Tradycyjny chatbot a BOTWISE – na czym polega różnica?

Tradycyjny chatbot a BOTWISE – na czym polega różnica?

Chatboty, voiceboty, wirtualni asystenci, chaty online, drzewa decyzyjne, NLP i machine learning – uff... Sporo tego i łatwo się w tym pogubić! Czym się różnią? Czy wszystkie chatboty to sztuczna inteligencja? Gdzie w tym całym zamieszaniu właściwie plasuje się BOTWISE? Wyjaśniamy!

Na początek mały spojler chatbot to jedynie część rozwiązania BOTWISE. Ale zacznijmy od podstaw :)

Co to jest chatbot?

Chatbot to program komputerowy, który umożliwia ludziom interakcję z technologią, głównie  za pomocą zapytań tekstowych (a także głosu lub gestów), 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, 365 dni w roku. Chatbot ma za zadanie zastąpić bezpośredni kontakt z człowiekiem tam, gdzie to możliwe i uzasadnione, np. automatyzując odpowiedzi na powtarzalne pytania.

Chatboty, czy też ogólniej mówiąc boty*, są znane pod różnymi nazwami, które często wskazują na ich specyfikę np.:

  • voiceboty (automatyczna komunikacja z technologią przy użyciu głosu, który może być nagranym głosem lektora lub syntezą mowy)
  • konwersacyjna sztuczna inteligencja, asystent AI (nazwa wskazuje na to, że będziemy mieli do czynienia z chatbotem wyposażonym w sztuczną inteligencję ale o tym za chwilę)
  • intraboty (rozwiązania dedykowane „do wewnątrz”, czyli bardziej dla pracowników niż klientów)
Uwaga! Chatbotów nie należy mylić z livechatem, chatem online czy videochatem, które opierają się na komunikacji z człowiekiem.

*obecność końcówki „bot” zawsze oznacza, że nie mamy tu do czynienia z człowiekiem, a z maszyną.

Ale tak jak chatboty mają wiele różnych nazw, mają również różny stopień inteligencji.

Prawdopodobnie większość użytkowników internetu spotkała się choć raz z „tradycyjnym” chatbotem, którego główną funkcją było udzielanie odpowiedzi na standardowe, często zadawane pytania, np. „Ile trwa okres wypowiedzenia umowy?” lub „Jaki jest koszt usługi x?”. Być może, drogi Czytelniku, miałeś okazję się przekonać na własnej skórze, że takie rozwiązania bywają ułomne, zwłaszcza kiedy zadamy pytanie w niewłaściwy sposób, którego chatbot nie jest w stanie przetworzyć. Pół biedy, jeżeli od razu nas o tym poinformuje i szybko zostaniemy przełączeni do bardziej kompetentnego, ludzkiego konsultanta. Niestety bywa i tak, że musimy przejść całą ścieżkę scenariusza (o tym za moment) tylko po to, by dowiedzieć się, że chatbot nie jest w stanie udzielić nam informacji.

Przeczytaj także -> Przegląd KPI w obsłudze klienta

Niektóre „tradycyjne” chatboty, np. zbudowane przy użyciu nowoczesnych frameworków botów mogą oferować nieco bardziej zaawansowane funkcje, takie jak wypełnianie za użytkownika brakujących pól lub czy przyjmowanie prostych transakcji. Najczęściej tego typu chatboty sprawdzają się, kiedy mają jedną główną funkcję za przykład może służyć zintegrowany w messengerze chatbot InPostu, który pomaga nam się dowiedzieć, gdzie jest nasza przesyłka.

Do bardziej skomplikowanych interakcji będziemy potrzebowali chatbotów wykorzystujących sztuczną inteligencję; przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe. Dlaczego? By to najlepiej zrozumieć, warto wiedzieć:

Jak działają chatboty?

Chatboty możemy podzielić na dwa rodzaje pod kątem rodzaju działania: chatboty oparte na regułach i chatboty wykorzystujące sztuczną inteligencję.

Tradycyjne chatboty opierają się na drzewach decyzyjnych stworzonych przez człowieka
Tradycyjne chatboty opierają się na drzewach decyzyjnych stworzonych przez człowieka

Chatbot oparty na regułach

Chatboty oparte na regułach, jak sama nazwa wskazuje, do udzielania odpowiedzi używają szeregu zdefiniowanych reguł. Reguły te stanowią podstawę dla typów problemów, z którymi chatbot jest zaznajomiony i dla których może dostarczyć rozwiązania. Tego typu chatbot służy do udzielania odpowiedzi na proste pytania, np. dotyczące rezerwacji czy przygotowania do wizyty u lekarza.

Chatbot symuluje prawdziwą konwersację z użytkownikiem na zasadzie drzewa decyzyjnego, według określonego scenariusza rozmów „przewiduje”, o co może zapytać klient i jak powinien zareagować chatbot. Klient otrzymuje zestaw predefiniowanych opcji, które prowadzą (a przynajmniej powinny :)) do pożądanej odpowiedzi. Takie chatboty mogą używać bardzo prostych lub skomplikowanych reguł. Nie potrafią jednak odpowiedzieć na żadne pytania wykraczające poza zdefiniowane zasady. Chatboty pracują tylko ze scenariuszami, do których są zaprogramowane i nie uczą się poprzez interakcje.

Chatboty oparte na regułach są często działają według jednej z dwóch ścieżek:

  • ścieżkę sprzedażową służącą do przechwytywania danych kontaktowych, połączenia lub spotkania z konsultantem,
  • oraz ścieżkę pomocy do udzielania ogólnych odpowiedzi lub wysyłania linku do strony internetowej zawierającego niezbędne informacje.

W większości przypadków tego typu chatboty posiadają interfejs graficzny reagujący na naciśnięcie przez użytkownika określonego przycisku, który aktywuje kolejną warstwę drzewa decyzyjnego. Taki chatbot może również być oparty na słowach kluczowych i reagować na określone słowa. Niestety nie zawsze jest odporny na literówki i inne niestandardowe formy zapytania, co niesie ze sobą ryzyko podania błędnych odpowiedzi i spowodowania całkiem frustrującego doświadczenia klienta.

Chatboty oparte na regułach stały się bardzo popularne po uruchomieniu Facebook Messengera, co m.in. umożliwiło profilom firmowym  automatyczną obsługę klienta.

Chatbot AI

Z drugiej strony wyróżniamy chatboty AI, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć intencję kryjącą się za pytaniem użytkownika. Największą różnicą w stosunku do chatbota opartego na regułach jest w tym przypadku wykorzystanie modeli uczenia maszynowego, które znacznie zwiększają funkcjonalność bota, ponieważ jest on dzięki temu w stanie zidentyfikować ogromne ilości różnych pytań napisanych przez człowieka.

Tego typu chatbot jest także wygodny dla użytkownika, ponieważ może on zadać botowi pytanie, pisząc je w taki sam sposób, jak gdyby zadał je konsultantowi obsługi.

Bot AI dla obsługi klienta

Modele NLP pomagają chatbotowi AI zidentyfikować setki  pytań, co sprawia, że takie rozwiązanie jest przydatne wszędzie tam, gdzie obsługa klienta ma do czynienia z dużą ilością interesantów. Takie chatboty wykorzystuje się m.in. w branżach takich jak telekomunikacja, bankowość i ubezpieczenia, a także w sektorze publicznym, ponieważ chatbot AI jest w stanie automatycznie obsługiwać tysiące klientów i wykonywać skomplikowane zadania zadania samodzielnie.

Czy zatem chatboty AI wykorzystujące NLP są lepsze niż te oparte na słowach kluczowych / regułach?

Nie można powiedzieć, że chatboty oparte na słowach kluczowych / regułach są gorsze, są po prostu inne. Są znacznie prostsze, mają określone zastosowanie i są tańsze. Natomiast chatbot AI jest używany w bardziej kompleksowych przypadkach, aby w pełni rozwiązać problemy klientów.

Chatbot a BOTWISE

No dobrze, to jak w takim razie chatbot ma się do rozwiązania BOTWISE?

BOTWISE to aplikacja do przeszukiwania rozproszonej wiedzy organizacji. Co to oznacza w praktyce?

Za przykład niech posłuży nam zespół obsługi klienta w firmie z branży ubezpieczeniowej. Konsultanci tego działu na co dzień udzielają dziesiątek czy setek odpowiedzi na pytania klientów. By móc na nie rzetelnie odpowiedzieć, potrzebują informacji najczęściej występujących pod różnymi postaciami; m.in. notatek papierowych, samouczków w intranecie, pdf-ów na dysku współdzielonym, aktualizacji w sprawie koronawirusa, które są na tym mailu od team leadera z 14.27 w piątek...

Raport CUSTOMER CARE: Trendy i wyzwania
Raport CUSTOMER CARE: Trendy i wyzwania
Zbadaliśmy, że pracownicy customer service w Polsce korzystają średnio z ponad 4 źródeł informacji w ciągu dnia - to dużo czy mało? Dużo! Jak wspominaliśmy już na blogu, na odszukiwanie informacji poświęcamy mnóóóóstwo czasu (w skali tygodnia niemal cały jeden dzień!). Ten czas, który pracownicy przeznaczają na szukanie odpowiednich dokumentów przekłada się m.in. na wydłużony czas rozmów z klientami i całkiem spore koszty (cztery dni w miesiącu razy ilość konsultantów...) - z pewnością da się go lepiej wykorzystać.

Rozwiązanie BOTWISE polega na tym, że wszystkie źródła wiedzy; przydatne linki, wiki, FAQ, dokumentacje techniczne, typy umów itd. integrujemy w jednym miejscu, co pozwala w prosty sposób przeszukiwać je za pomocą sztucznej inteligencji bota.

Baza wiedzy BOTWISE, ekran Dokumenty z wersji demo

Czyli zamiast nerwowo przeszukiwać różne źródła informacji, wystarczy otworzyć appkę BOTWISE i w jednym oknie chatbota zadać pytanie  językiem naturalnym; bez potrzeby projektowania scenariuszy czy formułowania zapytań z określonymi słowami kluczowymi.

Np. w przypadku zapytania „Jaki jest czas odstąpienia od umowy w przypadku ubezpieczenia X?”, autorskie algorytmy błyskawicznie przeszukają bazę wiedzy i zwrócą jedną zdaniem AI najlepszą odpowiedź, a także inne sugestie odpowiedzi, które mogą się przydać użytkownikowi.  Wraz z odpowiedziami otrzymujemy także możliwość podejrzenia dokumentów, z których pochodzą.

Chatbot proponuje podobne dokumenty, którymi mogą się przydać użytkownikowi

Po otrzymaniu odpowiedzi użytkownicy mają możliwość zgłoszenia jeżeli odpowiedź nie jest ich zdaniem poprawna. Czasem może się okazać, że informacji, o którą pyta konsultant nie ma w bazie wiedzy. W takim przypadku bot zwraca odpowiednią informację, a użytkownik o specjalnych uprawnianiach „nauczyciel” otrzymuje informację o tym, o co pytają pracownicy. W tej sytuacji może za pomocą zintegrowanego edytora tekstu dodać potrzebne informacje do bazy wiedzy.

Można także specjalnie „zaprogramować” chatbota do udzielania zdefiniowanych odpowiedzi na konkretne pytania i słowa kluczowe, np. gdy pracownik zapyta o drukarki, bot zapyta „Jaką drukarkę chciałbyś zainstalować” i pojawią się buttony do wyboru (podobnie jak we wspomnianych chatbotach opartych na regułach).

Tworzenie odpowiedzi w zintegrowanym edytorze BOTWISE

Zatem w przypadku rozwiązania BOTWISE możemy korzystać ze wszystkiego, co najlepsze w obu rodzajach chtabotów ze sztucznej inteligencji i machine learning, a także z ręcznej nauki bota i budowaniu predefiniowanych interakcji. Zyskujemy także analizy i statystyki na temat wyszukiwań i pytań pracowników, co pozwala na optymalne zarządzanie wiedzą w firmie.

Zastosowanie uczenia maszynowego sprawia, że chatbot stale się uczy i udziela coraz lepszych informacji. Na początku bot może wspierać konsultantów wewnętrznie, a przy okazji uczyć się (także od pracowników), by w późniejszym czasie całkowicie przestawić się na automatyzację zapytań bezpośrednio od klientów. Zatem z BOTWISE mogą korzystać zarówno pracownicy (chatbot jest dla nich wsparciem w codziennej pracy) i klienci/interesanci (np. za pomocą integracji chatbota BOTWISE na stronie internetowej). Taka sytuacja miała miejsce m.in. w Urzędzie Miasta Poznań.

Sprawdź -> BOTWISE wspiera konsultantów poznańskiego call center

Dostęp do BOTWISE możesz mieć poprzez stronę internetową, jak np. tutaj, na stronie UM Poznań lub przez tradycyjnego chatbota, jak na poniższym obrazku.

BOTWISE dla UM Poznań wdrożyliśmy do korzystania zarówno dla pracowników jak i interesantów

Mamy nadzieję, że wiesz już, czym BOTWISE różni się od tradycyjnego chatbota, a także, jakie typy chatbotów sprawdzą się w określonych przypadkach. Umów się na bezpłatne demo 👇, aby zobaczyć, jak to wygląda w praktyce i jakie korzyści może przynieść odpowiednie zarządzanie wiedzą!