С момента изобретения перфокарт разработчики все больше упрощают взаимодействие человека с компьютером. Смартфоны с интуитивными тач-интерфейсами радикально отличаются от первых ЭВМ, пользоваться которыми без толстого справочника почти невозможно. И все же сложно придумать нечто более интуитивное, чем разговор.
Компьютерные системы, способные реагировать на запросы пользователя на естественном языке, поддерживать иллюзию осмысленного общения, разрабатываются более 60 лет.
Историю этой технологии принято отсчитывать с мысленного эксперимента — теста Тьюринга, опубликованного в 1950 году и сводящегося к тому, что искусственным интеллектом можно признать только программу, способную вести беседу неотличимо от человека.
В 1966 году профессор MIT Джозеф Вейценбаум написал программу ELIZA. Она подражала речи стереотипного психотерапевта, постоянно отвечая на реплики собеседника-человека встречными вопросами. И хотя общение было иллюзией, причем примитивной, Вайзенбаум был поражен тем, насколько люди увлекались беседой.
К 1990 году древовидные наборы правил, лежавшие в основе ELIZA и других подобных программ, стали настолько проработаны и сложны, что тест Тьюринга из философской концепции превратился в реально проводимое испытание. Была основана ежегодная премия AI Loebner.
Тогда появилось и само понятие «чат-бот». Его принято связывать с Julia — электронной помощницей, разработанной Майклом Молдингом в 1994 году. Джулия справлялась с имитацией общения гораздо лучше предшественников, но все еще использовала для выбора ответных реплик ключевые слова.
Через год был представлен бот A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), формулирующий ответные фразы при помощи анализа эвристических шаблонов. Общение с A.L.I.C.E. уже напоминало полноценный диалог. Программа так и не прошла тест Тьюринга, но она три раза (в 2000, 2001, 2004 годах) признавалась лучшим чат-ботом конкурса AI Loebner. Побить этот рекорд удалось Mitsuku, разработке британца Стива Уорсвика, лишь в 2018 году.
Пока чат-боты соревновались в тесте Тьюринга, фокус внимания разработчиков из крупных компаний сместился на создание систем, способных распознавать голос, обучаться в процессе общения, а также взаимодействовать с базами данных и поисковыми системами.
В 2006 году компания IBM начала разработку суперкомпьютера Watson, обладающего энциклопедическими знаниями и способного отвечать на вопросы, заданные вслух. Уже через четыре года подобные решения стали общедоступны. Apple представила голосового ассистента Siri (Speech Interpretation and Recognition Interface), а затем появились Google Now, Alexa от Amazon, Microsoft Cortana и Яндекс Алиса.
В то же время принципы и технологии машинного обучения, лежащие в основе голосовых помощников, перестали быть прерогативой корпораций. С их помощью классические чат-боты значительно поумнели, стали достаточно надежны для коммерческого использования и обрели популярность у пользователей.
Согласно актуальным исследованиям, 27% взрослых в США готовы приобретать товары при помощи чат-ботов. В 2018 году среди миллениалов этот показатель достиг 67%, причем 40% из них совершали покупки при помощи ботов ежедневно.
Отчасти это объясняется ростом популярности мессенджеров, чья аудитория уже исчисляется миллиардами, отчасти — кроссплатформенностью, удобством чат-ботов и психологическими аспектами их использования.
Больше 59% опрошенных в Индии, Бразилии, США и Европейском союзе характеризуют обмен сообщениями как наиболее быстрый способ связи. Пользователи, участвовавшие в исследованиях, пользовались мессенджерами ежедневно и отправляли хотя бы одно сообщение в компанию на протяжении последних трех месяцев.
Общение через чат воспринимается как более персонифицированное. По данным Facebook Business, 64% респондентов на 4 рынках (Бразилия, Индия, Великобритания, Европейский союз) предпочитают именно этот канал связи с компаниями, и более 61% считают обмен сообщениями самым простым и удобным способом общения.
Все это заставляет компании уделять развитию чат-ботов больше внимания.
По расчетам Opus Research, к 2021 году в чат-ботов будет инвестировано порядка 4,5 миллиарда долларов. Эксперты Business Insider прогнозируют, что к 2020 году 80% компаний будут использовать чат-ботов. Согласно Relay, 58% компаний, уже использующих эту технологию, ориентированы на B2B, а к 2022 году банки автоматизируют при помощи чат-ботов до 90% взаимодействий с клиентами.
Ничего удивительного. Чат-боты хорошо подходят для автоматизации рутинных действий и оптимизации внешних и внутренних бизнес-процессов.
Технология чат-ботов обладает большим потенциалом в B2C сегменте, там где необходима оперативная реакция на множество однотипных клиентских запросов.
Процент пользователей, ожидающих получить мгновенный отклик по различным каналам связи. От чат-ботов быстрого ответа ожидают 75% опрошенных.
Разработчики колл-центров оценивают среднее время ожидания ответа на звонок в 11 минут. В то время как 75% клиентов вешают трубку в течение 5 минут ожидания. Даже самые примитивные чат-боты работают намного быстрее. Среднее время ожидания ответа от бота — 45 секунд. Кроме того, пользователи ценят ботов за возможность получить мгновенные ответы на вопросы в любое время суток.
Для B2B чат-боты выступают в качестве дополнительного интерфейса, упрощающего взаимодействие с системами электронного документооборота и управления бизнес-процессами.
Например, когда заказчик, поставщик и перевозчик согласовывают условия сделки во внутреннем корпоративном чате, им может ассистировать чат-бот. Он снабдит архивные сообщения тегами, чтобы упростить навигацию по истории согласования и, главное, поможет в нужный момент. Обнаружив в чате файл с закупочной спецификацией, чат-бот предложит утвердить ее электронной подписью, переведет заявку в новую стадию и пригласит к обсуждению перевозчика. Или реализует другой сценарий: перешлет документ на согласование, отправит уведомление, обновит статус заявки и так далее, в зависимости от контекста.
Чат-боты используют средства массовой информации и сайты в качестве дополнительного пути распространения развлекательного контента.
Чат-боты используются для формирования воронок продаж, они упрощают переход пользователя от выбора товара к покупке. Отвечая на запросы пользователей, чат-боты способны помочь с выбором товара, облегчить поиск в каталоге магазина — выполнять функции-продавца консультанта на всех этапах, вплоть до оформления заказа.
Среди менее распространенных, но перспективных направлений применения чат-ботов — сбор статистики и материалов для последующей аналитики. Они справляются с ролью интервьюера в социологических исследованиях, успешно собирают отзывы клиентов.
В случае B2C сегмента это может быть запись на прием к врачу в мессенджере или вызов сантехника, а может быть автоматизация HelpDesk, услуг, которые компания
По информации из отчетов Spiceworks, среди компаний, использующих чат-ботов с искусственным интеллектом, 26% применяют их для поддержки командной работы, 24% — для формирования расписания сотрудников, а 13% для управления IT-услугами.
Разработка интерактивных интерфейсов сильно отличается от создания интерфейсов сайтов, мобильных приложений и других программ. Тут необходим иной подход, и потому потенциал чат-ботов используется не полностью. Перспективы технологии выходят за пределы перечисленных областей. Это только основные — универсальные сценарии, в то время как бизнес-процессы каждой компании порождают уникальные способы применения чат-ботов.
Мы не раз имели дело с разработкой и интеграцией чат-ботов в крупные корпоративные системы и запутанные бизнес-процессы заказчика. Подробно расскажем об этом опыте в следующих статьях, а пока что с уверенностью заявляем, что способны создать чат-бота, который будет заточен под любые нужды.
