Как мы запускаем умный чат-бот с AI: трудности и первые результаты

Сейчас мы обучаем и тестируем AI-бот для одного из наших клиентов. Поделимся нюансами и первыми результатами.

Зачем нужен такой чат-бот:

1️⃣ Снять нагрузку с оператора, который вручную проверяет ответы клиентов на опросы в чат-боте.

Дело в том, что мы просим ввести в опросе оценки от 1 до 10, но аудитория заказчика очень общительная и часто присылает развёрнутые ответы с прекрасной обратной связью, которые сбивают алгоритмический чат-бот с истинного пути. А AI-бота нет! 😊

Есть и негативные реакции, когда человек занят или в отпуске, и не хочет, чтобы его беспокоили. Все ответы нужно быстро и качественно обработать.

2️⃣ На каждый ответ AI-бот присваивает подходящее ключевое слово: благодарность, недовольство, ругань и т.д, и запускает нужный сценарий:

▪️Если клиент прислал негатив (брань или недовольство) → чат-бот отправляет ему извинение за беспокойство. В платформе Chat2Desk ставится тег «стоп», клиенту больше ничего не присылаем.

▪️Клиент благодарит за что-то → запускается цепочка «поблагодарить за …».

▪️Если задаёт вопрос → чат-бот присылает автоматический ответ «спасибо за ваш вопрос, передаём его команде».

Технически настроить — несложно, так как в нашем агентстве работают опытные специалисты. Если в двух словах: к Chat2Desk мы подключили ChatGPT, немного поработали с API и вуаля.

А в чем же сложность? Научить нейронку корректно оценивать отклики пользователей и работать с большим количеством сообщений – в этом заключается основной объем работ. Наши специалисты подбирали роль для ChatGPT и продумывали много промптов. Сейчас тестируем AI-бот на группе пользователей, от которых получили уже больше 100 ответов.

Промежуточный результат: в целом чат-бот работает неплохо, но иногда креативит и присваивает ответу клиента несколько ключевых слов вместо одного. Однако, заказчик отмечает, что бот уже снижает нагрузку на оператора. Ну а мы продолжаем работу и будем доводить корректность ответов минимум до 90%.