудника. А британская компания Mark&Spencer автоматизировала работу колл-центра с помощью DialogFlow. Их бот отвечает на стандартные запросы, лишь в сложных случаях переключая на оператора.

• Медицина. Российские клиники DOC+ интегрировали виртуального помощника в мобильное приложение. Он собирает жалобы клиента, чтобы собрать максимум информации о запросе и сократить время на консультацию с врачом.

Будущее чат-ботов для распознавания текста

Искусственный интеллект и чат-боты для распознавания произвольного текста — это не будущее, а наступившее настоящее. Технология стремительно развивается, приходя на помощь как в бизнесе, так и в обычной жизни. 

Какие тренды будут направлять развитие NLP-ботов в ближайшее время?

• Улучшение понимания контекста. Машинное обучение, ИИ и нейросети постоянно обучаются на новых данных. Уже сейчас они могут поддерживать общение на широкий круг тем. Далее экспертность и качество их ответов будут только повышаться, а сама услуга по интеграции чат-ботов с распознаванием текста будет становиться всё доступнее.

• Интеграция с голосовыми помощниками. Это логичный шаг для обеспечения взаимодействия бота и человека — добавление возможности общаться голосом. Уже сейчас есть успешные примеры Алисы, Сири и других помощников. Однако сейчас подобный инструмент можно создать и без участия крупных корпораций. Например, достаточно соединить нейросеть, озвучивающую текст, чат-бот для распознавания голосовых сообщений и NLP бот для генерации ответов.

• Расширение возможностей для бизнеса. Искусственный интеллект и чат-боты с обработкой естественного языка становятся доступны даже для небольших компаний. В дальнейшем такие помощники будут получать новые функции, возможности интеграции по API к любым CRM, упрощённый интерфейс взаимодействия и т.д. В конце концов, запрограммировать подобный бот смогут люди, не имеющие никакого опыта в IT.