Клиенты банков все реже согласны ждать на линии, пока им ответит оператор, и в этой ситуации на помощь приходят голосовые помощники.
Для клиента все выглядит очень просто и понятно: позвонил в любое удобное время и получил быстрый и точный ответ от специально обученного цифрового сотрудника, который всегда в хорошем настроении и даже не способен выйти из себя из-за какой-то спорной ситуации.
Чтобы обеспечить такой клиентский сервис, при разработке виртуальных ассистентов используется целый технологический стек. Среди ключевых технологий можно выделить искусственный интеллект, NLP/NLU, большие языковые модели и, конечно, технологии распознавания и синтеза речи. Именно последним голосовой помощник обязан возможностью распознавать свободно сформулированный запрос клиента в голосовом канале и отвечать человеческой речью в таком же формате, как мы общаемся в обычной жизни.
В этой статье мы уделим внимание именно речевым технологиям и на примере платформы синтеза и распознавания речи SaluteSpeech от Сбера разберемся, как они помогают повысить качество работы операторов контакт-центров и общий уровень удовлетворенности клиентов банков.
Чтобы автоматизировать обслуживание клиентов в голосовом канале
Работа с типовыми запросами отнимает много времени, особенно в моменты пиковых нагрузок, которые бывают плановыми, например, во время маркетинговых акций и сезонных колебаний спроса, или лавинообразными, когда происходит технический сбой или появляется инфоповод, массово влияющий на поведение клиентов.
Возьмем, к примеру, кейс Сбера с использованием виртуального ассистента для обслуживания физических лиц по номеру 900, на который в этом году в среднем поступает около 650 тыс. звонков в день. К слову, 68% из них успешно обрабатывает виртуальный ассистент. При этом, например, в дни социальных зачислений происходит пик обращений по вопросам, связанным с балансом карты: в начале месяца клиенты звонят, чтобы узнать, пришла ли пенсия или пособие. Число таких запросов в начале июля достигало 911 тыс. в день, из них робот обработал 632 тыс., что составляет 69,4%. В такие моменты голосовые помощники очень выручают: они берут на себя типовые запросы и быстро доносят до клиента нужную информацию.
Виртуальные ассистенты не стоят на месте и все время развиваются, их модели дообучаются, а разработчики экспериментируют с новыми архитектурами нейронных сетей, чтобы роботы становились еще более полезными для клиентов. Например, разработчики Сбера научили своего виртуального ассистента предугадывать запрос клиента на основе анализа его же операций. Если банкомат захватил карту, то во время звонка клиента, сразу после приветствия, виртуальный ассистент дает инструкцию, как вернуть карту. Сейчас на номере 900 предусмотрено около 80 таких предиктивных сценариев по разным тематикам. В 84,4% случаев робот попадает в точку и дает клиенту исчерпывающую информацию без привлечения оператора.
Кроме того, виртуальные ассистенты могут не только принимать звонки, но и осуществлять исходящий обзвон клиентов, чтобы донести до них важную информацию. Например, рассказать о специальных предложениях банка, открытии нового отделения, изменении часов работы в праздничные дни и многом другом.
В целом можно отметить, что виртуальные помощники становятся все более эмпатичными и учатся распознавать эмоции, чтобы строить более глубокий диалог. Ведь клиентам все же привычнее человеческое общение. И, соответственно, синтезированный голос роботов тоже постепенно становится неотличимым от голоса реального человека.
Платформа SaluteSpeech синтезирует естественную речь: с правильными ударениями, интонациями и выделением важных слов в предложении. В этом вы можете убедиться, общаясь с виртуальным ассистентом по номеру 900, ведь именно речевые технологии SaluteSpeech использовались при его разработке. Технология поставит букву «ё» там, где нужно: автоматически превратит «учет» в «учёт». Если в тексте есть цифры, названия и адреса, адаптирует их под разговор: например, скажет «Кутузовский проспект» вместо «Кутузовский пр-т».
На сайте платформы SaluteSpeech можно протестировать синтез речи бесплатно и услышать фразу в семи разных вариантах голосов, в том числе на английском
Чтобы интонации были еще естественнее, можно разметить текст с помощью языка SSML (Speech Synthesis Markup Language). Так сервис будет учитывать рекомендуемое произношение и управлять ударениями, интонацией и скоростью произнесения фраз. Это пригодится, например, чтобы обозначить ударение в названии компании, продукта или услуги.
Для создания необходимой атмосферы при звонке SaluteSpeech даже предусматривает использование фонового сопровождения: шум офиса, кол-центра или звуки клавиатуры.
Клиенту не придется вздыхать и повторять «позови человека»: с большой вероятностью он даже не отличит синтезированную речь от живой
Но прежде чем ответить на запрос, важно корректно распознать, что именно клиент спросил. За это отвечает технология распознавания, точность которой исчисляется показателем WER (word error rate)— частотой ошибок в словах.
Если робот неправильно распознает запрос клиента, все дальнейшее общение будет под угрозой и, скорее всего, оставит плохое впечатление. Поэтому именно технология распознавания решает первоочередную задачу — правильно понять запрос клиента и преобразовать его в текст для последующей обработки платформой NLP.
Если посмотреть на качество распознавания решений ключевых игроков на отечественном рынке, то мы увидим, что оно приблизительно одинаково высокое, поэтому важную роль играет еще и дополнительный функционал платформы.
Например, SaluteSpeech может в режиме реального времени определять эмоции клиента во время разговора с голосовым помощником. Это позволяет системе учитывать его эмоциональное состояние, своевременно корректировать сценарий ответов робота и при необходимости переводить разговор на оператора. Также SaluteSpeech распознает речь, даже если человек звонит из шумного места и определяет, когда он закончил реплику, чтобы не перебивать.
Протестировать, насколько точно технология SaluteSpeech распознает речь, можно с помощью специального бота в Telеgram прямо сейчас и совершенно бесплатно.
Чтобы говорить с клиентами своим уникальным голосом
Помимо интонации и естественности речи важно, каким именно голосом говорит виртуальный ассистент. Насколько он уникальный и запоминающийся, ведь этот голос станет своеобразным саундлого банка.
И это не единственный пример, где может пригодиться собственный голос: сюда также можно отнести создание аудиоинструкций, объявлений в отделениях банка, рекламные кампании и даже озвучивание аудиокниги о финансах.
Важно, что один, привычный для клиента голос, будет звучать во всех каналах коммуникации, что создаст настоящую эмоциональную связь.
Но постоянно заказывать озвучку дополнительных реплик у диктора — дорого и совершенно нерентабельно. Лучше воспользоваться услугой SaluteSpeech YourVoice, которая позволит выбрать готовый голос из каталога или в короткие сроки создать совершенно новый.
На данный момент в каталоге YourVoice более 80 женских, мужских и даже детских голосов с разным тембром на любой вкус. Если не получится выбрать из этого изобилия, можно всего за месяц создать собственный голос, используя для этого, например, голос медийной личности с узнаваемым тембром или просто диктора, чей голос вам особенно понравился. Выбранный или созданный голос не смогут использовать другие. Таким образом, компания сможет озвучить своим голосом безграничное количество текста любой сложности в любое удобное время. Также есть общедоступная библиотека с шестью голосами на русском языке и одном на английском — если в приоритете не уникальность, а максимально быстрый старт работы.
В каталоге есть примеры живой и синтезированной речи — так легче проверить, насколько они похожи
Чтобы повысить качество обслуживания операторов контакт-центров
Насколько эффективными бы ни были голосовые помощники, операторы контакт-центров продолжают играть важную роль в коммуникациях с клиентами, ведь именно на их плечи ложится работа с самыми сложными и важными обращениями. Этим сотрудникам приходится при любых обстоятельствах и в любом душевном и физическом состоянии оставаться на связи с клиентом и обеспечивать сервис на самом высоком уровне. Но тут в игру вступает человеческий фактор, который никто не отменял, и, чтобы повышать лояльность клиентов, важно вовремя отслеживать качество работы того или иного оператора. Автоматизировать этот процесс можно с помощью речевых технологий. Рассмотрим, как это работает на примере SaluteSpeech Insights.
SaluteSpeech Insights позволяет руководителю контакт-центра все время держать руку на пульсе и в режиме реального времени отслеживать эмоциональное состояние оператора и клиента. С этой технологией не придется полагаться на небольшой процент оценок удовлетворенности клиентов, которые обычно просят оставить после разговора с оператором. SaluteSpeech Insights автоматически соберет обратную связь, предсказывая CSI для 100% диалогов. И вместе с результатом распознавания речи и эмоций система предоставит еще более 340 речевых характеристик, позволяющих получить наиболее точную картину.
Если система фиксирует снижение оценок от клиентов или рост негативного эмоционального фона в диалогах с оператором, руководитель контакт-центра сможет вовремя это заметить. Например, поручить такому сотруднику другие задачи, отправить его на дополнительное обучение или предложить помощь психолога. Такой подход позволит минимизировать негатив клиентов, неудовлетворенных общением с конкретным оператором и, как следствие, проецирующих свое недовольство на весь банк.
Также работа с результатами SaluteSpeech Insights поможет определить причины неудовлетворенности клиентов для их отработки, так как теперь контакт-центр может измерять удовлетворенность по сегментам клиентов, причинам обращений, маркетинговым кампаниям и пр.
Технология SaluteSpeech Insights предскажет уровень удовлетворенности клиента, опираясь на анализ данных по каждому диалогу, это даст бизнесу полную картину для принятия взвешенных решений
Переходите по ссылке, чтобы узнать больше подробностей о платформе SaluteSpeech.
Мой профиль