На текущий момент многие компании используют ИИ-технологии. КомпанияМТС не является исключением и также использует речевые технологии на основе искусственного интеллекта (ИИ) не только в телеком-сфере, но и в финтех-направлении, которое выделено в отдельную область развития. Подразделение MTS AI создало платформу Audiogram для работы с речью с помощью нейронных сетей и машинного обучения.
Как пояснили в пресс-службе МТС, эта платформа умеет преобразовывать аудиозаписи в текст в режиме онлайн, а также озвучивать текст сгенерированным голосом. Сначала речевые ИИ-технологии МТС применил сервис для защиты от спам-звонков, затем ИИ-оператора в тестовом режиме запустил департамент клиентского сервиса. По даннымМТС, тестирование проходило в шести регионах России - благодаря применению речевой аналитики лояльность пользователей увеличилась на 20%.
“Интеллектуальный помощник в финтех-сервисах МТС запущен в июле 2021 г. К 2023 г. он решил свыше 200 тыс. вопросов клиентов. Время, которое клиент тратит в IVR, уменьшилось с двух минут и более до 45 секунд. Более 35% входящих звонков обрабатываются без участия оператора. Мы заменили все SMS из голосового помощника на PUSH-сообщения, что дает новые возможности взаимодействия с клиентом с помощью ссылок, ведущих на конкретные разделы приложения”, - рассказал представитель пресс-службы МТС.
Диалоговые ассистенты становятся все более похожими на человека, при этом важна их уникальность: ассистенты не только решают актуальные задачи, но и выступают в роли персонажей - элементов бренда. “Например, чат-бот московского метро Александра стала помощником пассажирам, пешеходам и автомобилистам, жители города стали быстрее узнавать нужную информацию о работе городского транспорта. Она обрабатывает 13 тыс. сообщений в день, ответила на более чем 5,5 млн вопросов, а уровень автоматизации достиг 70%.
Диалоговые ассистенты могут оптимизировать не только внешнее взаимодействие с пользователями, но и внутреннее: “На ИИ-платформе ЦРТ разработан виртуальный ассистент, который оптимизировал работу Главного вычислительного центра РЖД. За первый месяц работы ассистент обработал 34,6 тыс. запросов, в 85% случаев успешно решив проблему. В новом поколении синтеза речи теперь есть возможность настроить интонации и эмоции в зависимости от кейса клиента. Такая тонкая настройка голоса робота позволяет вести более естественный диалог. Большие языковые модели, такие как например ChatGPT, будут и далее продолжать способствовать развитию рынка.
Эксперты сходятся во мнении, что главный показатель для голосовых помощников и чат-ботов - это процент автоматизации, то есть сколько обращений робот закрывает сам, снижая нагрузку на операторов. Для банков цель по проценту автоматизации обычно варьируется от 20% до 70%. Конкретная цифра зависит от того, сколько сценариев робота планируется сделать. Экономический эффект считается просто. Один оператор стоит около 500-600 тысяч руб. в месяц. Если мы автоматизируем контакт-центр на 300 операторов и добьемся 30% автоматизации, то экономический эффект будет около 50-60 млн в год.
Также есть и другие метрики для оценки работы голосовых помощников: они показывают качество голосового помощника (точность и полноту распознавания) и процент ошибок распознавания речи, но они служат для технического контроля и не влияют напрямую на бизнес-эффект. Голосовые помощники банков перешли в онлайн-сервисы и научились общаться с голосовыми помощниками в умных устройствах.
Голосовые помощники банки используют не только для замены операторов при звонках, но и в онлайн-сервисах. Так в 2023 году число пользователей голосовым помощником банка ВТБ увеличилось почти в 3,5 раза по сравнению с прошлым годом, а экономический эффект от внедрения всех моделей искусственного интеллекта в ВТБ за последние годы составил более 6 млрд рублей.
Голосовой помощник появился в приложении “ВТБ Онлайн” в феврале 2021, а через несколько месяцев этот голосовой помощник появился в колонке с “Алисой” от “Яндекса”. Еще через два года, в октябре 2023, ВТБ стал первым среди российских банков, который запустил переводы с использованием системы быстрых платежей (СБП) с помощью голосового ассистента на умных устройствах с “Алисой”. Благодаря ИИ-моделям в ВТБ на 37,5% ускорился процесс в корпоративном кредитовании. И согласно прогнозам, к 2025 году количество пользователей всех рекомендательных систем на основе ИИ достигнет около 10 млн человек.
По мнению экспертов, совершение покупок и получение услуг через умные устройства только начинает путь в России, поэтому помощники в умных устройствах не воспринимаются как инструменты для решения повседневных финансовых вопросов, что делает интеграцию с ними больше “игрушкой”, чем полноценным инструментом.