Большинство менеджеров и маркетологов называют искусственным интеллектом всё подряд: пылесосы, игрушечных роботов-трансформеров и даже подбор мобильных тарифов. Это в тренде и хорошо продаётся, только одна проблема — даже учёные не рискуют говорить, что создали ИИ.
Решили разобраться в определениях: можем ли мы вообще говорить об искусственном интеллекте, чем он отличается от машинного обучения и справедливо ли презрительно поднимать брови, когда мы видим очередную рекламу с ИИ.
Наша команда больше двух лет занимается автоматизацией клиентского сервиса. Недавно мы поняли, что подключение чат-ботов и виртуальных ассистентов не всегда идёт на пользу бизнесу.
Чтобы это увидеть, представьте такую ситуацию: вы менеджер в крупном банке, где клиентам сложно зайти в мобильное приложение — на этапе входа ломается каждый второй, потому что авторизироваться так же трудно, как осилить великую теорему Ферма. У вас есть два варианта:
Исправить процесс авторизации — нормально спроектировать экраны и положить мучениям пользователей конец. Это будет стоить от NNN рублей.
Автоматизировать саппорт — подключить виртуального ассистента, который научит клиентов пользоваться приложением. Это будет стоить от NN рублей.
В 2016 году на пике популярности чат-ботов наша команда делала кнопочных помощников для бизнеса. Пока не пришла мысль поинтереснее: «А что, если автоматизировать клиентскую поддержку нейронными сетями?». Нам хотелось, чтобы роботы в чатах наконец научились понимать естественный язык и стали удобными.
Потребовалось четыре математика, шесть месяцев запойной работы, один новый язык программирования и много ошибок — и мы создали конструктор, в котором каждый может собрать виртуального ассистента с ИИ.
В материале мы расскажем
Чем виртуальный ассистент отличается от обычного чат-бота
Правда ли, что виртуальные ассистенты понимают язык
Как мы научили робота понимать контекст и написали язык lialang
Проверка кейсами: как мы автоматизировали поддержку в трёх банках
