Как работают чат боты

Что такое чат-бот? Почему чат-боты важны?

Что такое чат-бот? Как помогает повысить доходность вашего бизнеса? Как вы можете создать своего собственного чат-бота?

Вот некоторые общие вопросы, которые возникают, когда вы думаете о внедрении чат-бота в свой бизнес. По прогнозам Forbes, к 2025 году рынок чат-ботов достигнет 1,25 миллиарда долларов.

Вот где появляются чат-боты с искусственным интеллектом. Можно сказать, что боты являются важной частью автоматизации обслуживания клиентов.

Вот список блоков, которые помогут лучше понять чат-ботов:

• Что такое чат-бот?
• Технология чат-ботов: как они работают?
• Типы чат-ботов
• Почему чат-боты важны для вашего бизнеса?
• Футуристический масштаб технологии чат-ботов

Давайте всесторонне обсудим, как бизнес-чат-боты укрепляют свое место в стратегии цифрового маркетинга.

Что такое чат-бот?

Чат-бот можно определить как компьютерную программу на основе искусственного интеллекта, которая имитирует человеческие разговоры. Они также известны как цифровые помощники, которые понимают человеческие возможности. Боты интерпретируют намерения пользователя, обрабатывают его запросы и дают быстрые релевантные ответы.

Боты могут общаться с помощью голоса, а также текста и могут быть развернуты на веб-сайтах, в приложениях и каналах обмена сообщениями, таких как Facebook Messenger, Twitter или WhatsApp.

Технология чат-ботов – Как они работают?

Чат-боты работают путем анализа и определения намерения запроса пользователя на извлечение соответствующих объектов, что является наиболее важной задачей чат-бота. После завершения анализа пользователю будет предоставлен соответствующий ответ.

Сопоставление шаблонов

Боты используют совпадения шаблонов для группировки текста, и это вызывает соответствующий отклик у клиентов. Язык разметки искусственного интеллекта (AIML) представляет собой стандартную структурированную модель этих шаблонов. Бот может получить правильный ответ в соответствующем шаблоне. Боты реагируют на все, что связано с соответствующими шаблонами.

Понимание естественного языка (NLU)

Понимание естественного языка (NLU) — это способность чат-бота понимать человека. Это процесс преобразования текста в структурированные данные для понимания машиной. NLU придерживается трех конкретных концепций. Это: сущности, контекст и ожидания.

Обработка естественного языка (NLP)

Боты для обработки естественного языка (NLP) предназначены для преобразования текста или речи, вводимых пользователем, в структурированные данные. Данные в дальнейшем используются для выбора соответствующего ответа. НЛП включает в себя важные этапы, такие каккенизация, анализ настроений чат-ботов, распознавание сущностей и анализ зависимостей.

Типы чат-ботов

Чат-боты обрабатывают данные для быстрого реагирования на всевозможные запросы пользователей с помощью заранее определенных правил и чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Существует два типа чат-ботов.

Чат-боты, основанные на правилах

Основанные на правилах чат-боты, также называемые ботами дерева решений, используют ряд определенных правил. Эти правила являются основой для типов проблем, с которыми знаком чат-бот и для которых он может предложить решения.

Ключевые атрибуты или чат-боты на основе правил:

• Эти боты следуют заранее определенным правилам. Таким образом, становится легко использовать бота для более простых сценариев.
• Взаимодействие с чат-ботами, основанными на правилах, хорошо структурировано и наиболее применимо к функциям поддержки клиентов.
• Боты на основе правил идеально подходят для ответов на общие запросы, такие как запрос о рабочих часах, статусе доставки или деталях отслеживания.

Разговорные чат-боты с искусственным интеллектом

Разговорные чат-боты сочетают в себе возможности машинного обучения и НЛП, чтобы понять контекст и цель вопроса, прежде чем формулировать ответ. Они управляются сценариями чат-ботов и генерируют свои собственные ответы на более сложные вопросы, используя ответы на естественном языке. Чем больше вы используете и обучаете этих ботов, тем больше они учатся и тем лучше взаимодействуют с пользователем.

Навыки разговорного общения с помощью технологии чат-ботов позволяют им предоставлять то, что ищут клиенты.

Ключевые атрибуты чат-ботов с поддержкой искусственного интеллекта:

• Разговорные боты могут понимать контекст и намерения сложных разговоров и пытаться дать более релевантные ответы.
• ИИ-боты используют интеллектуальный анализ и анализ настроений, чтобы лучше понять эмоции клиентов.
• Боты с машинным обучением учатся на поведении пользователей и обеспечивают более персонализированные беседы.

Почему чат-боты важны для вашего бизнеса?

Чат-боты на основе искусственного интеллекта повышают эффективность работы и обеспечивают экономию средств для бизнеса, предлагая удобство для клиентов. Предприятия могут автоматизировать часто задаваемые вопросы и уменьшить потребность в человеческом взаимодействии.

Ниже приведены ключевые причины, по которым все больше и больше компаний используют чат-ботов и то, как они являются беспроигрышной формулой для привлечения и удержания клиентов.

• Сократите время ожидания клиентов — 21% потребителей считают чат-ботов самым простым способом связаться с компанией. Боты — это более разумный способ гарантировать, что клиенты получат немедленный ответ, который они ищут, не заставляя их ждать в очереди.
• Доступность 24 × 7 – Боты всегда доступны для привлечения клиентов с быстрыми ответами на часто задаваемые ими вопросы. Главное потенциальное преимущество использования чат-ботов — это круглосуточное обслуживание клиентов.
• Улучшение взаимодействия с клиентами — Разговорные боты могут привлекать клиентов круглосуточно, начиная активную консервацию и предлагая персонализированные рекомендации, которые повышают качество обслуживания клиентов.
• Экономьте расходы на обслуживание клиентов– Чат-боты помогут предприятиям экономить очень много денег. Ботов можно легко масштабировать, что экономит расходы на поддержку клиентов, связанные с наймом дополнительных ресурсов, затратами на инфраструктуру и т.д.
• Автоматизируйте квалификацию потенциальных клиентов и продажи– Вы можете автоматизировать свою воронку продаж с помощью чат-ботов, чтобы предварительно отбирать потенциальных клиентов и направлять их в нужную команду для дальнейшего развития. Возможность мгновенно привлекать клиентов увеличивает количество потенциальных клиентов и показатели конверсии.

Лидогенерация — самая важная функция любого бизнеса. С помощью чат-ботов вы можете предварительно квалифицировать потенциальных клиентов и автоматизировать воронку продаж. Вы можете сделать это, отправив потенциальных клиентов прямо в свою CRM или передав их менеджерам, чтобы помочь им в дальнейшем.

Основными вариантами использования ботов являются:

• Сегментируйте свою аудиторию — боты позволяют вам определять интересы посетителей и клиентов. На основе этого вы можете сегментировать свою целевую аудиторию.
• Предварительно квалифицированные лиды — боты, запрограммированные с помощью предопределенной анкеты продаж, превращают посетителей вашего сайта в потенциальных клиентов. Затем они направляются на следующий уровень воронки продаж.
• Бронирование — Боты помогают назначать встречи в сфере гостеприимства или здравоохранения, а также делать заказы на персональные услуги.

Заполнение форм — жизненно важная часть процесса лидогенерации, которую можно автоматизировать с помощью чат-ботов. Когда вы объединяете чат-ботов и лидогенерацию, ваш бизнес может привлечь большое количество потенциальных клиентов.

Боты могут извлекать уроки из взаимодействия с пользователем и делиться релевантной информацией о вашем бренде, продуктах и услугах. По сути, он способен повышать продажи и осуществлять перекрестные продажи персонализированным, разговорным и привлекательным способом. 57% компанийсогласны с тем, что чат-боты обеспечивают высокую рентабельность инвестиций с минимальными усилиями.

Варианты использования в маркетинге для улучшения взаимодействия с клиентами:

• Рекомендации по продуктам — С помощью ботов вы можете рекомендовать продукты или комбинированные предложения на основе предпочтений клиента.
• Начните активную беседу — бот может инициировать активную беседу, пока клиент разбирается в услугах Вашего сайта, и направлять их в правильном направлении.
• Персонализированные уведомления – вы можете изучать поведение своих клиентов и улучшать свои разговоры, персонализируя их.

Футуристический размах технологии чат-ботов

Теперь, когда вы знаете, что такое чат-бот и насколько важна технология ботов для вашего бизнеса. Вы, конечно, согласитесь, что боты кардинально изменили способ взаимодействия компаний со своими клиентами.

Технологии чат-ботов станут жизненно важной частью стратегии взаимодействия с клиентами в будущем. В ближайшем будущем боты будут только развиваться, чтобы расширить возможности человека.

Заказать разработку чат-ботов можно у нас на сайте

Что такое чат-боты и как ими пользоваться: подробный гайд

В этой статье я поясню простым языком, что такое чат-бот, где применяется и, конечно, как их создавать. А так как в работе я перепробовал десятки сервисов, я выложу список из топ-10 лучших конструкторов по созданию чат-ботов. Почему конструктор? Потому что в них не требуется опыт.

Чат-бот — это автоматическая программа для взаимодействия с пользователями. Алгоритм помогает клиентам решать различные задачи, например, получить дополнительную информацию или сделать заказ в интернет-магазине.

Расскажу, что умеет чат-бот, в каких сферах используется, чем полезен бизнесу и как создавать их.

Как работает чат-бот

В начале разберем, что такое чат-бот и как им пользоваться.

В функции чат-бота входит поддержка клиентов компаний — ответы на вопросы о продуктах, напоминания о событиях, обработка заявок, подтверждение операций и т.д. Для бизнеса есть дополнительные возможности чат-бота: сбор статистики, классификация лидов и другие функции, необходимые для успешного маркетинга. Вся полученная информация передается в CRM-систему, позволяя улучшить качество сервиса и воронку продаж.

Принцип работы чат-бота максимально прост:

1. Пользователь вводит/озвучивает запрос или выбирает одно из предложенных действий. Разработчики часто добавляют в интерфейс несколько кнопок с распространенными функциями — это удобно и наглядно показывает возможности бота.

Например, пользователь вводит запрос: «Условия доставки свечей по России» и чат бот показываем ему варианты. Этот бот я сделал буквально за пару часов в конструкторе чат ботов.

Скрин как выглядит переписка с ботом внутри вк

2. Бот анализирует запрос, ищет подходящую информацию на сервере и мгновенно выдает ответ. Если по какой-то причине ответ не помог клиенту решить проблему, то по запросу пользователя программа открывает диалог с оператором.

Скрин с сайта (переписка с ботом)

Практика показывает, что даже самый простой chatbot легко отрабатывает до 50% обращений. Программа выступает полноценным консультантом, при этом работает 24/7, справляясь с задачами в 3 раза быстрее человека. Главные плюсы чат-ботов перед другими инструментами — доступность и мобильность. Чтобы получить помощь или ответ на вопрос, не нужно звонить и ждать в очереди, а это явное преимущество для интровертов.

Зачем нужны чат-боты и где они используются

Благодаря удобству использования чат-боты получили широкое распространение. Виртуальных помощников применяют:

• В мессенджерах. Telegram, WhatsApp, Viber и некоторые социальные сети, например, ВКонтакте. Чат-боты в этих мессенджерах используются не только для обработки заявок, но и для рекламы — делать рассылку интересных материалов группе пользователей или оповещать клиентов о начале сезона скидок. Некоторые боты также предлагают полезный функционал для управления сообществами, раскрутке аккаунта или управления торговлей.

• На сайтах. Диалог с ботом появляется в углу экрана сразу при входе на сайт. Если клиенту требуется узнать что-то конкретное, например, уточнить наличие товара на складе — чат-бот легко справится с этой задачей и выдаст четкий ответ.

• В мобильных приложениях. Чат-боты помогают быстрее разобраться в интерфейсе и функциях приложения. Например, найти нужный раздел или информацию. При необходимости через бота легко связаться с оператором и получить квалифицированную помощь.

Классификация чат ботов

Теперь выясним, какие бывают чат-боты. Виртуальные помощники делятся на несколько категорий в зависимости от их возможностей и способов общения с клиентами.

Виды чат-ботов по способу взаимодействия:

• С конкретными правилами. Возможности этого чат-бота ограничиваются готовыми командами (кнопками) и поиском информации в базе данных. Это самый простой тип программ, который подойдет для совершения конкретных действий, настройки или получения справки.

В данном примере нельзя уйти за сценарий чат бота, а он ограничен кнопками.

• Текстовый чат-бот. Пользователь вводит запрос в свободной форме, бот проводит анализ текста — выделяет ключевые слова и выдает ответ в соответствии с полученной информацией. Текстовые боты более гибкие, способны учитывать контекст и лучше структурировать информацию.

В данном примере чат бот умеет проверять верно ли человек указал номер, например пропустил цифру

• Голосовой бот. Программы также определяют ключевые слова — только уже в речи пользователя. Клиент произносит запрос, а бот, в свою очередь, находит информацию и отвечает — благодаря стремительному развитию нейросетей отличить «голос» чат-бота от живого человека бывает трудно.

Пример бота в телеграм, где сперва аудио смс и потом уже текстовое предложение

Типы чат-ботов по уровню гибкости и понимания потребностей пользователей:

Необучаемые

Несложные программы, использующие конкретные сценарии. На этапе разработки специалист добавляет в чат-бот набор ключевых фраз и типовые варианты ответа на них. Такие боты легко справляются с простыми задачами — оформить запись к врачу, рассказать об условиях возврата товара и т. д. Индивидуальный подход, к сожалению, не про них — если в запросе будет отсутствовать слово-триггер, программа не распознает, что именно нужно пользователю, и предложит перефразировать предложение. Так будет продолжаться, пока клиент не подберет слова или не попросит перевести его на оператора. К необучаемым чат-ботам также относится «кнопочный» вариант программы. Создать необучаемого бота можно в конструкторе чат ботов.

Плюсы необучаемых чат-ботов:

• Легко справляются с типовыми обращениями и экономят время консультантов.
• Собираются в конструкторе и не требуют обслуживания.
• Работают стабильно — без сбоев, утечек информации и т.д.

С использованием ИИ

Это чат-боты, созданные с применением алгоритмов машинного обучения. Такие программы распознают контекст, цель вопроса и подбирают наиболее релевантные ответы. Кроме того, «умные» чат-боты анализируют опыт общения с пользователями и со временем прогрессируют — точнее определяют настроение клиентов и ведут более персонализированные беседы. Я не даю ссылок, потому что не знаю еще таких сервисов где используется ИИ.

Плюсы интеллектуальных чат-ботов:

• Способны обрабатывать сложные и неоднозначные запросы, в том числе, написанные с ошибками.
• Лучше понимают вопрос клиента и предлагают эффективное решение.
• Собирают больше статистических данных, которые можно использовать для улучшения качества обслуживания и других маркетинговых целей.

Единственный, но существенный минус чат-бота на основе ИИ — сложность разработки и необходимость постоянного обслуживания. Для создания хорошей интеллектуальной программы потребуется команда квалифицированных IT-специалистов, а также свой программист в штате.

4 преимущества чат-ботов для бизнеса:

Чат-боты автоматизируют большую часть маркетинговых процессов:

• Продажи. С определенной периодичностью программа посылает клиентам подборку лучших товаров и при необходимости консультирует по всем важным вопросам — стоимости товара, его характеристикам и параметрам. Также бот легко сформирует заказ и примет оплату.

• Сбор лидов. Сделайте развлекательный тест или проведите в боте опрос — вы получите приток новой аудитории и будете подогревать ее интересным контентом. Кроме того, любое взаимодействие программы с пользователем — это важные данные, которые полезно использовать для улучшения качества обслуживания и маркетинговой стратегии. Вот пример как сделать опрос человека прямо в боте и настроить отправку данных администратору (владельцу бота)
  https://youtu.be/wUPnt0p0sQo?si=Yw6fhlw6vtBMvnQ4
• Навигация пользователя. Бот помогает клиенту сориентироваться на сайте — найти нужный раздел или вкладку, чтобы прочесть необходимую информацию. Это гораздо удобнее, чем выяснять все самому или звонить оператору.

• Рассылки и реклама. С помощью бота удобно рассказывать клиенту о новых скидках и акциях, напоминать о важных событиях и мотивировать участвовать в жизни компании.

Использование чат-ботов улучшает качество сервиса и позволяет быстрее достичь бизнес-целей:

• Больше целевых лидов. Чат-бот удобно группирует поступающие заявки, помогая сформировать несколько аудиторий и скорректировать воронку продаж.

• Увеличение конверсии и продаж. Автоматическая рассылка и взаимодействие с пользователями согласно их интересам повышает лояльность и вероятность покупки до 30%.

• Повышение эффективности работы сотрудников. Чат-боты избавляют операторов от рутины: команда обрабатывает только сложные запросы и работает в несколько раз быстрее и эффективнее.

• Снижение затрат на обслуживание. Благодаря снижению нагрузки на сотрудников компания экономит до 30% средств бюджета, которые раньше шли на издержки, переработки или найм дополнительных операторов.

Как создать чат-бот: 10 удобных конструкторов

Самый простой способ создать чат-бота — воспользоваться готовыми сервисами или конструкторами, которые имеют интуитивно-понятный интерфейс, легко настраиваются, а работа с ними не требует технических знаний. Все, что нужно для создания программы — зарегистрироваться и, в зависимости от цели создания чат-бота, выбрать подходящий шаблон.

В статье собрали топ-10 удобных конструкторов чат-ботов, где вы быстро создадите своего первого чат бота и сразу приступите к работе. Я их расположил в порядке по удобству интерфейса, а так же соотношение цена=качество.

Скрин с главного сайта

Удобный сервис для создания чат-ботов во ВКонтакте и Telegram. Понятный интерфейс и большой выбор инструментов позволяют создать качественную программу, умеющую определять потребности клиента, точно отвечать на вопросы, давать справку, предлагать релевантные товары, принимать заказы, брать оплату, управлять рассылками и многое другое.

Доступно огромное количество шаблонов для инфобизнеса, сферы услуг, продажи продуктов и других областей. Выберите подходящий или сконструируйте собственный, опираясь на цели бизнеса. Создавайте не только чат-ботов, но и автоворонки для привлечения пользователей, привязывая их к сценариям программы.

Бесплатная версия позволяет подключить к общению до 1000 контактов, а PRO-тариф стоит от 390 руб. Регистрируйтесь и начинайте продуктивно работать уже через час.

Конструктор позволяет создать одного чат-бота сразу для нескольких платформ —Telegram, Вконтакте, WhatsApp, «Одноклассники» и других, чтобы управлять функциями и отслеживать операции в одном месте. Процесс создания бота прост — придумайте подробный сценарий использования, а затем подберите и свяжите между собой нужные компоненты в специальном визуальном редакторе.

С помощью чат-бота возможно сегментировать аудиторию, управлять рассылками, общаться с клиентами и собирать статистику. Кроме того, бот интегрируется с другими приложениями и позволяет мгновенно отправлять информацию в CRM или прочие системы автоматизации.

Но стоимость пользования сервисом довольно высокая — от 4399 до 16 499 рублей. Предусмотрен бесплатный тариф на 10 тестовых ботов.

Сервис для создания многофункциональных чат-ботов в Telegram. Главное преимущество PuzzleBot — быстрая настройка, и вы готовы к работе. Широкий функционал включает в себя возможности модерации канала или чата, ведение диалогов с пользователями от лица бота, создание сценариев, продажи, управление рассылками, напоминаниями и другое.

Для начала работы нужно пройти регистрацию на сайте — после истечения тестового периода вам будут доступны 3 тарифа на выбор.

Популярный конструктор для создания ботов в Вконтакте и Telegram, предлагающий широкий набор интеграций с платежными системами и сервисами автоматизации. Подойдет в качестве инструмента для бизнеса любого масштаба, а также индивидуальных предпринимателей. В функции сервиса входит управление рассылками, сегментирование аудитории, сбор заявок, контактов и другие возможности.

Бесплатный тариф имеет ограничения и позволяет подключить всего до 250 пользователей. Стоимость платных варьируется от 500 до 4990 рублей.

Сервис поддерживает создание чат-ботов для соцсетей, а именно ВКонтакте, Tеlegram, WhatsApp и Viber. Функции конструктора заточены под онлайн-продажи — в ботах доступно ведение базы клиентов, встроенный мессенджер и формирование воронки продаж по специальным сценариям. Также сервис интегрируется с различными CRM-системами, платежными сервисами и предлагает широкий набор инструментов аналитики.

При регистрации пользователь получается бесплатный доступ ко всем функциям платформы всего лишь на 7 дней. По истечении периода возможно приобрести тарифный план стоимостью от 900 рублей.

Конструктор позволяет создать единый чат-бот для Telegram, Viber, VK. Предусмотрено несколько готовых шаблонов для разных целей создания чат-бота: оказание услуг, розничная торговля и персональный менеджер. Сервис интегрируется с популярными платежными системами и некоторыми CRM для оформления записи или заказа.

Сервис подойдет как для бизнеса, так и частных пользователей — разработчики предлагают несколько тарифов с разными возможностями стоимостью от 99 до 1190 рублей. Тариф за 99 рублей создан специально для студентов и тех, кто постоянно следит за расписанием.

Это одновременно и конструктор чат-ботов, и CRM-система. Сервис позволяет создавать программы только для запрещенограма, но имеет набор функций для автоматизации общения с клиентами: настройка автоответов на комментарии, проверка подписки на аккаунт, создание рассылок, запуск игровых механик и сбор информации во внутреннюю или внешнюю CRM-систему. Полученную в CRM информацию о пользователях можно сегментировать и экспортировать в удобном формате.

После регистрации доступен бесплатный период, подробную информацию о тарифах запросите у персонального менеджера. Некоторые пользователи заметили, что время отправки сообщений не совпадает с действительностью.

Многофункциональная платформа, которая поддерживает создание чат-ботов в Telegram, WhatsApp, «Вконтакте» и Viber с набором инструментов для маркетинга, продаж, поддержки клиентов и корпоративной автоматизации. Функционал включает в себя собственную CRM, настройку воронок продаж, омниканальный чат-центр, инструменты аналитики, проведение опросов и других игровых механик, систему создания контента и многое другое.

Базовая лицензия программы стоит 24 000 рублей в месяц, что может быть накладных для стартапов. Компания предлагает дополнительные услуги и предоставляет индивидуальные условия сотрудничества. Некоторые пользователи жалуются на некорректную работу службы поддержки и недостаточный выбор функционала.

Конструктор для создания чат ботов с расширенными возможностями на базе искусственного интеллекта. В отличие от большинства предыдущих сервисов, Aimylogic позволяет создавать программы не только для мессенджеров и соцсетей, но и для обслуживания сайтов и телефонной линии. «Умные» боты способны принимать заказы на различных площадках, обзванивать клиентов и предлагать ваши услуги. Чат-боты интегрируются с CRM и внешними сервисами для сбора статистики и анализа информации. Что касается ботов именно для Telegram, Вконтакте, Viber и других платформ, сервис предлагает широкий набор функций, позволяющий улучшить обслуживание, повысить конверсию и продажи: предложение клиентам релевантных продуктов, простое создание сценариев, обучение на примерах и другое.

Начинающим пользователям бывает сложно разобраться с настройкой этого бота, а техподдержка не всегда быстро реагирует на просьбу о помощи.

На стартовом (бесплатном) тарифе доступно всего лишь 25 подписчиков в месяц. Стоимость платных тарифов с возможностью подключения уже до 10 000 подписчиков варьируется от 990 до 14 900 рублей в месяц.

Платформа поддерживает создание программ для любых известных мессенджеров. Возможности чат-бота: построение автоматических воронок и сценариев продаж, быстрые ответы на вопросы пользователя согласно сценарию, сегментирование аудитории и управление рассылками. Кроме того, чат-бот интегрируется с различными платежными системами, что позволяет вести торговлю прямо внутри приложения и моментально получать прибыль.

Бесплатный тариф подходит для небольших компаний, частных пользователей и предлагает до 500 подписчиков. Стоимость PRO-версии с расширением до 1000 подписчиков и неограниченными функциями составляет от 350 рублей или €3,5.

Чат-боты — удобный инструмент для маркетинга и продаж, не требующий больших затрат на обслуживание. Оптимизируйте процессы привлечения клиентов и зарабатывайте до 3-х раз больше, воспользовавшись бесплатным конструктором.

*Meta, которой принадлежит Instagram, признана в России экстремистской организацией

Что такое чат-бот?

Чат-боты — мощный и действенный инструмент общения с клиентами. Цифровые диалоговые системы все чаще находят применение в компаниях и в интернет-магазинах. Но что на самом деле представляет собой чат-бот? И что может сделать чат-бот? Расскажу основы.Чат-боты или болтуны — это текстовые диалоговые системы, часто основанные на технологиях искусственного интеллекта, которые позволяют осуществлять письменное взаимодействие, то есть чат, с технической системой, ботом. Чат-боты используются для автоматизации коммуникационных структур без участия человека. Это позволяет обрабатывать часто встречающиеся запросы клиентов стандартным образом.

Что такое чат-бот? Термин «чат-бот» — это сочетание слов «чат» и «робот». Он обозначает цифровую диалоговую систему. Технически говоря, он относится к семейству программных агентов.

По сути, чат-боты — это виртуальные консультанты или автоматические текстовые помощники, которые осуществляют взаимодействие между человеком и компьютером в режиме реального времени. Человек спрашивает, компьютер отвечает. В настоящее время чат-боты часто являются коммуникационными помощниками, обученными искусственным интеллектом, и поэтому способны к обучению. Чем больше людей задают им вопросы, тем лучше они отвечают. Есть старая футбольная пословица: как тренируешься, так и играешь. Следовательно, если такая диалоговая система «натренирована» довольно скромно, то и результат будет не оптимальным.

Как работает чат-бот?

Технически чат-боты работают примерно по принципу «если — то». Это означает, что каждому вопросу соответствует соответствующий ответ. Но они также могут распознавать отдельные слова и назначать ответы. Первые поколения чат-ботов были исключительно текстовыми.

Однако с развитием цифровых технологий синтеза речи и распознавания речи чат-боты теперь могут общаться и с помощью текста, и с помощью речи. Известными примерами являются цифровые голосовые помощники, такие как Alexa или Siri. Бот реагирует на ключевые слова как в текстовых, так и в голосовых запросах. Они анализируются системой на основе определенных моделей распознавания, запрограммированных процедур, интернет-поиска или баз знаний. Например, Alexa может искать информацию в Интернете или обращаться к базе данных своих разработчиков.Чат-бот компании может отвечать на запросы клиентов, используя предопределенные процедуры.

Однако для этого требуется определенный набор вопросов, ключевых слов, ответов и тем. После того как подходящий ответ найден, информация передается, подготавливается к выводу и, при необходимости, комбинируется с другими необходимыми элементами. Наконец, осуществляется грамматический и орфографический синтез ответа.

Что это значит на конкретном примере?

Классическим сценарием являются запросы в службу поддержки клиентов. В интернет-магазине покупатель ищет предмет одежды определенного размера и цвета. Он сообщает эти характеристики чат-боту, который проверяет систему товаров и предлагает возможные варианты, например. Другой пример можно найти в страховой компании HDI. Здесь чат-бот оказывает поддержку в оформлении временной страховки для другого водителя автомобиля.

Виртуальный помощник «Лиззи» спрашивает, хотите ли вы застраховать дополнительного водителя. Затем вы сообщаете ей, на какой срок должна быть оформлена дополнительная страховка, вводите номер машины и так далее. Таким образом, чат-боты могут самостоятельно отвечать на широкий спектр запросов клиентов, но в большинстве случаев они не могут полностью заменить человека. Во-первых, у пользователя обычно есть возможность отправить свой запрос непосредственно сотруднику. Во-вторых, на практике чат-бот часто используется только для выполнения очень распространенных процедур или для предварительной проверки, прежде чем сотрудник сможет напрямую ответить на запрос клиента, используя собранную информацию без дополнительных запросов.

Искусственный интеллект (ИИ) и чат-боты

Искусственный интеллект (ИИ) и чат-боты — это не одно и то же. Чат-боты — это приложения, в то время как ИИ — самостоятельная технология. Поэтому чат-боты — это одно из возможных применений ИИ, но ИИ используется и во многих других областях. Сочетание ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) — вот что делает чат-ботов интеллектуальными, способными к обучению и эффективными.В вычислительной лингвистике процесс обработки естественного языка (NLP) описывает автоматический анализ и изложение человеческого языка.

Основанная на алгоритмах, лингвистическая обработка данных пытается обработать естественный язык в виде текстовых и речевых данных с помощью компьютеров.

Постоянная оптимизация с помощью «обучающих бесед», реального общения между человеком и машиной и анализа обратной связи позволяет чат-ботам понимать и отвечать на запросы в самых разных контекстах. Например, пробелы в распознавании вопросов могут быть устранены самостоятельно, а недостающие ответы могут быть добавлены с уверенностью.

Помимо анализа и поиска подходящих ответов, чат-боты, взаимодействующие с помощью голосового ввода и вывода, могут учитывать широкий спектр особенностей интонации и произношения. Например, Alexa от Amazon может быть «обучена» реагировать только на голос конкретного пользователя. Теперь пользователю очень сложно распознать, что партнер по общению не является реальным человеком.

Типы использования чат-ботов

Чат-боты чрезвычайно эффективны, особенно в плане управления ресурсами и обслуживания клиентов, а также значительно сокращают расходы и время. Чат-боты могут использоваться в самых разных областях, например:

• Организация знаний по часто задаваемым вопросам.
• Информация о компании и руководства Задачи офисного ассистента.
• Принятие на себя и эффективное управление поддержкой клиентов.
• Подбор сотрудников.
• Функции поиска и навигации.
• Базы данных статей.
• Генерация лидов в платежной системе.
• Опросы. Продажи.

Поэтому спектр задач и возможных применений очень разнообразен; в принципе, чаты или болталки могут использоваться везде, где происходит общение и взаимодействие с людьми. Например, на веб-сайтах, в интернет-магазинах или в системах мгновенного обмена сообщениями. Чат-боты в социальных сетях, таких как Instagram, Facebook или Twitter, также известны как социальные боты. С технологической точки зрения, цифровые голосовые помощники, такие как Siri или Alexa, также основаны на чат-ботах. Кроме того, они все чаще используются в качестве интерфейса ввода в устройствах «умного дома» и «умной жизни».

Хочешь бота? Пиши, сделаем под любые нужды Whatsapp или в Telegram @odintsov

Что внутри чат-бота?

Меня зовут Иван Бондаренко. Я занимаюсь алгоритмами машинного обучения для анализа текстов и устной речи примерно с 2005 года. Сейчас работаю в Московском Физтехе ведущим научным разработчиком лаборатории бизнес-решений на основе Центра компетенций НТИ по Искусственному интеллекту МФТИ и в компании Data Monsters, которая занимается вопросами практической разработки диалоговых систем для решения тех или иных задач в индустрии. Также немного преподаю у нас в университете. Мой рассказ будет посвящен тому, что такое чат-бот, как алгоритмы машинного обучения и другие подходы применяются для автоматизации общения человека и компьютера и где это может быть реализовано.

Полную версию моего выступления на «Ночи научных историй» можно посмотреть в видеозаписи, а краткие тезисы я приведу в тексте ниже.

Возможности алгоритмов

В первую очередь, алгоритмы взаимодействия с человеком находят успешное применение в call-центрах. Работа оператора call-центра очень тяжелая и дорогостоящая. Более того, во многих ситуациях полностью решить проблему общения человека и компьютера практически невозможно. Одно дело, когда мы работаем с банком, у которого, как правило, несколько тысяч клиентов. Можно набрать штат сотрудников call-центра, который бы обслуживал этих клиентов и беседовал с ними. Но когда мы решаем более масштабные задачи (например, производим смартфоны или какую-то другую бытовую электронику), у нас клиентов не несколько тысяч, а несколько десятков миллионов по всему миру. И мы хотим понимать, какие проблемы с нашей продукцией есть у людей. Пользователи, как правило, делятся друг с другом информацией на форумах либо пишут в службу поддержки производителя смартфонов. Живые операторы не смогут справиться с работой по огромной клиентской базе, и здесь на помощь приходят алгоритмы, которые могут работать в многоканальном режиме, обслуживая огромное количество людей.

Для решения подобных задач, для построения алгоритмов диалоговых систем, которые могли бы взаимодействовать с человеком и извлекать смысл, важную информацию из произвольных сообщений, существует целое направление в области компьютерной лингвистики – анализ текстов на естественном языке. Робот должен уметь читать, понимать, слушать, говорить и так далее. Это направление – Natural Language Processing (анализ текста на естественном языке) – распадается на несколько частей.

Понимание текста (Natural Language Understanding, NLU).

Когда бот общается с человеком и человек что-то пишет боту, нужно понять, что написано, что хотел пользователь, о чем он упоминал в своей речи. Понимание намерений пользователя, так называемого интента – чего человек хочет: перевыпустить банковскую карту или заказать пиццу. И выделение именованных сущностей, то есть вещей, о которых конкретно говорит пользователь: если это пицца, то «Маргарита» или «Гавайская», если карта, то какая система – MasterCard, Мир и так далее.

И, наконец, понимание тональности сообщения – в каком эмоциональном состоянии находится человек. Алгоритм должен уметь детектировать, в какой тональности написано сообщение, либо это новостной текст, либо это сообщение от человека, который общается с нашим ботом, для того чтобы адекватным образом реагировать на тональность.

Порождение текста (Natural Language Generation) – адекватная реакция на человеческий запрос таким же человеческим языком (естественным), а не сложной табличкой и не формальными фразами.

Распознавание и синтез речи (Speech-to-Text and Text-to-Speech). Если чат-бот не просто переписывается с человеком, а говорит и слушает, нужно научить его понимать устную речь, звуковые колебания преобразовывать в текст, чтобы потом модулем понимания текста этот текст анализировать, и из текста-ответа генерировать, в свою очередь, звуковые колебания, которые потом услышит человек, абонент.

Виды чат-ботов

В чат-ботах можно выделить несколько ключевых архитектур.

Чат-бот, отвечающий на наиболее часто задаваемые вопросы (FAQ-чатбот) – самый простой вариант. Мы всегда можем сформулировать набор типовых вопросов, которые задают люди. Для сайта по доставке готовой еды, как правило, это вопросы: «сколько будет стоить доставка», «доставляете ли вы в Первомайский район», и пр. Можно их сгруппировать по нескольким классам, интентам, пользовательским намерениям. И для каждого интента подобрать типовые ответы.

Целенаправленный чат-бот (goal oriented bot). Я здесь попытался показать архитектуру подобного чат-бота, который реализован в проекте iPavlov. iPavlov – это проект по созданию разговорного искусственного интеллекта. В частности, целенаправленный чат-бот помогает пользователю достичь какой-то цели (например, забронировать столик в ресторане или заказать пиццу, или что-то узнать о проблемах в банке). Речь идет не просто об ответе на вопрос (вопрос-ответ – без всякого контекста). У целенаправленного чат-бота есть модуль понимания текста, управления диалогом и модуль генерации ответов.

Чат-боты вопросно-ответной системы question answering system и просто «болталки» (chit chat bot). Если два предыдущих типа чат-ботов либо отвечают на наиболее часто задаваемые вопросы, либо ведут пользователя по графу диалогов, в конце концов, помогая забронировать ресторан, выясняя, что хочет пользователь, китайскую или итальянскую кухню и т.д., то вопросно-ответная система – это другой тип чат-бота. Задача такого чат-бота – не двигаться по графу диалога и не просто классифицировать намерения пользователя, а обеспечивать информационный поиск – находить наиболее релевантный документ, соответствующий вопросу человека, и место в документе, где содержится ответ. Например, сотрудники крупного ритейлера вместо того, чтобы заучивать наизусть инструкции, регламентирующие работу, либо искать ответ, куда ставить гречку, задают вопрос такому чат-боту на основе вопросно-ответной системы.

Виды машинного обучения

Распознавание интентов, выделение именованных сущностей, поиск в документах и поиск мест в документе, которые соответствуют семантике вопроса – все это без машинного обучения, без некого статистического анализа реализовать невозможно. Поэтому в основе современных чат-ботов лежит машинное обучение –методы задач, аппроксимации некой скрытой закономерности, которая есть в больших массивах данных и выявление этих закономерностей. Такой подход имеет смысл применять, когда закономерности, задачи есть, но простую формулу, формализм для описания этой закономерности придумать невозможно.

Существует несколько видов машинного обучения: с учителем (supervised learning), без учителя (unsupervised learning), с подкреплением (reinforcement learning). Нас интересует, прежде всего, задача обучения с учителем – когда есть входные изображения и указания (метки) учителя и классификация этих изображений. Либо входные речевые сигналы и их классификация. И мы учим нашего бота, наш алгоритм воспроизводить работу учителя.

О’кей, вроде бы все круто. А как научить компьютер понимать тексты? Текст – это сложный объект, и как буквы превратить в числа и придумать векторное описание текста? Есть самый простой вариант – «мешок слов». Мы задаем словарь всей системы, например, все слова, которые есть в русском языке, и формулируем вот такие очень разреженные вектора с частотами слов. Этот вариант хорош для простых вопросов, но для более сложных задач он не годится.

В 2013 году произошла в некотором роде революция в моделировании слов и текстов. Томас Миколов предложил специальный подход эффективного векторного представления слов, основанный на дистрибутивной гипотезе. Если разные слова встречаются в одном и том же контексте, значит, они имеют что-то общее. Например: «Ученые провели анализ алгоритмов» и «Ученые провели исследование алгоритмов». Так, «Анализ» и «исследование» являются синонимами и обозначают примерно одно и то же. Поэтому можно научить специальную нейронную сеть прогнозировать слово по контексту, либо контекст по слову.

Наконец, как мы обучаем? Для того чтобы обучить бота понимать интенты, истинные намерения, нужно вручную разметить кучу текстов с помощью специальных программ. Чтобы научить бота понимать именованные сущности – имя человека, название фирмы, локация – тоже нужно размещать тексты. Соответственно, с одной стороны, алгоритм обучения с учителем наиболее эффективный, он позволяет создавать эффективную распознающую систему, но, с другой стороны, возникает проблема: нужны большие размеченные дата-сеты, а это делать дорого и долго. В процессе разметки дата-сетов могут быть ошибки, вызванные человеческим фактором.

Для решения этой проблемы в современных чат-ботах применяют так называемый перенос обучения – transfer learning. Те, кто знают много иностранных языков, наверняка замечали такой нюанс, что очередной иностранный язык учить легче, чем первый. Собственно, когда вы изучаете какую-то новую задачу, то пытаетесь использовать для этого свой прошлый опыт. Так вот, transfer learning (перенос обучения) как раз основан на этом принципе: мы обучаем алгоритм решать одну задачу, для которой у нас есть большой дата-сет. А потом этот обученный алгоритм (то есть берем алгоритм не с нуля, а обученный решению другой задачи), дообучаем решать нашу задачу. Таким образом, мы получаем эффективное решение с использованием небольших различных данных.

Одна из таких моделей – это ELMo (Embeddings from Language Models), как ELMo из Улицы Сезам. Мы используем рекуррентные нейронные сети, они имеют память и могут обрабатывать последовательности. Например: «Программист Вася любит пиво. Каждый вечер после работы он заходит в «Джонатан» и пропускает бокал-другой». Так вот, он – это кто? Он – это вечер, он – это пиво, или он – это программист Вася? Нейронная сеть, которая обрабатывает слова, как элементы последовательности, учитывая контекст, рекуррентная нейронная сеть, может понять взаимосвязи, решить эту задачу и выделить какую-то семантику.

Мы обучаем такую глубокую нейронную сеть моделировать тексты. Формально это задача обучения с учителем, но учителем у нас выступает сам неразмеченный текст. Следующее слово в тексте является учителем по отношению ко всем предыдущим. Таким образом, можем использовать гигабайты, десятки гигабайт текстов, обучать эффективные модели, которые выделяет семантика в этих текстах. И потом, когда мы используем модель Embeddings from Language Models (ELMo) в режиме вывода, мы подаем слово с учетом контекста. Не просто stick, a let’s stick. Смотрим, что нейронная сеть генерирует в этот момент времени, какие сигналы. Эти сигналы мы катанируем и получаем векторное представление слова в конкретном тексте, с учетом его конкретной сематической значимости.

В анализе текстов есть еще одна особенность: когда решается задача машинного перевода, один и тот же смысл одним количеством слов на английском может быть передан и другим количеством слов на русском. Соответственно, идет не линейное сопоставление, и нам необходим механизм, который бы акцентировал внимание на тех или иных кусочках текста, чтобы адекватно их перевести на другой язык. Изначально внимание было придумано для машинного перевода – задача преобразования одного текста в другой с обычными рекуррентными нейронными системами. В это мы добавляем специальный слой внимания, который в каждый момент времени оценивает, какое слово нам сейчас важно.

Но потом ребята из Google подумали, а почему не использовать механизм внимания вообще без рекуррентных нейронных сетей – только внимание. И придумали архитектуру, которая называется трансформер (BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)).

На базе такой архитектуры, когда есть только многоголовое внимание, были придуманы специальные алгоритмы, которые тоже могут анализировать взаимосвязи слов в текстах, взаимосвязи текстов друг с другом – как это делает ELMo, только более хитро. Во-первых, это более крутая и сложная сеть. Во-вторых, мы решаем одновременно две задачи, а не одну, как в случае с ELMo – языковое моделирование, прогнозирование. Мы пытаемся восстановить скрытые слова в тексте и восстановить связи между текстами. То есть, допустим: «Программист Вася любит пиво. Каждый вечер он ходит в бар». Два текста связаны между собой. «Программист Вася любит пиво. Журавли осенью улетают на юг» – это два несвязанных текста. Опять-таки, эту информацию можно извлечь из неразмеченных текстов, обучить BERT и получить очень крутые результаты.

Об этом в ноябре прошлого года была опубликована статья «Attention Is All You Need», которую очень я очень рекомендую прочитать. На данный момент это является самым крутым результатом в области анализа текстов для решения разных задач: для классификации текста (распознавание тональности, намерений пользователя); для вопросно-ответных систем; для распознавания именованных сущностей и так далее. Современные диалоговые системы используют BERT, предобученные контекстные эмбеддинги (ELMo или BERT) для того, чтобы понять, что хочет пользователь. Но модуль управления диалогом по-прежнему часто проектируется на основе правил, потому что конкретный диалог может быть очень зависим от предмета или даже от задачи.

• мфти
• Физтех
• Лаборатория бизнес-решений
• Центр компетенций НТИ
• чат-боты
• виртуальные ассистенты

• Блог компании Московский физико-технический институт (МФТИ)
• Машинное обучение
• Искусственный интеллект
• Natural Language Processing