Роботизация рутинных операций, когда для решения простых и одновременно трудоемких задач используются роботы, а не люди — актуальный тренд. Сейчас автоматизируется многое, и одной из наиболее интересных зон оптимизации человеческих ресурсов являются «холодные звонки» и телефонные разговоры с клиентами, например, замена сотрудников колл-центра голосовым роботом.

Ситуация на рынке голосовых технологий такова, что голосовых роботов уже можно эффективно использовать не только для решения простых штатных ситуаций, вроде, уточнения адреса доставки, но и более сложных – например, выяснить, почему некоторые покупатели стали реже заходить на сайт компании.

Технология базируется на использовании не отдельных скриптов, но полноценной нейросети. Нейросеть позволяет решать проблемы, которые обычно ставят роботов в тупик, например, если в речи собеседника используются фразеологизмы и обороты вроде «Да нет, возможно». Слова, привычные и ясные для человека, становятся непреодолимым препятствием для робота.

В ходе обучения искусственного интеллекта, возможного только в случае нейросети, наш робот стал понимать, какой смысл передает та или иная фраза, и каким должен быть ответ. Следующей важной задачей стала необходимость «очеловечить» робота, чтобы собеседник на «другом конце провода» не испытывал возможности машины, а вел конструктивную беседу по целевому сценарию. Робот слушает клиента и дает ответ в зависимости от смысла сказанного. Общее количество веток сценария, по которым может пойти разговор, более тысячи. Также у нашего AI-оператора есть целый ассортимент голосов — мужских и женских.