​Как чатбот помогает обучать новых сотрудников и повышать объем продаж, зачем чатбот в HR-отделе и сможет ли машина заменить человеческое общение, рассказала доцент Департамента анализа данных, к.ф-м.н. Екатерина Владимировна Романова.

—  Почему чатботы называются одним из трендов 2019 года? С чем связано их бурное развитие именно сейчас?

—  Чатботы изобрели достаточно давно, но были определенные сдерживающие факторы. Первый взрыв интереса к чатботам произошел в 2017 году. Тогда ждали, что чатботы заменят приложения. Потом возник новый виток интереса к чатботам  — на этот раз на фоне развития голосовых помощников.

Чатботы бывают трех видов. Первый вид  — простые чатботы, которые выдают заранее подготовленные ответы на заранее вбитые в память чатбота вопросы. Второй вид  — чатботы с машинным обучением, которые могут полноценно поддерживать беседу, отвечать на любой вопрос клиента или потребителя. Этот чатбот более адаптирован под работу с клиентом. И третий тип  — так называемый эмпатический чатбот, который предназначен не столько для службы поддержки, сколько для того, чтобы стать советником человеку. По этому принципу работают голосовые помощники Siri от Apple, Алиса от “Яндекса” и так далее. Отличие эмпатического чатбота от этих помощников в том, что они, получив вопрос от человека, трансформируют его в печатный текст и ищут ответ в поисковых системах, а эмпатический чатбот может именно поддержать беседу.

Чатботы действительно можно считать следующим этапом развития технологии после приложений, которые предполагают, что пользователь все же сам ищет информацию. В современном информационном мире чатбот помогает навигации в этом огромном океане данных.

—  Какие отрасли быстрее осваивают и внедряют чатботы?

—  В основном это сфера услуг, юридическая консультация, службы поддержки, туризм, секретари, ритейл - онлайн-магазины с обширными каталогами товаров. В целом можно сказать, что чатботы развивались именно благодаря востребованности у ритейла.

Клиентам больше не нужно долго искать что-то самим. Достаточно напечатать или надиктовать свой вопрос  — и чатбот поможет быстрее найти на него ответ. В целом чатботы применяются в любой отрасли, ведь они помогают оптимизировать бизнес-процессы. Где эти процессы оптимизируются  — в сети супермаркетов или в металлургической корпорации — не так важно.

Чатботы также способны повысить объемы продаж. В реальном магазине покупатель ходит по рядам и часто покупает не только то, за чем он пришел, но и то, что попалось ему на глаза и привлекло внимание. Сейчас торговля уходит в сеть. Как сделать так, чтобы, с одной стороны, покупателю было удобно, он не тратил часы на поиск нужного предмета, а с другой стороны, чтобы он так же “ходил по магазину”? Тут помогает чатбот: помимо ответа на непосредственный вопрос клиента, он может предложить ему еще какой-то товар или услугу.

Есть еще один подвид чатботов  — чатбот с обратным обучением. Такой чатбот помогает компаниям формировать базу знаний. Например, у нас есть проект по техподдержке, в рамках которого мы создаем такого чатбота с обратным обучением. У техподдержки  есть длинная лента взаимодействия с пользователями, которая включает такие данные, как модель оборудования, которая сломалась, ее типичные признаки, первичная диагностика, итоговый ремонт. Чатботы собирают эти данные, размечают их. Если сейчас за чатом бота с пользователем еще следит живой человек, то в будущем чатбот сможет полностью самостоятельно отвечать на вопросы. Это позволит сократить расходы на отдел техподдержки.

Такой чатбот позволяет также быстрее обучать новых сотрудников техподдержки. Он формирует базу знаний, которая потом используется для обучения. Будущий сотрудник получает структурированную информацию по всем обращениям, возможным вопросам и так далее.

—  Пробовали ли вы внедрить чатбот в работу своего департамента или университета?

—  Да, в начале этого года мы создали чатбот для повышения эффективности и ускорения обработки запросов в HR-отделе Финансового Университета. Прежде всего, он предназначен для самих сотрудников: они могут задавать стандартные вопросы про отпуск, количество отпускных дней, выплаты, оформление пособий и так далее. Раньше для ответа на достаточно стандартные вопросы сотрудникам отдела кадров приходилось тратить много времени, искать данные в личных карточках сотрудников. Это отнимало очень много времени. Теперь это делает машина.

Помимо ответа на такие вопросы, чатбот отвечает на вопросы о должностях, рабочих телефонах и месте работы каждого сотрудника. Эта задача особенно актуальна в условиях крупной организации с множеством подразделений, департаментов и отделов. Сотрудники идут на повышение, увольняются, переходят из одного отдела в другой. Например, если мой коллега перешел из нашего департамента в другой, то чтобы узнать его рабочий телефон, мне придется сначала звонить в отдел кадров, узнавать его новую должность, потом узнавать телефон и так далее. Чатбот упрощает решение этой задачи.

Мы в департаменте сотрудничали с несколькими крупными торговыми сетями. У них были магазины по всей стране, в разных регионах в разных часовых поясах. Все кадровые решения так или иначе проходили через центральный HR-отдел в Москве, который не работает круглосуточно. А вопросы от сотрудников - часто стандартные, но требующие время на поиск информации - идут непрекращающимся потоком. В этом случае чатбот сильно облегчит работу отдела кадров.

—  Насколько чатбот повысил производительность отдела кадров?

Мы создавали чатбот для нашего университета в тесном сотрудничестве с отделом кадров. На стадии проектирования мы увидели, что многие процессы были неструктурированы, сотрудники отдела сами не всегда понимали, кто за что именно отвечает. То есть процессы были не формализованы, не упорядочены. Так что уже на этапе создания чатбота он способствовал улучшению работы целого отдела.

Чатбот развернут во внутреннем корпоративном сегменте сети. Когда сотрудник университета логинится в своей учетной записи, чатбот уже может понять, с кем он общается. Например, если сотрудник хочет узнать, сколько у него осталось дней оплаченного отпуска, то чатбот видит, что это за сотрудник, обращается в базу данных, находит информацию по отпуску, считает количество оставшихся дней и выдает ответ. Раньше эту задачу приходилось выполнять руками сотрудникам кадровой службы.

—  Насколько просто сделать чатбота?

Если это самый примитивный чатбот, в который просто забиты стандартные вопросы и ответы на них, то его сделать просто. Можно даже не обладать навыками программирования, так как сейчас существуют конструкторы ботов. Но у таких чатботов много минусов: вопрос должен совпадать с тем, что забит в базу данных чатбота. Даже опечатка может привести к тому, что бот просто не поймет, что у него спрашивают. Можно постараться забить максимальное количество вариантов одного и того же вопроса, но это слишком трудоемкий процесс.

Чатбот с машинным обучением, который после каждого общения учится отвечать на новые вопросы, сделать сложнее. Его создание потребует около одного месяца. Эмпатического чатбота сделать еще сложнее, потому что ему приходится отвечать на сложные вопросы. Например, на вопрос “когда родился Толстой?” эмпатический чатбот ответит не сразу, а сначала выяснит с помощью дополнительных вопросов, о каком из Толстых идет речь. Создание эмпатического чатбота потребует от 4 до 6 месяцев.

—  Пока человек всегда слышит, что общается с машиной, и часто предпочитает дождаться “ответа оператора”, человека. Сможет ли чатбот заменить человеческое общение в будущем?

—  Мы уже большую часть информации берем не от людей, а от машин. Человеческое общение становится более дефицитным, а значит дорогим. Не исключено, что в будущем за человеческое общение придется платить.

Некоторые ученые прогнозируют, что в будущем, куда бы мы ни пришли, первыми нас будут встречать машины. Эту тенденцию мы видим уже сейчас: мы не сразу попадаем на оператора службы поддержки, сначала нам предлагают решить вопрос с помощью стандартных рекомендаций, записанных в виде голосовых информационных сообщений.