Mi az a chatbot és miért érdemes használni?
Manapság a vállalkozások nagy hangsúlyt fordítanak az emberi interakció végrehajtására mind vállalaton belül (például az alkalmazottak és más érdekeltek között), mind pedig kívül (az ügyfelek és a vállalat között). A potenciális üzleti partnerekkel kapcsolatos kérdéseket vagy a már meglévő ügyfelek panaszait gyorsan és alapos körül tekintéssel kell megoldani, ennek a feladatnak az állandó napra készen tartása hatalmas terhet jelenthet, ha kizárólag emberi munkaerőt alkalmazunk. Itt jön képbe az adattudomány és a gépi tanulás. A legtöbb szervezetnek általában minden kérdésre megvan a válasza, de van néhány olyan is, ami valamilyen ismeretlen adattár mélyén fekszik. Számos megoldás létezik, amely részben vagy egészben automatizálhatja ezt a szolgáltatást. Egyre több vállalkozás alkalmazza ezeket, főleg a helpdesk központok vagy közvetlenül a weboldalon. Két fő alkalmazási mód létezik: a kérdésre válaszoló rendszerek és a chatbotok.
Kérdések és válaszok
A QA egyszerűbb összehasonlításban és legtöbbször releváns információ (válasz) adásra koncentrál a táméban, szélesebb összefüggések nélkül, beszélgetésszerűen. Lehet, hogy nem tömör és koncentrált választ ad, viszont teljesen releváns dokumentációt nyújt. Legismertebb példa ezekre a rendszerekre a webes kereső.
Chatbotok előnyei
Egy sokkal kifinomultabb megoldás, amely egyrészről megnyerőbb lehet, másrészről viszont hajlamosabb a hibázásra. A hosszú párbeszédek szimulálása az emberi beszélgetés összes rejtett és kevésbé konkrét elemével, amely valamilyen végső cselekvésre vagy reakcióra összpontosít, különösen nagy kihívást jelent, főleg akkor, ha a rendszer megpróbálja azt a benyomást kelteni, mintha egy valódi emberrel beszélgetnénk…
A chatbotok általában úgy próbálják megoldani a feladatot, hogy a beszélgetés során átveszik a vezető szerepet proaktív kérdések feltevésével, annak érdekében, hogy minél jobban kiderítsék felhasználói szándékot (például a panaszt a vásárolt termék meghibásodása kapcsán) és hogy olyan válaszokat kapjanak, amelyek kulcsfontosságú információkat tartalmaznak a szükséges hiányosságok pótlására (mi az adott termék, mi a konkrét meghibásodás, hogyan használták fel előzetesen stb.) Egy másik lehetséges lépés az, hogy valamilyen műveletet kezdeményezünk (általában kívül esik a chatbot hatókörén), például szolgáltatási jegy nyitása vagy későbbi visszajelzés adás. Az ilyen rendszerek kiépítésének nehézségei egyrészről egy teljes, nyílt végű beszélgetés kezelése, másrészt a kommentált képzési adatok összegyűjtése.
Hozzáadott érték, miért érdemes MI-t használni? A gyakori kérdések megválaszolása automata vagy félautomata rendszerrel költséghatékonyabbá teszi az ügyfélszolgálatokat.
Ajánlott tech stack: Linux, Python (Anaconda), Scikit-learn, NLTK, gensim, TensorFlow, PyTorch, RASA
