20 век. Первое поколение чат-ботов появилось в 1966 году благодаря ELIZA Джозефа Вейценбаума. К более поздним примерам относятся Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) и SmarterChild. Эти базовые или основанные на правилах чат-боты использовали алгоритмы для обнаружения ключевых слов в запросах пользователей и предлагали заранее определенные ответы на их основе. Поскольку эти чат-боты не обладали развитыми возможностями обработки естественного языка (NLP), человеческая речь часто ставила их в тупик. Многие контакт-центры используют этих чат-ботов, чтобы помочь клиентам найти ответы на часто задаваемые вопросы. Чтобы избежать путаницы, эта технология предлагает кнопки ввода со сценариями, которые помогают направлять запросы пользователей. Например, бот для обслуживания клиентов может предлагать клиентам заранее определенные опции для выбора, такие как «Изменить пароль», «Статус заказа» и «Часы работы магазина». Затем чат-бот предоставляет ответы на основе сценариев, основанных на выборе пользователя.
21 век. Достижения в области машинного обучения (ML) привели к появлению разговорных агентов в начале 2010-х годов. Разговорные агенты используют расширенные возможности NLP и ML для более точного понимания естественного языка, чем базовые чат-боты, и могут обучаться на основе предыдущих взаимодействий, понимать голосовые команды и выполнять различные задачи. Разговорные агенты, которые обслуживают отдельных людей, а не команды, отделы или компании, называются виртуальными помощниками. В качестве примера можно привести IBM Watson, Siri и Alexa.
Актуальное применение. Контакт-центры используют разговорных агентов для помощи сотрудникам и клиентам. Например, разговорный ИИ в интерактивной системе голосового ответа аптеки позволяет звонящим использовать голосовые команды для решения проблем и выполнения задач. Эти системы также могут определять настроение клиентов и при необходимости переводить звонки на живых агентов. Кроме того, некоторые программы для контакт-центров включают в себя виртуальных помощников, которые могут назначать встречи и получать дополнительную информацию.
В конце 2010-х годов дальнейшее развитие ML (нейронные сети-трансформеры и большие языковые модели (LLM)) стало основой для создания генеративных чат-ботов с искусственным интеллектом, таких как Jasper AI, ChatGPT и Bard. Это позволяет разработчикам обучать чат-ботов на огромных массивах данных, что помогает им понимать естественный язык лучше, чем предыдущие разговорные агенты. Эта технология позволяет генерировать творческие тексты, такие как стихи, тексты песен, рассказы и эссе.
Сегодня чат-боты используются в самых разных сферах — от обслуживания клиентов до развлечений. Наиболее распространенные варианты использования включают:
Поддержка клиентов: чат-боты могут обрабатывать обычные запросы 24/7, а сложные вопросы переадресовывать агентам. Они обеспечивают мгновенную обратную связь и экономят средства.
Электронная коммерция: чат-боты помогают осуществлять продажи и транзакции в таких отраслях, как банковское дело, путешествия и розничная торговля. Они дают персонализированные рекомендации.
Поиск информации: чат-боты, от Siri до Alexa, могут находить факты, устанавливать таймеры, воспроизводить музыку и многое другое.
Образование: чат-боты выступают в роли репетиторов и обеспечивают подкрепление знаний. Они делают образование интерактивным.
Здравоохранение: чат-боты дают медицинские рекомендации, напоминания, а боты-компаньоны оказывают эмоциональную поддержку. Они расширяют доступ к медицинской помощи.
Развлечения: чат-боты, такие как Replika, создаются как
Ключевые изменения в чат-ботах. Чат-боты стали отличными помощниками для бизнеса. Долгое время они были эффективной заменой сотрудника службы поддержки, который работает с клиентами круглые сутки. Однако благодаря тому, что чат-боты могут брать на себя новые роли и обязанности, они стали альтернативой мобильным приложениям. Сейчас они используются в бизнесе, независимо от отрасли, и применяются для размещения заказов, проверки статуса заказов, бронирования авиабилетов, проведения финансовых операций, обработки сложных запросов клиентов/заказчиков, улучшения маркетинговых кампаний и многого другого.
По мере того как чат-боты развивают свои способности, меняются и элементы их пользовательского интерфейса. У них появился разговорный пользовательский интерфейс (Conversational User Interface, CUI), который меняет способ взаимодействия человека и компьютера. В CUI используется NLP, которое позволяет компьютерам понимать, анализировать и создавать смысл из человеческого языка. NLP также принимает и обрабатывает неструктурированные данные (например, вопросы с орфографическими ошибками), помогает в анализе настроений и т. д. В зависимости от выполняемого функционала в чатбот добавляется несколько графических элементов. Наряду с текстовыми сообщениями есть карусели, кнопки, быстрые ответы, просмотр веб-страниц, групповой чат, возможность делиться аудио-, видео-, документами, изображениями, GIF-файлами и многое другое.
Разговорный ИИ расширит возможности виртуальных помощников. Виртуальные помощники, работающие на основе разговорного ИИ, смогут выполнять более сложные задачи. Например, можно представить будущее, в котором, основываясь на разговоре с виртуальным помощником, машина будет анализировать чувства и эмоции, чтобы определить, являются ли они положительными или отрицательными. В случае отрицательных эмоций виртуальный помощник предложит необходимые действия, например, забронирует сеанс массажа или спа-процедуры.
Распознавание языка станет еще эффективнее. Чат-боты будут способны понимать все нюансы разговора и отвечать более «человеческим» способом. Ответы станут настолько качественными, что в
Чат-боты еще глубже проникнут в электронную коммерцию и сферу обслуживания клиентов. Чат-боты будут играть ключевую роль в увеличении продаж компаний электронной коммерции, помогая клиентам найти то, что они ищут. Ответы на сложные запросы клиентов и их круглосуточная поддержка повысят удовлетворенность услугами. Люди будут воспринимать ИИ и чат-боты не как угрозу своей работе, а скорее как помощников, которые помогут им стать лучше в своем деле.
По мере того как чат-боты развиваются, расширяя свои функционал и возможности, компании, независимо от отрасли, используют их для повышения эффективности операций, обслуживания клиентов, сокращения количества ошибок и многого другого. Чат-боты обладают различными преимуществами, поэтому компании должны внимательно оценивать правильный вариант использования этой технологии перед ее внедрением. Наша команда имеет опыт разработки сложной системы комплексных чатов с внедренными чат-ботами. Мы всегда готовы интегрировать эту технологию в ваши бизнес-процессы.
