ИИ подключается к телефонии

Логотип компании
ИИ подключается к телефонии
изображение создано нейросетью
О том, как модели на основе искусственного интеллекта становятся неожиданной «третьей силой» в системах интегрированных коммуникаций между компаниями и клиентами, IT-World рассказал Александр Красников, технический директор «Телфин».

Во всем мире крупные телекоммуникационные компании используют возможности искусственного интеллекта: для них это стратегический шаг, позволяющий избежать застоя в бизнесе, существенно сократить расходы и повысить эффективность. Крупнейшие мировые телеком-компании, например Deutsche Telekom и SK Telecom, создают коллаборации с разработчиками ИИ-моделей, такими как Google и OpenAI с целью постоянно совершенствовать модели генеративного ИИ для телеком-отрасли. Кроме того, ведущие игроки рынка в 2024 году взяли на себя совместное обязательство разработать большую языковую модель, которая оптимальным образом решит ряд прикладных задач в сфере телекоммуникаций. Всё это ярко свидетельствует о роли ИИ для мирового и российского телекома.

Искусственный интеллект применяется как в «бэкофисе» телекома (в деятельности, связанной с техническим функционированием систем связи и их разработкой), так и непосредственно в коммуникациях компаний с клиентами. Например, ИИ позволяет телеком-компаниям использовать новый подход к проектированию и строительству сетей с более эффективной инфраструктурой, улучшать качество связи и технические настройки. Кроме того, ИИ-инструменты в привычном ПО облегчают интеграцию различных систем в омниканальных платформах: в том числе видеоконференцсвязи и CRM. Вторая глобальная сфера для распространения ИИ в телекоме — клиентский сервис, маркетинг и корпоративные коммуникации.

ИИ «выходит на связь» в клиентской поддержке

Искусственный интеллект (в первую очередь генеративный, связанный со способностью программ обрабатывать контент и создавать новый) начинает играть все большую роль в поддержке клиентов как часть ВАТС. Виртуальные АТС стали незаменимым инструментом для российских компаний, так как обеспечивают возможность создать омниканальную систему связи и интегрировать в нее максимум современных способов общения с аудиторией: от городского телефона до мессенджера. По данным отчета J’son & Partners Consulting, ВАТС являются крупнейшим сегментом общего рынка унифицированных коммуникаций с долей в 27%. Его рост компания прогнозировала на уровне 11% в 2024 году. С другой стороны, российское аналитическое агентство «ТМТ Консалтинг» считает, что рынок ВАТС до 2028 года будет расти на 15-30% ежегодно. В 2023 году он прибавил 20,8% к 2022-му году. В контексте внедрения в телефонию искусственного интеллекта важно, что рынок дополнительных услуг ВАТС увеличился сильнее, чем общий показатель: на 38%. Аналитики подчеркивают, что заметно выросла востребованность речевой аналитики и виртуальных колл-центров (где все более широко используются технологии генеративного ИИ).

Практичный ИИ: как он работает в кол-центрах

Распространенный сценарий использования ИИ в IP-телефонии связан с большими языковыми моделями, которые применяются в основном для автоматизации клиентской поддержки и находятся в основе самых известных ИИ-моделей. Это YandexGPT от «Яндекса», GigaChat от Сбера, Qwen от Alibaba Cloud, ChatGPT от OpenAI. Существуют предметно ориентированные ИИ-модели, которые справляются с практическими задачами, например, в клиентском сервисе. Они помогают быстро классифицировать текстовые запросы клиентов и выстроить диалог с ними. Для этого, в частности, используется механизм RAG (Retrieval-Augmented Generation) для поиска информации в базах знаний и генерации текста.

ИИ подключается к телефонии. Рис. 1

На практике внедрение ИИ-моделей в клиентскую поддержку выглядит так. Речевые запросы абонентов сначала преобразуются в текст. Затем текстовые запросы классифицируются нейросетями, а результаты попадают в систему маршрутизации. Затем текст снова преобразуется в речь и возвращается клиенту. Если ответ его не устраивает, система переводит звонок на живого оператора. При этом в ходе первоначального диалога с голосовым помощником клиент может даже не воспринимать его в качестве робота, по крайней мере в первые минуты общения. Настолько сильно размывается грань между реакциями и формулированием фраз оператором поддержки и ИИ-моделью. Разумеется, через какое-то время человек всё равно осознает, что разговаривает с машиной. Однако если ИИ-модель качественная, не затягивает решение вопроса и отвечает адекватно, то это не вызывает у клиента раздражения.

Правда, пока существует проблема с недостаточной точностью и скоростью работы ИИ-моделей. Скорее всего, оперативность будет расти: например, благодаря тому, что нейросети смогут обрабатывать голос, разбивая поток на более мелкие части. А вот от «галлюцинаций» нейросети не будут в ближайшей перспективе полностью избавлены. Это фактор случайности.

Способность ИИ-моделей распознавать большое количество языков (до сотни) позволяет бизнесу легче преодолевать языковые барьеры. Позвонив в иностранную компанию, вы можете удивиться тому, что вас сразу поймут на другом конце провода. ИИ-программа в режиме реального времени делает транскрибацию речи, которую понимает носитель другого языка. В результате бизнес получает возможность практически без преград контактировать с клиентами и партнерами из разных стран мира.

Благодаря ИИ-решениям трансформируются и интерактивные голосовые меню (IVR). Раньше клиентам приходилось преодолевать немалый путь, нажимая кнопку за кнопкой, чтобы добраться до нужного пункта меню и получить ответ на интересующий вопрос. Сейчас время пребывания клиента на линии значительно сокращается, а его комфорт в общении с брендами растет. Голосовые помощники все лучше понимают контекст обращения, они даже способны самостоятельно искать нужные данные в базах знаний компании и транслировать их клиентам. Например, могут предложить нужную инструкцию. Тенденция в том, что ИИ будет сразу понимать намерения клиента и самостоятельно предоставлять информацию либо мгновенно верно маршрутизировать звонок. При этом точность классификации запроса абонента будет стремиться к 100%.

ИИ в анализе эффективности коммуникаций

Обращающиеся в компанию клиенты не всегда задумываются о том, что их разговор с оператором часто становится предметом анализа с помощью технологий, включающих искусственный интеллект. Технологии речевой аналитики, основанные на способности ИИ обрабатывать большие объемы голосовой и текстовой информации, быстро развиваются. Буквально за последний год они шагнули от возможности определять только базовые критерии разговора между оператором и абонентом: соответствие скрипту, тональность разговора и отсутствие явных нарушений со стороны сотрудника колл-центра. Теперь сервисы речевой аналитики проводят анализ звонка, включая тематику беседы, ключевые слова, могут даже определить степень эффективности продажи. То есть понять, какие ключевые слова не были произнесены, в результате чего снизилась вероятность совершения клиентом целевого действия.

ИИ позволяет делать резюме звонков, которые затем можно проанализировать частично вручную, либо с использованием специальных программ, чтобы выделить повторяющиеся особенности разговоров. Таким образом, речевая аналитика дает компаниям гораздо больше информации о взаимодействии с клиентами, чем было до появления ИИ-инструментов. Например, кейс с интеграцией сервиса для глубокого анализа голосовых и текстовых каналов коммуникации Yandex SpeechSeense в работу собственного отдела клиентского сопровождения и продаж. Такое решение позволило создать квалификацию всех звонков, которые теперь распределяются по группам в соответствии с выделенными нейропараметрами, которые включают тему и причину звонка. Причем система умеет консолидировать звонки целых отделов, а не только отслеживать результаты отдельных менеджеров.

Как использовать нейросети для автоматизации клиентских взаимодействий

Полученный опыт показал, что речевая аналитика способна дать менеджерам достаточную информацию для того, чтобы выявлять закономерности возникновения сложных ситуаций в общении с клиентами, видеть зависимости событий друг от друга и принимать более обоснованные бизнес-решения.

Кроме того, ИИ-модели делают возможной гиперперсонализацию клиентов и их запросов, что становится ценным материалом для маркетологов. Благодаря тому, что они получают значительно больше сведений о клиентах, можно корректировать маркетинговые кампании, повышая их конверсию.

Чем еще ИИ удивит пользователей телефонии

Существенных ограничителей для дальнейшего проникновения ИИ в телефонию пока нет. Технические возможности современных коммуникационных сетей этому не препятствуют. Законодательное регулирование этого рынка не слишком заметно и не оказывает значительного влияния на активность игроков. Существует проблема с недоступностью для российских компаний ряда известных во всем мире ИИ-моделей, таких как, например, ChatGPT от OpenAI. Однако российские аналоги уже ничем ей не уступают. При этом у них есть неоспоримое преимущество: они лучше адаптируются к работе с русским языком.

Поэтому стоит ждать прорывных технологий и новых проектов в сфере, которую уже можно обозначить как «ИИ-телефонию». Однако пока перспективы технологии скорее развивают имеющиеся инструменты и дополняют их, повышая качество работы ВАТС.

Например, не так давно крупный участник телеком-рынка рассказал о новой разработке: голосовой ассистент сможет при необходимости включаться в разговор оператора с клиентом. Он будет оперативно озвучивать нужную информацию из баз знаний, ориентируясь на контекст беседы. Таким образом, из незримого помощника оператора виртуальный ассистент превратится в подобие коллеги.

Другая перспективная технология: инициатор звонка сможет получать от абонента озвученные текстовые сообщения. Сейчас виртуальный помощник способен ответить звонящему голосом, а в будущем сам абонент сможет написать сообщение, и ИИ его озвучит. Эта услуга может оказаться востребованной у людей с нарушениями слуха и речи, а кроме того, она поможет найти удачный выход в сложных ситуациях. Например: вы на совещании, а вам написал сын, которому срочно требуется какое-то пояснение. Можно спокойно написать сообщение, а виртуальный ассистент передаст его голосом.

При этом важно понимать, что распространение ИИ в телефонии напрямую связано с общим его развитием. А вот у него есть ограничения, которые определяются нехваткой данных для обучения нейросетей, о чем говорят почти все крупные разработчики языковых моделей. Как минимум поэтому не стоит ожидать, что ИИ в перспективе ближайших лет поглотит большинство функций тех, кто сегодня работает в телекоме, или серьезно изменит основные способы коммуникации.

Опубликовано 10.04.2025

Похожие статьи