Идея для Бизнес инкубатора МГУ, Москва 2014

Пономарев Сергей serv@newmail.ru

• Строго заданная тематика общения;

• Многократное повторение информационных сообщений и действий.

То есть – может быть автоматизирована.

Однако:

• Звонящие не всегда знают, как называется услуга, которую они хотят получить;

• Звонящие не всегда владеют терминами;

• И даже - не всегда хорошо разговаривают по-русски.

Без человека-оператора обойтись трудно.

Но можно…

Voice Recognition:•Распознать устную речь в набор фонем;Natural Language Processing:•Превратить набор фонем в связный текст;•Выделить модальность сообщения (вопрос, утверждение, подтверждение, отрицание);•Выделить ключевые слова-маркеры и термины.Big Data:•“Догадаться” что именно нужно позвонившему;•Задать уточняющие вопросы, если необходимо;Оказать услугу:•Прочитать информационное сообщение (баланс, описания тарифов и т.д.);•Зарегистрировать заявку службы поддержки;•Переключить на оператора соответствующего отдела (представив оператору в удобной форме информацию о потребностях клиента).

Voice Recognition, Natural Language Processing:

•Использовать доступные на рынке пакеты;

Big Data:

•Использовать тысячи записей работы операторов с настоящими клиентами для определения:

• Соответствия типовых запросов клиентов с оказываемыми службой поддержки услугами (Что хочет человек);

• Соответствия ключевых слов и грамматических конструкций с типовыми запросами (Какими словами человек объясняет, что он хочет).

Суть.

Замена операторов первой линии call-центров на автоматизированную голосовую систему (АГС). АГС способен, общаясь с клиентом на естественном языке:

•Определить потребности клиента – за счёт распознавания и анализа речи;

•Задать уточняющие вопросы (если необходимо);

•Переключить на специалиста соответствующего отдела;

•Самостоятельно оказать услугу:

• Прочитать информационное сообщение (например, о тарифном плане);

• Сообщить баланс, статус платежа и т.д.;

• Зарегистрировать заявку в службу поддержки.

Существующие аналоги.•Повсеместно распространённые системы голосового меню “нажмите 1, если…”. Недостатком является большое время ожидания клиента на линии, что приводит к снижению лояльности;•Голосовые системы с выделением ключевых слов. По сути являются голосовым меню, однако позволяют вместо нажатий кнопок сообщать свой выбор системе голосом. Недостаток тот-же – слишком большое время ожидания клиентом на линии.Отличие от существующих аналогов.•Кардинальное сокращение времени звонка. Вместо зачитывания всех пунктов меню и ожидания выбора клиентом одного из пунктов – анализ сообщения клиента и автоматическое определение тематики запроса;•Учёт контекста. Уточняющие вопросы задаются только если клиент ранее не сообщил необходимую для обслуживания информацию;•Возможность отвечать на вопросы клиента – например, давать подсказки или зачитывать информационные сообщения о продуктах и услугах;•Распознавание смысла обращения – для клиентов, не знающих названий продуктов и терминов, и пытающихся объяснить “своими словами”;•Автоматическое оказание услуг по некоторым типам обращений – информационные сообщения, баланс, регистрация заявок.

Рыночная ниша.

Call-центры; компании, имеющие собственную телефонную службу поддержки.

Экономика.

Внедрение АГС позволит сократить количество операторов первой линии call-центров, обеспечив экономию на ФЗП, обучении, помещении и т.д.

Конкуренты.

“Центр Речевых Технологий” в Санкт-Петербурге предлагает систему голосового меню с выделением ключевых слов.

Технологии.

Speech Recognition.

Распознавание устной речи в поток фонем и далее – в письменный текст на русском языке с восстановлением грамматического строя. В настоящий момент достигается точность в 60-80% на голосовых сообщениях свободной тематики.

Преобразование потока фонем в текст осуществляется системой собственной разработки, распознавание аудиопотока в фонемы – использование коммерческих продуктов.

Natural Language Processing.

Обработка сообщений на естественном языке с выделением модальности и тематики сообщения.

Программный код собственной разработки.

Big Data.

Использование методов Big Data на записях телефонных звонков в службу поддержки позволит создать сеть лексемм и грамматических конструкций, в результате чего:

Будет известно, какие услуги клиенты хотят получить, и

Будет известно, какими словами клиенты объясняют, что они хотят.

Алгоритмы создания сети в настоящий момент ясны, частично – реализованы.

План работ.

Ключевым вопросом является доступ к базе звонков в службу поддержки для её анализа и создания сети. Поскольку телефонные звонки содержат приватную информацию, будет обеспечен сбор и анализ данных стороне клиента, с выводом накопленных данных в гарантированно очищенном от приватной информации виде: 1-2 месяца.

Разработка АГС до уровня коммерческого продукта: 1 год.

Пономарев Сергей serv@newmail.ru