Эволюция чат-ботов: от примитивных программ до интеллектуальных ассистентов

В отличие от классических чат-ботов, которые работают в рамках сценария, чат-боты с искусственным интеллектом уже способны имитировать реальное общение с человеком, они могут принимать решения в ходе диалога и понимать, что от них хочет пользователь по другую сторону экрана.

Чтобы прийти в эту точку, чат-боты прошли путь от формы, где ИИ играл совсем небольшую роль, до эмоционально гибких виртуальных помощников. Согласно последним прогнозам, объём мирового рынка чат-ботов к 2030 году вырастет до 25 млрд долларов, а значит, и функционал ИИ-ассистентов будет расширяться и адаптироваться к новым потребностям компаний и потребителей.

Успейте купить корпоративный пакет COSSA-2025 со скидкой!

Cossa анонсирует главный рекламный формат на весь 2025 год: сразу 8 различных опций.

Пакет идеально подходит для онлайн-сервисов, стартапов, интернет-компаний и digital-агентств.

Успейте приобрести пакет до повышения цены!

В этой статье эксперты компании Сбер Бизнес Софт расскажут об истории развития чат-ботов и их перспективах для улучшения клиентского опыта.

Часть 1: бот обыкновенный

В 2016 году Facebook* открыл свою платформу Messenger для чат-ботов, а спустя два года LiveChat — систему техподдержки для общения с пользователями сайта с фреймворком ChatBot, позволяющим создавать чат-ботов без навыков программирования. Технология перевернула сферу клиентского сервиса. У крупных брендов появились боты для решения самых разных задач: от приёма заказов до помощи в подборе одежды.

Боты оказались полезны как для бизнеса, так и для клиентов: в первом случае они снизили нагрузку на службы поддержки, решая 66% задач без привлечения операторов, во втором ускорили сервис. Средний показатель уровня удовлетворенности клиентов составил 70%: клиенты оперативно получали ответы без лишних разговоров.

Пример работы простого чат-бота, собирающего лиды на сайте и бронирующего консультации с менеджерами компании

Вскоре ажиотаж сменился разочарованием, чат-боты той эпохи быстро потеряли актуальность. Они могли работать только в рамках заложенных людьми сценариев, а это значит:

• вопросы для бота ограничивались несколькими опциями на выбор, не было возможности задать свободный вопрос;

• у ботов отсутствовала гибкость, а предусмотреть все варианты взаимодействия с пользователем было невозможно.

В результате виртуальные собеседники часто оказывались бесполезными для задач, которые должны были решать. Они не могли справиться с проблемой клиента, мешали связаться с оператором и вызывали раздражение.

Однако даже сейчас компании продолжают пользоваться примитивными чат-ботами для решения простых задач, таких как подтверждение записи, отслеживание доставки, проведение опросов в формате «оцените нашу работу по шкале от 1 до 10».

Чат-боты прошлого поколения не могут решить все задачи бизнеса. Поэтому ещё в 2000-х годах предпринимались попытки использовать в чат-ботах искусственный интеллект. Но уровень развития технологий тогда ещё не позволял сделать ботов по-настоящему интеллектуальными.

Часть 2: бот разумный

Чтобы боты вышли на новую ступень, должны были совпасть сразу несколько условий: высокий спрос на автоматизацию сложных процессов, интерес к улучшению пользовательского опыта, достаточный уровень развития нейросетей и накопление необходимого массива данных для их обучения.

Переломным моментом стало появление в открытом доступе ChatGPT. Эта большая языковая модель и её аналоги генерируют более качественные и точные ответы, выполняют широкий спектр задач и общаются с пользователями.

Модели вроде ChatGPT обладают публичным API (от англ. Аpplication Programming Interface, дословно программный интерфейс приложения), что позволяет компаниям без труда интегрировать их в собственные продукты и IT-решения. Кроме того, для решения узкоспециализированных задач стали доступны профессиональные версии популярных нейросетей, например, GigaChat PRO от Сбера. Благодаря этому чат-ботами с ИИ стали пользоваться не только крупные корпорации, но и представители малого бизнеса.

Что умеет делать чат-бот нового поколения

Общаться с каждым клиентом персонально

Первое отличие виртуальных ассистентов нового поколения — продвинутый уровень персонализации. Они могут подстраивать свои ответы и предложения не только под группу пользователей, но и под каждого человека отдельно: предлагать персональные акции, показывать уникальный контент и давать рекомендации на основе данных о поведении пользователя. Всё это создаёт ощущение, что компания понимает, чего хочет клиент.

Какие данные можно использовать для персонализации

Как это работает на практике? Рассмотрим на примере интернет-магазина спортивных товаров. К примеру, один из клиентов увлекается бегом и решил обновить спортивную обувь. На сайте магазине чат-бот сразу предложил ему подходящую модель кроссовок, основываясь на данных о прошлых покупках. И порекомендовал дополнительные аксессуары: носки, бутылку для воды, сумку для хранения вещей. Всё это не только повысило шанс на покупку, но и сэкономило время клиента, который увидел товары с учётом своих личных предпочтений и интересов.

Помогать менеджерам в полном цикле задач

Запросы первой линии поддержки сейчас можно смело передать в руки ИИ-ботов. Но они могут больше. Виртуальные ассистенты выполняют комплекс бизнес-задач и управляют цепочками процессов. Покупки онлайн, массовый скрининг резюме кандидатов, онбординг новых сотрудников, планирование и бронирование, административные задачи.

Обычно сотруднику нужно сделать до 8 запросов, чтобы найти документ, который поможет решить его вопрос. Потребуется некоторое время на вычитку и анализ этого документа. Виртуальные ассистенты подготовят ответ на вопрос сотрудника за секунды, опираясь на информацию из всех релевантных документов, на которых он обучен. Высокие результаты ИИ-ассистенты дают в решении кадровых вопросов. Так IT-компании KTS удалось автоматизировать повторяющийся процесс оценки сотрудников, который раньше занимал до 10 дней работы HR-специалиста. Теперь чат-бот справляется с опросом и сбором нужной информации за 2 часа.

Отвечать на вопросы «как человек»

Боты на базе искусственного интеллекта распознают речь почти так же хорошо, как люди. Согласно исследованиям, современные языковые модели правильно отвечают на вопросы корректно в 90% случаев, тогда как люди — в 94%. Более того, нейросети учатся считывать и анализировать эмоции собеседника. К примеру, по тембру речи и интонации извлекать дополнительный контекст запроса.

Теперь компании могут быть на связи со своими клиентами 24/7, не жертвуя при этом качеством пользовательского опыта. Такого помощника легко интегрировать в службы технической поддержки: обучить его на базе знаний отвечать на часто задаваемые вопросы и решать задачи клиентов. Кроме того, чат-боты не устают, в отличие от сотрудников компании.
Один из примеров из практики наших экспертов: настройка системы бронирования мест для санатория. В ходе проекта было разработано 50 сценариев для консультаций постояльцев. В результате удалось освободить менеджеров от дополнительной нагрузки: теперь 32% обращений решаются без подключения оператора.

Что ждёт чат-ботов в будущем

Современные чат-боты на порядок опережают предшественников. Они способны решать гораздо более широкий круг задач и делать это намного качественнее. Тем не менее, технология продолжит свое развитие, чтобы клиентский опыт становился ещё лучше.

Приводим три тренда, которые определят вектор эволюции чат-ботов:

Развитие эмоционального интеллекта

Чат-боты научатся лучше понимать человеческие эмоции и отвечать на них. Только представьте: бот сможет распознать растерянность клиента и поддержать его более эмпатичными ответами. Это может значительно улучшить впечатление, которое компания оказывает на покупателей.

Особенно актуально это бизнесам из сфер, связанных с психологическим здоровьем. Так, приложение Wysa для поддержки ментального здоровья уже сейчас использует ИИ в работе с пациентами. В приложении вы можете поделиться проблемами и получить поддержку или отдельные упражнения для практик.

Чат-бот инициирует беседу: пользователи отмечают, что переписка действительно ощущается как общение с внимательным слушателем. Согласно исследованиям, такой чат-бот в 82% диалогов способен понять, находится ли пользователь в критическом состоянии. Для этого модель была обучена более чем на 100 млн диалогов клиентов с психологами.

И если сейчас виртуальный ассистент может вовремя позвать консультанта на линию, то в будущем чат-боты смогут оказывать психологическую поддержку самостоятельно. А значит, больше людей получат нужную им помощь.

Переход к контекстуальному взаимодействию

Продолжая тренд на гиперперсонализацию, чат-боты будут не просто изучать данные клиентов, но и помнить предыдущие взаимодействия с каждым из них. Ссылаться на ситуации и прошлый опыт, самостоятельно генерируя отсылки и давая полные и актуальные ответы на вопросы.

Контекстуальность поможет вывести на новый уровень техническую поддержку пользователей. Так, косметический магазин Sephora использует ИИ в своём чат-боте. Виртуальный помощник задаёт клиенту вопросы и в дальнейшем выстраивает всё общение на этих данных.

Сервис подсказывает, какая косметика вам подойдёт, и формирует рекомендации исходя из ваших предпочтений. Больше данных от вас — более точные рекомендации от чат-бота.

Непрерывное обучение

Как и людям, ботам придётся постоянно учиться. В этом поможет взаимодействие с пользователями: виртуальные помощники будут постоянно анализировать предыдущие диалоги, чтобы их ответы становились всё более естественными, точными и ценными для клиента.

Чат-боты стали одним из драйверов роста бизнеса, постоянно совершенствуясь. Если первое поколение ботов успешно справляется с автоматизацией простых рутинных задач, то современные виртуальные ассистенты берут на себя всё новые функции.

Простой пример: если раньше, нажимая кнопки меню чат-бота, вы могли купить авиабилет в определённом направлении на конкретную дату, то теперь виртуальный помощник способен подобрать и забронировать оптимальные билеты в зависимости от вашего маршрута. Это несомненно улучшает клиентский опыт.

Так, чат-бот HiJiffy, созданный для гостиничного сервиса, может не только отвечать на запросы гостей о бронировании, но и использовать данные о клиенте для более точных ответов. Система анализирует отзывы гостя, контекст его просьб и определяет, какая ещё информация может быть полезна. С помощью инструмента удалось автоматизировать 93% обращений. Сейчас ИИ-бот учится анализировать настроение гостей в ходе диалога — это поможет службе гостиничного сервиса понимать, кому из постояльцев стоит уделить больше внимания.

В будущем чат-боты научатся решать ещё более сложные задачи, обучаясь этому на ходу, а их взаимодействие с пользователем будет становиться всё более персонализированным. Компании, которые сумеют встроить таких ботов в свои бизнес-процессы и маркетинг, имеют все шансы значительно увеличить лояльность покупателей, превратив их в фанатов бренда.

*Соцсети Instagram и Facebook запрещены в РФ; они принадлежат корпорации Meta, которая признана в РФ экстремистской.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.