eGospodarka.pl
eGospodarka.pl poleca

eGospodarka.plWiadomościGospodarkaRaporty i prognozy › Chatboty, voiceboty, AI dla firm. 5 kluczowych trendów 2020

Chatboty, voiceboty, AI dla firm. 5 kluczowych trendów 2020

2020-02-27 10:10

Chatboty, voiceboty, AI dla firm. 5 kluczowych trendów 2020

Więcej robotów na infoliniach © phonlamaiphoto - Fotolia.com

PRZEJDŹ DO GALERII ZDJĘĆ (3)

Wprawdzie nie wszystkie przewidywania dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji i botów rzeczywiście się sprawdzają, to jednak niezaprzeczalnym faktem jest to, że AI znajduje coraz to szersze zastosowanie zarówno w e-marketingu jak i w obsłudze klienta, czy e-commerce. Prognozy formułowane przez firmę Gardner wskazują, że w najbliższej przyszłości z chatbotów w obsłudze klienta korzystać będzie niemal połowa organizacji, a kolejne 40% zdecyduje się na wdrożenie wirtualnych asystentów. Na rewolucję w tym zakresie nie musimy jednak czekać – ona już nadeszła - czytamy w materiale przygotowanym przez inteliWISE.

Przeczytaj także: Nowe technologie w FMCG i handlu detalicznym. Co nas czeka?

1,3 miliarda dolarów. Taką wartość, według szacunków Global Market Insights, ma osiągnąć do 2024 roku globalny rynek chatbotów. Ta pokaźna kwota nie powinna jednak zaskakiwać chociażby dlatego, że sztuczna inteligencja już teraz wywiera przemożny wpływ i reorganizuje procesy komunikacyjne zarówno wewnątrz przedsiębiorstw, jak i na linii firma-klient.

Jak czytamy w komunikacie, firmy z wielu branż w coraz większym stopniu stawiają na automatyzację procesów biznesowych, w czym wykorzystują m.in. wirtualnych asystentów. Rozwiązanie to ma przełożyć się pozytywnie zarówno na jakość obsługi klienta, jak i doświadczeń konsumentów. Mamy zatem jasność, że komunikacja z klientem ulega radykalnej zmianie.

Myśląc o wirtualnych asystentach wspierających biznes – na co warto zwrócić uwagę w 2020 r.?

1. Wyższa konwersacyjność, płynniejszy dialog – chatboty uczące się w oparciu o tony danych


Dotychczas boty szły na ilość – zatrudnione w liczbie kilkuset tysięcy, w obsłudze klienta bądź na fanpage’ach – dostarczały przeciętną jakość rozmowy. Najczęstszą tego przyczyną było wykorzystywanie najprostszych, darmowych platform do ich budowy, pozbawionych bardziej zaawansowanych mechanizmów AI i ML (machine learning, uczenie maszynowe). Po falstarcie, wiele marek zainwestowało zarówno w technologię, jak i budowę kompetentnych zespołów, na stałe rozwijając UX (user experience, doświadczenie użytkowników) i ucząc bota. Na pierwszy ogień idą techniki analizy tematyk – czyli zakres podstawowej bazy wiedzy, z którą bot startuje – jedną z tych technik jest topic modelling.

W ostatnim czasie rośnie liczba dostępnych zasobów danych oraz bibliotek, dzięki którym rozumienie (wspierane przez NLP – natural language understanding) Wirtualnych Asystentów znacząco się poprawia. Dzięki rozwijającym się algorytmom oczekuje się, że będą znacząco lepiej rozumieć pytania klientów oraz ich intencje.

Rozszerza się zakres zastosowania – współczesne chatboty nie tylko wspierają klientów w procesach zakupowych, mogą też np. wziąć udział w debacie na tematy społeczne – jak w projekcie Debater firmy IBM.

Co więcej – najnowszy chatbot od Google – Meena – stworzono na podstawie 341 gigabajtów danych pochodzących z mediów społecznościowych. Meena została zaprogramowana tak, aby naśladować sposób, w jaki ludzie się ze sobą komunikują – beztrosko rozmawiają o filmach, planach weekendowych, podróżach, hobby – czyli dosłownie o wszystkim, co nam przyjdzie na myśl. Robi naprawdę niezłe wrażenie.

Jednak pewna wyzwania wciąż pozostają wyzwaniami – wśród głównych z nich należy wymienić:
  1. Niezrozumienie zapytań klientów – chatboty często błędnie interpretują żądania użytkowników, ponieważ nie są w stanie zrozumieć właściwych intencji klienta.
  2. Niezrozumienie szczegółów dialogu – chatboty często nie potrafią zinterpretować szczegółów w dialogu, co prowadzi do nieporozumień.
  3. Wykonywanie niedokładnych poleceń – chatboty nie odpowiadają na techniczne polecenia wydawane przez klientów.
  4. Trudności w zrozumieniu dialektów: chatboty nadal nie są w stanie zrozumieć kulturowych dialektów, co utrudnia zrozumienie intencji.

Użytkownik nie powinien już dłużej uczyć się chatbota, to chatbot powinien uczyć się tego, czego chce użytkownik – przełoży się to na szybsze procesy biznesowe i ich wyższą wydajność.

2. Więcej robotów na infoliniach


Ze względu na postęp technologiczny w rozpoznawaniu mowy (speech recognition), klienci dzwoniąc na infolinię nie będą już pewni czy rozmawiają z konsultantem, czy robotem. chatboty Głosowe – Voiceboty – to potężne narzędzie dla każdego Contact Center, w szczególności tam, gdzie właśnie telefon stanowi główny sposób kontaktu użytkowników (usługi dla starszych osób bądź tych, którzy podczas pracy nie mogą pisać).

Voiceboty wykorzystują automatyczne rozpoznawanie mowy, innowacyjne rozwiązanie, pozwalające na konwersję mowy na tekst oraz rozpoznanie intencji, słów kluczowych i innych elementów pytania. Technologia ta jest kluczowym elementem dla Voicebotów i optymalizuje działanie infolinii. Ponadto Voicebot działa w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego i AI, w tym technologie z kategorii Conversational AI.

Kiedy klient dzwoni na infolinię, połączenie odbiera Asystent Głosowy, a więc algorytm, który umożliwia zamianę głosu klienta na tekst. Następnie system analizuje pytanie tekstowe (poprzez NLP – natural language processing, czyli przetwarzanie języka naturalnego) i dopasowuje odpowiedź z bazy wiedzy. Jeśli odpowiedź znajduje się w bazie to wtedy system – Voicebot – zamienia ją na głos i przedstawia klientowi. Jeśli w bazie wiedzy nie ma informacji pasujących do zapytania – system natychmiast przełącza połączenie do konsultanta.

3. Integracja botów z danymi klientów i systemami CRM, Marketing Automation, ERP - wspierającymi procesy biznesowe


Od momentu gdy Facebook, Microsoft czy Google uruchomili API i platformy do budowania chatbotów dla firm, większość wdrożeń opiera się o proste rozwiązania działające w modelu question-answer.

Rok 2019 zapoczątkował II generację botów – wpisanych w kluczowe procesy biznesowe firmy, a rok 2020 ten trend tylko wzmocni. Co to znaczy? Boty będą mogły rozwiązać całą sprawę klienta, a nie tylko odpowiedzieć na zgłoszony problem. Kluczowa jest więc integracja z danymi o klientach czy produktach, umożliwiająca udzielanie odpowiedzi w oparciu o konkretne informacje. Konieczne do tego jest integracja i pozyskanie danych z oprogramowania CRM, Call Center/ Infolinia, ERP, HR, Marketing Automation.

Przykładem takiej integracji jest Chatbot Asystent Decathlon od InteliWISE, który wspiera klientów w procesie zakupowym, odciążając tym samym firmowe centrum kontaktu. Dzięki integracji wewnętrznych systemów Decathlonu przez InteliWISE – chatbot umożliwia np. w łatwy sposób sprawdzenie statusu konkretnego zamówienia – tylko poprzez podanie jego numeru. Pomaga również znaleźć produkty do następnych zakupów – dzięki połączeniu oprogramowania chatbota z wyszukiwarką produktów klienta wyszukuje pożądane produkty w zasobach sklepu oraz wyświetla je klientowi w formacie karuzeli. A w przypadku klientów preferujących zakupy w sklepach stacjonarnych – Asystent Decathlon znajdzie najbliższy sklep – po wpisaniu kodu pocztowego miejscowości lub po prostu po sprawdzeniu lokalizacji, klienta i jego telefonu.

fot. mat. prasowe

Chatbot Decathlona

Chatbot Asystent Decathlon wspiera klientów w procesie zakupowym, odciążając tym samym firmowe centrum kontaktu.


4. Poszukiwanie najbardziej opłacalnych zastosowań w organizacji


Aplikacje oparte o AI istnieją w działach HR czy IT, jednak to w obsłudze klienta chatboty mają największy wpływ i zmieniają sposób obsługi. Warto jednak podkreślić, że wiele organizacji ma centra innowacji wraz z kompetentnymi, prowadzącymi je przedsiębiorczymi menedżerami. W tym roku nasili się trend polegający na próbach wyszukania nowych, wcześniej nieuświadomionych zastosowań botów w organizacji.

Większość z organizacji chętnie korzysta z technologii w zakresie AI. Inteligentne aplikacje to aplikacje korporacyjne z wbudowaną lub zintegrowaną sztuczną inteligencją, które wspierają lub zastępują działania oparte na działaniu człowieka – poprzez inteligentną automatyzację, wgląd w dane i zalecenia mające na celu poprawę wydajności i szybsze podejmowanie decyzji.

Jednak kluczowe w decyzjach dotyczących inwestycji w technologie będzie zrozumienie, ile faktycznie kosztuje obsługa danego procesu przez człowieka, a ile przez sztuczną inteligencję. A połączenie działania wykwalifikowanych pracowników ze wsparciem AI – przyniesie najlepsze skutki dla biznesu.

fot. mat. prasowe

Spadek średnich kosztów i wzrost dochodów z wdrażania sztucznej inteligencji

Około 80% respondentów reprezentujących marketing i sprzedaż przyznaje, że wdrożenie rozwiązań sztucznej inteligencji przekłada się na wzrost przychodów.


5. Regulator upomni się o AI, także w chatbotach i Voicebotach


Jednym z ważnych elementów związanych z wykorzystaniem botów w przedsiębiorstwach stają się regulacje prawne – obejmujące całe AI.

Komisja Europejska pracuje nad regulacjami z obszaru gospodarki cyfrowej – z jednej strony koncepcja ta ma uregulować i zachęcać państwa do pracy nad AI, komputerami kwantowymi oraz wymianą cyfrowych danych, z drugiej strony gwarantując przy tym pełne bezpieczeństwo. Nowa strategia cyfrowa zakłada również wprowadzenie większej kontroli jeśli chodzi o internetowe platformy (np. Facebook).
Warto dodać, że w Polsce eksperci pracują nad własną strategią AI do 2027 r. – zakłada ona, że Polska znajdzie się wśród 25% najlepszych miejsc na świecie pracujących nad sztuczną inteligencją, a do 2025 r. powstanie w kraju ponad 700 firm, które będą zajmowały się AI.

Firmy nie powinny zaniedbywać kwestii prawnych związanych ze Sztuczną Inteligencją. Muszą być świadome potencjalnego ryzyka regulacyjnego I ryzyka utraty reputacji czy wypłaty odszkodowań. Zarządzanie sztuczną inteligencją to proces tworzenia polityki mającej na celu zwalczanie uprzedzeń związanych z AI oraz potencjalnych negatywnych skutków tej działalności. Należy określić wymogi w zakresie przejrzystości źródeł danych i algorytmów w celu ograniczenia ryzyka i zwiększenia zaufania. W celu opracowania zasad zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją eksperci do spraw danych powinni skoncentrować się na trzech obszarach: zaufaniu, przejrzystości i różnorodności.

Kluczowa dla wielu firm, będzie więc kontrola nad działaniem algorytmu oraz możliwość wpływania na sposób jego działania. Firmy już zaczęły wymagać nie tylko działającego bota, ale też narzędzi do zarządzania treścią.

Na jakie nowe technologie musimy jeszcze poczekać?


Wirtualni asystenci szturmem zdobywają rynek i działają w oparciu o coraz bardziej zaawansowane technologie, jednak już teraz widzimy, że niektóre z prognoz dotyczących AI były nieco przesadzone – i 2020 r. nie przyniesie w pewnych obszarach większych zmian.

Po pierwsze przyjdzie nam jeszcze poczekać na personalizację zakupów na masową skalę – owszem, coraz częściej kupujemy z wykorzystaniem asystentów głosowych, jednak ten rok to nie czas na zakupowy boom. Zakupy te są bezpośrednio związane z funkcjonalnością voice commerce – czyli kupowaniem za pomocą głosu. Mówimy np. asystentowi Google produkt, jaki chcemy kupić, a poprzez połączenie karty do usługi – zakupy się po prostu dzieją – nie musimy dodatkowo nic akceptować, proces opiera się tylko na komendach głosowych. Technologia się rozwija, dociera i do Polski, ale na jej pełny rozkwit musimy chwilę poczekać. Podobnie z rozumieniem kontekstu przez wirtualnych asystentów – uczą się coraz pilniej i szybciej, jednak rozpoznawanie różnic w dialektach i niuansów językowych nie jest ich najmocniejszą stroną. Zobaczymy co przyniesie 2021 r.

Przeczytaj także

Skomentuj artykuł Opcja dostępna dla zalogowanych użytkowników - ZALOGUJ SIĘ / ZAREJESTRUJ SIĘ

Komentarze (0)

DODAJ SWÓJ KOMENTARZ

Eksperci egospodarka.pl

1 1 1

Wpisz nazwę miasta, dla którego chcesz znaleźć jednostkę ZUS.

Wzory dokumentów

Bezpłatne wzory dokumentów i formularzy.
Wyszukaj i pobierz za darmo: