Что такое чат-бот и зачем он нужен: обзор рынка разговорного ИИ

В этой статье мы представим для вас краткий обзор рынка чат-ботов и голосовых помощников. А также расскажем, где используются эти решения на базе технологий больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) и чего ждать от них в будущем.

Чат-боты в России и за рубежом: обзор рынка

Прежде всего, поясним, что под чат-ботом (chact-bot) здесь и в последующих публикациях мы будем понимать не алгоритмический скрипт, который работает по жестко заданным правилам, а интеллектуальную программу, виртуального собеседника, который в интерактивном режиме распознает потребность пользователя с помощью технологий Big Data и Machine Learning. При этом общение человека с виртуальным ассистентом может быть происходить как в текстовом виде через чат, так и в формате живого разговора, например, по телефону.

Согласно аналитической компании Gartner, выпущенном в сентябре 2019 года, сегодня чат-боты и разговорные пользовательские интерфейсы считаются наиболее перспективными технологиями Machine Learning. Они находятся на пике на пике завышенных ожиданий по графику технологической зрелости (Hype Cycle), о котором мы писали здесь. В том же исследовании отмечается, что технологии распознавания речи уже вышли на плато продуктивности и успешно используются в коммерческих бизнес-задачах [1].

искусственный интеллект, прогнозы Gartner, Machine Learning, машинное обучение — Самые перспективные технологии Machine Learning и другие приложения искусственного интеллекта: аналитический прогноз Gartner 2019

Вообще в 2019 году объем отечественного рынка чат-ботов составил 1,5 миллиарда рублей, что в 3 раза больше, чем в предыдущие 12 месяцев. В 2020 году также ожидается 3-кратный рост. В частности, в 2018 году основными потребителями чат-ботов в России были банки, финансовые и страховые компании. В 2019 году к ним присоединился ритейл, ресторанный бизнес и компании по доставке еды. Зарубежный рынок демонстрирует большие, по сравнению с РФ, абсолютные цифры, но показывает меньший ежегодный рост. Так, согласно исследованиям ResearchAndMarket, мировой рынок чат-ботов и виртуальных ассистентов в 2019 году составил около 2 миллиардов долларов, а его рост оценивается на уровне 30% в год. Уже упомянутое аналитическое бюро Gartner прогнозирует, что чат-боты выйдут на плато продуктивности в течение ближайших 2-5 лет. Ожидается, что в 2020 году 80% компаний будут использовать чат-ботов, а в 2022 году взаимодействие банков с клиентами будет на 90% автоматизировано за счёт использования чат-ботов [2].

Интересно, что еще в 2017 году чат-боты считались более распространенными на рынках развивающихся стран (Азия, Латинская Америка), т.е. там, где наблюдается наибольший прирост новых пользователей (digital growth). А вот на рынках Европы и США 3 года назад чат-боты были востребованы гораздо меньше [3].

прогноз рынка распознавания текстов — Прогноз рынка инструментов семантического анализа текстов для создания чат-ботов

Будущее чат-ботов: чего ждать от виртуальных собеседников на основе Big Data и Machine Learning

Уже сегодня чат-боты наиболее активно используются для автоматического ведения стандартных диалогов с клиентами и поставщиками в банковском секторе, телекоммуникациях, ритейл, HR, транспортной сфере, туризме, ресторанном и курьерском бизнесе. Специалисты Лаборатории бизнес-решений Центра компетенций НТИ по Искусственному интеллекту Московского физико-технического института (МФТИ) выделяют 3 ключевые тенденции развития чат-ботов [4]:

рост доли комбинированных решений, когда робот не заменяет человека полностью, а дополняет его, автоматизируя выполнение повторяющихся рутинных действий. Например, в промышленности это могут быть виртуальные ассистенты человеческих операторов, интегрированные с робототехническими системами автоматизации процессов (RPA, Robotic Process Automation);
добыча знаний и построение онтологий с помощью средств Big Data и Machine Learning, когда в систему загружается множество разнообразных текстов, и чат-бот самостоятельно выделяет из этого набора информации семантические связи и строит языковые модели, характерные именно для данной предметной области. Например, в сфере ритейла это позволит чат-боту быстро научиться различать продовольственные и непродовольственные товары.
персонификация роботов, когда чат-боты из разных приложений обмениваются знаниями друг с другом, подстраиваясь под особенности личности и специфику прикладного использования конкретного клиента, как в голосовых ассистентах типа Alexa от Amazon или Алиса от Яндекса.

Тем не менее, при ожидаемом росте рынка чат-ботов, эксперты отмечают, что эти технологии на базе Big Data и Machine Learning неспособны полностью вытеснить человека даже из колл-центров. В частности, вряд ли чат-боты будут широко распространены в секторе товаров класса люкс, на рынке недвижимости, дорогих автомобилей и прочих предметов роскоши, где клиенты рассчитывают на индивидуальный подход, личное общение и персональное внимание со стороны бренда. Однако, в других сферах деятельности использование чат-ботов может снизить бюджет фонда оплаты труда на 20%, снизив штат низкоквалифицированного персонала в 2-3 раза [5]. Некоторые реальные примеры такого прикладного применения мы рассмотрим в следующей статье.

Big Data и Machine Learning для распознавания речи и текстов,чат-боты, разговорный искусственный интеллект, — Мировой рынок чат-ботов: прогнозы роста и конечные пользователи

Как внедрить разговорные чат-боты и другие технологии больших данных, машинного обучения в бизнес-процессы для успешной цифровизации своего предприятия, вы узнаете на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве: