Как развивались голосовые роботы. Возможности, которые голосовые помощники предоставляют для бизнеса.
Автоматизация рутинных операций с помощью роботов сегодня вполне привычный процесс для бизнеса. Такие решения расширяют возможности интернет-телефонии в компаниях, которые напрямую взаимодействуют с клиентами. Голосовые роботы помогают снимать часть нагрузки с операторов — при этом клиенты даже не всегда понимают, что с ними говорит машина, а не живой человек. В этой статье расскажем, что умеют голосовые ассистенты сегодня, и что смогут в ближайшей будущем.
Голосовые роботы: предыстория — с чего все начиналось
Первые компьютерные системы по типу голосовых роботов появились в середине 20 века. В 1961 году физик Джон Ларри Келли-младший и его коллега Луи Герстман из Bell Labs использовали компьютер IBM 704 для синтеза речи. Синтезатор Келли, который он назвал «Вокодер», точно воспроизводил популярную английскую песню «Дейзи Белл».
Следующей важной вехой в истории голосовых роботов стал метод линейных спектральных пар (LPC), который в 1966 году изобрели в Японии. Спустя несколько лет именно LPC на основе кодирования голосовых данных лег в основу первых микросхем для синтеза речи. А в 90-х годах этот метод был принят почти всеми международными стандартами кодирования речи для улучшения речевой связи по мобильным каналам и интернету.
Ранние электронные синтезаторы речи звучали роботизировано и часто были едва разборчивы. Со временем качество «голоса» робота неуклонно улучшалось. Кстати, долгие годы синтезированные голоса были мужскими. Но в 1990 году в отрасли случилось гендерное разнообразие — инженер Энн Сирдал из AT&T Bell Laboratories создала синтезированный женский голос.
Современный голосовой робот — это специальная программа, которая распознает речь человека и может отвечать в виде заданных реплик — обычное голосовое приветствие, вопрос клиенту и прочее, — либо синтезируют речь по заданному сценарию.
По сути, это один и тот же робот. Разница в том, что в первом случае робот будет говорить записанными живыми фразами, чей набор ограничен. А во втором речь будет синтезированной, однако в рамках сценария фразы будут создаваться автоматически. Это особенно важно если нужно обращаться к клиенту по имени, либо использовать иную вариативную информацию, которую робот возьмет из базы данных.
Как голосовые роботы решают бизнес-задачи сегодня
Голосовые роботы в бизнесе — технология не новая. Первые такие решения появились еще 10-15 лет назад. Однако бизнес долгое время сталкивался с технологическими ограничениями. В первую очередь низкий уровень распознавания и синтеза речи. Как правило, компании просто записывали человеческим голосом определенные фразы и далее использовали их при коммуникации с клиентами.
С развитием ИИ и нейросетей, генерацию голоса и распознавание речи удалось вывести на более качественный и приемлемый для коммерции уровень. Что, в свою очередь, обеспечило важные преимущества для бизнеса:
Легкое тиражирование — достаточно один раз обучить робота, чтобы в дальнейшем быстро внедрять его в различные бизнес-процессы.
Интеграция и возможность использования данных из иных систем, например, CRM, helpdesk-решений и платформ для управления проектами.
Круглосуточная работа — голосовому роботу не нужен отдых, перерыв на сон и обед.
Исключение человеческого фактора ошибок — робот действует строго в рамках заданной для него программы.
Возможность самообучения — робот способен пополнять свою базу знаний на основе опыта взаимодействий с клиентами. Это позволяет ему решать все более сложные задачи без потери эффективности.
Современные голосовые роботы работают в интеграции с облачной телефонией. Робот фактически становится виртуальным сотрудником компании. Через такую связку голосовые помощники решают три группы задач:
Помощь оператору, который не может в данный момент принять звонок. Например, голосовой робот будет полезен во время успешных рекламных кампаний, когда объем звонков возрастает в разы — в том числе, в нерабочее время. В таких случаях, робот снимет часть нагрузки с человека.
Обработка всех входящих звонков по сценариям. Например, если запрос сложный, робот направляет звонок на оператора. Если вопрос типовой, допустим, об адресе компании, робот берет ответ на себя и передает клиенту информацию удобным способом: голосом или сообщением в мессенджере.
Исходящие звонки по существующим клиентам, которые уже контактировали с компанией. Здесь робот может предложить осмысленные услуги, которые были бы полезны людям. Например, если у человека подходит к завершению договор со страховой компанией, робот напомнит о продлении. Человек записался на прием в клинику — роботизированный звонок заранее напомнит о дате и времени.
Интеграция голосовых роботов с телефонией закрывает несколько задач бизнеса:
Снижают затраты — компании не нужно привлекать дополнительных специалистов для работы со звонками.
Помогают ответить каждому клиенту в любой ситуации.
Все действия робота отражаются во всех системах для контроля, анализа и планирования следующих шагов, как если бы это был обычный оператор
Например, по такой схеме работает голосовой помощник от «Гравител». Вам лишь нужно настроить диалог, добавить базу контактов или интеграцию с CRM, протестировать робота на пробных звонках — и можно запускать его в работу.
Перспектива развития – взгляд экспертов «Гравител»
Долгое время одна из самых серьезных проблем внедрения голосовых роботов в работе с клиентами состояла в том, что людям попросту не нравилось общаться с машиной. Действительно, мало кому будет приятно слушать в трубке обрывистые фразы, произнесенные безжизненным голосом. Поэтому одна из ключевых тенденций развития голосовых ассистентов сейчас и на ближайшее будущее — улучшать модели распознавания, учить роботов определять эмоции.
Уже сегодня голосовые помощники способны выстраивать целевой диалог с клиентами. Более того, с помощью машинного обучения роботы понимают такие сложные по смыслу конструкции, как «да нет, наверное» и «может быть, не знаю».
В ближайшем будущем с помощью специализированных и мультиязычных моделей роботы будут распознавать интонацию собеседника, уникальные черты его голоса. Робот будет понимать, какой стиль общения больше нравится клиенту. И при следующем созвоне алгоритмы выстроят разговор именно в этом стиле.
На практике распознавание эмоций позволит, например, усовершенствовать работу кол-центров. Сейчас, чтобы понять доволен человек качеством обслуживания или нет, его просят поставить оценку. Это лишнее усилие для клиента — не каждый готов потратить еще минуту своего времени, чтобы дать ответ. Робот же может определять оценку работы прямо во время разговора, исходя из контекста и эмоционального окраса речи клиента.
Голосовые ассистенты будут почти неотличимы от живых операторов. Они будут выдерживать паузы, «думать» над ответом, выдавать уместные по контексту фразы и даже шутить. При этом смогут отходить от заданных алгоритмов, отвечать на вопросы с помощью доступа к базе данных.
Роботы смогут на ходу ориентироваться на целевую группу, к которой принадлежит клиент. С помощью расширенных моделей поведения помощники будут предлагать наиболее релевантные продукты прямо во время беседы. При этом робот сможет обучаться не только по итогам разговора, но и во время него. Это позволит ассистенту моментально адаптироваться к любому из сотен и тысяч возможных скриптов.
Роботы даже смогут взять на себя некоторые маркетинговые задачи. Например, собирать портрет покупателя, просчитывать его интересы и создавать на этой основе персонализированные предложения.
Конечно, роботы могут ошибаться в распознавании. Даже в общении между людьми одно и то же слово в разных контекстах может восприниматься по-разному. Роботу в этом плане сложнее – машина не наделена интуитивным восприятием. Тем не менее, с развитием технологий погрешностей в распознавании будет становиться все меньше.
Уже сейчас качество распознавания перешло барьер в 80 %, что позволило активно внедрять роботов в коммерческую сферу. Роботы адаптируются, учатся понимать контекст, что позволяет им оказывать людям более эффективную помощь.
Заключение
Несмотря на стремительное развитие голосовых технологий, важно понимать — голосовой помощник не заменит полностью операторов. Робот — это вспомогательная система, которая берет на себя рутинные процессы, разгружает человека от типовых задач и помогает бизнесу выстроить более эффективную работу с клиентами.
Нередко задача оператора — оказать не только техническую, но и психологическую помощь: успокоить, заверить в том, что проблема будет решена. Робот же берет на себя исключительно техническую часть. Его задача — дать подробный ответ на конкретный вопрос и качественно решить конкретную задачу. А это напрямую влияет на позитивный рост лояльности клиента к бренду
Таким образом, робот предоставляет операторам больше времени на решение сложных и творческих задач. А если человек разгружен от рутины, он проявит больше желания отнестись к клиенту с пониманием и оказать ему помощь.
Кроме того, робот в разы сокращает время обслуживания. Например, чтобы дозвониться в авиакомпанию, порой приходится из-за элементарного вопроса провисеть на проводе 30 минут. Робот сокращает это время до 30 секунд.
Сегодня ключевой тренд на рынке — стремительное расширение применения голосовых роботов практически во всех
индустриях. Конечно, возможности роботов и их стоимость всегда нужно просчитывать под конкретные задачи
бизнеса. Тем не менее, очень скоро останется мало случаев, когда бы коммерческой организации было бы
неэффективно использовать робота.