Nauja tendencija versle: dirbtinis intelektas žino, ko jums reikia dar prieš tai suprantant jums patiems

Daugiau kaip milijoną klientų Lietuvoje turinti bendrovė „Telia“ diegia DI technologiją, kuri kasdien vertina tūkstančius klientų pokalbių, o naktimis savarankiškai žmonėms generuoja suasmenintus pasiūlymus. Ekspertai sako, kad tai - naujos aptarnavimo eros pradžia.

„Šiuolaikinės paslaugų tiekėjų sistemos sugeba analizuoti kliento istoriją, elgsenos modelius ir netgi balso intonacijas, kad sukurtų maksimaliai individualizuotą aptarnavimo patirtį. Todėl kiekvienas klientas mūsų sistemoje turi savo „skaitmeninį dvynį“ – virtualų profilį, kuris nuolat padeda numatyti savo „realiojo dvynio“ būsimus poreikius. 

Visgi dirbant su DI visada išlieka iššūkis užtikrinti, kad jis nepradėtų fantazuoti ar kitaip nenuvažiuotų nuo „bėgių“, – „Telia“ skaitmeninės transformacijos vadovas Vygintas Domarkas.

Pasiūlymus kuria be žmogaus įsikišimo

Kaip pastebi V. Domarkas, daugelį metų buvo įprasta, kad pasiūlymų naujoms prekės ar paslaugoms vartotojai sulaukdavo tik patys kreipęsi į įmonę arba artėjant jų sutarties pabaigai. Deja, sutarties laikotarpiu klientų poreikiai gali pasikeisti net keletą kartų, o patys žmonės gali nesusiprasti patys apie tai informuoti bendrovės. Todėl pareiga laiku pastebėti vartotojų lūkesčių dinamiką neišvengiamai gula ant paties verslo pečių, bet turint dešimtis ar šimtus tūkstančių skaičiuojančią klientų bazę tą padaryti rankiniu būdu tiesiog neįmanoma.

Čia į pagalbą ateina dirbtinio intelekto algoritmai, kurie gali apdoroti milžiniškus duomenų kiekius ir pastebėti net subtiliausius tendencijų pokyčius, kurie žmogaus akiai tiesiog nebūtų matomi. Ryšio paslaugų rinkoje tai gali būti tokie signalai, kaip tinklo apkrova vietovėje, paslaugų naudojimo laikas ar ankstesnio bendravimo istorija. Visa ši informacija formuoja detalų vartotojo profilį, kuris padeda numatyti būsimus poreikius ir problemas bei pagal tai sugeneruoti visiškai individualų pasiūlymą.

„Pavyzdžiui, mūsų DI sistema gali pastebėti, kad šeima pradėjo aktyviau naudoti išmaniąją televiziją, ir tuo remdamasi, pasiūlyti įsigyti didesnės spartos interneto planą. Ir visa tai – dar gerokai prieš pradedant strigti vaizdui televizoriuje. Tuo metu dažnai skambinant užsienyje gyvenantiems giminėms arba keliaujant, klientas gali gauti palankesnio tarptinklinio ryšio plano pasiūlymą, išvengiant didelių sąskaitų mėnesio pabaigoje. Kai žmogus gauna tokį pasiūlymą, jo reakcija dažniausiai būna: „Kaip jūs atspėjote, kad man to reikia?“, nors iš tiesų tai ne spėjimas, o duomenimis pagrįsta analizė“, – atskleidžia „Telia“ atstovas.

„Telia“ naudojama „Next Best Offer“ sistema veikia visą parą, kas naktį generuodama ir atnaujindama pusę milijono pasiūlymų, kuriuos kas mėnesį pamato 45 tūkst. klientų. Visi šie pasiūlymai yra unikalūs, pritaikyti konkrečiam vartotojui pagal jo naudojimosi istoriją ir įpročius. Sistema taip pat mokosi iš savo rekomendacijų sėkmės – ji stebi, kurie pasiūlymai susilaukia didžiausio susidomėjimo, ir atitinkamai tobulina savo algoritmus.

Pagalbininkas konsultantui

Modernus DI taip pat nuolat mokosi ir atnaujina savo rekomendacijas. Jis analizuoja, kurie sprendimai buvo sėkmingiausi skirtingose situacijose, kokios problemos dažniausiai kartojasi. Tokia informacija padeda tiek efektyviau spręsti klientų problemas, tiek geriau planuoti darbo krūvius. Be to, tikimasi, kad ateityje DI konsultantai netgi galės rutininius pokalbius perimti iš žmonių, o pastarųjų reikės tik esant ypatingiems atvejams.

„Dirbtinio intelekto privalumas aptarnavimo srityje yra jo neribota kantrybė ir atsparumas emocinei įtampai. Priešingai nei žmonės, kurie po ilgos darbo dienos gali pavargti ar tapti mažiau dėmesingi, DI sistemos veikia vienodai efektyviai 24 valandas per parą. Jos niekada nepraranda susikaupimo, nesupyksta dėl kliento nepasitenkinimo ir neturi „blogų dienų“. Kai klientas dešimtą kartą klausia to paties ar kalba pakeltu tonu, žmogus natūraliai gali suirzti, o algoritmas išlieka visiškai ramus ir koncentruotas“, – aiškina „Telia“ skaitmeninės transformacijos vadovas.

Iššūkis – užkirsti kelią haliucinacijoms

Nepaisant visų privalumų, dirbtinio intelekto sistemos susiduria su problema – haliucinacijomis, kai vartotojui ne iš blogos, o dėl informacijos trūkumo, pateikiama neegzistuojanti informacija. Šis reiškinys kelia rimtų iššūkių, o ypač – klientų aptarnavime, kur klaidingas patarimas gali sukelti vartotojų nepasitenkinimą ar dar labiau pabloginti jų padėtį. Siekiant išvengti tokių situacijų, įmonės į savo klientų aptarnavimo DI sistemas privalo diegti specialius apsaugos mechanizmus, kurie padeda užtikrinti, kad klientams teikiama informacija būtų tiksli ir patikima.

Pagrindinis principas, kurio laikomasi kuriant šiuolaikines DI sistemas – jos turi būti išmokytos atsakyti tik tada, kai turi pakankamai patikimos informacijos. Jei duomenų nėra arba jie nepakankamai aiškūs, sistema turi būti sukonfigūruota atsisakyti atsakyti, užuot bandžiusi „spėlioti“. Tai reikalauja kruopštaus algoritmų treniravimo, kai jiems aiškiai apibrėžiama, kad geriau pripažinti nežinojimą, nei pateikti nepatikrintą informaciją.

„Mes labai aiškiai mokome savo DI sistemas principų, kurie turi užtikrinti jų patikimumą: jei nėra pateiktos žinomos informacijos, atsakyti draudžiama. Tai priešinga natūraliam žmogaus instinktui padėti bet kokia kaina – mes turime išmokyti sistemas, kad kai kuriais atvejais geriausia pagalba yra pripažinti, jog atsakymo nėra. Tokiu būdu išvengiame situacijų, kai sistema „išgalvoja“ faktus, kurių nėra duomenų bazėje, ir užtikriname, kad klientams pateikiama tik patikrinta informacija“, – pabrėžia V. Domarkas.

Toks patikimumo užtikrinimo principas glaudžiai susijęs ir su kita DI taikymo sritimi – klientų atsiliepimų apžvalga. Kiekvieną dieną „Telia" DI sistema išanalizuoja kelis šimtus klientų atsiliepimų, kurie per metus sudaro didžiulį 121 tūkstančio komentarų masyvą. Sistema identifikuoja pasikartojančias problemas, kategorizuoja atsiliepimus pagal temą, emocinį atspalvį bei svarbą, ir taip padeda užtikrinti, kad nė viena klientų pastaba neliktų nepastebėta. Tokiu būdu sukuriamas uždaras tobulėjimo ciklas, kai klientų atsiliepimai tampa postūmiu procesų gerinimui, o tai savo ruožtu generuoja geresnius atsiliepimus ateityje.

Kita vertus, pasak „Telia“ skaitmeninės transformacijos vadovo, tokių DI paremtų procesų diegimas nebūtinai pasiteisins mažesnėse įmonėse. Efektyviam DI treniravimui reikalingas milžiniškas duomenų kiekis, kurio reikia, kad „dirbtinės smegenys“ išmoktų pateikti naudingas įžvalgas ar savo suteikiama verte galėtų bent jau prilygti analogišką darbą atliekančiam žmogui. Juo labiau, kad DI šiuo metu geriausiai pritaikomas tik kaip galingas duomenų analizės įrankis – jis neturi empatijos ir nėra pajėgus suprasti kai kada neracionalų klientų elgesį.