Роботы заменяют судей, журналистов и консультантов

Сегодня заменить компьютерной программой можно практически любого работника с низкой эмоциональной составляющей, рассуждает Валерия Дворцевая, гендиректор кадрового агентства «Визави консалт»: кассиров супермаркетов, операторов колл-центров, диспетчеров, водителей, барменов, специалистов, принимающих заказы в интернет-магазине или на фудкортах. И это далеко не предел. «Не так давно, например, в Германии начали разрабатывать программу для принятия судебных решений, - рассказывает Дворцевая. - Она позволит выносить приговоры беспристрастно, обоснованно и четко. А в США некоторые интернет-издания пользуются услугами робота, который пишет репортажи о спортивных соревнованиях. Компьютерные системы сегодня заменяют даже врачебную диагностику».

В попытках виртуализировать некоторые профессии не отстает и Россия. Так, весной в компании «Мегафон» появился новый оператор - Елена. Это не женщина, которую в реальности, поддавшись очарованию ее голоса, можно пригласить на свидание. Это робот. Но иметь дело с ней куда приятнее, чем с голосовым меню, которое требует от клиента колоссального терпения, усидчивости и внимательности. Не всякому под силу то смотреть на экран телефона, то держать его у уха, запоминая при этом несколько команд одновременно. А тут позвонившему могут ответить на любой несложный вопрос сразу - Елена, например, способна продиктовать номер абонента, пояснить, какими платными услугами он пользуется или как подключить любимый номер. Всего она распознает около 70 различных тем. Услышав вопрос, мобильный консультант обращается к своей базе знаний или переводит вызов в соответствующий пункт голосового меню.

Девушка не для свиданий

Разработка программы принадлежит Центру речевых технологий. Компании «Мегафон», по словам ее директора по управлению персоналом Ольги Филатовой, на пилотной стадии она обошлась до $1 млн. «Сейчас Елена ограничена только бизнес-логикой и возможностью интеграции с IT-системами «Мегафона», - поясняет Филатова. - Но на второй фазе проекта она сможет взаимодействовать с абонентом на уровне оператора колл-центра: например на вопрос, где мои деньги, Елена после небольших уточнений сможет рассказать о последних списаниях и по причине чего они были сделаны - трафика в роуминге или подключенной премиальной услуги».

Дальние родственники

«Виртуальный оператор с распознаванием речи - новинка только для отечественных операторов связи, - улыбается Александр Бочкин, основатель системы учета рабочего времени CrocoTime. - Лично я столкнулся с подобной технологией осенью прошлого года, когда был в Америке. В компании AT&T виртуальный консультант действовал отлично: он легко понимал мою речь даже с учетом акцента, быстро давал ответы. Благодаря ему я активировал sim-карту за полминуты». У виртуальной Елены, по мнению Бочкина, весьма ограниченный набор ответов. «В отличие от того же мобильного оператора Siri (вопросно-ответная система, адаптированная для iOS) Елена не сможет ответить на вопрос, где ближайший ресторан или есть ли жизнь на Марсе, - поясняет он. - По сути, эта программа - то же голосовое меню, только в случае работы виртуального консультанта не компания диктует, что необходимо делать пользователю (перейти в тональный режим, нажать кнопку и т. д.), а клиент задает компании вопрос и ждет его решения».

«На рынке нередки случаи, когда компании начинают использовать системы онлайн-консультанта и аналогичные им, но не все вопросы поддаются типизации, а это значит, что не все клиенты могут получить ответы на свои вопросы», - обращает внимание Герман Юртаев, директор по продажам и обслуживанию МГТС. «В таких компаниях, как операторы мобильной связи, достаточно запрограммировать ответы, которые приходятся лишь на 1% всех знаний об обслуживании абонентов, но этот 1% будет включать примерно 80% всех обращений в колл-центр», - делится соображениями Николай Добровольский, сооснователь Parallels, вице-президент по виртуализации ПК. Добровольский вспоминает, как год назад Parallels изменила всего лишь одну вещь в обслуживании частных пользователей через сайт компании - вынесла на самое видное место поиск по базе знаний, в котором размещаются ответы на часто задаваемые вопросы. В результате, по его словам, число всех обращений в поддержку снизилось на 24%.

Кого скрывает Елена

«Управление искусственным интеллектом - работа творческая и нетривиальная, - рассказывает Станислав Милых, руководитель по системам самообслуживания «Мегафона». - Необходимо отобрать из всего потока обращений клиентов одинаковые и построить на их основе сходные сценарии общения». «Чтобы программа работала бесперебойно, нужен штат из самых разных специалистов: лингвисты-математики, сценаристы, актеры, разработчики речевых приложений. Найти их на рынке труда непросто», - сетует Филатова. По ее словам, в России нет ни профильных вузов, которые бы обучали этим профессиям, ни соответствующих направлений. Чтобы решить эту проблему, в 2011 г. Центр речевых технологий создал на базе санкт-петербургского НИИ информационных технологий, механики и оптики кафедру речевых информационных систем.

«Добавление нового запроса в базу знаний должно занимать не больше нескольких минут, поэтому для управления Еленой не нужен штат программистов - подойдут системные администраторы, - замечает Бочкин. - Другой вопрос, какие специалисты понадобятся, если «Мегафон» будет дорабатывать сервис».

«Для дальнейшего совершенствования Елены нужно создавать систему машинного обучения, собирать и придумывать всевозможные запросы с учетом географической информации (т. е. с четким представлением о том, где именно в момент использования виртуального оператора находится пользователь), анализировать ошибки и вносить исправления», - делится соображениями Татьяна Даниэлян, замдиректора по разработке технологий компании ABBYY. Всю эту работу, подчеркивает она, должны выполнять команды из очень профессиональных лингвистов, программистов и системных аналитиков. «Безусловно, в России такие специалисты есть, но их немного, - соглашается она с Филатовой. - Мы ищем их на открытом рынке и готовим собственные кадры на кафедрах компании в Московском физико-техническом институте и Российском государственном гуманитарном университете».

«Внедрение системы обслуживания с распознаванием речи - не какое-то сумасшедшее научное знание, - успокаивает Добровольский. - Но за ней стоят специальные люди - аналитики, которые должны не только фильтровать весь поток обращений, но и следить за процессом обслуживания. Иными словами, они должны оценивать, какой процент абонентов после «битвы» с виртуальным консультантом перешел на живого оператора: если таких клиентов много, то что-то работает не так». Потенциальный рынок аналитиков достаточно узок, а подобрать специалиста со знанием систем анализа и построения сценариев обслуживания еще сложнее, делится Добровольский. По его мнению, такими проектами могут заинтересоваться аналитики по рынку и те, кто умеет работать с большими объемами данных.