Блог

время чтения 5 мин.

Заменят ли роботы операторов call-центра?

Баннер

На первый взгляд фантастическая идея на наших глазах превращается в бизнес-реальность. Крупные провайдеры связи, онлайн-магазины, авиаперевозчики и банки внедряют у себя автоматизированные клиентские сервисы. Они утверждают, что за роботами, которые никогда не устают и не болеют, будущее колл-центров. Скоро ли оно наступит и наступит ли вообще — давайте разбираться в неоднозначной теме.

Вкалывают роботы, а не человек

61% операторов колл-центров уверены, что в ближайшие 10 лет их полностью или частично заменят роботы. Это данные исследования портала Superjob.ru. Такое предположение имеет под собой вполне реальную почву. В Японии и США голосовыми роботами-помощниками никого не удивишь. У нас пока это в диковинку, но уже можно говорить об определенном тренде. Его главное отличие от западных веяний в том, что наши передовые компании так и норовят роботов одушевить, давая им человеческие имена.

У «Мегафона» есть виртуальный помощник Елена. Компания «Империя окон» и сразу несколько банков внедряют у себя робота Константина от SalesLabs.ru. «Тинькофф Банк» недавно представил мобильного помощника Олега, а Mail.ru Group разрабатывает голосового помощника Марусю. Портал KupiVIP использовал для Черной пятницы голосового робота от Neuro.net. Автоматизировали общение с клиентами также «Сбербанк» и «Газпромбанк». Однако, несмотря на набирающую обороты всеобщую роботизацию, никто пока не спешит распускать свой колл-центр. Но мы уверены, что частичное сокращение персонала там все-таки произойдет или уже происходит, но по-тихому. Дальше поговорим почему.

Технологический аспект

За броскими заголовками об искусственном интеллекте и нейронных сетях скрываются все те же рукотворные программы, работающие по заранее заданным алгоритмам. Голосовые ассистенты могут отвечать на звонки, понимают смысл вопросов и дают ответы. И это уже, конечно, не просто IVR-помощники, которые предлагают выбрать интересующий вопрос, нажав на ту или иную кнопку виртуальной клавиатуры.

Новый этап движения за роботизацию начался с появлением таких технологий, как  Google Speech-to-Text и Google Cloud Speech API для англоязычного сегмента, Yandex Speech Recognition и Yandex SpeechKit для русскоязычного. После того, как был открыт доступ к их API (интерфейсу создания приложений), словно грибы после дождя начали появляться созданные на базе этих решений коробочные программы и облачные сервисы. Тогда на горизонте замаячила реальная возможность перехода на  роботизированные колл-центры. «Алиса» и Siri на фоне некоторых последних российских разработок уже не так волнуют воображение, потому что те действительно впечатляют. Давайте заглянем внутрь голосовых ассистентов: из каких компонентов обычно они состоят.

В голосовых ассистентах используются:

  • технология распознавания речи (чтобы понимать вопросы);
  • технология синтеза речи (чтобы отвечать на вопросы);
  • собственно сама ИТ-платформа с набором правил и различных сценариев.

Первые две технологии, как правило, приобретаются в готовом виде у крупных разработчиков, у которых достаточно ресурсов не только на их разработку, но и на постоянные доработки: устранение багов и дополнение семантики. А вот третий компонент настраивается отдельно для каждого заказчика, в зависимости от специфики его деятельности, способа и стиля общения с клиентами. Для этого обычно прослушивают, анализируют аудиозаписи звонков реального колл-центра, затем выстраивают систему принятия решений и увязывают её с ИТ-частью.

Частные разработки пошли дальше и попытались внедрить в синтезированную речь так называемую общекоммуникативную составляющую. Что это такое? Это эмоции, очень похожие на человеческие: вплоть до слов-паразитов, коротких пауз и даже проявлений чувства юмора. В результате, часто бывает почти невозможно понять, что с вами говорит не человек, а робот.

Схема взаимодействия голосового ассистента с клиентом обычно выглядит так:

  • сначала робот распознает речь и фиксирует сказанное;
  • затем распознается смысл и выбирает скрипт, по которому диалог идет дальше;
  • если подходящий скрипт не находится, звонок переводится на оператора.

Самый большой вызов на сегодняшний момент —  максимально сократить паузу между этими двумя действиями. Настоящие виртуозы от программирования уже добились того, что это происходит в тот же момент, когда человек отвечает. Чтобы не было искусственных пауз, они применяют потоковое асинхронное распознавание и анализ промежуточных результатов прямо во время ответа. Таким образом, после ответа у робота почти сразу готов следующий вопрос. Более того, иногда он настолько быстро «мыслит», что буквально перебивает собеседника.

Экономический аспект

Большая часть вопросов, которые задают клиенты, звоня в компанию, повторяются и

проходят по линейному сценарию. Поэтому их можно легко автоматизировать без потери качества обслуживания. Для этого можно использовать недорогого робота, который будет распознавать голос и вести простой диалог или давать справочную информацию. Например, он сможет рассказать об условиях акции, сообщить статус доставки товара, сообщить режим работы или адрес ближайшего магазина. Такие решения обходятся недорого: обычно оплата зависит от количества запросов. К примеру, тарификация Yandex SpeechKit — 20 копеек за один запрос на синтез или распознавание речи.

Не секрет, что колл-центр — головная боль многих компаний. Неквалифицированный персонал, вечные прогулы и больничные, большая текучка и постоянное обучение новых сотрудников. Мало кто готов задержаться на такой стрессовой работе, да еще и стать действительно профессионалом. Даже простейшие речевые технологии помогут значительно снизить нагрузку на операторов колл-центра и сэкономить бюджет компании. Особенно в пиковое время, в дни проведений акций, запуска рекламных кампаний или сезонного спроса. Что любопытно, иногда роботы-продавцы опережают по результатам реальных сотрудников колл-центров.

Если хочется чего-то серьезнее, чем просто обработки шаблонных ситуаций, придется речевые технологии персонализировать и серьезно перерабатывать. Пока не будет реализована автоматическая идентификация по «голосовому отпечатку», стоимость «прокачанного» голосового помощника будет зависеть от бизнес-задач: чем их больше он будет выполнять, тем дороже обойдется. Разработчики говорят о средней сумме затрат в миллион рублей. Однако достаточно существенные вложения на начальном этапе полностью окупаются за короткое время. До чего дойдет прогресс?

Этический аспект

Тем временем приверженцы автоматизации колл-центров разделились на два лагеря. Одни считают, что клиенту не обязательно знать, что он разговаривает с роботом. Ведь для него главное получить ответ на свой вопрос, а кто его даст — живой оператор или нет — ему на самом деле не важно. Другие уверены, что клиентов нельзя вводить в заблуждение, выдавая автоинформатора за сотрудника колл-центра. В США и некоторых других странах обязательное предупреждение закреплено в законодательстве. В России это пока вопрос исключительно этический и остается на совести компании. На наш взгляд, уважение к своим клиентам нужно проявлять даже в  мелочах, не создавая иллюзию живого общения. Введение в заблуждение, увы, равносильно обману. Уверены, никто из нас не хотел бы оказаться обманутым.

P.S.

В любом случае, всегда останутся задачи, которые смогут решить только люди.  Например, поиск партнеров, особенно в сфере B2B, требует очень глубокого знания продукта, рынка и условий сотрудничества. Однако ответы на стандартные вопросы вполне можно автоматизировать, чтобы рутина не превращала людей в роботов. Тогда через 10 лет в колл-центрах будут работать специалисты высокого класса, способные решить любой вопрос и получающие за это достойную зарплату.

Рассказать друзьям

Возможно, вам будет также интересно