Что такое виртуальный агент?

В службах поддержки почти всегда есть базовая автоматизация, облегчающая жизнь ИТ-руководителям и специалистам. Один из примеров — классический ответ на письмо: «Мы получили ваш запрос и скоро свяжемся с вами». И тут на сцену выходит виртуальный агент. Виртуальный агент на базе ИИ — это больше, чем просто чат-бот, поскольку в нем используются такие технологии, как машинное обучение и обработка естественного языка (NLP). Благодаря этому он может активно участвовать в диалоге и вести себя подобно человеку. Виртуальный агент может автоматизировать взаимодействие со службой поддержки первого уровня, обрабатывая типичные запросы, что даст вам возможность сосредоточиться на более важной работе. Помимо решения вопросов на первом уровне, современные виртуальные агенты также оказывают непосредственную поддержку операторам-людям: обобщают запросы, распределяют их по степени серьезности и предоставляют контекст, помогающий быстрее решать сложные проблемы.

Виртуальный агент или виртуальный ассистент?

Виртуальные агенты — это программное обеспечение, которое, следуя определенным правилам, предоставляет ответы или указания в зависимости от вопросов клиента. Насколько интуитивным может быть диалог, зависит от сложности набора правил. Новый виртуальный агент Jira расширяет набор правил с помощью ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка. Виртуальный ассистент — это удаленный сотрудник, который обычно занимается административной и транзакционной работой. Виртуальные ассистенты помогают планировать встречи, организовывать поездки, а также принимают и переадресуют телефонные звонки. 

Преимущества виртуального агента

Виртуальные агенты дают вашей команде время сосредоточиться на более ценной работе. Типичная задача, которую решают виртуальные агенты, — сортировка заявок. Вручную отмечая коллег и переназначая заявки, прежде чем приступить к работе, ИТ-специалисты даром тратят время. Виртуальный агент может передать заявку подходящему специалисту в правильный момент. Благодаря машинному обучению виртуальный агент не просто автоматически отправляет сообщения, а общается с клиентами в более человекоподобной манере. Сразу после создания заявки виртуальный агент начинает работу с клиентом, чтобы выяснить основную причину проблемы, а когда проблема требует эскалации, сразу определяет категорию заявки и передает информацию участникам команды.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (Natural language processing, NLP) — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык в устной и письменной форме. Слова, которые клиенты употребляют в запросе на обслуживание, могут дать представление об их чувствах и серьезности проблемы. Обработка естественного языка позволяет виртуальному агенту точнее определять серьезность и тональность высказывания. Проанализировав тональность сообщений, виртуальный агент быстро эскалирует проблему специалистам, которые готовы помочь клиенту. 

Голосовые помощники

У вас есть горячая линия для связи с клиентами? Голосовые помощники могут повысить качество обслуживания, узнав как можно больше о клиенте и его проблеме, прежде чем передать ее сотруднику. Виртуальные агенты повышают уровень сервиса еще больше, прислушиваясь к ответам клиентов и интерпретируя тон разговора. Представьте себе голосового помощника, который сообщает о проблеме и уровне беспокойства клиента еще до того, как вы возьмете трубку.

Как использовать виртуального агента?

Виртуальные агенты предоставляют ответы и управляют общением на основе информации, поступающей от клиентов, в соответствии с заданными правилами. У многих команд по управлению услугами уже есть блок-схемы и процессы эскалации обращений клиентов, на которых можно обучить виртуального агента. Обучение и тестирование — это совместная работа виртуального агента и команды. Команда должна определить порядок сотрудничества и позаботиться о том, чтобы взаимодействие виртуального агента с клиентами соответствовало стандартам компании.

Обучение виртуального агента

Раньше обучение агентов входило в компетенцию специалистов по обработке данных и машинному обучению, однако современных виртуальных агентов можно обучать без программирования и специальных знаний. Обучение предполагает усвоение и анализ набора правил, а затем создание модели для дальнейшего использования. После обучения команды должны испытать виртуального агента в тестовой среде. Если вас не устраивают тестовые взаимодействия, можно корректировать и изменять конфигурацию обучающих данных до тех пор, пока вы не получите адекватные результаты. 

Интеграция со сторонними каналами

Одна из проблем управления обслуживанием заключается в том, что клиенты используют множество каналов связи. Большинство вариантов программного обеспечения службы поддержки централизуют запросы на обслуживание, поступающие по телефону, электронной почте, через SMS, Slack и веб-каналы. Затем команды обрабатывают эти заявки и используют то же самое ПО для обратной связи с внутренними и внешними клиентами. Однако программное обеспечение не может подстраиваться под тон, длину и стиль разговора в каждом стороннем канале. Виртуальный агент решает эту проблему благодаря глубокой интеграции в сторонние каналы связи и интеллектуальному пониманию принципов успешного общения в каждом канале. 

Диалоговая аналитика

Диалоговая аналитика — это исследование социальных взаимодействий, которое выясняет, что нужно для достижения взаимопонимания между двумя сторонами. Это направление исследований выявило тенденции в содержании и тоне разговоров, которые можно использовать, чтобы точнее определить степень удовлетворенности клиентов. Вместо того чтобы рассылать опросы о качестве обслуживания, можно с помощью диалоговой аналитики в реальном времени оценить удовлетворенность клиентов и выявить моменты ее повышения или понижения. Диалоговая аналитика может служить инструментом эскалации, который уведомляет коллег, когда виртуальному агенту требуется помощь. 

Многоязычная поддержка

Google Переводчик хорош в крайнем случае, но для общения с клиентами его недостаточно. До недавнего времени службы автоматического перевода в основном просто заменяли слова их переведенными эквивалентами. Это приводило к неловким контекстным ошибкам и неэффективной коммуникации. Используя искусственный интеллект и NLP, виртуальные агенты могут оценить суть всего высказывания и подобрать лингвистическое соответствие. Виртуальный агент может более грамотно использовать естественный язык, что позволяет обслуживать больше клиентов в большем количестве областей. 

Примеры виртуальных агентов

Зная то, что вы знаете сейчас, доводилось ли вам работать с виртуальным агентом? Возможно, вы отправили электронное письмо виртуальному агенту, даже не подозревая об этом. Понимание того, где и когда виртуальные агенты успешно используются, поможет вам решить, как лучше использовать виртуальных агентов в вашем бизнесе. 

Виртуальный агент для службы поддержки клиентов

Цель агента службы поддержки — понять проблему, определить степень ее серьезности и оценить эмоциональное состояние клиента. Хорошо обученный виртуальный агент может быстро интерпретировать все три фактора. Представьте, что виртуальный агент управляет службой поддержки в компании, разрабатывающей программное обеспечение. Происходит сбой, и клиенты тут же заваливают службу поддержки заявками. Операторы поймут, что все заявки связаны между собой, только после того как просмотрят каждую из них. Виртуальный агент может сделать это мгновенно и ускорить эскалацию проблемы. 

Виртуальный агент для маркетинга и продаж

«Холодные» рассылки и генерация лидов отнимают много времени у самых дорогостоящих сотрудников. Вообразите мир, где виртуальный агент активно изучает потенциальных клиентов и привлекает их персонализированными сообщениями. Когда в общении с виртуальным агентом появляется возможность для заключения сделки, привлекается менеджер по продажам. 

Виртуальный агент для финансового отдела

Каждый квартал финансовые специалисты тратят огромное количество времени на составление документов. Эти документы должны иметь одинаковую структуру и передавать одну и ту же информацию. Виртуальный агент может взять на себя трудоемкие задачи финансовых специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на тех аспектах отчетности, которые может подготовить только человек. Финансовые специалисты обязаны доводить результаты и прогнозы до сведения бизнеса. Виртуальный агент может повысить скорость и точность этой коммуникации. 

Виртуальный агент для отдела кадров

Специалисты по управлению персоналом отлично помогают сотрудникам полностью раскрыть потенциал. В их задачи также входит составление годовых и квартальных отчетов о производительности труда и эффективности работы сотрудников. Если этот процесс основан на программном обеспечении, то им прекрасно могут управлять виртуальные агенты. Виртуальный агент может общаться с менеджерами и заполнять отчеты, чтобы кадровые специалисты могли сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего.

Виртуальные агенты для Jira Service Management

Jira Service Management включает в себя виртуального агента на базе Rovo — платформы ИИ от Atlassian. Виртуальный агент работает в Slack, Microsoft Teams и на портале клиентов JSM. Он помогает предотвращать повторяющиеся запросы первого уровня — сброс пароля, предоставление доступа, обновление статуса, поиск правил — без необходимости написания кода. Агент обращается к вашей базе знаний в Confluence, использует обработку естественного языка для интерпретации каждого запроса в контексте и либо решает проблему напрямую, либо передает ее специалисту, приложив полную историю переписки.

Поскольку Jira Service Management входит в состав Atlassian Service Collection, виртуальный агент на базе Rovo не ограничивается примерами внутреннего использования в отделах ИТ и кадров. В эту же подборку входит решение Customer Service Management для команд, работающих с внешними клиентами. Это позволяет использовать единый сервисный уровень на базе ИИ для справочных служб ИТ, центров обслуживания персонала и операций по поддержке клиентов — все это в рамках одной лицензии.