Это обзор выступления Майка из Paloa на OpenAI DevDay 2024 | Community Spotlight | Parloa, где он рассказывает о трансформации контактных центров с помощью ИИ, использовании GPT-4.0 и многокомпонентных ИИ-агентов для улучшения клиентского обслуживания.
Контактные центры — это огромные структуры, обслуживающие миллионы звонков ежедневно. Однако традиционные системы обслуживания клиентов, основанные на IVR (интерактивное голосовое меню) или работе живых операторов, часто создают неудобства для пользователей. Долгое ожидание на линии, сложные многоуровневые меню, человеческий фактор — все это снижает эффективность обслуживания.
Компания Paloa предложила инновационное решение — автономные AI-агенты, которые способны революционизировать индустрию контактных центров, улучшить клиентский опыт, что сможет повысить производительность бизнеса.
Сегодня звонок в контактный центр чаще всего выглядит так:
- «Нажмите 1 для получения информации о страховании, нажмите 2 для соединения с оператором…»
- Длительное ожидание ответа.
- Сотрудники, работающие в сложных условиях с огромным потоком звонков.
Такой подход неэффективен: клиенты тратят много времени на навигацию, а сотрудники перегружены рутинными задачами.
Paloa AI Agent: платформа для управления ИИ-ассистентами
В сентябре Paloa запустили платформу для управления ИИ в колл центрах, над которой работали 1,5 года. Это комплексное решение, позволяющее бизнесу:
Проектировать ИИ-ассистентов без программирования – достаточно текстового описания.
Интегрировать их в системы компании для обработки данных и автоматизации процессов.
Тестировать и улучшать нейросеть с помощью симуляции реальных разговоров.
Раньше автоответчики просто распознавали ключевые слова и направляли звонки по заранее заданным сценариям. Теперь ИИ-ассистенты понимают смысл запроса, адаптируются к разговору и могут решать сложные задачи без вмешательства человека.
- ТОП-подарки всем участникам лекции:Открытая лекция РЕГИСТРАЦИЯ пошаговая PDF-инструкция “Как сделать нейрофотосессию из своего фото бесплатно
- подборка из 3800+ нейросетей
- доступ в бот с безлимитным доступом к ChatGPT
Как создаются ассистенты с помощью нейросетей
Создание нейросетей — это сложный процесс, который требует глубокого понимания клиентского взаимодействия, технологий искусственного интеллекта вместе с интеграцией бизнес-процессов. В компании Paloa используют комплексный подход, который включает несколько важных этапов:
Настройка на естественном языке
Нейросеть настраивается и обучается аналогично новому сотруднику в контактном центре. Вместо традиционного программирования используются текстовые инструкции, задаваемые на естественном языке.
Как это работает?
- Определение цели — какие задачи должен выполнять ассистент (например, бронирование билетов, техническая поддержка, консультации по продуктам).
- Создание сценариев общения — прописываются типовые диалоги, включая приветствие, ответы на вопросы, уточняющие запросы.
- Формирование “личности” — тональность общения (формальная или дружелюбная), стиль речи, реакция на сложные ситуации.
Например, если пользователь звонит по поводу страховки, асситсент должен понимать термины, объяснять условия полиса простыми словами, чтобы корректно реагировать на возражения.
Интеграция с внешними системами
Нейросеть не просто отвечает на вопросы, а еще получает и обрабатывает данные из CRM, баз данных или других сервисов.
Инструменты
- CRM-системы (например, Salesforce, HubSpot) — чтобы узнавать историю взаимодействий с клиентом.
- Базы данных — например, проверять статус заказа или доступность товара.
- ERP-системы — для интеграции с управлением ресурсами предприятия.
- Системы оплаты — например, для проверки транзакций.
Например, человек звонит в авиакомпанию, чтобы узнать статус рейса. Нейросеть автоматически подключается к базе данных, находит информацию и сообщает статус.
Тестирование в разных сценариях
ИИ-агенты должны адаптироваться к разным типам клиентов, поэтому перед запуском их тестируют в различных сценариях взаимодействия.
Какие сценарии моделируются?
- Агрессивный клиент — проверяется, как нейросеть реагирует на грубость, сохраняет ли нейтральный тон, предлагает ли решения.
- Пожилой человек — тестируется способность ИИ говорить простым языком, замедлять темп речи и четко объяснять термины.
- Ребенок — проверяется, как нейросеть фильтрует вопросы или корректно реагирует.
- Многоязычное общение — искусственный интеллект должен распознавать разные языки и переключаться между ними.
Например, если разъяренный клиент требует немедленного соединения с менеджером, виртуальный помощник должен сначала попытаться разрешить ситуацию, а затем передать звонок оператору, если это необходимо.
Гибридная система контроля
Виртуальный ассистент не всегда могут справиться с нестандартными ситуациями, поэтому компания Paloa внедрила гибридную систему, где оператор может подключиться к разговору в любой момент.
Как это работает?
- ИИ ведет разговор и предлагает решения.
- Если агент не уверен или клиент требует человека, происходит переключение на оператора.
- Человек видит текст разговора в реальном времени и может выбрать предложенный ИИ ответ или ввести свой.
- Клиент не замечает переключения, так как процесс идет плавно.
Пример: шведский клиент звонит в немецкий контактный центр. ИИ-агент переводит речь в реальном времени, а оператор (если подключится) получает текстовую транскрипцию и может быстро среагировать.
Процесс создания ИИ-агента включает многоуровневый подход, который объединяет обработку естественного языка, интеграцию с базами данных, моделирование разных ситуаций и взаимодействие с живыми операторами. Такой подход повышает точность работы ИИ, улучшает клиентский опыт, что снижает нагрузку на операторов.
Пример работы системы
- Клиент звонит в контактный центр.
- ИИ-агент принимает вызов, анализирует запрос и предлагает решение.
- Если запрос сложный, система передает его оператору.
- Оператор видит текст разговора и может выбрать предложенный ответ виртуального помощника или написать свой.
- Клиент получает оперативное и точное обслуживание.
Этот подход также помогает устранить языковой барьер. Например, немецкий оператор может помогать шведскому клиенту, а ИИ автоматически переведет разговор.
Будущее контактных центров
Еще недавно клиентами занимались только люди, затем появились системы на основе НЛП (обработки естественного языка). Сейчас мир движется к нейросетевым ИИ-агентам.
По прогнозам экспертов, в будущем контактные центры будут полностью автоматизированы. Однако это не значит, что операторы останутся без работы — их роль изменится:
- Они станут контролерами и наставниками ИИ.
- Будут работать с особенно сложными случаями.
- Смогут обучать ИИ-агентов на основе реальных кейсов.
Заключение
AI-агенты – это не просто чат-боты, а интеллектуальные помощники, способные выполнять сложные задачи.
Память и планирование – ключевые факторы для создания эффективных AI-моделей.
Инструменты и интеграция позволяют виртуальным ассистентам работать с реальным миром.
Будущее программирования – это не кодинг, а управление AI-помощниками.
Сегодня каждый разработчик может создать своего AI-ассистента. Важно понимать, как использовать эти технологии для максимальной эффективности.
- Как нейросети могут изменить вашу деятельность, от фриланса до управления бизнесом.
- Как использовать GPT-агентов, цифровые двойники и другие ИИ-решения.
- Важность безопасности в эпоху нейросетей.
- Какие нейросети помогут вам и как на них зарабатывать.
- 10 способов применения ИИ для бизнеса.
- Как внедрение ИИ в бизнес-процессы помогает улучшить финансовые результаты компаний в 2025 году.
- Мы асскажем, кто такой промпт-инжинер, чем он занимается и какие результаты можно ожидать от его работы.
- Также обсудим, где найти промт-инжинера, сколько стоят его услуги в России и за рубежем, и кто может стать промпт-инженером.
