Сколько стоит внедрение бота с искусственным интеллектом

ИИ-боты способны распознавать смысл текстовых и голосовых обращений клиентов и давать релевантный ответ — текстом или голосом. Такие боты уже несколько лет применяются в службах поддержки «Альфа Банка», «Тинькофф», «Сбера», «Яндекс.Такси».

Внедрить интеллектуального бота сегодня по карману не только компаниям-гигантам. Вот как уложиться в бюджет при внедрении умного бота.

Что умеют умные боты
Как работают боты с искусственным интеллектом
Сколько стоит внедрить ИИ-бота
За счет чего вы экономите при выборе Flomni

Что умеют умные боты

Чат-бот с искусственным интеллектом может распознать сообщение в чате или речь клиента во время звонка на горячую линию. Клиент задает вопрос в произвольной форме, а бот сразу отвечает. Сообщение будет сформулировано так, как мог бы ответить оператор службы поддержки.

В большинстве случаев подключение живого оператора не требуется — интеллектуальные боты самостоятельно решают вопросы клиентов. Чтобы быть уверенным в качестве работы бота настраивается процент распознавания текста, обычно это 80%. Если показатель меньше, бот автоматически переведет разговор на человека.

Вот несколько показателей эффективности умных ботов — на основе опыта наших клиентов после внедрения:

В СДЭКе интеллектуальный бот увеличивает автоматизацию обслуживания на 30-40% по сравнению с обычными кнопочными ботами. Автоматически в компании обрабатывается около 86% всех письменных обращений клиентов.
В «Уральских авиалиниях» умный бот усиливает кнопочного бота на 28% благодаря модулю распознавания произвольного текста. Около 63% обращений клиентов обрабатывается автоматически.

Как работают боты с искусственным интеллектом

Как правило, интеллектуальные боты работают на основе обычных кнопочных ботов как дополнение к ним. Искусственный интеллект позволяет еще больше автоматизировать работу с обращениями и предоставлять более качественные ответы.

ИИ-боты используют машинное обучение, нейронные сети и технологии обработки естественного языка. Чтобы бот мог самостоятельно обрабатывать обращения клиентов, предварительно его обучают. Для этого используют так называемые корпуса размеченных данных.

К примеру, нам нужно научить бота «понимать» смысл вопроса «Где мой заказ?». Для этого человек предварительно размечает все важные сущности, которые содержат смысл вопроса: «где» — вопрос о местоположении, «заказ» — оплаченный заказ, у него должен быть трек-номер; отмечаются грамматические формы и связи слов. Поскольку этот вопрос можно задать в разных формулировках («Отследить заказ», «Где моя посылка» и пр.), нужно предложить боту для обучения разные формулировки вопроса. Размеченные данные загружаются для обучения бота.

Так выглядит настройка распознавания тематик в интерфейсе

Система Мегамозг — Так выглядит настройка распознавания тематик в интерфейсе

Встретив аналогичную формулировку вопроса в будущем, система соотнесет процент ее схожести с уже знакомыми формулировками. При достижении нужного процента схожести система классифицирует вопрос как относящийся к тому или иному известному ей запросу.

В компаниях обычно уже есть множество переписок с клиентами. Для обучения интеллектуального бота можно использовать их. Если вы используете готовую платформу с интеллектуальным ботом, наработанная база обращений есть и у нее. К примеру, мы при внедрении таких ботов для своих клиентов используем собственную базу и обогащаем ее данными от компании-клиента. Преимущество такого подхода в том, что компании не обязательно иметь большую историю переписки с клиентами, чтобы внедрить бота с ИИ.

Современные ИИ-боты не рассматривают вопрос изолированно, а используют дополнительную информацию — контекст. В роли контекста могут выступать данные о клиенте, которые бот «заберет» из CRM-системы компании, узнав о статусе автора запроса и истории его взаимодействия с компанией. Это делает работу бота еще более эффективной.

Интеллектуальные боты умеют:

классифицировать тексты — определять тему того или иного сообщения;
выделять факты и сущности из текста — имя, номер, наименование товара и прочее;
генерировать осмысленные ответы;
определять эмоциональную окраску текста — эта функция сегодня активно используется для автоматического анализа отзывов.

Наиболее активное развитие интеллектуальных ботов началось после 2016 года, когда свои разработки в этой области представили Google, Microsoft, а за ними и другие крупнейшие компании. Сегодня боты на основе ИИ могут самостоятельно обучаться и развиваться, анализируя полученный опыт и совершенные ошибки. Благодаря этому они становятся все умнее и работают все точнее.

Сколько стоит внедрить ИИ-бота

Стоимость и сроки будут зависеть от выбранного варианта внедрения. Рассмотрим три основных.

1. Самостоятельное создание ИИ-бота

Компания сама с нуля создает интеллектуального бота, обучает его, осуществляет его техподдержку, обеспечивает ресурсами и инфраструктурой. Такое могут себе позволить крупные сотовые операторы или ведущие ИТ-компании. Начальные вложения составят от 10 миллионов рублей. Для реализации проекта понадобится целая команда специалистов: разработчики, лингвисты, аналитики и другие.

2. Подключить один из движков разговорного ИИ к сервисам компании

Когда у компании уже есть кнопочные боты, подключена диалоговая панель оператора, есть интеграция с CRM-системой, новый функционал — ИИ-бота — можно добавить через интеграцию с облачной системой. Стоить это будет от 2 миллионов рублей, основная часть из которых уйдет собственно на интеграции с существующими системами компании, тогда как затраты на разговорный ИИ составят около 10% этого бюджета.

3. Выбрать платформу со всеми необходимыми функциями для автоматизации клиентского сервиса

Например, платформу Flomni. Помимо обычных кнопочных ботов, в ней есть возможность подключения голосовых ботов и ботов на основе искусственного интеллекта. Запуск займет всего несколько недель, а стоимость составит от 30 тысяч рублей. Все технические настройки и доработки мы готовы взять на себя.

За счет чего вы экономите при выборе Flomni

У нас уже есть основа для интеллектуальных ботов — собственная система разговорного ИИ, адаптированная под задачи службы поддержки. Это результаты нашего труда в течение пяти лет. Остается просто обучить нейросеть на запросах, характерных для обращений именно в вашу компанию. Меньше трудозатрат — ниже стоимость внедрения при высоком качестве продукта.
Система работает в облаке. Вы экономите на ИТ-инфраструктуре — все данные хранятся на наших защищенных серверах. Требуется меньше времени на разворачивание системы. Вся передача и хранение данных соответствуют требованиям российского законодательства (однако для организаций с наивысшими требованиями к информационной безопасности возможна установка решения в ИТ-контур компании).

Если вы не уверены, что вам нужен бот на основе ИИ, сервисы Flomni можно разворачивать постепенно: начать автоматизацию с простых кнопочных ботов, оценить эффект от внедрения, а затем принять решение о целесообразности добавления искусственного интеллекта. Такой вариант выбирают многие наши клиенты. Будет ли он оптимальным для вашей компании, можно обсудить на бесплатной консультации.