Уже мало у кого остаются сомнения, что чатботы, искусственный интеллект во всех его проявлениях и роботизация процессов (RPA) займут главенствующие позиции в мире технологий. Ожидаемо, что к ним прикован повышенный интерес представителей индустрии. CEO ServisBOT Катал Макглоин рассказывает на портале Information Age о различиях между RPA и разговорным ИИ (conversational AI), а также выгодах, которые от них можно получить, если применять их в связке.

Если RPA больше ориентирована на автоматизацию бэкэнда (внутренних функций), то разговорный ИИ предназначен для автоматизации более персонального взаимодействия с людьми. В некоторых случаях обе технологии пересекаются, но между автоматизацией бэкэнд-процессов и «разговорной» автоматизацией есть отличия. В чем они состоят?

Найди отличие

RPA предназначена для управления строго структурированными, предсказуемыми процессами, запросы которых исключают разночтения, что контрастирует с разговорным ИИ — он выполняет задачи в ответ на запрос, который диктуют намерения пользователя. В чатботах, или цифровых помощниках, задействуются интерфейсы обмена сообщениями или голосовое управление для ведения диалога с клиентом. Чтобы протекание разговора было плавным и связным, а также для правильного разрешения запроса от автоматизации обработки естественного языка (natural language processing, NLP) требуется умение правильно интерпретировать намерения.

Взаимодействие с клиентом

Везде, где требуется человеческое общение, например, с клиентами или персоналом, в игру вступает разговорный ИИ. Рассмотрим сценарий покупки нового страхового полиса. Обычно страховые агенты взаимодействуют с клиентом, чтобы собрать подтверждающие документы, которые затем необходимо проверить, внести изменения о клиенте в клиентскую базу и оформить полис. Работа с большим количеством новых клиентов и управление их адаптацией занимает много времени и дорого обходится страховым компаниям.

Применение чатбота для типовых запросов типа «Пожалуйста, загрузите изображение ваших водительских прав» избавляет страхового агента от необходимости тревожить клиента по поводу этих документов, а также предлагает более плавный и удобный опыт работы с ним. В этом и заключается суть разговорного ИИ — он улучшает цифровое взаимодействие с клиентами и результаты обслуживания, одновременно снижая затраты, поскольку берет на себя ответственность за разбор рутинных процедур.

На стороне бэкэнда RPA можно задействовать для адаптации, автоматизации комплаенса собранных документов и обновления информации о клиентах, которая заводится в системы. Вместе RPA и разговорный ИИ могут выступать очень мощными средствами в обеспечении бесперебойной, быстрой и эффективной работы с клиентами.

Взаимодополняющие технологии

Сегодня разговорный ИИ позволяет компаниям автоматизировать большинство ключевых шагов во взаимодействии с клиентами и сотрудниками, раскрывая потенциал новой волны автоматизации, которая в сочетании с RPA может значительно снизить потребность в человеческом вмешательстве в сквозные бизнес-процессы. RPA и разговорный ИИ могут работать рука об руку. Например, когда клиент подает заявку на получение ипотечного кредита, ему необходимо пройти множество процедур, которые не только замедляют эффективность работы банка, но и могут привести к потере клиента.

Ипотечный бот поможет устранить большую часть проверочных процедур. Взаимодействуя с клиентом прямо с момента подачи заявки, он может запросить у него документ, который подтверждает его личность, справку о доходах, подтверждающую его кредитоспособность, и недавние счета за коммунальные услуги, и затем передать их в бэкофис на проверку. Таким образом, RPA может использоваться для проверочных процедур, в то время как цифровой помощник разбирается в вопросах и намерениях клиента, собирает соответствующие документы и информирует клиента о возможных проблемах. За счет обращения к рыночным данным RPA также может проводить оценку недвижимости. Таким образом цифровой помощник может заранее информировать клиента о статусе рассмотрения его ипотечной заявки.

Кто главный?

Как правило, инициативы RPA возглавляет ИТ-отдел при участии бизнес-отделов — финансового, производственного или продаж. Их цель состоит в снижение затрат и повышении эффективности за счет сокращения ручных процессов и минимизации участия человека. В то же время разговорный ИИ предназначен для улучшения и автоматизации взаимодействия с клиентами, а также сокращения затрат. Когда это необходимо, боты передают управление людям. ИИ-проекты обычно возглавляют бизнес-отделы, такие как служба поддержки клиентов, HR и отдел продаж, и ведут их при ограниченном участии ИТ-отдела.

ИИ без специалистов по данным?

Многие организации считают, что ИИ слишком сложен в плане развертывания. Для создания моделей естественного языка и алгоритмов машинного обучения требуются большой бюджет и команда специалистов по обработке данных. Однако для создания разговорных ботов на базе ИИ не обязательно нужны масштабные инвестиции. На рынке уже довольно давно присутствуют готовые NLP-механизмы обработки языка, такие как Google DialogFlow, Amazon Lex и Microsoft LUIS. Они позволяют без особых усилий запрограммировать бота при помощи алгоритмов, которые требуются ему для понимания контекста беседы, и базовых выражений для поддержки диалога. Эти навыки можно использовать для автоматизации взаимодействия.

Low-code

Кроме того, появились диалоговые ИИ-платформы, которые позволяют максимально упростить создание чатботов, рабочих процессов и предлагают безопасную интеграцию с основными бизнес-системами, чтобы сотрудники бизнес-подразделений могли разрабатывать и развертывать своих собственных цифровых помощников без необходимости программирования или при отсутствии ИИ-навыков. Готовые шаблоны и инструменты для создания чатботов помогают предприятиям ускорить их вывод на рынок, потому что акцент в них делается на перетаскивании блоков при помощи мыши, что значительно снижает их зависимость от ИТ-ресурсов или специалистов по данным.

Выводы

Предприятия работают над цифровым преобразованием основных бизнес-процессов, чтобы обеспечить бóльшую автоматизацию процессов на стороне бэкэнда и способствовать более удобному взаимодействию работы с клиентами и самообслуживанию на стороне фронтэнда. Банки, страховые компании, ритейлеры, энерго- и телекоммуникационные компании работают над созданием своих цифровых помощников, которые с каждым разом становятся умнее, но при этом обеспечивают последовательный опыт работы с брендом. Разработка ботов не должна быть сложной. Более важно тщательно определить правильные варианты использования, где эти технологии обеспечат четкую окупаемость инвестиций с наименьшими усилиями.

Независимо от того, применяет ли предприятие RPA или разговорный ИИ (или и то, и другое), сначала важно понять бизнес-проблему, а затем определить, где боты немедленно изменят ситуацию. Затем следует определиться с необходимыми инвестициями, обозначить препятствия на пути к успешному внедрению и ожидаемые бизнес-результаты. Лучше начать с малой узконаправленной задачи и достижимых ключевых показателей эффективности, а не браться за все сразу.

Разговорный ИИ и RPA — очень мощные технологии автоматизации. При правильной разработке чатбот может автоматизировать до 80% повседневных запросов, которые поступают в центр обслуживания клиентов или ИТ-службу поддержки, экономя время и деньги организации и позволяя ей масштабировать свои операции. Тем не менее, в остальных случаях, когда требуются консультации по специфическим вопросам, люди справятся лучше ботов. Принцип Парето действует и для RPA. Автоматизация берет на себя большинство рутинных и повторяющихся задач, оставляя более уникальную, ценную и полезную работу людям.