Генеративный ИИ: как он помогает бизнесу в анализе коммуникаций

Представьте себе инструмент, способный понимать речь клиента так же хорошо, как человек, пересказывать и анализировать разговоры, делать выводы, который выполняет эти и многие другие рутинные задачи быстрее, точнее и беспрерывно. Этим инструментом является генеративный искусственный интеллект — технология, которая создает контент на основе огромных объемов данных и позволяет автоматизировать процессы, где раньше нужен был человеческий труд.

Генеративный ИИ — это вид искусственного интеллекта, который способен создавать новый уникальный контент, будь то текст, голосовые сообщения, отчеты и т. д. В отличие от классических алгоритмов машинного обучения, он не просто обрабатывает данные, а генерирует новые результаты на основе изученных шаблонов.

Результаты опроса CX Today показали, что среди сфер работы с клиентом именно зона обслуживания в данный момент привлекает больше всего инвестиций в ИИ – 46%. К примеру, маркетинг – в два раза меньше – 23%.

Бизнесу важно понимать своих клиентов, их потребности и предпочтения, анализировать общение с клиентами и обеспечивать контроль качества звонков. Генеративный ИИ помогает решать эти задачи через сервис речевой аналитики коммуникаций. С его помощью можно анализировать любые голосовые и текстовые взаимодействия с клиентами: телефонные звонки, чаты, соцсети и пр., включая даже очное общение. Технология распознавания речи переводит голосовое взаимодействие в текст, который далее и анализирует нейросеть.

С помощью генеративного ИИ также можно создавать виртуальных помощников оператора, обучать сотрудников, генерировать ответы пользователю на запросы или персонализированные предложения. Потенциал использования больших языковых моделей в области работы с коммуникациями на сегодняшний день – очень большой.

Всё это помогает улучшить не только клиентский, но и операторский опыт. За счет автоматизации рутинных работ, сотрудник может сосредоточиться на комплексных непростых задачах. Также ИИ минимизирует типичные ошибки, связанные с человеческим фактором, такие как усталость или невнимательность. Кроме того, ИИ разглядит связи и закономерности там, где человек их не увидит.

Таким образом, генеративный ИИ дает мощные эффекты для бизнеса:

• Рост конверсий на разных этапах воронки
• Оптимизация издержек
• Повышение общей продуктивности за счет автоматизации рутинных и типовых задач

Рассмотрим, как генеративный ИИ используется в речевой аналитике взаимодействий на примере нейросети GigaChat и облачного сервиса речевой аналитики SpeechXplore.

GigaChat – это российская текстовая нейросеть с качественным претрейном (предварительным обучением). GigaChat обучается на русскоязычных текстах и поэтому лучше понимает русскую речь, чем западные аналоги, состоит в реестре ПО Минцифры РФ.

По результатам пилотных проектов, SpeechXplore с генеративным ИИ GigaChat помогает эффективнее контролировать процесс и результаты продаж, анализировать нереализованный спрос, структурировать воронку продаж. В систему речевой аналитики можно импортировать любые данные для обогащения анализа. За счет ИИ подготовка отчетов об эффективности коммуникаций и продаж ускоряется кратно².

Искусственный интеллект выполняет следующие задачи:

• суммаризация (краткий пересказ) коммуникаций;
• анализ содержания: тематики, предмет, суть претензий и пр.;
• оценка сервиса: вежливость, результативность и пр.;
• выявление негатива и иных триггеров;
• простановка тегов – ключевых моментов в коммуникациях (жалобы, подозрительные действия, всплеск запросов по конкретному продукту и т. п.);
• определение тематик;
• простановка значений уникальным параметрам согласно промпту пользователя. Например, параметром может быть оценка удовлетворенности клиентов по оказанной услуге со значением от 1 до 5. Для определения этого параметра аналитик составляет запрос к нейросети, которая анализирует коммуникации и проставляет каждой соответствующее значение параметра;
• подбор слов и фраз для словаря по конкретной тематике, который в дальнейшем будет использоваться для фильтрации коммуникаций;
• оценка работы сотрудников по чек-листу. Пользователь настраивает критерии оценки и составляет запрос к нейросети для анализа коммуникаций и простановки баллов по каждому критерию.

Тем самым SpeechXplore предоставляет широкий набор возможностей для глубокого анализа коммуникаций и визуализации его результатов.

Для большей точности и интерпретации результатов работы нейросети необходим контроль и участие человека. Так, в тандеме, аналитика не только ускоряется, но и выходит на новый качественный уровень.

Таким образом, компании, внедрившие систему речевой аналитики с генеративным ИИ, получают незаменимый инструмент для глубокого анализа каналов коммуникаций, улучшения взаимодействий с клиентами и повышения эффективности своей работы.