Назад
1 Марта 2018, 8:12
В Модульбанке создали аналог Siri
Бот по имени Эм, придуманный специалистами Модульбанка, не просто реагирует на ключевые слова, а понимает смысл сообщения.
В Модульбанке теперь есть бот по имени Эм, который понимает смысл сообщения, извещает пресс-служба компании.
Банковские боты обычно создаются по принципу поисковика - они выдают варианты ответов, пока клиент еще набирает сообщение. В Модульбанке разработали цифрового ассистента Эм, который не просто реагирует на ключевые слова, а понимает смысл фраз и может вести диалог, не теряя нить разговора.
Эм не расскажет, в чем смысл жизни, и не будет спрашивать «сколько ты зарабатываешь?», зато ответит на самые популярные вопросы по работе банка. В ее основе лежат алгоритмы, которые подбирают наиболее подходящий по смыслу ответ на сообщение клиента. К тому же Эм способна обучаться, как Siri или Алиса.
Эм разработали, чтобы снизить нагрузку на бизнес-ассистентов и избавиться от необходимости постоянно увеличивать их штат из-за роста числа клиентов. Для ее создания с помощью нейронных сетей были сгруппированы диалоги с клиентами за всю историю банка. При этом разработчикам пришлось столкнуться с рядом трудностей - в сообщениях клиентов из старых диалогов встречались опечатки, из-за чего их приходилось сортировать вручную. К тому же за четыре года ответы поддержки менялись, что тоже создавало сложности при группировке.
Банковские боты обычно создаются по принципу поисковика - они выдают варианты ответов, пока клиент еще набирает сообщение. В Модульбанке разработали цифрового ассистента Эм, который не просто реагирует на ключевые слова, а понимает смысл фраз и может вести диалог, не теряя нить разговора.
Эм не расскажет, в чем смысл жизни, и не будет спрашивать «сколько ты зарабатываешь?», зато ответит на самые популярные вопросы по работе банка. В ее основе лежат алгоритмы, которые подбирают наиболее подходящий по смыслу ответ на сообщение клиента. К тому же Эм способна обучаться, как Siri или Алиса.
Эм разработали, чтобы снизить нагрузку на бизнес-ассистентов и избавиться от необходимости постоянно увеличивать их штат из-за роста числа клиентов. Для ее создания с помощью нейронных сетей были сгруппированы диалоги с клиентами за всю историю банка. При этом разработчикам пришлось столкнуться с рядом трудностей - в сообщениях клиентов из старых диалогов встречались опечатки, из-за чего их приходилось сортировать вручную. К тому же за четыре года ответы поддержки менялись, что тоже создавало сложности при группировке.
«Мы пробовали разные подходы, в том числе обучали Эм на диалогах из сериалов, - рассказывает Андрей Вариков, директор центра разработки Модульбанка. - В случае с сериалами проблема в том, что банковский язык очень специфичен. Хоть мы и общаемся с клиентами простым языком, мало кто в повседневном разговоре обсуждает проценты по депозитам, изменения в тарифах или комиссии за переводы валюты».
Эм уже начала общаться с клиентами Модульбанка. Они могут оценить ее ответ, поставив лайк или дизлайк. Если Эм ошибается и получает дизлайк, она сразу переводит клиента на реального человека из нужного подразделения. Помимо этого Эм подсказывает ответы специалистам поддержки в чате и, таким образом, экономит время на рассмотрение вопроса клиента.
Алгоритмы обучения бота постоянно совершенствуются. Все дизлайки, которые получает Эм, анализируются, чтобы улучшить ее работу. Изначально, если ответ получал много дизлайков, он отключался. Однако, если у клиента серьезная проблема, например, блокировка счета, чаще всего он ставит дизлайк даже при правильном ответе. Поэтому алгоритм обучения изменили.
«Иногда клиенты даже не замечают, что им отвечает бот. Все происходит без каких-либо неудобств, - отмечает Вариков, - клиент получает быстрый ответ на все вопросы, при этом всегда есть возможность поговорить со специалистом банка».
Сейчас Эм принимает около 10% всех обращений и в половине случаев решает проблему клиента самостоятельно, не привлекая специалиста. В банке прогнозируют, что уже скоро Эм сможет взять на себя 30% клиентских обращений и поможет снизить нагрузку на бизнес-ассистентов. Она самостоятельно будет решать ряд задач, например, открывать счета или депозиты клиентам. В перспективе Эм сможет принимать до 70% всех запросов, что позволит оптимизировать работу специалистов и ускорит ответ клиенту.
Назад
Загрузка...