Agenci wirtualni – chatboty

Zdolność efektywnej obsługi klientów w ramach automatycznego call center (IVR) jest dla wielu instytucji finansowych istotnym atutem w strategii nawiązywania i utrzymywania relacji z odbiorcami usług, a jednocześnie istotną racjonalizacją kosztów. Trend rośnie w dobie rozwoju urządzeń mobilnych z możliwościami przesyłania komunikatów marketingowych uwzględniających lokalizację odbiorcy. Dzięki wykorzystaniu algorytmów sztucznej inteligencji w organizacji pracy automatycznego call center, agenci wirtualni (chatboty) stanowią nowy etap rozwoju narzędzi marketingowych.

W przypadku chatbotów, ich główną zaletą jest zdolność do zastępowania pracowników instytucji finansowych poprzez przetwarzanie języka naturalnego w dialogu z klientami dla zrozumienia poleceń oraz swobodnego komunikowania się z ludźmi za pośrednictwem interfejsów. Chatboty są podstawową kategorią wirtualnych agentów wykorzystywaną do automatycznej komunikacji, zarówno w wymiarze komunikatów tekstowych i głosowych, w obsłudze typowych zapytań klientów oraz unikalnych zgłoszeń. Stopień zaawansowania chatbotów wynika ze stopnia ich integracji z istniejącymi systemami zaplecza (tj. platformami zarządzania relacjami z klientami) i jest pochodną jakości i liczby dostępnych źródeł danych. W pełnej wersji chatboty prowadzą indywidualny dialog z klientami obejmujący udostępnienie danych, dokumentów, informowanie o zasadach świadczenia usług oraz innych informacji niezbędnych do szybkiej i efektywnej obsługi klientów w bezpiecznych interfejsach.

Chatboty nie tylko umożliwiają interakcję podobną do konwersacji z człowiekiem, ale również są wyposażone w mechanizmy "samouczenia się". W tym zakresie można wyróżnić kilka podstawowych technik sztucznej inteligencji wykorzystywanych do poprawy jakości pracy wirtualnego agenta, tj.:

• uczenie się ze wzmocnieniem – zdolność chatbota do wdrażania korekt w dialogu z klientami w miarę upływu czasu poprzez pozyskiwanie nowych umiejętności w toku nabywania doświadczenia ze wcześniejszych interakcji,
• uczenie maszynowe (machine learning) – zdolność do samodzielnego wyboru metod konwersacji w wyniku bieżącej analizy reakcji rozmówcy i jakościowego rozpoznania preferowanego przez klienta modelu obsługi,
• rozpoznanie intencji - umiejętność "odgadnięcia" potrzeb i oczekiwań rozmówcy nawet jeśli zostały one sformułowane niejasno lub zostały diametralnie zmienione, co pozwala zmniejszyć frustrację rozmówcy i umożliwić agentowi wirtualnemu uruchomienie odpowiedniego okna dialogowego,
• przetwarzanie danych w języku naturalnym - umiejętność wirtualnego agenta w zakresie czytania i analizowania tekstu w języku ludzkim, co oznacza zdolność do zrozumienia naturalnych struktur zdań poprzez znacznie bogatszy dialog niż sekwencja prostych pytań i odpowiedzi, a nawet angażowanie się w rozmowę poprzez pokazywanie emocji,
• rozpoznawanie semantyki zdań – zdolność chatbota do analizowanie struktur zdania do identyfikacji abstrakcyjnych kategorii informacyjnych, takich jak "24 lipca" = data lub "mieszkam w Łodzi" = miejsce zamieszkania, co jest koniecznym elementem bardziej złożonych poleceń i analiz,
• zarządzanie dialogami - możliwość śledzenia historii rozmów, przywoływania i zapamiętywania danych podczas pojedynczej rozmowy oraz w trakcie cyklu rozmów,
• zarządzanie skryptami pytań i odpowiedzi klientów - do dostarczania określonych faktów, szczegółów lub rozwiązań wedle zapytań i próśb klientów w celu przyspieszenia obsługi i redukcji powtarzania (redundancji) tych samych faktów czy wątków.

Analizując rozwój sztucznej inteligencji w kontekście wirtualnych asystentów możemy również obserwować rosnącą złożoność i dokładność aplikacji, która sprawia, że ​​z biegiem czasu chatboty stają się bardziej efektywne. Nadal jednak istnieją wyzwania do pokonania, tak aby w pełni zastąpić obsługę klientów przez wyłącznie systemy zautomatyzowane. Największe bariery pojawiają się w zdolności do rozumienia języka naturalnego oraz nawiązywania bardziej płynnych i złożonych rozmów zamiast prowadzenie tylko zdawkowych dialogów.

Biorąc jednak pod uwagę potencjalne korzyści i szybki postęp technologiczny w zakresie urynkowienia sztucznej inteligencji, masowe zastosowanie chatbotów wydaje się w chwili obecnej już tylko kwestią czasu. Do szczególnie dużych korzyści dla instytucji finansowych w tym zakresie należy:

• Usprawnianie procesów pozyskiwania i obsługi klientów – dzięki zaawansowanym rozwiązaniom technologicznym, chatboty zapewniają wysoką skalowalność procesów obsługi klientów tzn. utrzymanie niezmiennie wysokiej efektywności pomimo zwiększania liczby obsługiwanych klientów. Aktualnie szczególnie duże znaczenie wirtualnych asystentów można zauważyć w wykonywaniu powtarzających się zadań w punktach obsługi klienta, w tym m.in. odpowiadaniu na najczęściej zadawane pytania, czy przygotowywanie standardowych wniosków. Dzięki odpowiedniej integracji systemów zaplecza, boty można skonfigurować dla rejestrowania danych wejściowych klientów. Inny wymiar działań to zarządzanie rozbudowanymi bazami danych m.in. w celu redukcji zbędnych zapytań do klienta lub szybkiej identyfikacji specyfiki jego potrzeb. Zintegrowane systemy sztucznej inteligencji mogą natychmiastowo dostarczać dane dedykowane dla danego klienta, co zapewnia efektywną i jednolitą obsługę we wszystkich zdalnych kontaktach z odbiorcami usług.
  Bardziej zaawansowane aplikacje wirtualnych agentów są już w stanie obsługiwać całe procesy, takie jak reklamacje, przedłużanie umów i uaktualnienia danych. Wysoki poziom automatyzacji uwalnia zasoby ludzkie danej instytucji w departamentach marketingu, sprzedaży i obsługi klienta. Wówczas pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych zapytaniach i transakcjach o wyższej wartości dodanej, które prowadzą do wyższych wskaźników rentowności.
• Redukcja liczby klientów odchodzących (churn) - duża dokładność i wydajność obsługi przez boty pozwala na utrzymanie wysokiej jakości procesów, co ma pozytywny wpływ na relacje z klientami. Dzięki skutecznemu i szybkiemu rozwiązywaniu problemów dochodzi do poprawy wskaźników satysfakcji klientów. Ze względu na rosnące oczekiwania klientów, na trwałość relacji wpływa współcześnie nie tylko dostarczanie odpowiedniej treści do odpowiedniego klienta we właściwym czasie, za pośrednictwem właściwego kanału. Szczególne znaczenie ma zdolność instytucji do identyfikacji przesłanek niezadowolenia i satysfakcji klientów na różnych etapach relacji, szczególnie w sytuacjach o wysokim znaczeniu dla klientów. W tym celu wirtualni agenci mogą wykorzystywać dane behawioralne w czasie rzeczywistym i zapewnić wysoce spersonalizowaną i skuteczną obsługę klientów. Wirtualni agenci działają w ramach szerszego zestawu komunikacji i punktów kontaktu zdalnego, w tym reklam, stron internetowych, poczty elektronicznej, aplikacji mobilnych, centrów telefonicznych i innych kanałów. Stworzenie jednolitego i spójnego systemu obsługi klientów we wszystkich kanałach ma duży wpływ na budowanie wizerunku instytucji w kontekście przewagi konkurencyjnej.
• Redukcja kosztów operacyjnych – automatyzacja dzięki wirtualnym agentom pozwala na redukcję kosztów operacyjnych o 15-90% w zależności od cech funkcji wybranych do automatyzacji. Wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego usprawnia i tworzy nowe metody pozyskiwania klientów oraz sprzedaży i sprzedaży wiązanej (cross-selling) czy pogłębionej (up-selling). Na przykład w pełni zintegrowany system może zwiększać sprzedaż poprzez integrowanie danych rynkowych z departamentów ryzyka, marketingu, sprzedaży i innych wewnętrznych oraz zewnętrznych baz danych. Po wygenerowaniu listy potencjalnych klientów usługi, chatboty mogą automatycznie aktywnie wysyłać spersonalizowane komunikaty sprzedażowe do klientów docelowych.
• Wzrost znaczenia strategicznego centrów obsługi klienta – duże nakłady na szkolenia pracowników w warunkach wysokiej rotacji kadry wywierają presję na redukcję kosztów funkcjonowania tradycyjnych centrów obsługi klienta. Postęp technologiczny pozwala agentom wirtualnym przetwarzać język naturalny oraz rozwijać wiedzę w modelach uczenia maszynowego, co prowadzi do wzrostu znaczenia strategicznego automatycznych centrów obsługi klientów. Wynika to także z tego, że chatboty pozwalają zdecydowanie zwiększyć zdolność operacyjną instytucji finansowych tworząc nową jakość obsługi klienta w świecie mediów elektronicznych.

Źródła:

• Dale R.: "The return of the chatbots." Natural Language Engineering no. 22.5 (2016), s. 811-817
• Makridakis, S.: “The Forthcoming Artificial Intelligence (AI) Revolution: Its Impact on Society and Firms”, Futures, no. 90, (2017), s. 46-60.
• Xu A., et al.: "A new chatbot for customer service on social media." Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, ACM, 2017.