• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Если "сест'а на Киовской, а б'ат - на Киэвской" (статья)

«Услышав» такое, автоматическая система распознавания речи, скорее всего, впадет в задумчивость. Но такие "фефекты вечи" - исключение, и виртуальные операторы уже вполне успешно работают в некоторых российских компаниях.

В круглом столе "Интеллектуальная связь: распознавание речи в процессе оптимизации работы call-центра", проведенном в рамках CCW-2008 (Call Center World), приняли участие представители "Центрального Телеграфа", аэропорта "Домодедово", сети кинотеатров "Киномакс" - организаций, где ЗАО "Открытые Коммуникации" (дочерняя компания ОАО "Центральный телеграф) создали автоматизированные справочные службы, оснащенные технологиями распознавания речи. В России подобных коммерческих проектов пока не больше десятка (помимо участников круглого стола, известны еще Московская справочная служба 009, справочные в Кемеровском филиале "СибирьТелекома" и Калужском - "ЦентрТелекома). Как показывает опыт первопроходцев, такие системы, с одной стороны, существенно облегчают труд операторов call-центров, а с другой - более "дружественны" к клиентам, чем традиционные IVR.

О картах…

По словам Дарьи Борисовой ("Центральный Телеграф"), компания приняла решение о внедрении автоматизированной справочной с распознаванием речи в связи с частыми звонками обладателей карточек IP-телефонии "Центел":  "Люди постоянно звонили с вопросами: как пользоваться картой, сколько стоит минута разговора с таким-то городом или страной, где еще продаются карты… На эти вопросы отвечал наш call-центр. Слабые стороны call-центра - работа в режиме с 8 до 23 часов, 27% потерянных звонков в часы пиковой нагрузки, длительное ожидание в очереди - от 1 до 10 и более минут. Мы пришли к выводу, что качество обслуживания надо повышать. Путей решения проблемы было три: расширить имеющийся call-центр; отдать звонки на аутсорсинг; автоматизировать справочную службу. Выбор был сделан в пользу автоматизации, поскольку подробный анализ звонков показал, что большинство людей интересует стандартная информация, которую можно систематизировать и в дальнейшем автоматизировать. Кроме того, нашим аргументом в пользу виртуального оператора стала быстрая окупаемость внедрения и последующая чистая экономия при эксплуатации."

С внедрением системы все звонки проходят через голосовое меню с распознаванием речи, где клиент может получить информацию самостоятельно. Если абонент не хочет разговаривать с автоматом - он переключается на оператора. Также звонок переходит на оператора после двух неудачных попыток (если система два раза подряд так и "не поняла", чего же хочет абонент). Отдельная ветка в меню выделена на тарифы (самая востребованная информация), отдельная ветка - на информацию о самостоятельном пользовании справочной службой, и отдельная ветка - с информацией о картах (как пользоваться, где приобрести, как узнать остаток на балансе).

Как отметила Д. Борисова, система была принята клиентами не сразу: "После начала эксплуатации системы выяснилось, что люди не хотят разговаривать с роботом и стараются переключиться на оператора. Тогда мы сделали следующее - ввели навигацию по ключевым словам. Теперь достаточно сказать "карты", "тарифы" - и система сразу переводит звонок в нужный отдел меню.

Автоматизированная справочная теперь не вызывает нареканий со стороны пользователей, абоненты получают информацию круглосуточно."

Возвращаясь к вопросу экономии и окупаемости внедрения, она отметила, что в настоящее время 43-47% звонков ежемесячно обслуживается без участия оператора. Поскольку обработка одной минуты вызова оператором стоит 6 рублей, а голосовым порталом - 1 рубль, система обеспечивает "Центральному Телеграфу" экономию в 5 рублей за минуту вызова. В результате инвестиции в систему окупились за полгода.

О полетах…

Примерно такой же сценарий был реализован в справочной службе московского аэропорта "Домодедово", где в call-центре работает лишь семь операторов. При этом ежемесячно обрабатывается около 45 тыс. звонков (часть из них отдана на аутсорсинг). Как отметила представитель компании Наталья Алексеева, именно стандартный характер вопросов позволил принять решение в пользу автоматизиции. В результате создания голосового портала аэропорта "Домодедово" клиенты получили возможность легко дозвониться в любое время суток, даже в часы пиковых нагрузок; 67% звонков теперь обрабатывается в режиме самообслуживания (виртуальный оператор способен ответить на вопрос о статусе прибывающего рейса с поправкой на местное время и погодные условия; ответить на вопрос, какие именно рейсы вылетают из аэропорта в пункт А или в аэропорт из пункта Б на дату Х; дать информацию о правилах перевозки багажа или парковки).

О кино

Несколько иную цель преследовала сеть кинотеатров "Киномакс" (21 кинотеатр в 15 городах России). Как отметил представитель компании Михаил Волков, организация автоматизированной справочной с распознаванием речи было связано с желанием привлечь зрителей необычной "фишкой", какой нет у других кинотеатров - предоставлять по телефону всю нужную клиенту информацию о фильмах и, главное, дать возможность бронировать билеты в интерактивном режиме. По звонку можно заказать билеты  на выбранный фильм, на нужный сеанс, причем услуга для зрителя бесплатная. Кинотеатры, не имея собственного call-центра, воспользовались услугой хостинга "Открытых Коммуникаций", оплачивая лишь телефонный трафик.

Технология распознавания речи (ASR) позволяет преобразовывать произнесенные слова в язык машинных кодов.

Использование ASR возможно в двух вариантах:

Закрытая грамматика (ClosedGrammar). Клиент произносит заранее определенное ключевое слово или фразу, например: «банкомат», «парковка», «справка», «расписание».

Открытая грамматика (OpenGrammar). Клиент произносит произвольную фразу, в которой распознаются ключевые слова в предложении (word and phrase spotting), например: «Я хочу получить информацию о возможности парковки на стоянке аэропорта».

Применение ASR в голосовом приложении возможно в двух режимах:

В зависимости от производителя системы распознавания речи поддерживается различный набор языков. Система распознавания речи, используемая в приложениях OPENCOM, поддерживает языки: русский, английский, венгерский, голландский, греческий, датский, испанский, итальянский, китайский, немецкий, норвежский, польский, португальский, словацкий, словенский, уэльский, финский, фламандский, французский, шведский, чешский, японский.

Возможность голосового приложения распознавать отдельные слова или фразы характеризуется количеством слов в подключенном словаре. Словарь может быть как общим – для всего приложения, так и индивидуальным для каждого из разделов меню.

Для английского, немецкого, французского и немецкого языков словарь содержит базовый набор грамматик, позволяющих распознавать: цифры, телефонные номера, почтовые коды, пин-коды, время, даты, праздники, валюты.

Для русского языка, в дополнение к перечисленным грамматикам, специалисты OPENCOM реализовали и апробировали следующие словари: числа (от 0 до 10000), города России, авиакомпании, аэропорты, улицы Москвы.

(по материалам компании "Открытые Коммуникации")

Все эти проекты реализованы компанией "Открытые коммуникации" на базе решения ScanSoft SpeachPearl (разработка компании Philips, права на продажу которой были куплены компанией Nuance; партнер Nuance - компания FrontRange Solutions). По мнению генерального директора компании "Открытые Коммуникации" Кирилла Терентьева, сегодня распознавание речи становится мейнстримом развития IVR-систем. Опыт компании в реализации таких проектов позволяет сделать вывод: чтобы получить преимущества технологий распознавания речи, необходимо учитывать и их ограничения. "Ограничения могут не выявляться вендорами при продаже таких технологий, - заметил К. Терентьев, - Но пользователь должен о них знать."

Эксперт советует помнить три важных ограничения:

 *нельзя автоматизировать все. Как бы ни была совершенна технология, и как бы вас ни убеждали, что система может свободно общаться с человеком, - это неправда. Свободной формы диалога еще никто в России не автоматизировал. В России это обсуждается как перспективная, но пока не используемая технология.

*распознавание речи не дает 100%-го результата. 95% распознавания - хороший результат.

 *система никогда не будет вас понимать так, как понимает живой человек. Но это не всегда обязательно. Немножко фантазии и труда могут привести к тому, что приложение, созданное на базе распознавания речи в режиме самообслуживания, может работать быстрее, легче и приятнее для клиента чем долгие разговоры с оператором.