Gartner: чат-боти, як і раніше, знаходяться на піку, а досягнення плато продуктивності передбачається протягом 2-5 років

Віртуальні помічники дедалі більше проникають у наше життя. За інформацією Gartner «чат-боти – це особа ІІ, і вони роблять свій внесок у всіх областях, де мають місце комунікації між людьми». Згідно з "кривою хайпа штучного інтелекту" 2019 року, чат-боти, як і раніше, знаходяться на піку, а досягнення плато продуктивності передбачається протягом 2-5 років.

За оцінками Business Insider, через кілька років чат-ботів впровадять 80% компаній по всьому світу, включаючи поліклініки та медичні компанії. А станом на грудень 2019 року кількість клінік і лікарів, які використовують у роботі такі технології, вкрай незначна, йдеться в результатах досліджень.

У 2016 році аналітичні агентства по всьому світу пророкували швидкий зліт чат-ботів, проте розвиток даного ринку явно запізнюється щодо попередніх прогнозів. У цій статті розглядаються основні причини, чому такі технології набудуть широкого поширення пізніше, ніж було передбачено, на прикладі історії медичних віртуальних асистентів.

Перші медичні чат-боти почали активно розроблятися в 2016 році, після того, як Facebook анонсував можливості для впровадження ботів у Messenger сторонніми брендами на тлі загального бот-хайпу. Перші боти створювалися для запису пацієнтів на прийом, збору первинної інформації про пацієнта (наприклад, інформації про страховку, препарати, що приймаються), а також надавали інформацію про побічні ефекти та взаємодію ліків.

У чому ж причина того, що віртуальні асистенти не набули поширення, передбачене аналітиками?

• 1. Компанії та люди, як і раніше, віддають перевагу дзвінкам текстового спілкування.

Згідно з дослідженням, проведеним компаніями Nethouse і Webim 85% компаній, як і раніше, використовують дзвінки як основний засіб комунікації з клієнтами. Майже половина респондентів дослідження вважають, що дзвінки залишаться перспективним каналом взаємодії з клієнтами.

У випадку з медичними організаціями відсоток пацієнтів, які вважають за краще дзвонити, збільшується також за рахунок вкрай великої кількості пацієнтів похилого віку, яким, з одного боку, важко розібратися з новим каналом взаємодії, а з іншого – фізично легше зателефонувати, що підтверджується результатами дослідження. ринку

• 2. Запис на складну процедуру сам по собі є складним завданням.

Одна з головних переваг використання роботів для запису на прийом – їхня простота. Користувач заповнює інформацію про себе, вибирає, до якого лікаря він хоче потрапити та обираючи доступний час. Але такий підхід є добрим у разі простих і чітко стандартизованих кейсів.

Запис на складну процедуру, таку як МРТ або ПЕТ-КТ, вимагає заповнення більшої кількості полів, перевірки правильності заповнення документів, отримання інформації про підготовку до процедури. У зв'язку з цим майже всі записи на складні процедури відбуваються по телефону чи особисто – людям складно розібратися у великій кількості інформації, і вони завжди залишаються питання.

Основні проблеми, з якими може зіткнутися розробник такого рішення:

• потреби в кількох тимчасових слотах,
• участь кількох фахівців у процедурі та поєднання кількох календарів фахівців,
• глибоке розуміння нюансів медичних процедур
• розуміння внутрішніх бізнес-процесів замовника,
• одночасна робота з API кількох медичних систем, що використовуються в процесі запису тощо

Існуючі віртуальні помічники, здатні працювати на ключових фразах, є більш простим рішенням, яке не включатиме весь необхідний функціонал і не зможе автоматизувати процес до цільових показників. При цьому вартість розробки спеціалізованого віртуального консультанта для самозапису на практиці починається з позначки в 20 млн рублів, що явно не рентабельно для більшості замовників.

• 3. При спілкуванні з медичною організацією люди чекають на емпатію та тривалого спілкування, а сучасні системи не можуть цього дати.

Ще одна з причин, через яку для клінік дзвінки та особисте спілкування залишаться головними в сервісі користувача – потреба пацієнтів у співпереживанні, що, безумовно, є однією з необхідних умов для якісного клієнтського сервісу в медицині. Таким чином, виникає необхідність у створенні системи, яка розумітиме запити користувача у вільній формі.

При спілкуванні голосом клієнти висловлюють свої наміри набагато вільніше, за рахунок чого посилюється загальна проблема віртуальних помічників – синонімія, один і той самий намір користувач може висловити десятками та сотнями різних способів. При цьому навіть для маленьких клінік кількість послуг вимірюється сотнями, а для великих – тисячами.

Великі компанії з різних областей вже робили спроби запуску голосових роботів, побудованих на ключових словах як заміну IVR. Ці експерименти підтверджують неефективність таких рішень - людям незручно спілкуватися з такими помічниками, часто користувачі шукають спосіб для того, щоб потрапити на живого оператора, що вимагає часу і терпіння, в результаті - більша частина звернень по- як і раніше, оброблялася операторами, яким додатково доводиться заспокоювати роздратованих клієнтів.

Абсолютно всі голосові роботи влаштовані таким чином: мова користувача перетворюється на текст, після чого текст надходить на обробку чат-боту. Окрім того, що процес перетворення голосу в текст вимагає деякого часу, самі системи розпізнавання поки що вносять суттєві помилки у загальну якість роботи системи.

Таким чином, сучасні віртуальні помічники добре справляються лише з автоматизацією простих і коротких завдань (дзвінки тривалістю до 1 хвилини, глибина діалогу – не більше 3-5 питань, хороша чутність у телефоні, відсутність акцентів у співрозмовника, відсутність складних інтеграцій із внутрішніми системами тощо). >

Так чи можуть існувати інтелектуальні віртуальні помічники для вирішення завдань автоматизації комплексних послуг? На думку експертів, можуть, але вирішення описаних проблем полягає у фокусуванні розробників на індустріальні сегменти з подальшим тиражуванням успішного досвіду нових проектів з того ж сегмента. Цей підхід дозволить значно скоротити витрати на створення систем текстової та голосової автоматизації, і кожен наступний замовник отримуватиме послугу швидше та за більш доступною вартістю, ніж попередній.

Перший крок на шляху створення голосового бота – це створення системи розпізнавання намірів користувача для кожної конкретної сфери, будь то медицина, логістика або замовлення таксі.

Віртуальний помічник для медичних закладів повинен «з коробки» розуміти фрази виду «я хочу записатися на прийом до зубного», після чого запустити відповідний внутрішній сценарій: «Ви хочете записатися до терапевта, хірурга чи ортодонта?». Неприпустимі випадки, коли клієнту пропонується складний і розгалужений IVR, побудований на ключових словах, його застосування призведе лише до роздратування пацієнта і, як наслідок, догляду клієнта до конкурента.

У зв'язку з тим, що клієнти в одній фразі дають одразу багато інформації – наприклад, «Хочу записатися до зубного на завтра після 6 вечора» – віртуальні помічники повинні прагнути до того, щоб витягувати інформацію з цієї фрази з мінімальним кількістю перепитувань. Для цього потрібно розробка та налаштування систем аналізу класу slot-filling для клієнтів кожного конкретного індустріального спрямування. Наприклад, у випадку з фразою «Хочу записатися до зубного на завтра після 6 вечора» бот повинен отримати такі параметри: лікар, дата, тимчасове вікно, і більше не перепитувати цю інформацію. Без цього клієнти дратуватимуться і кидатимуть трубку або вимагатимуть оператора, що значно погіршить рівень автоматизації.

Важливим моментом є створення модуля інтелектуального управління діалогом, оскільки користувач може захотіти будь-якої миті перебити віртуального асистента або поставити уточнюючий питання. Модуль управління при цьому повинен бути досить гнучким для безшовної роботи та підтримки високого рівня користувальницьких якостей.

Для вирішення проблем, пов'язаних з бізнес-процесами та процедурами однакових представників індустрії (наприклад, багатопрофільних клінік), потрібно сформувати та протестувати безліч модулів, інтегрованих із системами роботи з клієнтами (CRM) або більш профільним ПЗ замовника (наприклад, медичними інформаційними системами). У такому разі, на думку експертів, значно знизиться вартість проекту для клієнта, оскільки потрібний нішевий функціонал вже буде присутнім у рішенні та вимагатиме незначного доопрацювання.

Інші новини