Развитие чат-ботов: от простейших приложений до умных помощников

В отличие от традиционных чат-ботов, действующих по заранее заданным сценариям, современные чат-боты с искусственным интеллектом могут эмулировать реальное общение с людьми. Они способны принимать решения в процессе диалога и лучше понимать запросы пользователей, находящихся по ту сторону экрана.

Этот прогресс стал возможен благодаря эволюции чат-ботов, которые прошли путь от примитивных систем, где роль ИИ была минимальной, до эмоционально адаптивных виртуальных помощников. По последним прогнозам, к 2030 году объем мирового рынка чат-ботов достигнет 25 миллиардов долларов, что свидетельствует о том, что функционал ИИ-ассистентов будет продолжать развиваться и подстраиваться под новые потребности как компаний, так и потребителей.

Часть 1: Обычные боты

В 2016 году Facebook открыл свою платформу Messenger для создания чат-ботов, а через два года LiveChat представил систему поддержки пользователей, основанную на фреймворке ChatBot, позволяющем разрабатывать чат-ботов без специальных знаний в программировании. Эта технология произвела настоящий переворот в сфере клиентского обслуживания. Крупные бренды начали внедрять ботов для решения различных задач — от приема заказов до помощи в выборе одежды.

Чат-боты оказались полезными как для бизнеса, так и для клиентов. В первом случае они существенно снизили нагрузку на службы поддержки, справляясь с 66% запросов без участия операторов, а во втором — ускорили предоставление сервиса. Средний уровень удовлетворенности клиентов составил 70%, так как пользователи получали ответы на свои вопросы без лишних задержек и разговоров.

Пример работы простого чат-бота: сбор лидов на сайте и бронирование консультаций с менеджерами компании

Скоро после первоначального ажиотажа пришло разочарование — чат-боты той эпохи быстро утратили свою актуальность. Они функционировали строго в рамках заранее заданных сценариев, что означало следующее:

• Вопросы, которые мог задавать бот, ограничивались несколькими опциями, и не было возможности задать свободный вопрос.
• У ботов отсутствовала гибкость, и предусмотреть все возможные варианты взаимодействия с пользователем было невозможно.

Как следствие, виртуальные собеседники зачастую оказывались бесполезными для решения поставленных задач. Они не могли эффективно справляться с проблемами клиентов, затрудняли связь с операторами и вызывали раздражение.

Тем не менее, даже сейчас компании продолжают использовать примитивные чат-боты для выполнения простых задач, таких как подтверждение записи, отслеживание доставки или проведение опросов по типу «оцените нашу работу по шкале от 1 до 10».

Чат-боты без искусственного интеллекта особенно популярны как инструменты для сбора заявок, особенно в сфере образования. Они помогают быстро узнать условия обучения, выбрать тариф, записаться на курс и произвести оплату. Бот может отправлять готовые сообщения для поддержания интереса учеников и напоминать о старте курса.

Чат-боты прошлого поколения не в состоянии решать все задачи бизнеса. Поэтому ещё в 2000-х годах предпринимались попытки внедрения искусственного интеллекта в чат-ботов, однако уровень технологий того времени не позволял сделать их действительно интеллектуальными.

Часть 2: Разумный бот

Для того чтобы чат-боты поднялись на новый уровень, должно было совпасть несколько факторов: высокий спрос на автоматизацию сложных процессов, интерес к улучшению пользовательского опыта, достаточный уровень развития нейросетей и накопление необходимого объема данных для их обучения.

Переломным моментом стало появление в открытом доступе ChatGPT. Эта большая языковая модель и ее аналоги способны генерировать более качественные и точные ответы, выполнять широкий спектр задач и общаться с пользователями.

ИИ-ассистенты, основанные на больших языковых моделях, могут обрабатывать сложные задачи и даже принимать самостоятельные решения. Более того, такие модели можно дообучать на собственных наборах данных, что позволяет им ещё точнее отвечать требованиям бизнеса.

Модели вроде ChatGPT имеют публичный API (интерфейс программирования приложений), что позволяет компаниям легко интегрировать их в свои продукты и IT-решения. Кроме того, для решения узкоспециализированных задач доступны профессиональные версии популярных нейросетей, такие как GigaChat PRO от Сбера. Благодаря этому чат-ботами с ИИ начали пользоваться не только крупные корпорации, но и представители малого бизнеса.

Что умеет делать чат-бот нового поколения

Первое отличие виртуальных ассистентов нового поколения заключается в продвинутом уровне персонализации. Они могут адаптировать свои ответы и предложения не только под группы пользователей, но и под каждого клиента индивидуально: предлагать персональные акции, показывать уникальный контент и давать рекомендации на основе анализа поведения пользователя. Всё это создает ощущение, что компания понимает, чего хочет клиент.

Какие данные можно использовать для персонализации

Как это реализуется на практике? Рассмотрим на примере интернет-магазина спортивных товаров. Например, один из клиентов увлекается бегом и решил обновить свою спортивную обувь. Чат-бот на сайте сразу предложил ему подходящую модель кроссовок, опираясь на информацию о его прошлых покупках. Также он рекомендовал дополнительные аксессуары, такие как носки, бутылка для воды и сумка для хранения вещей. Это не только увеличило вероятность покупки, но и сэкономило время клиента, который увидел товары, соответствующие его личным предпочтениям и интересам.

Помощь менеджерам в выполнении полного цикла задач

Запросы первой линии поддержки можно смело передавать ИИ-ботам. Но их возможности на этом не заканчиваются. Виртуальные ассистенты способны выполнять комплексные бизнес-задачи и управлять цепочками процессов. Они могут обрабатывать покупки онлайн, осуществлять массовый скрининг резюме кандидатов, проводить онбординг новых сотрудников, а также заниматься планированием и бронированием, выполнять административные задачи.

Обычно сотруднику требуется сделать до восьми запросов, чтобы найти нужный документ, который поможет решить его вопрос. Это требует времени на вычитку и анализ информации. Виртуальные ассистенты же могут подготовить ответ на запрос сотрудника за считанные секунды, используя данные из всех релевантных документов, на которых они обучены. Особенно высокие результаты ИИ-ассистенты показывают в решении кадровых вопросов. Например, IT-компания KTS автоматизировала повторяющийся процесс оценки сотрудников, который раньше занимал до десяти дней работы HR-специалиста. Теперь чат-бот справляется с опросом и сбором нужной информации всего за два часа.

Отвечать на вопросы «как человек»

Чат-боты на базе искусственного интеллекта распознают речь почти так же хорошо, как и люди. Согласно исследованиям, современные языковые модели правильно отвечают на вопросы в 90% случаев, тогда как у людей этот показатель составляет 94%. Более того, нейросети обучаются считывать и анализировать эмоции собеседника, извлекая дополнительный контекст запроса по тембру речи и интонации.

Теперь компании могут поддерживать связь с клиентами круглосуточно, не жертвуя качеством обслуживания. Такой помощник легко интегрируется в службы технической поддержки: его можно обучить на базе знаний для ответов на часто задаваемые вопросы и решения задач клиентов. Кроме того, чат-боты не испытывают усталости, в отличие от сотрудников компании.

Один из примеров из практики наших экспертов — настройка системы бронирования мест для санатория. В ходе проекта было разработано 50 сценариев для консультаций с постояльцами. В результате менеджеры освободились от дополнительной нагрузки: теперь 32% обращений решаются без подключения оператора.

Что ждет чат-ботов в будущем

Современные чат-боты значительно опережают своих предшественников. Они способны решать гораздо более широкий круг задач и делать это с гораздо лучшим качеством. Тем не менее, технологии продолжат развиваться, чтобы клиентский опыт становился еще более высоким.

Предлагаем рассмотреть три ключевых тренда, которые определят вектор эволюции чат-ботов:

Развитие эмоционального интеллекта

Чат-боты научатся более глубоко понимать человеческие эмоции и адекватно на них реагировать. Представьте себе: бот сможет распознать растерянность клиента и предложить поддержку с помощью более эмпатичных ответов. Это значительно улучшит впечатление, которое компания оставляет у покупателей.

Это особенно актуально для бизнеса в сферах, связанных с психологическим здоровьем. Например, приложение Wysa для поддержки ментального здоровья уже использует ИИ в работе с пациентами. В этом приложении пользователи могут делиться своими проблемами и получать поддержку или специальные упражнения для практик.

Чат-бот инициирует беседу, и пользователи отмечают, что общение воспринимается как разговор с внимательным слушателем. Исследования показывают, что такой чат-бот в 82% случаев способен определить, находится ли пользователь в критическом состоянии. Для этого модель была обучена на более чем 100 миллионах диалогов клиентов с психологами.

Если сейчас виртуальный ассистент может вовремя вызвать консультанта, то в будущем чат-боты смогут оказывать психологическую поддержку самостоятельно, что обеспечит более широкий доступ к необходимой помощи.

Переход к контекстуальному взаимодействию

Продолжая тренд на гиперперсонализацию, чат-боты будут не просто изучать данные клиентов, но и запоминать предшествующие взаимодействия с каждым из них. Они будут ссылаться на прошлый опыт и ситуации, самостоятельно генерируя контекстуальные отсылки и предоставляя полные и актуальные ответы на вопросы.

Контекстуальность позволит вывести техническую поддержку пользователей на новый уровень. Например, косметический магазин Sephora использует ИИ в своем чат-боте. Виртуальный помощник задает клиенту вопросы и строит общение, основываясь на этих данных.

Сервис предлагает рекомендации по косметике, исходя из предпочтений клиента. Чем больше данных предоставит пользователь, тем точнее будут рекомендации чат-бота.

Непрерывное обучение

Как и людям, чат-ботам необходимо постоянно обучаться. В этом им поможет взаимодействие с пользователями: виртуальные помощники будут регулярно анализировать предыдущие диалоги, чтобы их ответы становились все более естественными, точными и полезными для клиентов.

Чат-боты уже стали одним из драйверов роста бизнеса, постоянно совершенствуясь. Если первое поколение ботов справлялось с автоматизацией простых рутинных задач, то современные виртуальные ассистенты берут на себя новые функции.

Простой пример: если ранее, нажимая кнопки меню чат-бота, вы могли забронировать авиабилет в определенном направлении на конкретную дату, то теперь виртуальный помощник способен подобрать и забронировать оптимальные билеты в зависимости от вашего маршрута. Это значительно улучшает клиентский опыт.

Так, чат-бот HiJiffy, предназначенный для гостиничного сервиса, может не только отвечать на запросы гостей о бронировании, но и использовать данные о клиенте для более точных ответов. Система анализирует отзывы гостей, контекст их просьб и определяет, какая дополнительная информация может быть полезна. Благодаря этому инструменту удалось автоматизировать 93% обращений. Сейчас ИИ-бот учится анализировать настроение гостей во время диалога — это поможет гостиничной службе понять, кому из постояльцев стоит уделить больше внимания.

В будущем чат-боты смогут решать еще более сложные задачи, обучаясь на ходу, а их взаимодействие с пользователем станет еще более персонализированным. Компании, которые смогут внедрить таких ботов в свои бизнес-процессы и маркетинг, получат отличные шансы на значительное повышение лояльности покупателей, превращая их в настоящих фанатов бренда.