Чат-боты для автоматизации внутренних коммуникаций | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Несмотря на коронавирус, электронный вариант журнала выйдет 13 июня.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №27 (213) июль 2018 г.

Дата публикации: 06.07.2018

Статья просмотрена: 579 раз

Библиографическое описание:

Осадчук, П. О. Чат-боты для автоматизации внутренних коммуникаций / П. О. Осадчук. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 27 (213). — С. 12-16. — URL: https://moluch.ru/archive/213/51919/ (дата обращения: 30.05.2020).



В данной статье рассматривается применимость для автоматизации внутренних коммуникаций результатов НИР, проведенной при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по программе «УМНИК» по теме «Разработка веб-сервиса для конструирования ИИ-собеседников с поддержкой естественного языка и интеграций third-party API» в рамках договора № 10394ГУ/2015 (код 0018838) от 11.07.2016.

Ключевые слова: чат-бот, виртуальный ассистент, искусственный интеллект, HR, автоматизация, внутренние коммуникации.

Введение

В 2015 год стартовала так называемая «чат-бот революция». Впервые в истории количество активных пользователей в мессенджерах превысило количество активных пользователей в социальных сетях (Рис.1).

bii chat apps vs social networks

Рис. 1. Месячная аудитория мессенджеров и социальных сетей

Рост аудитории мессенджеров дал импульс применению чат-ботов и голосовых ассистентов для общения с потребителем: согласно отчету Gartner [1] к 2020 году 85 % коммуникаций с потребителем будут автоматизированы, и контактные центры сократятся до минимума. Аналитики заявляли [2], что в течение следующих двух лет 78 % компаний намерены увеличить количество сервисов для самообслуживания клиентов, 71 % компаний говорили, что они полностью автоматизируют digital-коммуникации с клиентом и 70 % заявляют, что будут работать с потребителем через социальные медиа.

В целом это был период завышенных ожиданий, чат-ботов называли «новым интернетом», «убийцами приложений» и т. п. В 2018 году можно вновь здраво взглянуть на все произошедшее и сделать следующие выводы

  1. Революции не случилось — чат-боты не стали заменой приложения, огромные цифры автоматизации все еще не доступны, центры обслуживания клиентов все так же требуют наличие живых сотрудников
  2. Чат-боты показали свою неэффективность на общих задачах — в мире искусственных интеллектов есть разделение на так называемый общий искусственный интеллект — подобие человека, мы его чаще всего и видим в фантастических фильмах и специализированный искусственный интеллект — это то что решает конкретную задачу и существует сегодня, например AlphaGo — это ИИ для игры в Го или IBM Watson for Oncology — это ИИ для прогнозирования онкологических заболеваний. Так вот, общий искусственный интеллект еще не создан и в ближайшее время вряд ли будет создан, а многие относились к чат-боту именно как к ИИ, что приводило к быстрому разочарованию от его использования. Требуются года обучения, написания сценариев и тестирования чтобы получить чат-бота или виртуального ассистента уровня Siri или Алисы.
  3. Чат-боты показали крайнюю эффективность в решении частных задач — совсем другая история происходит при применении чат-бота к какой-то конкретной задаче. Совмещение технологий понимания естественного языка и интеграций сторонних систем позволяет создавать полезных помощников для самых разных областей — от аналитики до поддержки. Примером такого успеха можно назвать чат-бота аналитики Statsbot — которого используют и небольшие стартап-компании, и гиганты вроде NASA и Greenpeace.

В рамках данной статьи мне бы хотелось рассказать как раз о специализированном чат-боте в области HR-поддержки сотрудников компании, построенном на основе веб-сервиса для конструирования ИИ-собеседников с поддержкой естественного языка и интеграций third-party API — ChatFirst.

Проблема HR-поддержки

В 2017 году Mitel подсчитал [3], что почти 11 000 долларов в год на одного сотрудника теряется из-за неэффективных коммуникаций. Проведя похожее исследование в России, мы выяснили что в среднем HR-специалисты тратят от 1,5 до 5 часов каждый день на ответы на типовые, одинаковые вопросы. Другая проблема что существует прямая зависимость между количеством сотрудников и количеством HR-специалистов на поддержки: в среднем 1 на 100 — что является ограничителем роста для компании.

Компании пытаются решать эти проблемы, создавая массивные порталы интранета, корпоративные базы знаний, подключая корпоративные социальные сети.

Особенно крупные (от 5000 человек) и распределенные по стране компании создают так называемые ОЦОПы — Объединённые центры обслуживания персонала.

В его задачи входит:

  1. Выравнивание неравномерности HR-обслуживания по регионам. Где бы ни трудился специалист компании, он должен иметь простой и удобный доступ к полному набору HR-услуг компании.
  2. Разгрузка региональных HR-отделов от завала рутинной работы, чтобы дать им сосредоточиться на развитии персонала.
  3. Унифицирование HR-работы во всех регионах и подразделениях компании, чтобы привести её в соответствие с самыми строгими мировыми стандартами.

Это решение представляет из себя централизованную HR-структуру, готовую взять на себя работу по набору персонала, а также администрированию и консультированию в масштабах всей страны. Это решение достаточно успешно работает во многих компаниях, однако капитальные затраты на его развертывание (наем персонала, создание центра обслуживание, аренда помещения и т. п.) могут быть значительными.

Другой путь

Мною, при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по программе «УМНИК», был разработан веб-сервис ChatFirst, призванный решить данную проблему. Веб-сервис, или платформа ChatFirst, позволяет создавать чат-ботов (виртуальных ассистентов) для автоматизации внутренних коммуникаций с помощью виртуальных ассистентов, управляемых искусственным интеллектом. Платформа с одной стороны предоставляет омни-канальное решение для общения с пользователями, а с другой — набор сервисов-коннекторов для подключения корпоративных систем компании (Рис.2)

Рис. 2. Концептуальная схема платформы ChatFirst

Виртуальный помощник для HR создан специально для автоматизации функций HR-специалистов по поддержке сотрудников. Его ультимативная задача — создать корпоративную Siri или Алису, представителя компании, который знает все о компании, может быстро помочь в текущих запросах сотрудника, повышение вовлеченности и продуктивности сотрудника. Виртуальный помощник понимает корпоративный язык, опечатки и термины, при этом он обладает достаточно большой гибкостью, что позволяет настроить его под конкретную компанию и ее процессы. На рисунке 3 показаны примеры работы подобного чат-бота

Рис. 3. Примеры работы чат-бота

В основе помощника лежит специально разработанный язык разметки для создания сценария работы Искусственного Интеллекта (Рис.4).

b_55c348f98fec5.jpg

Рис.4. Пример использования языка разметки

Язык разметки определяет сценарий поведения чат-бота и его реакции на различные сообщения. Для этого в платформе присутствует модуль символьной логики: каждая введенная пользователем фраза проходит процесс стеммирования, тегирования, разбития на компоненты и анализа. Далее на основе ключевых слов, ключевых слов с опечатками или regexp выражений производится выбор дальнейшего действия. В основе этого процесса лежит конечный автомат с элементами цепи Маркова. В среднем HR-чат бот содержит несколько сотен состояний и несколько тысяч переходов между ними.

Проблема использования сценария в том, что для улучшения качество понимания входящих фраз требуется вручную дополнять сценарий. Это не очень удобно для сложных решений, поэтому дополнительно был создан модуль понимания естественного языка с обучением. Этот модуль позволяет виртуальному ассистенту потреблять новые фразы и вопросы, добавлять их в базу знаний и совершенствоваться, повышая уровень автоматизации.

Опытная эксплуатация

Чат-бот на разработанной мною платформе ChatFirst успешно прошел опытную эксплуатацию в компании Леруа Мерлен. В результате этого пилота я смог достичь следующих показателей:

  1. Количество вовлечённых сотрудников: 23 000 чел.
  2. Начало работы: ноябрь 2017.
  3. Количество вопросов: 600+ (отпуск, обучение, ДМС, социальная политика и т. д.)
  4. 60 % запросов чат-бот отвечает без участия HR-специалиста
  5. Экономия до 2 300 рабочих часов и 953 000 руб. в месяц

Сегодня чат-бот продолжает работу в компании, оказывая поддержку 23 000 сотрудников по всей стране.

В рамках эксплуатации я выделил следующие блоки, которые необходимы для автоматизации HR-поддержки:

  1. Поддержка сотрудников компании — Обработка до 60 % запросов сотрудников без участия HR-специалиста
  2. Адаптация новых сотрудников — Использование чат-ботов ChatFirst для сокращения времени вовлечения, оптимизации расходов, получение аналитики и инсайтов — для сокращения текучки
  3. Поддержка и скрининг кандидатов — автоматизация алгоритма помощи соискателям в заполнении анкеты и выборе каналов коммуникации с HR

Сейчас моя компания проводит около десятка опытных внедрений в самых разных компаниях и индустриях по всем трем направлениям.

Заключение

Deloitte [4] прогнозирует, что к 2023 году до 40 % HR-решений будут использовать искусственный интеллект. ИИ — это огромное направление и виртуальные ассистенты так же являются его частью. На мой взгляд, в ближайшие 2 года виртуальные ассистенты, в т. ч. созданные на платформе ChatFirst, полностью освободят HR-специалистов компаний от рутины, сэкономят компании деньги на создание ОЦОПов,

Закончить мне бы хотелось цитатой Дмитрия Медведева, премьер-министра РФ: «В целом автоматизация и роботизация производства не приведут к росту безработицы в стране, а напротив, создадут условия для роста заработной платы россиян».

Литература:

1. https://www.gartner.com/imagesrv/summits/docs/na/customer-360/C360_2011_brochure_FINAL.pdf

2. https://www.ccma.org.uk/news/dimension-data-2017-global-cx-benchmarking-report

3. http://investor.mitel.com/news-releases/news-release-details/update-businesses-lose-average-11000-employee-every-year-due

4. Deloitte Global Human Capital Trends (2017)

Основные термины (генерируются автоматически): естественный язык, искусственный интеллект, API, компания, малая форма предприятий, опытная эксплуатация, научно-техническая сфера, виртуальный помощник, виртуальный ассистент, IBM.


Похожие статьи

Искусственный интеллект в современных... | «Молодой

Bixby — виртуальный ассистент, разработанный компанией Samsung.

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система, пользователь, машинное обучение, голосовой помощник, различный род...

Особенности финансирования проектов с использованием...

Развитию искусственного интеллекта способствуют следующие достижения в сфере научно-технического прогресса

К данному типу относятся компании, которые занимаются технологиями искусственного интеллекта и обладают своими данными.

Искусственный интеллект. Основные направления исследований

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, система, язык, уж, область, решение задач, естественный

искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система, пользователь, машинное обучение, голосовой помощник, различный род...

О разработке систем искусственного интеллекта...

Методы построения систем хранения данных. Эксперт департамента системных решений, Компания IBM Jet Info Online № 7, 2003/. .

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, система, язык, уж, область, решение задач, естественный язык...

Искусственный интеллект для бизнеса: трансформация...

Виртуальный помощник может быть крайне эффективен в качестве продавца

Основные термины (генерируются автоматически): ABBYY, искусственный интеллект, IBM, SEO

система, искусственный интеллект, данные, система управления, комбинация сигналов, IBM...

Актуальность использования виртуальных лабораторных работ...

Виртуальная лабораторная работа — информационная система, интерактивно моделирующая реальный технический объект и его

В Macromedia Flash используетсяспециальный язык, при помощи которого можно создавать «интеллект» для своей страницы.

Анализ методов искусственного интеллекта САПР...

Рис. 6. Основная форма интерфейса модуля ЭС для АСУ ТП. На модели формы интерфейса представлены основные структурные блоки ЭС: логотип предприятия и

технологический процесс, искусственный интеллект, база знаний, фреймовые семантические сети.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений

задаче, концепциях распределенного искусственного интеллекта, параллельной обработки огромных объемов

Савурбаев Абдумумин, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник; Тавбоев Сирожиддин Акбутаевич, кандидат технических наук, доцент...

Применение возможностей виртуальных лабораторий в учебном...

Для того чтобы в полной мере понять значимость и необходимость виртуальных лабораторий в современном образовании необходимо начать рассмотрение данного вопроса с материально технической оснащенности учебных заведений различного уровня.

Похожие статьи

Искусственный интеллект в современных... | «Молодой

Bixby — виртуальный ассистент, разработанный компанией Samsung.

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система, пользователь, машинное обучение, голосовой помощник, различный род...

Особенности финансирования проектов с использованием...

Развитию искусственного интеллекта способствуют следующие достижения в сфере научно-технического прогресса

К данному типу относятся компании, которые занимаются технологиями искусственного интеллекта и обладают своими данными.

Искусственный интеллект. Основные направления исследований

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, система, язык, уж, область, решение задач, естественный

искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система, пользователь, машинное обучение, голосовой помощник, различный род...

О разработке систем искусственного интеллекта...

Методы построения систем хранения данных. Эксперт департамента системных решений, Компания IBM Jet Info Online № 7, 2003/. .

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, система, язык, уж, область, решение задач, естественный язык...

Искусственный интеллект для бизнеса: трансформация...

Виртуальный помощник может быть крайне эффективен в качестве продавца

Основные термины (генерируются автоматически): ABBYY, искусственный интеллект, IBM, SEO

система, искусственный интеллект, данные, система управления, комбинация сигналов, IBM...

Актуальность использования виртуальных лабораторных работ...

Виртуальная лабораторная работа — информационная система, интерактивно моделирующая реальный технический объект и его

В Macromedia Flash используетсяспециальный язык, при помощи которого можно создавать «интеллект» для своей страницы.

Анализ методов искусственного интеллекта САПР...

Рис. 6. Основная форма интерфейса модуля ЭС для АСУ ТП. На модели формы интерфейса представлены основные структурные блоки ЭС: логотип предприятия и

технологический процесс, искусственный интеллект, база знаний, фреймовые семантические сети.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений

задаче, концепциях распределенного искусственного интеллекта, параллельной обработки огромных объемов

Савурбаев Абдумумин, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник; Тавбоев Сирожиддин Акбутаевич, кандидат технических наук, доцент...

Применение возможностей виртуальных лабораторий в учебном...

Для того чтобы в полной мере понять значимость и необходимость виртуальных лабораторий в современном образовании необходимо начать рассмотрение данного вопроса с материально технической оснащенности учебных заведений различного уровня.

Задать вопрос