Анализируя принцип работы разных программ, можно выделить 3 основных типа:
Это примитивный вариант технологии, который активно используется бизнесом. Таких ботов чаще всего создают с помощью конструкторов. Разработчик прописывает сценарий диалога с пользователем. На каждом этапе человеку предлагают выбрать один из вариантов. Пример сценария: «Начать» — «Заказ» — «Узнать статус заказа».
Если нужного решения нет, то программа предлагает связаться с оператором. Простые боты, основанные на правилах, часто встречаются в Telegram и других мессенджерах, на сайтах, в соцсетях. Данная технология все еще популярна, но из-за ее ограниченности (например, отсутствия возможности выйти за рамки прописанного сценария, понимать сложные и косвенные вопросы) крупный бизнес все чаще выбирает второй тип чат-ботов.
- Созданные на базе искусственного интеллекта
Это более совершенный вид виртуальных ассистентов. При их создании разработчики используют модели NLU, технологии синтеза и распознавания речи. В основу данных ИИ-решений закладывают нейронные сети, способные обучаться, т. е. автоматически настраивать собственные алгоритмы для повышения точности и качества ответов.
Данную технологию использует преимущественно крупный бизнес, который обрабатывает 10 000 обращений ежемесячно. Если у компании меньший объем сообщений, то их можно обработать с помощью операторов для общения с клиентами и чат-ботов без ИИ для обработки типовых обращений. Например, клиентами AutoFAQ являются
МВидео-Эльдорадо,
МТС, РУСАЛ.
Несмотря на сложность технологии, такие чат-боты постепенно набирают популярность. Компания Gartner считает, что к 2025 году приблизительно 80% компаний, занимающихся клиентской поддержкой, будут использовать ИИ. Такие перспективы — следствие экономической эффективности. Согласно опыту внедрения AutoFAQ, компании снижают расходы на сумму до 4,5 млн рублей ежегодно на каждые 10 сотрудников.
- Чат-боты, основанные на генеративном ИИ
Это продвинутые программы, которые имитируют человеческое общение. Они получают информацию от пользователя с помощью технологии NLU определяют намерение, а затем ищут информацию по теме в базе знаний. После анализа информации программа генерирует «живой» ответ в реальном времени. Завершив диалог, чат-бот приступает к анализу диалога и сохраняет информацию для самообучения. Благодаря такому механизму работы ИИ постоянно самосовершенствуется без постоянного контроля со стороны разработчика.
Пример такого решения для бизнеса — AutoFAQ Xplain. AI-ассистент анализирует корпоративную информацию и предоставляет ёмкий ответ на вопрос с указанием ссылок на источники информации для подробного изучения при необходимости. ИИ способен объединять информацию из разных источников в один ответ, выполнять анализ и т. д. При этом он учитывает уровни доступа и не разглашает секретные данные. Например, клиент не сможет познакомиться с финансовыми отчетами.