У России в этом вопросе традиционно особый путь. Если в мире уже больше половины компаний, работающих в B2C-сегменте, внедрили чатботов, то в России, кажется, меньше половины вообще рассматривают такую возможность. МТС начала разрабатывать собственное решение – бота клиентской поддержки – около двух лет назад. Сегодня 80% запросов абонентов в чате обрабатываются без привлечения оператора, а время ожидания ответа на вопросы клиентов сократилось до двух секунд. Поэтому в июне 2019 года мы вышли со своим решением на рынок и начали обсуждать с российскими компаниями внедрение подобных «умных помощников» в их бизнес. В результате мы выявили пять ключевых опасений или заблуждений, которые останавливают отечественный бизнес от внедрения роботов клиентской поддержки или решений на основе искусственного интеллекта, оптимизирующих другие бизнес-процессы. Чатботы оптимизируют два главных ресурса - время пользователя и деньги компании. «Мода» заканчивается, когда речь идет об экономике и экономии. Согласно прогнозу Juniper, бизнес, внедривший ботов, сэкономит около $8 млрд к 2022 году. Чем крупнее бизнес, тем выше нагрузка на его контактный центр и операционный блок. Можно либо бесконечно расширять штат, загружая людей однотипной работой и рутинными операциями, либо отдать эту функцию роботу и позволить человеку сосредоточиться на более сложных задачах, требующих нестандартных решений. В перспективе затраты на внедрение бота существенно ниже, чем на ежемесячные выплаты растущему количеству сотрудников. Кроме того, уже сегодня очевидно, что рано или поздно большинство коммуникационных процессов между бизнесом и клиентом будут автоматизированы, и люди привыкнут к быстрому решению возникающих вопросов онлайн. Те, кто в таких условиях сочтут чатботы модой, рискуют серьезно отстать от клиентских ожиданий. На самом деле, роботы не ошибаются в привычном человеку понимании этого слова. Они этого просто не умеют. Робот действует по определенному сценарию, но в отличие от человека он не способен от него отклониться. Боты не могут что-то забыть или перепутать, они действуют строго так, как их научили. А еще роботы не устают, не болеют, работают 24/7 и не страдают от профессионального выгорания. Чатботов обучают на реальных и конкретных ситуациях, будь то диалог с клиентом или алгоритм подачи заявления на отпуск. Когда чатбот получает запрос, которого нет в его сценарии, он переводит пользователя на живого сотрудника. Если робот ошибся, значит ошиблись люди, которые его разработали. Но, как и в случае с обычным сотрудником, вряд ли ошибка может стоить миллионы. Современные роботы не имеют ничего общего со своими предшественниками - непонятливыми и «неживыми». Общение с ботами стало комфортным благодаря технологии NLU (natural language understanding, понимание естественного языка). Сегодня чатботы могут не только вести диалог на «нашем» языке, но и шутить, советовать фильмы и музыку и болтать на отвлеченные темы. В современном мире люди привыкли мгновенно получать ответы на интересующие вопросы, поэтому чатбот может стать главным инструментом в борьбе за лояльность клиента. Снять опасения, связанные с восприятием робота клиентами можно, просто предупредив пользователя, что он общается не с реальным сотрудником, а с роботом, и предоставив ему возможность в случае необходимости переключиться на общение с человеком. Еще одно заблуждение касается точки применения технологии. Оптимизация работы контактных центров – значимая, но далеко не единственная функция умных ботов. Робот умеет автоматизировать рутинные операции, а потому он будет полезен практически в любых сферах, где нужно оптимизировать бизнес-процесс. Наиболее очевидные сферы применения чатботов – автоматизация бухгалтерских, операционных и HR-задач. Ботов также внедряют в процессы документооборота, закупок и продаж. Современные роботы могут не только ускорить работу того или иного подразделения, но и полностью забрать на себя некоторые задачи. Например, внутрикорпоративные боты освобождают людей от кадровой рутины – заполняют и отправляют заявления на отпуск, приказы на командировки, а также мгновенно предоставляют сотрудникам нужную информацию. HR-боты не только ищут подходящих кандидатов, но и проводят первичные интервью и приглашают на собеседования. Боты-юристы распознают документы, формируют договора и следят за исполнением обязательств по ним. А в сфере здравоохранения набирают популярность медицинские помощники – они предварительно опрашивают пациентов и помогают выбрать нужного врача. Роботы умеют записывать, консультировать, сообщать доступную им информацию и подтягивать данные из любых систем, например, биллинговых, юридических или внутрикорпоративных. Основным опасением малого и среднего бизнеса является стоимость внедрения и потенциальная окупаемость чатбота. На самом деле, стоимость бота, как и сумма, которую он экономит, напрямую зависят от количества и масштаба задач. Разработка собственного бота может быть нерентабельной для небольшого пула задач, но именно для этого и нужны готовые решения от крупных игроков. Так, МТС внедряет своего чатбота бесплатно, а оплату берет только за успешные сессии, проводимые ботом. Согласно исследованию KPMG, более 40% руководителей иностранных компаний предполагают, что затраты на автоматизацию окупятся менее чем за 2 года, а 30% ожидают срок окупаемости менее одного года. Ожидания российских компаний ещё выше – 51% компаний рассчитывает на окупаемость вложений менее чем за 2 года. Затраты на автоматизацию пропорциональны масштабу задач, а в случае внезапного роста бизнеса – бота можно адаптировать под любое количество и качество операций. Автор – руководитель Центра искусственного интеллекта МТС.
Несколько лет назад IBM и Oracle сошлись в своих прогнозах: к 2020 году 80% взаимодействия между бизнесом и пользователями перейдет в автоматический режим. На пороге 2020-го можно утверждать, что реальность оказалась не так далека – автоматизация бизнес-процессов стала глобальным трендом, тем не менее о 80% говорить пока не приходится.