С февраля по март 2017 года компания R-Style Softlab проводила опрос представителей кредитно-финансовых организаций по поводу использования ими чат-ботов. Участие в исследовании приняли 96 банков из России и четыре — из стран СНГ. Результаты показали, что 18% респондентов уже используют боты, 93% оценивают технологию как перспективную, а 21% задумываются о ее внедрении. Полученные данные говорят о большом потенциале для дальнейшего развития чат-ботов, считают в R-Style Softlab.
В настоящее время за помощью в решении текущих проблем, за получением услуги или за консультацией клиенты обращаются в контакт-центры банков; загруженность соответствующих сотрудников растет. Для разгрузки специалистов используются, например, автоответчики. Однако они не всегда эффективны и зачастую даже создают дополнительные неудобства, считают в R-Style Softlab: нередки ситуации, когда клиент все равно вынужден обращаться к сотрудникам. В решении этого вопроса и могут оказаться полезными чат-боты. Их не нужно устанавливать, они доступны 24 часа в сутки, понимают человеческую речь и позволяют клиенту решить проблему удаленно, не заходя в банк. Исследование показало: респонденты полагают, что технология даст банкам возможность уменьшить финансовые затраты, снизить нагрузку на контакт-центр, увеличить число каналов взаимодействия с клиентами и пополнить клиентуру путем привлечения молодежной аудитории, активно пользующейся мобильными устройствами.
.jpg) |
|
По словам Максима Болышева, стандартного чат-бота не существует: для каждой организации у него будет свой набор функций Источник: R-Style Softlab |
В настоящее время существует несколько типов ботов: боты на базе искусственного интеллекта, интерфейсные боты, взаимодействующие с пользователем через меню, и разговорные чат-боты, общающиеся на естественном языке. Искусственный интеллект не достиг еще такого развития, чтобы можно было его эффективно использовать при разумных затратах: для «обучения» системы требуется много средств и времени, а ее базу придется постоянно обновлять. Интерфейсные боты повторяют принцип автоинформатора контакт-центров, считают в R-Style Softlab. Поэтому наиболее перспективными, при всех их ограничениях (узкоспециализированность, изначальный развлекательный характер), разработчики считают разговорные боты при наличии в них широких возможностей языкового анализа.
RS-Bot, рассказали его создатели, как раз проводит глубокий языковой анализ (морфологический разбор, разбиение на лексемы и др.) и применяет корпусную лингвистику, чтобы распознавать любые запросы клиента (разные вариации и формулировки предложений). Диалог ведется при помощи гибко настраиваемого механизма операций, созданного на основе стандарта BPMN. Данный стандарт дает возможность создать большой набор базовых вариантов диалогов. Выполнять тонкую настройку системы и дорабатывать необходимые процедуры и функции могут сами сотрудники, то есть система проста в установке и использовании. Мобильное приложение работает на платформах iOS и Android.
RS-Bot позволяет клиентам узнавать информацию о счетах и картах, открывать и закрывать вклады, осуществлять платежи, обменивать деньги, показывать курсы валют и прокладывать дорогу к ближайшему отделению (если в мессенджере включена геолокация). Также чат-бот может использоваться в качестве альтернативы СМС-сообщениям для подтверждения операций.
Опрос, проведенный компанией, показал, что наиболее предпочитаемым каналом для встраивания чат-ботов являются мессенджеры, например Telegram, WhatsApp, Viber. Их указал 71% респондентов. Еще 39% назвали сайт организации, а 35% предпочли бы внедрить приложение во встроенные мессенджеры социальных сетей.
Предлагаемая система рассчитана именно на пользователей самостоятельных мессенджеров – людей, которые постоянно присутствуют в чатах. Технология позволяет им получать необходимую информацию, не выходя из любимого сервиса, не устанавливая собственных приложений банков.
По словам заместителя директора департамента банковского программного обеспечения RS-Bank компании R-Style Softlab Максима Болышева, стандартного чат-бота не существует: для каждой организации у него будет свой набор функций. И все же в среднем он обойдется учреждению в 1 млн руб., а внедрение – в 2-3 млн.
