Коммерческий директор U-BSS Роман Корнейко рассказал, как искусственный интеллект может помочь бизнесу

Роман, расскажите, как искусственный интеллект изменил современные речевые технологии? Какие ключевые инновации в этой сфере вы бы выделили?

— Искусственный интеллект серьезно изменил ландшафт речевых технологий. В первую очередь, это связано с комбинацией автоматического распознавания речи (ASR) и естественного понимания языка (NLU). Эти технологии позволяют виртуальным ассистентам не только распознавать голосовые команды, но и глубже анализировать их смысл, что открывает возможности для более точной и персонализированной реакции на запросы клиентов.

Сегодня системы могут не просто распознавать слова, но и учитывать контекст, эмоции, а также индивидуальные потребности пользователя. Это делает взаимодействие с системами более естественным, а их возможности — значительно шире, чем раньше. Интеграция ИИ позволяет виртуальным ассистентам и чат-ботам работать быстрее, умнее и эффективнее.

Существуют локальные и облачные решения речевых технологий, как бизнесу выбрать подходящий для себя вариант?

— Это действительно важный вопрос, и он касается в первую очередь специфики бизнеса и его требований к безопасности данных. Внедрение больших языковых моделей (LLM) на локальных серверах (on-premise) позволяет организациям, особенно в таких секторах, как банковский или медицинский, сохранять полный контроль над данными. Это важно для соблюдения требований безопасности и конфиденциальности. Однако такой подход требует серьёзных вложений в инфраструктуру, а также наличия высококвалифицированного персонала для управления и обслуживания этих систем.

С другой стороны, облачные решения, такие как Google Cloud, AWS или Microsoft Azure, предлагают гибкость, масштабируемость и быстрый доступ к новейшим функциям. Это делает их привлекательными для компаний, которые хотят быстро адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Облачные провайдеры автоматизируют обновления и предлагают инструменты для быстрого масштабирования, что экономит время и ресурсы компании.

То есть выбор между облаком и локальными решениями зависит в первую очередь от требований безопасности и готовности вкладываться в инфраструктуру?

— Именно так. Компании должны взвешивать плюсы и минусы каждого подхода. Если безопасность данных стоит на первом месте, как это часто бывает в банковской сфере, то локальные решения могут быть приоритетом. Но если компания ищет гибкость и возможность быстро масштабироваться, то облачные решения становятся более привлекательными. Всё зависит от конкретных задач и ресурсов.

Сейчас много говорят о речевой аналитике и её использовании в виртуальных ассистентах. Как эта технология помогает бизнесу?

— Речевая аналитика — это один из ключевых элементов, который помогает виртуальным ассистентам выйти на новый уровень. Она позволяет анализировать не только текст запроса, но и контекст разговора, эмоции клиента и его намерения. Это открывает новые возможности для персонализированного обслуживания. Например, система может понять, когда клиент разочарован или расстроен, и предложить соответствующие решения.

Кроме того, речевая аналитика помогает бизнесу отслеживать и улучшать качество обслуживания. Анализируя записи разговоров или взаимодействия с чат-ботами, можно выявлять слабые места в сервисе, обучать персонал и оптимизировать процессы.

А как технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) помогают улучшить взаимодействие с клиентами?

— Технологии RAG позволяют виртуальным ассистентам совмещать возможности генерации текста с мощными функциями поиска в базе знаний компании. Это означает, что виртуальный ассистент может не только отвечать на вопросы на основе своих данных, но и использовать актуальные источники информации внутри компании. Это делает ответы ассистента более точными и релевантными, особенно если речь идёт о специфических или сложных запросах.

Такой подход позволяет автоматизировать больше бизнес-процессов, сократить время обработки запросов и повысить удовлетворённость клиентов. Например, ассистент может предложить решение проблемы на основе последних обновлений в базе знаний, что делает его работу более эффективной.

Какие ещё возможности открываются для бизнеса благодаря современным речевым технологиям?

— Сегодня речевые технологии позволяют за считанные секунды выявлять ключевые потребности и эмоции клиентов. Это помогает не только виртуальным ассистентам, но и операторам контакт-центров быстрее находить решение проблем. Например, система может в реальном времени предоставлять оператору подсказки на основе анализа разговора или даже вести диалог самостоятельно, освобождая оператора для более сложных задач.

Виртуальные ассистенты становятся важным звеном в стратегии многих компаний. Они помогают автоматизировать взаимодействие с клиентами, снизить нагрузку на сотрудников и улучшить общее качество обслуживания. Компании, которые внедряют эти технологии, могут значительно сократить операционные затраты и одновременно увеличить доходы за счёт улучшения клиентского опыта.

Вы упомянули об экономии затрат. Как компании могут извлекать максимальную выгоду от внедрения речевых технологий?

— Основная выгода заключается в повышении эффективности. Виртуальные ассистенты с поддержкой таких технологий, как ASR, NLU, LLM, RAG и речевая аналитика, способны обрабатывать тысячи запросов одновременно, что помогает компаниям существенно сократить расходы на персонал. Кроме того, автоматизация позволяет минимизировать человеческие ошибки, что также приводит к экономии.

Но самое главное — это улучшение взаимодействия с клиентами. Когда клиенты получают быстрые, точные и персонализированные ответы, их лояльность к компании растёт. Это способствует улучшению репутации бренда и, как следствие, увеличению доходов.

Телефон: +998 (97) 155−00−27
Сайт: ubssys.uz
Telegram: @ubssys

На правах рекламы