Автоматическая голосовая служба поддержки

1. Идея для Бизнес инкубатора МГУ, Москва 2014
Пономарев Сергей serv@newmail.ru

2. • Строго заданная тематика общения;
• Многократное повторение информационных сообщений и
действий.
То есть – может быть автоматизирована.
Однако:
• Звонящие не всегда знают, как называется услуга, которую они
хотят получить;
• Звонящие не всегда владеют терминами;
• И даже - не всегда хорошо разговаривают по-русски.
Без человека-оператора обойтись трудно.
Но можно…

3. Voice Recognition:
•Распознать устную речь в набор фонем;
Natural Language Processing:
•Превратить набор фонем в связный текст;
•Выделить модальность сообщения (вопрос, утверждение,
подтверждение, отрицание);
•Выделить ключевые слова-маркеры и термины.
Big Data:
•“Догадаться” что именно нужно позвонившему;
•Задать уточняющие вопросы, если необходимо;
Оказать услугу:
•Прочитать информационное сообщение (баланс, описания тарифов и
т.д.);
•Зарегистрировать заявку службы поддержки;
•Переключить на оператора соответствующего отдела (представив
оператору в удобной форме информацию о потребностях клиента).

4. Voice Recognition, Natural Language Processing:
•Использовать доступные на рынке пакеты;
Big Data:
•Использовать тысячи записей работы операторов с
настоящими клиентами для определения:
• Соответствия типовых запросов клиентов с оказываемыми
службой поддержки услугами (Что хочет человек);
• Соответствия ключевых слов и грамматических конструкций с
типовыми запросами (Какими словами человек объясняет, что
он хочет).

5. Суть.
Замена операторов первой линии call-центров на
автоматизированную голосовую систему (АГС). АГС способен,
общаясь с клиентом на естественном языке:
•Определить потребности клиента – за счёт распознавания и
анализа речи;
•Задать уточняющие вопросы (если необходимо);
•Переключить на специалиста соответствующего отдела;
•Самостоятельно оказать услугу:
• Прочитать информационное сообщение (например, о тарифном
плане);
• Сообщить баланс, статус платежа и т.д.;
• Зарегистрировать заявку в службу поддержки.

6. Существующие аналоги.
•Повсеместно распространённые системы голосового меню “нажмите 1,
если…”. Недостатком является большое время ожидания клиента на
линии, что приводит к снижению лояльности;
•Голосовые системы с выделением ключевых слов. По сути являются
голосовым меню, однако позволяют вместо нажатий кнопок сообщать
свой выбор системе голосом. Недостаток тот-же – слишком большое
время ожидания клиентом на линии.
Отличие от существующих аналогов.
•Кардинальное сокращение времени звонка. Вместо зачитывания всех
пунктов меню и ожидания выбора клиентом одного из пунктов – анализ
сообщения клиента и автоматическое определение тематики запроса;
•Учёт контекста. Уточняющие вопросы задаются только если клиент
ранее не сообщил необходимую для обслуживания информацию;
•Возможность отвечать на вопросы клиента – например, давать
подсказки или зачитывать информационные сообщения о продуктах и
услугах;
•Распознавание смысла обращения – для клиентов, не знающих названий
продуктов и терминов, и пытающихся объяснить “своими словами”;
•Автоматическое оказание услуг по некоторым типам обращений –
информационные сообщения, баланс, регистрация заявок.

7. Рыночная ниша.
Call-центры; компании, имеющие собственную телефонную службу
поддержки.
Экономика.
Внедрение АГС позволит сократить количество операторов первой линии
call-центров, обеспечив экономию на ФЗП, обучении, помещении и т.д.
Конкуренты.
“Центр Речевых Технологий” в Санкт-Петербурге предлагает систему
голосового меню с выделением ключевых слов.

8. Технологии.
Speech Recognition.
Распознавание устной речи в поток фонем и далее – в письменный текст на
русском языке с восстановлением грамматического строя. В настоящий момент
достигается точность в 60-80% на голосовых сообщениях свободной тематики.
Преобразование потока фонем в текст осуществляется системой собственной
разработки, распознавание аудиопотока в фонемы – использование
коммерческих продуктов.
Natural Language Processing.
Обработка сообщений на естественном языке с выделением модальности и
тематики сообщения.
Программный код собственной разработки.
Big Data.
Использование методов Big Data на записях телефонных звонков в службу
поддержки позволит создать сеть лексемм и грамматических конструкций, в
результате чего:
Будет известно, какие услуги клиенты хотят получить, и
Будет известно, какими словами клиенты объясняют, что они хотят.
Алгоритмы создания сети в настоящий момент ясны, частично –
реализованы.

9. План работ.
Ключевым вопросом является доступ к базе звонков в службу поддержки для её
анализа и создания сети. Поскольку телефонные звонки содержат приватную
информацию, будет обеспечен сбор и анализ данных стороне клиента, с выводом
накопленных данных в гарантированно очищенном от приватной информации виде: 1-
2 месяца.
Разработка АГС до уровня коммерческого продукта: 1 год.

10. Пономарев Сергей serv@newmail.ru