Чат-боти з великою мовною моделлю (LLM) зараз дуже популярні. Вони вражають користувачів своєю здатністю відповідати на запитання природним і зрозумілим способом. Це відбувається завдяки тому, що вони навчені на величезній кількості даних.
LLM – це величезний крок уперед у штучному інтелекті, який змінює розмовний ландшафт штучного інтелекту. Одна з речей, яка зміниться, це природа автоматизації контакт-центру. Очікується, що розмовний штучний інтелект скоротить витрати на оплату праці агентів контакт-центру на 80 мільярдів доларів у 2026 році та на 240 мільярдів доларів у 2031 році.
Хоча системи LLM надзвичайно вражаючі, вони також виявилися дещо недисциплінованими. В даний час існує ціла промисловість журналістів, які розповідають про дивні зустрічі з ChatGPT і Bing. Штучний інтелект від Bing оголосив про свою невмирущу любов до письменника New York Times, зробив завуальовані погрози іншим і захищав свої помилки, наполягаючи, наприклад, що поточний рік – 2022.
Чат-боти та можливості контакт-центрів
Читайте також:
Можливості кол-центрів очевидні. LLM AI може відстежувати розмову, яка проходить через кілька сфер, виконувати основні міркування та відповідати клієнтам у спосіб, який потенційно підвищує задоволеність користувачів і продуктивність. Але як банку скористатися цією дивовижною економічною технологією, якщо його чат-бот не відповість на простий запит на переказ коштів любовними віршами чи образами?
Щоб відповісти на це питання потрібно познайомитись з Omilia!
Бо саме над цим працює Omilia. Вони розробляють наступне покоління платформи CAI, що включає в себе тип LLM, який навчався на даних, пов’язаних з банківською справою та іншими галузями. LLM Omilia навчається з використанням величезної кількості спеціалізованих галузевих приватних даних і точно налаштованих на реальні розмови з обслуговування клієнтів із корпоративних контакт-центрів, щоб забезпечити відповідність правилам, наданим клієнтами, включаючи правила, додані пізніше.
Як зрозуміти LLMs і Generative AI
Великі мовні моделі – це моделі машинного навчання, навчені передбачати, як людина відповість на запитання. Щоб навчити штучний інтелект, потрібно багато мовних даних, а магістр права може переглядати все: від статей у Вікіпедії до відео на YouTube і новин. Крім того, такі методи, як ланцюг думок і найменший до найбільшого, допомагають LLM надавати більш точні та зрозумілі відповіді на досить складні запитання.
Такий широкий, невибірковий набір даних сприяє нестабільній поведінці чат-ботів. Величезна кількість даних, яку вводять і виводять такі чат-боти, як ChatGPT, є однією з причин, чому вони, як правило, хибніють і часто перевантажуються, намагаючись задовольнити мільйони різноманітних запитів користувачів.
Але чат-боту обслуговування клієнтів не обов’язково мати можливість обговорювати історію гончарства чи чому небо блакитне. І оскільки штучному інтелекту не потрібно робити все, переконатися, що він робить саме те, для чого він призначений, стає простіше.
Приборкання LLM
У діалогових системах, орієнтованих на завдання, дії та відповіді мають бути більш передбачуваними, ніж ті, які необхідні для ботів, призначених для спілкування. Вони повинні сумлінно дотримуватися правил, визначених бізнес-логікою клієнта. ШІ необхідно ретельно та досвідчено навчати, щоб переконатися, що він відповідає високим банківським стандартам безпеки та професіоналізму.
Omilia’s Generative AI LLM проводиться в рамках конкретних бізнес-протоколів. Він використовує методи пошуку інформації, щоб визначити, чого хоче досягти користувач, навіть якщо його запити містять інші нерелевантні коментарі.
Потім чат-бот повторюватиме бажання користувача в послідовних підказках, щоб підтримувати розмову. Таким чином, розробники розмов можуть зберегти передбачуваність простіших систем штучного інтелекту, використовуючи переваги потужності Generative AI.
Використовуючи LLMs для забезпечення системи підтримки клієнтів із вужчим фокусом на підтримку клієнтів, Omilia створює більш ефективного чат-бота, який залишається відповідним контексту. Такий підхід роблить взаємодію швидшою, оскільки система реагує лише на релевантну, дієву підмножину зауважень користувача.
Omilia прагне надавати інструменти, які полегшують розробку, тестування та впровадження систем підтримки клієнтів без непередбачуваності чи неточності. У компанії завжди раді використовувати технологічні досягнення для створення кращих систем і ніколи не забувають про найважливішу мету – створити чудову систему підтримки клієнтів, яка ніколи не допускає помилок, які можуть поставити під загрозу репутацію компанії.
Цей консервативний і більш цілеспрямований підхід до Generative AI може призвести до чогось менш цікавого, ніж закоханий чат-бот, але він буде набагато кориснішим.
Зацікавились? Отримати додаткову інформацію можна у постачальника — компанії Ідеалсофт.
Про компанію Omilia
Заснована у 2002 році на Кіпрі. Починалася як інтегратор контакт-центру, створюючи рішення на основі програмного забезпечення сторонніх розробників. А вже у 2010 році перетворення мовлення в текст досягає такого ж і навіть вищого рівня, ніж у застарілих постачальників.
Хмарна платформа Omilia (OCP) революціонізує спосіб доставки розмовної технології ШІ на ринок. Використовуючи десятиліття експертного досвіду автоматизації обслуговування клієнтів, величезні обсяги реальних даних і спрощену роботу в хмарі, компанія прагне прискорити поширення штучного інтелекту на користь як споживачів, так і підприємств.
