Бот-атака: как экономить на зарплате за счет роботов. КЕЙС

В новостях все чаще появляются сообщения о том, что компании уволили сотрудников, заменив их ботами. Роботы — наконец не будущее, а настоящее, и бояться этого не стоит, уверен основатель сервиса виртуальной АТС OnlinePBX Вячеслав Чукреев. Сам он давно экономит на ФОТе, написав с десяток ботов. Как — рассказывает в колонке на DK.RU.

Вячеслав Чукреев, основатель OnlinePBX:

— Недавно компания Foxconn, которая собирает электронику, в том числе айфоны, уволила 60 тыс. сотрудников и заменила их роботами, и на этом существенно сэкономила. Илон Маск любит на эту тему нагнать жути, но лично я вижу в этом только благо. Не нужно думать, что боты заменят нас всех или сделают нашу жизнь хуже. Они создадут конкуренцию, и прежде всего не между ботами и людьми, а между компаниями, и это приведет к снижению стоимости товаров и услуг.

В нашей компании уже сейчас работают семь разных ботов, что позволяет нам, получая в месяц тысячу заявок от потенциальных клиентов, иметь отдел продаж из троих человек. Я думаю, по эффективности этот отдел сопоставим с отделом из десяти специалистов минимум.

Среди нашей бот-команды есть «туповатые», которые работают только на основе алгоритмов, и «умные», основанные на машинном обучении. К первым относится, например, бот-голосовое приветствие или те, что распределяют входящие звонки и заявки от новых клиентов. К ним же относится «почтовик» в службе поддержки. Всем, кто пишет на ящик support, он отвечает: «Здравствуйте, ваше письмо принято в обращение». Но дальше в работу включается второй бот — почтовик, который уже из «умных»: он обладает способностью анализа и составления текста и отвечает на вопросы, которые есть в письме.

Например, приходит очевидный вопрос: «Здравствуйте, какие у вас тарифы?» На него достаточно просто отправить прайс. Человек может формулировать по-разному, но бот разбивает фразу на составляющие, анализирует и выбирает шаблон. У людей в техподдержке тоже есть шаблонные ответы. Более того, процентов 60 всех ответов на письма — шаблонные, потому что людям просто лень искать информацию на сайте. Обработку таких запросов бот ускоряет. Сейчас наш бот предлагает ответы, но не отправляет их без одобрения сотрудника, но в какой-то момент, когда процент правильных вариантов будет больше 90%, будет сам и отправлять. Если незначительный процент клиентов получит не тот ответ, который они ожидали — ничего страшного: люди тоже могут ошибиться с выбором шаблона, это нормальная история.

У нас есть «умный» бот Ванга, который предсказывает отделу продаж — купит клиент нашу услугу или нет.

Когда человек зарегистрировался на сайте, мы даем ему протестировать виртуальную АТС в течение 14 дней. За это время мы наблюдаем, какие функции он включает, какие отключает, какие разделы посещает. По этим поведенческим показателям бот делает анализ и на третий день выдает ответ: «Этот клиент точно заплатит» или «Возможно, не заплатит».

Как работает машинное обучение? Мы готовим большую таблицу с цифрами. Для бота это обезличенные данные: для него неважно, клик ли это, письмо или переход по ссылке. Его задача — составить матрицу. По ней он видит: если такие-то значения — то вероятность покупки такая-то. Каждый день он пересчитывает эту матрицу на основе анализа истории взаимодействия с 30 тысячами наших нынешних и бывших клиентов. При этом у Ванги с десяток алгоритмов, и мы разрешаем ей использовать несколько формул, потому что сделать одну формулу и использовать ее для всех поведенческих типов неправильно.

Самый прикол в машинном обучении: не вы пишете формулу для машины, а она сама себе пишет эту формулу. Человек на самом деле слаб в анализе больших данных. Он может выдать одну-две-три формулы, когда речь идет о простых числах, но когда она заходит о сотнях мегабайт (считайте, это небольшая библиотека) и надо найти среди этих цифр закономерность, человек беспомощен.

Здесь машина работает круче, однозначно. Сейчас Ванга предсказывает результат с точностью до 70%. Менеджеры смотрят на ее подсказки и принимают решение, есть ли смысл дальше работать с какой-то заявкой. То есть мы экономим колоссальное количество ресурсов, при этом ни один потенциальный клиент не остается без внимания.

Конечно, результат бывает непредсказуемым. Например, Ванга как-то выдала прогноз «этот человек точно заплатит» после того, как клиент уже отправил подписанный счет. Наша задача — убрать из матрицы такие очевидные вещи и оставить не очевидные.

Еще у нас есть бот, который смотрит за дневной активностью сотрудников: если он замечает, что человек мало передвинул задач, то шлет сообщение: «Надо бы поработать» или «У тебя самые плохие результаты за неделю». Есть бот-РОП Кирич, который еженедельно готовит отчеты о продажах и составляет планы. Там нет машинного обучения, он просто рисует графики. Наконец, у нас есть бот, который дает матерный жизненный совет. Он идет в ход тогда, когда диалог заходит в тупик. Бизнес-задач он не решает, но иногда очень выручает.

Вкратце это то, как работают боты на благо компании на нашем примере. Я не сомневаюсь, что их будет только больше. Например, сейчас мы собираемся писать бота, который будет предсказывать, что клиент, возможно, уйдет. Это можно понять, если он снизил активность или отключил какие-то функции. Такой бот будет закидывать в отдел сопровождения сигнал, что надо этому клиенту позвонить, он чем-то недоволен.

В перспективе ближайших двух-четырех лет боты станут умнее, у них будет больше функций и возможностей. За счет этого будут экономиться не только деньги, но и время: человек может тупить, а бот отвечает мгновенно.

Вообще, думаю, скоро можно будет выбирать ботов, как в AppStore приложения, и нанимать их на работу. В любой компании есть бизнес-процессы, которые не уникальны: бухгалтерия, АХЧ (доставка воды, еды, уборка), отдел продаж, служба доставки… Среди ботов можно будет набрать команду, которая обладает определенными компетенциями. И тогда бизнесы будут строиться следующим образом: тебе приходит в голову идея, ты нанимаешь ботов и руководишь ими. Имея 30-40 ботов, ты сможешь заменить штат в 500 человек, и при этом брать гораздо меньше денег за свои услуги.

Когда мне говорят, что роботы не способны давать эмоции, и в этом проигрывают людям, мне смешно. Судите сами: в прошлом году мы приняли более миллиона звонков от детей, которые звонили нашему боту Деду Морозу. Они пищали от радости! Ни один человек не справился бы с этим морем звонков. Этот бот не исполнял функцию — он радовал людей. В этом году количество звонков уже больше трех миллионов, сейчас мы шагаем в Штаты, и сделаем счастливыми еще и американских детей. Заметьте, при помощи ботов.

У людей есть потребность в зарабатывании денег, поддержании формы, они могут уставать или болеть, а у ботов нет таких проблем. Наш Дед Мороз ежесекундно обслуживает 300 звонков, и это стоит нам 1200 рублей в месяц за аренду виртуального сервера. А во что бы это обходилось, найми мы людей?

Те вещи, которые были раньше невозможны, станут возможными благодаря ботам, и это породит совершенно новые рынки и новые стандарты ведения бизнеса. Я уверен, что нет более творческой работы, чем предприниматель, и уж эта профессия с распространением ботов точно не вымрет, а станет еще более творческой.

Текст — Полина Борисевич