По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Какое будущее ждет нас в контакт центрах с точки зрения кастомер сервис (клиентского сервиса)? Как компании создают новые пространства для коммуникации со своими потребителями? Будем говорить про чат боты - будущее клиентского сервиса.
На цифрах, кейсах, исследованиях, в том числе социальных, постараюсь рассказать о том, почему в контакт центрах будущего, живых операторов будет меньше, а VoIP (классические телефоны) и CTI (интеграция компьютерных приложений и телефонии) отойдет на второй план.
Посмотреть доклад
Чат - боты это определенно хайповая история, несмотря на то, что сам хайп сейчас немного поугас. Компании абсолютно разного уровня внедряют чат - ботов: от больших банков, где чат бот органично вписывается в ИТ экосистему и помогает сократить косты на операторов и снизить их загрузку на рутинные операции до маленьких компаний, e-commerce или туристических фирм, где смысл чат - бота скорее сводится к тому, чтобы показать уровень технологичности на ряду с более "аналоговыми" конкурентами.
Посмотрим на крупных игроков IT рынка, которые уже бороздят просторы ML/AI в поиске способа доставить счастье своим пользователям, среди них как Zero UI решения, которые вовсе не имеют привычного интерфейса, так и уже вполне рабочие чат боты:
Алиса - умный помощник от Яндекс. Это мозги, которые живут почти во многих приложениях Яндекса и в хардварных устройствах. Кстати, по данным Яндекса, в приложении поиска доля голосовых запросов на октябрь 2018 года была 20%.
Помимо пользовательских сценариев, Алиса сможет решать конкретные бизнес задачи по клиентскому обслуживанию клиентов вашего контакт центра, как автоматизированном режиме, так и в режиме диалога с оператором. Это реализуется с помощью платформы Яндекс.Диалоги - легкий способ связать жителя экосистемы Яндекса с вашим бизнесом, так сказать, не отходя от кассы. Кстати, количество активных пользователей алисы в месяц (MAU) 35 млн. - подумайте, сколько из них ваших потенциальных или текущих клиентов.
Про Amazon и их разработки. Вы наверное слышали про виртуальный ассистент Alexa. Внутри алексы используются алгоритмы Amazon Lex
А так как Amazon научился монетизировать свои технологии как никто другой, то они продают Amazon Lex в видео фреймворка (интерфейса) для создания приложений - как голосовых так и текстовых, в которых используются алгоритмы понимания естественных языков (NLU), и распознавания речи ASR. О первых я расскажу подробнее в конце статьи.
Фреймворк, как заявляют ребята с Амазона, в контексте контакт центров классно подходит для рутинных операций - смена пароля, баланс, встреча с представителем компании и некоторые другие.
Бот помощник Олег от банка Тинькоф. Бот помогает управлять кредиткой или дебетовой картой или заказать финансовые документы, снижая нагрузку на живых операторов и помогает закрыть пользовательские сценарии, купить билеты в кино и забронировать столик в ресторане.
Тут можно отметить 2 самых очевидных пункта, которые дает бот:
Ретеншн (вовлеченность) пользователей. Экосистема с элементами фана повышает вовлеченность к бренду и втягивает пользователей в экосистему. Билеты в кино, скидки, столики, переводы, а еще и голосом с ботом, который может ответить что то смешное или даже грубое, что насмешит друзей и спровоцирует цепочку рассылки диалога друзьям. Из этого вытекает следующий пункт:
Виральность - распространяемость контента. На старте бот Тинькоф отвечал пользователям весьма неоднозначно. Например, на старте, попросив "сотку" у банка вы рисковали получить неплохую ответочку:
Этот ответ массово распространился по социальным сетям. Это и есть та самая виральность.
Вообще много мнений и обсуждений, касаемо чат ботов: начиная от того, что рынок еще не готов и сама технология бесполезна, заканчивая тем, что люди не любят общаться с чат ботами. Если два первых барьера мы с вами обсудили, то про второй я хочу поговорить немного подробнее.
Блок про поколение Z - почему он в соц. сетях и не любит голос
Впервые в истории, в 2011 в UK заметили, что объем телефонных звонков упал на 10%. При более детальном анализе было обнаружено, что максимально влияющая на падение показателя когорта пользователей - это люди 16 - 24 лет, которые предпочитают текстовую коммуникацию.
К обеспокоенности провайдеров, масла в огонь подлил государственный медиарегулятор Ofcom (управление по коммуникациям), отчитавшись - 96% британцев в возрасте 16 - 24 используют текстовые сообщения каждый день.
Итак, кто эта группа - 16 -24? Условно говоря, это люди рожденные после 1995 по 2012 года, и поздние Z - рожденные после 2000.
Частично, тенденции к цифровизации и ухода в онлайн начали проявляться и у Миллениалов или, как принято их называть Поколение Y. Это люди рожденные с 1981 и до 1996 года.
Несколько факторов, которые характеризуют поколение Z:
Поколение Z очень целеустремленны. как пишут в исследованиях, это, "most success oriented". Взросление в процессе рецессии, войны, террористических атак, трудные времена на территории РФ. Зачастую, им приходилось наблюдать за борьбой родителей в трудные времена. Масла в огонь подливали миллениалы, полностью зацикленные на карьере.
Настроение на успех на выходе дает следующий пункт, пусть и сомнительный - многозадачность.
Многозадачность. Поколение Z чувствует себя спокойнее, выполняя несколько задач одновременно. Запостить фотографию в инстаграм, написать друзьям, почитать новости на медузе, сделать фильтра в снэпчате, погонять слова в скаенге. Мы не говорим об эффективности подобных активностей (которая по моему мнению, околонулевая), мы говорим про сам посыл.
Тут и возникает важный нюанс - в контексте решения многозадачности, Z, решая свои вопросы с компанией, у которой они берут услугу, предпочтут отправить сообщение в бот в телеграмме или в приложении и ждать ответа, чем висеть на телефоне, холде, ждать ответа оператора и просто говорить голосом.
Но это не главная причина. Важнейшей является то, что поколение Z нативно вросло в digital.
Нативно в digital. Z находятся в цифровом пространстве полностью. Мессаджинг (текстинг), мемы, фотографии, лайки, обсуждения, снэпчаты - среда, в которой они существуют. И в ней, телефонному звонку, да и голосовой коммуникации в целом остается все меньше и меньше места.
Соответственно, Z ожидают, что диджитал будет окружать их везде - решить проблемы с банком, заказать услугу, купить товар или еду, путешествия и прочее. Не давая им возможности обратиться в диджитал, мы рискуем потерять эту аудиторию.
Существует множество других характеристик, которые прямо или косвенно влияют на стремление Z к цифре:
Конфиденциальность - Z очень ценят свою конфиденциальность. Представьте Z, который едет в полном автобусе, звонит в контакт центр, где его просят назвать кодовое слово? Кажется, он будет слегка сконфужен
Z легко принимают новое
Вот такие они, эти ребята в гучи, суприм и кроссовках на высокой платформе. Давайте закрепим и посмотрим, что об этом думают большие компании.
Пруфы того, что это важно
В феврале 2018 года в Токио консалтинговая компания Гартнер отчиталась - к 2020 году 25% всех клиентских итераций будут происходить через VCA (virtual customer assistant), если переводить дословно - виртуальных клиентских помощников, или чат ботов, в контексте моего доклада и контакт - центра.
Джин Альварез, вице - президент в Гартнер отчитался, что более чем половина крупного энтерпрайза уже начали инвестировать и исследовать виртуальных помощников, в разрезе решения стандартных вопросов с последующей эскалацией сложных на агента. Вот цитата Джина (Gene Alvarez):
"As more customers engage on digital channels, VCAs are being implemented for handling customer requests on websites, mobile apps, consumer messaging apps and social networks"
Перевод:
С погружением клиентов в цифровые каналы коммуникации, все больше VCA (виртуальные клиентские помощники) внедряются для обработки клиентских запросов на сайтах, мобильных приложениях, мессенджерах и соц. сетях"
Это важно, так как мы обсудили ранее, для подрастающего платежеспособного поколения Z - цифровые каналы это нативные вещи.
Помимо прочего, важная цифра: организации, использующие VCA, в среднем, смогли сократить количество звонков, операторских чатов и писем на 70% и срезали косты на телефонию в среднем на 33%. В отчете так же было отмечено увеличение общего уровня удовлетворенности клиентов. Я не стану добавлять это в статью, так как Гартнер поленился рассказать, какие метрики для этого они посчитали и как измерили.
Дальше. Ребята из Juniper Research еще в 2017 году говорили, что чат - боты - гейм чейнджер для банков и здравоохранения.
Джунипер прогнозирует, что количество клиентских взаимодействий с чат-ботами в здравоохранении увеличится с 12% до 75% к 2022 году, а в банковском секторе достигнет 90% к этому времени.
Автор исследования Лоурен Фои (Lauren Foye) объясняет:
"We believe that healthcare and banking providers using bots can expect average time savings of just over 4 minutes per enquiry, equating to average cost savings in the range of $0.50-$0.70 per interaction. As Artificial Intelligence advances, reducing reliance on human representatives undoubtedly spells job losses."
Перевод:
Мы считаем, что банки и компании в области здравоохранения, используя чат- боты могут сэкономить более 4 минут на один клиентский запрос. Это примерно 50 - 70 центов за одну итерацию.
4 минуты на обращении что примерно ровняется $0.5 - $0.7. Лоурен пугает нас тем, что развитие AI (искусственного интеллекта) так или иначе приведет к потере работы многими людьми. Спасибо Лоурен, тебя это тоже коснется.
Кстати, про искусственный интеллект. А точнее про одно из его направлений NLP (Natural Language Processing), или говоря по русски, обработку естественного языка.
Про natural language processing (NLP). Обработка естественного языка
Кратко пробежимся по технологии, которая драйвит эту отрасль. NLP - обработка естественного языка. Это направление породила одна проблема: компьютеры прекрасно справляются со структурированными данными, таблицами, приведенными к единообразию датасетами, но мы с вами общаемся не методами структурами, а словами. Тут и появилась идея научить машины понимать живой человеческий язык.
В рамках решения этой задачи, как и в любой другой задаче машинного обучения, принято разбивать задачу на последовательность подзадач. Это называется пайплайн, он же конвейер процессов, которые необходимо выполнить. Давайте попробуем кратко разобраться на примере текста, взятого из википедии про Лондон:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Тут есть несколько сегментов полезной информации про Лондон, где он находится и кем основан.
1. Дробим на предложения
Первый этап пайплайна - дробим текст на предложения. Самое простое - по знакам препинания. Но современные алгоритмы используют более хитрые способы. Вот что у нас получилось:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom.
Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia.
It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Три отдельных смысловых блока. Отлично.
2. Токенизация
Оно же выделение слов. Так как мы уже разбили текст на предложения, берем первое и дробим - алгоритм прост - разбиение по пробелам или знакам препинания
"London", "is", "the", "capital", "and", "most", "populous", "city", "of", "England", "and", "the", "United", "Kingdom", "."
3. Части речи
Теперь смотрим на каждое слово отдельно и понимаем, что это - существительное, глагол, прилагательное или еще что то. Готовые фреймоврки обучены на на миллионах слов и учитывают слова стоящие рядом, для повышения точности определения.
Получаем:
London - имя собственное
is - глагол
the - артикль
capital - существительное
and - союз
most - наречие
populous - прилагательное
4. Лемматизация
Лемматизация (англ. lemmatization) - приведение словоформы к ее первоначальной словарной форме (лемме). По факту, это отсечение окончаний и использование основой формы.
Например, в русском языке словарной формой считается:
существительные - именительный падеж, единственное число (руками - рука)
глаголы - инфинитивная форма (искали - искать)
прилагательные - единственное число, именительный падеж, мужской род (телекоммуникационными - телекоммуникационный)
В NLP лемматизация обычно выполняется простым поиском форм в таблице. Вот что мы получаем:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
5. Стоп слова
В нашем примере мы рассматриваем англоязычный фрагмент текста. Поэтому, из него нужно убрать слова, которые создают избыточный шум - артикли, например "and", "the", "a". Обычно, это делается по готовым таблицам.
Снова смотрим на наше предложение:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
6. Парсинг зависимостей
Следующим шагом нам важно понять взаимосвязь слов в предложении. Нужно понять, кто является родителем для каждого из токенов (слов) и установить тип взаимосвязи: субъект предложения, свойство, логическая связь, определение и так далее.
В результате мы получаем уже почти готовое дерево связей. Логическим продолжением этого шага является группировка токенов по признакам взаимосвязи.
Было:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
Стало:
London
is
the capital
and
most populous city
7. Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Двигаясь по пайплайну мы подходим к самому интересному, на мой взгляд, шагу - распознавание смысла слов. Вы уже заметили, что в нашем предложении встречаются географические сущности, такие как "London", "England" и "United Kingdom". На этом этапе пайплайна мы пониманием что это географический объект и определяем это, наполняя наш текст смыслом. NER алгоритмы хорошо работают с такими объектами как:
имена людей;
названия компаний;
географические обозначения (и физические, и политические);
продукты;
даты и время;
денежные суммы;
события.
Тут важно отметить, что хорошая NER система это не только словари. Они так же просматривают контекст предложения и окружение каждого конкретного токена. Адекватный NER должен уметь отличить американскую актрису Дакоту Фаннинг от штата Дакота на севере США
8. Разрешение кореференции
Если быть кратким, то это решение вопроса с местоимениями, которые во всем тексте означают тот или иной объект. Вернемся к нашему изначальному тексту, который мы разбивали на предложения
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Обратите внимание на "It was founded by the Romans, who named it Londinium." Это было основано римлянами. Это? Что это?
Вот и задача для для алгоритмов связать, что Это в данном контексте - это = Лондон.
9. Итог. Полный пайплайн NLP
Итак, подытожим. Чтобы получать смыслы из речи человека текст проходит мощную обработку в конвейере NLP. Помимо прочего, NLP можно юзать и в голосовых технологиях, преобразуя речь в текст в рамках ASR механизмов и снова пропуская через пайплайн NLP.
Суммарно, чтобы читать между строк и получать смысла информация перемалывается через эти 9 шагов (где то их может быть меньше, а где то в другом порядке, например):
Дробим на предложения
Токенизация
Части речи
Лемматизация
Стоп слова
Парсинг зависимостей
Группировка токенов (существительных)
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Разрешение кореференции
Кто делает?
Продуктов много. Есть как тривиальные инструменты создания блок - схем (статичных алгоритмов обработки запросов), так и интерфейсы с продвинутым NLP, о котором мы поговорили ранее, есть энтерпрайзные решения, есть и решения для SMB. Не делая рекламы, поговорим про бесплатные решения. Rasa.com
RASA.com
Ребята дают бесплатный фреймворк для быстрого старта. Есть энтерпрайз коммерческие тарифы, которые дадут SLA и не комьюнити бэйзд гарантии. У ребят 0.5 млн загрузок по миру, 3.5 активных участников комьюнити.
Схематично парни из раса.ком обозначили принципы работы их чат бота как на картинке:
Можно попробовать абсолютно бесплатно, дав плечо фреймворку в свои данные.
Итоги
С развитием машинного обучения цифровое будущее становится все ближе и ближе. На руку прогрессу и развитию роботизации в клиентском сервисе играют поколенческие факторы, общие характеристики нового поколения, тренды и даже политическая обстановка. Будьте первыми, будьте актуальными, будьте технологичными и свежими.
Что делать, если Вы или Ваши операторы не успевают принять звонок от клиента? Или вам просто кажется, что время в течение которого звонит телефон могло бы быть и побольше? Если Вы пользуетесь FreePBX 13, то в данной статье Вы непременно найдёте ответ на эти вопросы.
Поскольку во FreePBX существует бесчисленное множество модулей, в которых можно настроить время звонка, то первым делом необходимо выяснить – это тип соответствующего модуля.
На внутреннем номере
Если этот прямой вызов на внутренний номер абонента, то проверять необходимо модуль Extension. Для этого переходим по следующему пути: Applications -> Extension, заходим в настройки интересующего нас внутреннего номера и на вкладке Advanced ищем строку Ring Time.
Как видите в нашем случае (да и в Вашем скорее всего) там стоит значение Default, но Вы можете поставить любое значение от 1 до 120 в секундах. Обратите внимание, что любое другое значение, выставленное здесь кроме Default, распространяется только на этот конкретный внутренний номер. Default означает что система использует значение по умолчанию. Чтобы его посмотреть или изменить, отправляйтесь в Settings -> Advanced Settings и ищите раздел Dialplan and Operational там есть строчка Ringtime Default, в которой и настраивается это значение. В нашем случае – 15 секунд.
В очереди
Если на недостаточное, для принятия звонка, время жалуются операторы или агенты Вашего Call-центра, принимающие вызовы из очередей, то подправить настройки необходимо в модуле Queues. Для этого переходим по следующему пути: Applications -> Queues, находим очередь, участникам которой нужно продлить время звонка, переходим на вкладку Timing&Agent Options и находим параметр Agent Timeout, который по умолчанию равняется 15 секундам. Нужно сказать, что время, в течение которого будет звонить телефон для очередей можно настроить достаточно точно – максимум 2 минуты, но возможен вариант, когда оператору отведена ровно 1 минута и 59 секунд на ответ. Обратите внимание, что Ring Time внутреннего номера агента, настроенное в модуле Extension, превалирует над временем Agent Timeout. Это значит, что если у одного агента время, выставленное в Extension равняется 20 секундам, а время Agent Timeout для всей очереди равняется 25 секундам, то звонок перейдёт к следующему участнику очереди быстрее, на основании времени Extension для данного агента. .
В группе вызовов
Если на то что телефоны звонят слишком мало жалуются члены одной группы или департамента, например менеджеры по работе с клиентами, принимающие звонки по принципу “кто первый взял трубку”, то смотреть нужно в модуль Ring Groups. Для этого, переходим по следующему пути: Applications -> Ring Groups, находите нужную группу и ищите в её настройках параметр Ring Time.
Как видно, по умолчанию этот параметр равняется 20 секундам, но мы можем настроить любое время до 300 секунд. Обратите внимание, что тут также присутствует приоритет времени, настроенный для индивидуального внутреннего номера. Если у кого то из участников группы, параметр Ring Time будет меньше чем Ring Time для всей группы, то стратегия обзвона группы применится на этого участника быстрее.
Доскональное понимание принципов работы межсетевых экранов (брандмауэров) и относящихся к ним технологий крайне необходимо для любого человека, который желает развиваться в сфере информационной безопасности. Так же это помогает настраивать и управлять системой информационной безопасности правильно и с минимальным количеством ошибок.
Слово «межсетевой экран» как правило обозначает систему или устройство, которое находится на границе между внутренней(доверенной) сетью и внешней.
Несколько различных межсетевых экранов предлагают пользователям и приложениям особые политики управления безопасностью для различных угроз. Так же они часто обладают способностью записи событий, для предоставления системному администратору возможности идентифицировать, изучить, проверить и избавиться от угрозы.
Кроме того, несколько программных продуктов могут запускаться на рабочей станции только для защиты конкретной машины.
Сетевые брандмауэры обладают несколькими ключевыми особенностями, для того что бы обеспечивать защиту сети по ее периметру. Основной задачей сетевого брандмауэры является запрет или разрешение на пропуск траффика, который попадает в сеть, основываясь на предварительно настроенных политиках. Ниже перечислены процессы, позволяющие предоставлять или блокировать доступ траффику:
Однокритериальные (простые) методики фильтрации пакетов
Многокритериальные методики фильтрации пакетов
Прокси-серверы
Проверка состояния пакетов
Трансляция сетевого адреса
Методы фильтрации пакетов
Основная цель пакетных фильтров – просто контроль доступа к отдельным сегментам сети путем определения разрешенного трафика. Фильтры, как правило, исследуют входящий трафик на 2 уровне модели OSI (транспортном). К примеру, пакетные фильтры способны анализировать пакеты TCP и UDP и оценивать их по ряду критериев, которые называются листами контроля доступа. Они проверяют следующие элементы внутри пакета:
Исходящий сетевой адрес
Адрес назначения
Исходящий порт
Порт назначения
Протокол
Различные брандмауэры основанные на технике пакетной фильтрации так же могут проверять заголовки пакетов для определения источника пакета – т.е из какой сессии он появился: новой или уже существующий.
Простые методики фильтрации пакетов, к сожалению, имеют определенные недостатки:
Листы контроля доступа могут быть крайне велики и трудны для управления
Их можно обойти путем подмены пакетов, злоумышленник может послать пакет, в заголовке которого будет разрешенный листом контроля доступа сетевой адрес.
Очень многие приложения могут постоянно строить множественные соединения со случайно используемыми портами. Из-за этого становится действительно тяжело определить какие порты будут использованы после установления соединения. К примеру, таким приложением являются различные мультимедиа программы – RealAudio, QuickTime и прочие. Пакетные фильтры не воспринимают протоколы выше транспортного и их специфику, связанную с каждым конкретным приложением и предоставление такого доступа с использованием листов контроля доступа, является очень трудоёмкой задачей.
Прокси-серверы
Прокси-серверы — это устройства, которые являются промежуточными агентами, которые действуют от имени клиентов, которые находятся в защищенной или частной сети. Клиенты на защищенной стороне посылают запросы на установление соединения к прокси-серверу для передачи информации в незащищенную сеть или в Интернет. Соответственно, прокси-сервер или приложение совершает запрос от имени внутреннего пользователя. Большинство прокси брандмауэров работает на самом верхнем, седьмом уровне модели OSI (прикладном) и могут сохранять информацию в кэш-память для увеличения их производительности. Прокси-технологии могут защитить сеть от специфических веб-атак, но в общем и целом они не являются панацеей, и, кроме того, они плохо масштабируются.
Трансляция сетевого адреса
Некоторые устройства, работающие на третьем уровне(сетевом) могут совершать трансляцию сетевых адресов, или NAT (Network Address Translation). Устройство третьего уровня транслирует внутренний сетевой адрес хоста в публичный, который может маршрутизироваться в сети Интернет. В следствие малого числа сетевых адресов в протоколе IP, данная технология используется повсеместно.
Брандмауэры с проверкой состояния пакетов
Такие межсетевые экраны имеют дополнительные преимущества по сравнению с брандмауэрами с однокритериальной пакетной фильтрацией. Они проверяют каждый пакет, проходящий через их интерфейсы на корректность. Они исследуют не только заголовок пакета, но и информацию с прикладного уровня и полезную загрузку пакета. Таким образом, возможно создание различных правил, основанных на различных типах трафика. Такие брандмауэры так же позволяют контролировать состояние соединения и имеют базу данных с данной информацию, которая так же называется «база данных состояний». В ней описываются состояния соединений, т.е такие как «установлено», «закрыто», «перезапуск», «в процессе согласования». Такие брандмауэры хорошо защищают сеть от различных сетевых атак.
Количество различных брандмауэров велико, и в настоящее время в них совмещаются различные техники предотвращения атак. Главное – сеть всегда должна находиться под защитой. Однако нельзя забывать, что не стоит увлекаться, и тратить на защиту информации больше средств, чем стоит сама информация.