افتتحت Amazon مؤخرًا
متجرًا مؤتمتًا بالكامل حيث لا يوجد بائعون وصرافون. أثار هذا الحدث جولة جديدة من المناقشات حول اتجاه الروبوتات التي تحل محل الأشخاص في العديد من مجالات الأعمال (على سبيل المثال ، هنا
مقال حول هذا الموضوع في الجارديان). تمكنت من التحدث مع دميتري بلوتنيكوف ، خبير في أتمتة العمليات التجارية (Microsoft MVP) ، حول من يجب أن يبدأ في القلق بشأن وظائفهم.
أنت تعمل كثيرًا في مجال أتمتة العمليات التجارية. هل يمكنك مشاركة بعض الملاحظات حول الموظفين الذين سيتم استبدالهم بالروبوتات؟
بشكل عام ، لعدة سنوات حتى الآن ، تم نشر قوائم مختلفة من المهن التي ستدمر الروبوتات (على سبيل المثال ،
هنا وهناك ) على الإنترنت - يتم استدعاء عمال المصانع أو السائقين أو النوادل دائمًا هناك. في الواقع ، مما نراه ، في وقت سابق من المشاكل الأخرى ، قد يكون لدى العاملين في المكاتب مشاكل.
هذا ، على سبيل المثال ، من من؟
على سبيل المثال ، موظفو مراكز الاتصال التي تتعامل مع المبيعات الباردة باستخدام المكالمات الهاتفية. عادةً ما يكون لدى المشغل سيناريو محادثة واضح (نص برمجي) ، يوضح ما وكيف يتكلم. غالبًا ما يكون الانحراف عنها ممنوعًا. وحتى إذا نشأ موقف لم يتم معالجته بواسطة البرنامج النصي ، فمن المفترض أن يقوم المشغلون بتكرار تلك العبارات الموجودة في نصهم فقط - والباقي محظور.
أي أن الشخص ، مثل الروبوت ، سيكرر نفس الكلمات. وإذا كان الأمر كذلك ، فلماذا لا تستبدلها بروبوت ، لأنها ستوفر المال: لا يحتاج البرنامج إلى التدريب ، يمكن أن يعمل على مدار الساعة وسبعة أيام في الأسبوع.
ولكن في هذه الحالة ، اتضح أنه سيتعين على النظام إجراء محادثة صوتية ، وهذا أكثر تعقيدًا من روبوت الدردشة. هل هناك نجاحات ملحوظة في هذا المجال الآن؟
نعم ، تمكنت من المشاركة في مشروع حيث كان من الضروري تنفيذ مثل هذا النظام - وهو تطبيق يستخدم قاعدة بيانات SharePoint كإدارة علاقات العملاء ويتواصل أثناء المكالمات الباردة. تم إطلاق هذا النظام بالفعل ويعمل لصالح أحد العملاء من المنطقة الغربية (للأسف ، لا يمكنني تسمية الشركة).
هناك الكثير من الحلول المماثلة في السوق ؛ معظمها يستخدم نهجًا يقوم فيه الكمبيوتر بتوليف صوت الشخص. دائمًا ما يبدو غير طبيعي ؛ التحدث مع مثل هذا الروبوت ليس لطيفًا جدًا بالنسبة للشخص.
لذلك ، في مشروعنا ، تقرر التخلي عن تركيب الكلام واستخدام الصوت المسجل مسبقًا لشخص حي في الاتصالات. ونتيجة لذلك ، يقرأ النظام المحاور المقترحات من نص الشركة ويفك تشفير إجاباته بسرعة ، وتحويلها إلى نص. يعد تحليل محتوى المكالمة من أهم المهام هنا. باستخدام الكلمات الرئيسية ، يمكنك أن تفهم كيف يتفاعل الشخص بالضبط مع ما يسمعه (وهذا يساعد أيضًا في البحث في قاعدة المعرفة) ، واعتمادًا على ذلك ، وبناء المزيد من التواصل - إنهاء المحادثة ، وإعادة إنتاج الجملة التالية من نص مسجل مسبقًا ، وما إلى ذلك. .
ما مدى فعالية هذا؟
من المثير للدهشة أن النظام يعمل بكفاءة عالية ويسمح لك بحفظ وزيادة إنتاجية المكالمات الباردة بجدية. يمكن للتطبيق نفسه تعيين الحالة وفقًا لنتائج المحادثات في CRM ، وهو أمر مريح للغاية ، ويمكن لبرنامج واحد في اليوم الاتصال بمئات العملاء. تكلفة مركز الاتصال الذي يمكن أن يؤدي نفس القدر من العمل ستكون كبيرة للغاية.
هل هناك أي صعوبات في إنشاء هذا النوع من التطبيق؟
نعم بالطبع. النهج الذي استخدمناه له صعوباته الخاصة - على سبيل المثال ، إعادة إنتاج خطاب مسجل بحيث يبدو طبيعيًا ليس بهذه البساطة. على سبيل المثال ، خلال محادثة بين شخصين ، نادرًا ما تحدث فترات توقف طويلة ، لذلك ، يجب أن يستجيب الروبوت للنسخ المتماثلة للمحاور بسرعة. علاوة على ذلك ، في الحياة الواقعية ، قد يكون الشخص الذي يتلقى المكالمة في مكان صاخب - وليس من السهل على الروبوت أن يفهم في الوقت الحقيقي عندما تنتهي العبارة الموجهة إليه وتحتاج إلى الرد عليها.
وبالمثل ، قد تبدو بعض الكلمات متشابهة ، ولكن لها معاني مختلفة ويتم تسجيلها بشكل مختلف (الهوموفون). على سبيل المثال ، في اللغة الإنجليزية ، تبدو الكلمات bot و buy متشابهة ، لكنها تعني مفاهيم مختلفة تمامًا.
كيف يمكنك حل هذه المشاكل وتحسين الدقة؟
التعلم الآلي والشبكات العصبية. يحتوي أي مركز اتصالات على قاعدة معرفية ، وعادة ما تكون واسعة جدًا: هناك نصوص محادثة وسجلاتها (غالبًا ما يتم إجراؤها ، على سبيل المثال ، لتقييم جودة عمل المشغلين). بادئ ذي بدء ، يمكنك إنشاء شبكة عصبية وتدريبها على هذه البيانات - تسجيلات المحادثات غير المشفرة. والنتيجة هي مشغل افتراضي كامل لإجراء مكالمات باردة.
في الختام ، هل من الممكن تقديم أي نصيحة لأولئك الذين سيقومون بإنشاء أنظمة أتمتة مماثلة للمهام المكتبية الروتينية؟
في هذه الحالة ، ربما يكون أهم شيء هو اختيار التقنيات والأدوات المناسبة. من غير المحتمل أن يكون لديك موارد كافية للقيام بكل شيء من الصفر بنفسك ، لذلك سيكون عليك استخدام المنتجات الجاهزة وجميع أنواع واجهات برمجة التطبيقات. وهنا من المهم أن يكون لديهم الوظائف اللازمة والوثائق الجيدة.
على سبيل المثال ، خلال المشروع كنا نرغب في استخدام أدوات من Google و Microsoft ، لكننا اكتشفنا أن أحدهما لا يدعم اللغات التي نحتاجها ، وتبين أن وثائق الثانية كانت ضعيفة جدًا لدرجة أنه تم توضيح بعض النقاط فقط أثناء التجارب. إذا كان من الممكن تجنب ذلك ، فسوف توفر الكثير من الوقت والجهد.
مقالات مثيرة للاهتمام حول تأثير الأتمتة على سوق العمل: