Чат-боты: что это такое?
И как использовать их вместе с аналитикой?
Автор: Элисон Болен (Alison Bolen), редактор SAS Insights
Даже если вы не разговаривали с Siri или Алисой, скорее всего, вы сталкивались с чат-ботом. Он часто появляется в виде диалогового окна с дружеским приветствием:
- Спасибо, что посетили наш сайт. Как я могу вам помочь?
В зависимости от тематики сайта, вы можете спросить о сломанном приборе в вашем доме или посоветоваться по поводу инвестиций. Чат-бот запрограммирован на ответы и даже способен задавать дополнительные вопросы.
От чат-ботов, которые обслуживают клиентов онлайн, до личных помощников в наших домах – они проникают в нашу жизнь и часто оказываются полезными. Но как они работают? И как мы можем расширить их возможности с точки зрения бизнеса? В этой статье мы расскажем о технологиях, которые приводят в действие чат-ботов, и рассмотрим, как их можно использовать с аналитикой.
Что представляет из себя чат-бот
Чат-бот – это форма разговорного искусственного интеллекта, предназначенная для упрощения взаимодействия человека с компьютерами. Используя чат-ботов, компьютеры могут понимать и реагировать на приход человека через устную или письменную речь.
«Чат-ботов можно запрограммировать на ответы с помощью простых ключевых слов или заставить их вести сложные разговоры на определенные темы», - говорит Мэри Бет Мур (Mary Beth Moore, стратег в области ИИ и языковой аналитики в SAS. «Они различаются по степени сложности: от поиска информации с использованием совпавших ключевых слов до активного обучения, при котором обеспечиваются подробные ответы и специальные предложения на основе предыдущих разговоров».
Многие отрасли используют чат-ботов для улучшения или оптимизации обслуживания клиентов и электронной коммерции. Рассмотрим основные приложения для чат-ботов:
- Чат-боты для обслуживания клиентов: многие компании используют чат-ботов в качестве первого контакта, когда клиентам нужна помощь. Практически в каждой отрасли компании используют чат-ботов, чтобы помогать клиентам легко перемещаться по их веб-сайтам, отвечать на простые вопросы и направлять людей к соответствующим контактам.
- Чат-боты в электронной коммерции: розничные компании и телекоммуникационные провайдеры используют чат-ботов в качестве дополнительного канала взаимодействия со своими клиентами. Бот необходим для ведения клиентов через линейный поток процессов, чтобы выполнить запросы или транзакции.
- Виртуальные помощники в чате: личные помощники, такие как Siri, Cortana и Алиса, стали популярными, поскольку их преимущества легкодоступны и они без труда внедрились в повседневную жизнь потребителей. Люди используют их для быстрого получения информации, планирования графика и взаимодействия с функциями умного дома.
Чат-боты запрограммированы на симуляцию человеческого разговора и демонстрируют интеллектуальное поведение, аналогичное поведению человека. Мэри Бет Мур (Mary Beth Moore) Стратег в области ИИ и языковой аналитики SAS
Как работают чат-боты?
Чат-боты общаются с помощью речи или текстовых сообщений. Оба варианта возможны благодаря технологиям искусственного интеллекта, таким как машинное обучение и обработка естественного языка.
Обработка естественного языка (NLP) – это область искусственного интеллекта, которая учит машины читать, анализировать и интерпретировать человеческий язык. Эта технология дает чат-ботам базовый уровень понимания структуры и значения языка. NLP позволяет компьютеру понять, о чем вы спрашиваете и как правильно ответить.
«Чат-боты запрограммированы на симуляцию человеческого разговора и демонстрируют интеллектуальное поведение, аналогичное поведению человека», - говорит Мур. «Благодаря достижениям в области глубокого обучения и обучения с подкреплением чат-боты могут интерпретировать сложные формулировки в языке и улучшать динамику общения между человеком и машиной».
По сути, чат-бот пытается сопоставить то, что вы спросили с тем, что он понимает. Чем больше чат-бот общается с вами, тем больше он понимает и больше учится общаться как вы и использует те же знания с другими людьми с похожими запросами. Ваши положительные ответы усиливают его ответы, а затем он снова использует эти ответы.
Как работать с глубоким обучением, используя SAS
Узнайте больше о глубоком обучении, ключевой технологии чат-ботов и приложениях. Этот документ предназначен для дата-сайентистов и содержит пошаговый обзор построения модели глубокого обучения, используя решения SAS.
Приложения чат-ботов в аналитике
Персональные помощники, такие как Siri и Алиса, представляют сложный тип чат-бота, предназначенные для реакций на широкий спектр сценариев и запросов, начиная от текущей погоды и обновлений новостей до личных календарей, выбора музыки и случайных вопросов. Чат-боты с определенной целью, такие как маршрутизация жалоб или запросов клиентов, разрабатываются с более ограниченным объемом потенциальных ответов.
В SAS мы разрабатываем различные способы включения чат-ботов в бизнес-панели управления или аналитические платформы. Эти возможности могут расширить аудиторию для аналитических результатов и привлечь новых менее технических пользователей.
«Чат-боты – это ключевая технология, которая может позволить людям использовать аналитику без осознания того, что они делают», - говорит Оливер Шабенбергер (Oliver Schabenberger), исполнительный вице-президент SAS, главный операционный директор и технический директор. «Чат-боты общаются с людьми, подобно человеческим диалогам. Тем самым они делают результаты доступными для всех».
Внедрение чат-бота в аналитические решения обеспечивает рядом возможностей, которые объединяют аналитику с разговорными ресурсами:
- Чат-бот может автоматически запрашивать и описывать большие корпоративные или общедоступные наборы данных.
- Пользователи могут запросить резюмированные или проанализированные результаты в устной форме, сказав, например, «Какие маркетинговые кампании дают наибольшее количество лидов в этом квартале?»
- Чат-бот может ответить, а затем предложить дополнительную информацию или соответствующий отчет для просмотра на основе шаблонов в данных и предыдущих подобных запросов.
- Вы можете попросить чат-бота поделиться результатами с другими, и это произойдет автоматически.
Вы даже можете использовать чат-ботов со специализированными аналитическими решениями для выполнения конкретных задач внутри приложения.
Чат-бот отвечает на вопросы солнечной фермы
Сколько энергии будет производить солнечная ферма в следующем месяце? Какой статус каждой солнечной батареи? Может ли солнечная ферма генерировать электроэнергию ночью? Посмотрите, как чат-робот отвечает на эти и другие вопросы в демонстрационной версии от Джареда Петерсона (Jared Peterson), старшего менеджера по исследованиям и разработкам в области углубленной аналитики в SAS, и Оливера Шабенбергера (Oliver Schabenberger), исполнительного вице-президента SAS, главного операционного директора и технического директора.
Разговор с солнечными панелями
Управляющему на большой солнечной ферме нужен был инструмент для мониторинга и контроля над солнечными панелями, когда он находится далеко от компьютера. Чат-бот был разработан с использованием SAS для управления объектом, который анализирует непрерывный поток данных с солнечных панелей.
Управляющий теперь может напрямую спрашивать чат-бота о состоянии оборудования и энергетической генерации каждой панели, а затем получать сводную информацию о выработке энергии по дням, месяцам или сезонам. Мобильный интерфейс чата расширяет возможности технических специалистов. Теперь, когда сотрудники не на рабочем месте, они могут попросить приложение перезапустить панели или отследить их состояние в экстремальных погодных условиях.
Больше времени для борьбы с мошенничеством
Одна некоммерческая организация, предоставляющая финансовые услуги, объединила чат-бота с аналитикой, чтобы уменьшить кражу личных данных. Чат-бот взаимодействует с жертвами онлайн или по телефону, чтобы обучить их соответствующим защитным мерам, в зависимости от их ситуации. Он идентифицирует кибератаки, мошенничество, вопросы конфиденциальности, а также фактические потери, начиная от кошельков и заканчивая паролями.
Основываясь на этом анализе, чат-бот задает конкретные вопросы для сбора необходимой информации и рекомендует жертве следующие шаги. Этот упорядоченный подход дает людям в колл-центре больше времени, чтобы сосредоточиться на решении вопроса.
Все дело в коммуникациях
Оба этих бота используют обработку естественного языка, чтобы предвидеть темы разговора и управлять типичным разговорным потоком. Они отвечают, давая ответы или советы на основе результатов, рассчитанных с помощью аналитики или алгоритмов ИИ.
«Технология чат-бота делает ИИ доступным для всех нас, и она использует ИИ», - говорит Оливер Шабенбергер (Oliver Schabenberger).
Все виды организаций начинают отмечать яркие перспективы от объединения чат-ботов с аналитикой ИИ. Но даже при том, что технология – NLP, ИИ, глубокое обучение – кажется сложной, все сводится к одной простой концепции – коммуникации.
Рекомендуем проитать
- What is synthetic data? And how can you use it to fuel AI breakthroughs?There's no shortage of data in today's world, but it can be difficult, slow and costly to access sufficient high-quality data that’s suitable for training AI models. Learn why synthetic data is so vital for data-hungry AI initiatives, how businesses can use it to unlock growth, and how it can help address ethical challenges.
- Public health infrastructure desperately needs modernizationPublic health agencies must flex to longitudinal health crises and acute emergencies – from natural disasters like hurricanes to events like a pandemic. To be prepared, public health infrastructure must be modernized to support connectivity, real-time data exchanges, analytics and visualization.
- Beyond IFRS 17 – what's next?IFRS 17 is not just a new accounting standard. Its fundamental objective is to provide transparency and insight to the insurance business while identifying strengths and areas for improvement. Learn how to keep a long-term vision and achieve broader business value beyond the immediate demands of IFRS 17.