AI- Агент. AI Assiatant VoiceBot (Partners) Асистенти з штучним інтелектом

AI Assiatant VoiceBot (Partners)

ШІ Асистент – це ефективний інструмент, який автоматизує комунікацію з клієнтами. Він може робити велику кількість вихідних дзвінків та обробляти вхідні звернення користувачів.

Асистент використовує штучний інтелект для ведення складних діалогів, відповідей на заперечення, генерації лідів або клієнтської підтримки клієнтів.

Протестувати діючого АІ агента, поспілкуватися з Лесею Foxy 4 центру рекрутингу можно за посиланням https://lesyafoxy4u.blogspot.com/2025/10/foxy-4u.html

Асистент може працювати 24/7, розуміє і може говорити більш як 150 мовами та діалектами, здатен переключитеся

на мову користувача під час діалогу. Асистент може встановлювати результати діалогу (цікаво, не цікаво, домовились про зустріч), і діяти відповідно до результату: робити коротке резюме, збирати та систематизувати важливі дані, відправити повідомлення, тощо.
Як це працює:

1. Людина починає спілкування

2. Система розпізнавання мови перетворює мову людини в текст

3. Текст обробляється за допомогою LLM (Велика мовна модель)

4. LLM використовує власні знання, поставлену задачу та додаткову базу знань (потрібну для цієї задачі)

5. Система генерації мови перетворює текст відповіді на голос бота

Канали

Асистент спілкується голосом телефоном або в браузері, що дає можливість зробити комунікацію інтерактивною (бот веде діалог так само як і жива людина)

Асистент може відправити повідомлення з підтвердженням, посиланням на сторінку сайту, або промо код, що покращує та розширює комунікації. Найчастіше використовується SMS канал, але існує можливість відправляти RCS, Viber, повідомлення або e - mail. Бот може відправляти різні повідомлення для різни результатів діалогу, або різним абонентам

Інтеграція та обмін даними

API — Клієнт може використовувати API щоб надсилати номери телефонів по яким треба зателефонувати, дані які потрібні для персоналізації (ім'я або персональну знижку) та отримувати дані що стосуються результату роботи бота (наприклад погоджену дату візиту, або зручний канал зв'язку,

або обраний людиною продукт чи послугу).

Webhook — Клієнт може автоматично отримувати дані що стосуються результату роботи

бота за допомогою Webhook.

Web — Клієнт може управляти ботом через веб-кабінет: звантажувати телефони, переглядати статистику, тощо.

Типові кейсі використання:

1. Генерація лідів: Автоматизовані дзвінки потенційним клієнтам для презентації продуктів або послуг. Під час яких бот з'ясовує чи цікавий продукт клієнтам,

відповідає на їх запитання та обробляє заперечення.

2. Клієнтська підтримка: Асистент відповідає на питання клієнтів, навіть на такі які не містяться у його базі, допомагає вирішити задачі, підібрати товар або послугу та може направити клієнта до живого оператора в разі потреби.

3. Продажі та Маркетинг: Асистент пропонує товари та послуги, обробляє заперечення, переконує користувача зробити цільову дію (оплатити товар, скористатися акцією, отримати промо- код тощо).

4. Нагадування та сповіщення: Інформування клієнтів про важливі події, такі як вебінари, заплановані зустрічі чи дати закінчення дії послуги. Якщо потрібно обробляти заперечення та мотивувати клієнта.

5. Сегментація та Опитування клієнтів: Збір зворотного зв'язку про продукти та послуги або актуалізація даних по клієнтам. Визначення, шляхом опитування, цільових груп для подальшого маркетингу чи реклами.

FAQ

Бот замінить/повинен замінити співробітників

1. Ми не позиціонуємо AI Асистента як повну заміну живій людині. Це помічник, який візьме на себе рутинні завдання, звільняючи час людей для більш потрібних і важливих справ.

2. Ми не стверджуємо, що ШІ-бот справляється з розмовою краще за людину.

Але людина і навіть велика команда не може виконувати такий обсяг роботи, а вартість роботи одного бота в будь-якому разі буде набагато нижчою, ніж час команди людей.

Бот неправильно реагує на питання, якого немає в базі знань

Клієнт каже, що бот сказав щось не те, чого від нього очікували, але в базі знань бота немає жодної інформації чи інструкцій.

1. Це цілком нормальна поведінка для ШІ. Якщо у мовної моделі немає інструкцій, вона діятиме на власний розсуд (виходячи з контексту діалогу та своєї задачі).

2. Щоб це виправити, достатньо додати інструкцію та інформацію до бази знань бота.

Бот не розуміє емоцій

Клієнт каже, що бот не розуміє або неправильно розуміє емоції співрозмовника: сарказм, гнів, смуток… Відповідно, реагує неправильно.

1. Ми не обіцяємо, що Асистент може правильно розуміти емоції співрозмовника.

2. AI Асистент не чує голос людини, тому не може зрозуміти, чи є в ї ї голосі сарказм. Бот аналізує слова, а не голос. Тобто він може зрозуміти емоцію, якщо вона була висловлена вербально. Наприклад: бот точно зрозуміє, якщо абонент вилається, вимагатиме більше не телефонувати, скаже, що це неприпустимо, він не терпітиме, він вимагає тощо.

Якщо для клієнта критично важливо, щоб бот умів сприймати тонкі відтінки емоцій, аналізуючи саме голос ( припустимо, це сервіс психологічної підтримки),

ШІ Асистент йому не підходить, у нього немає можливості аналізу емоцій за голосом співрозмовника.

Бот неправильно зрозумів, погано чує або неправильно чує слова

Клієнт каже, що бот неправильно зрозумів сказане.

1. За обробку голосу відповідає система розпізнавання мовлення, яка може іноді помилятися, так само як і жива людина. Це стається через: сторонні шуми,

погану якість зв’язку, нечітку мову співрозмовника.

2. У асистента є опція перепитувати співрозмовника, якщо сказане йому незрозуміло. Наприклад: "Вибачте, я вас не розчула, можете повторити,

будь ласка". Це в більшості випадків вирішує проблему, оскільки співрозмовник повторить свою фразу інакше або скаже більше слів.

3. Якщо ШІ-асистент неправильно почув співрозмовника (наприклад, у фразі "не цікаво "не" було сказано нечітко, він вирішить, що абоненту цікаво), його виправить уже сам співрозмовник.

Якщо проблема полягає у тому, щоб асистент неправильно розуміє професійні терміни, сленг, слова іншою мово. Цю проблему можна вирішити.

Те, що бот щось не розчув або почув не так, у дуже рідкісних випадках впливає на якість усього діалогу та правильну його оцінку, оскільки є механізми виправлення ситуації ( пункти 2 і 3).

Бот неправильно неправильно розуміє людину через сторонні шуми

Іноді розмова відбувається у місці де чути інших людей, працює телевізор, радіо, тощо. Бот не може розрізняти голоси різних людей і сприймає все почуте як один частину діалогу з співрозмовником. Тому і помиляється в інтерпретації сказаного.

Ми можемо:

1. Додати інструкцію, перепитувати коли фраза не зрозуміла. Наприклад “Вибачте ви не мог ли б повторити…”. Але це спрацює тільки тоді коли почуте буде дійсно нелогічним і дивним. Приклад:

2. Встановити ліміт чутливості розпізнання голосу. Таким чином бот буде відкидати фрази нижчі за ліміт. У прикладі вище, якщо встановити ліміт Confidence 0,1 бот просто почує тишу і відреагує фразою “Ало, ви мене чуєте?”

Бот неправильно встановлює статус діалогу

Клієнт каже, що бот встановив статус interested там, де насправді не було інтересу.

1. Зазвичай таке стається, якщо ШІ сприйняв відповідь абонента занадто буквально.

Наприклад,

прозвучала фраза бота: "У нас для вас вигідна пропозиція. Вам цікаво?" Абонент відповів: "Так, цікаво".

ШІ сприйняв цю відповідь як інтерес саме до пропозиції.

Але фактично після того, як пропозицію озвучили, абонент просто мовчки поклав слухавку. Клієнту очевидно, що це не інтерес до пропозиції, але бот чітко почув "Так, цікаво". Це можна вирішити за допомогою додавання цих слів з поясненням до словника.

Наприклад, асистент не розуміє слово “цееремка”. Пишемо що “цееремка”=”CRM” і це вирішую проблему. – “спортивних задля столітті”

(Confidence 0.03987)

– Ем… Анна, перепрошую, здається, був технічний збій. Чи могли б ви повторити, будь ласка?

Це можна виправити, уточнивши у клієнта, що саме слід вважати проявом інтересу.

Бот повільно реагує на фрази співрозмовника / затримки

Клієнт каже, що бот занадто довго думає перед відповіддю.

Затримки формуються із затримок у телефонії, розпізнаванні мовлення, формуванні відповіді, генерації голосу бота. На деякі затримки можна вплинути, на деякі — ні. Але в середньому комфортна для діалогу затримка становить 2-3 секунди. Деякі формати вимагають швидкої реакції, наприклад, лідогенерація,

де абонент каже "так", "ні", "може бути" і чекає швидкої відповіді. Деякі — не вимагають, наприклад, сапорт або коли сам співрозмовник говорить багато, він не чекає швидкої реакції і не перепитує "Ало, ало". Що ми можемо зробити:

1. Змінити модель генерації відповіді LLM (чим "розумніша" модель, тим довша відповідь) .

Зміна моделі може змінити стиль спілкування бота. Зазвичай, якщо не очікується обробка складних питань, таке зміщення не помітне абоненту.

2. Змінити модель генерації голосу (чим краща голосова модель, тим довша відповідь). Зміна моделі голосу одразу чутна в діалозі бота. Голос стає більш монотонним, більш роботизованим але система працює швидше

3. Встановити кешування діалогу. Тоді Асистент буде деякі відповіді не генерувати по- новому а віддавати зі збережених раніше. Це добре працює на початку діалогу але чим далі іде розмова им вона унікальніша і збережених варіантів стає менше.

4. Змінити модель розпізнавання мовлення. Це можливо не для всіх мов. зажди є багатий вибір для розповсюджених мов (наприклад англійська) . Для інших мов може якість розпізнавання може бути не високою, що зніме проблеми затримок, але створить додаткові проблеми з кістю розпізнавання

Бот звучить не як людина неправильні наголоси, неправильні інтонації

1. Ми використовуємо різні моделі генерації голосу (TTS), а не не займаємося їх створенням або тренуванням. Наголоси та інтонації знаходяться поза межами нашого впливу. Наприклад: якщо абонент ставив запитання про ціну чи терміни — це інтерес. Тоді й боту ми в правилах пропишемо, що саме вважати інтересом,

а що нейтральною реакцією. Щоб виправити наголоси ми можемо або змінити голос, або прибрати слово замінивши його на синонім. Наприклад: “бездепóзитний” замінити на “без-депозитний” Також є моделі яким можна задати стиль спілкування. Наприклад: говорити швидше, говорити з посмішкою у голосі т.д.

Бот говорить не як людина (стосується голосу)

Іноді клієнти наголошують що чують що це робот але не можуть точно сказати причину. “Я чую що це не людина” Зрозуміти що це не людина можна по манері мовлення, по тому що бот не реагує на нюанси емоцій людини (він обробляє текст, не голос).

Ми не ставимо за мету зробити бота якого не можна відрізнити від людини, ми робимо Асистента який вирішує бізнес- задачі клієнта

Бот говорить не як людина (стосується фраз)

Клієнт каже, що бот в діалозі горить не як людина, наприклад використовує нетипові для розмовної мови конструкції, не робить паузи там де б зробила людина або навпаки

1. Всі LLM моделі тренувалися переважно на англомовних текстах. Тому ШІ може повторювати граматичні конструкції англійської або іншої мови. Або навід створювати нові слова.

Наприклад бот може сказати: “вибачте за потурбування” (I apologize for disturbing)

Бот неправильно робить математичні розрахунки

Клієнт каже, що бот неправильно порахував знижку, переплутав дати або зробив помилку в розрахунках

1. LLM - це Велика мовна модель. Вона була створены натренована на приклады текстів, а не математичних операцій. Тому ШІ- Асистент може помилятися в розрахунках.депозитний” Також є моделі яким можна задати стиль спілкування. Наприклад: говорити швидше, говорити з посмішкою у голосі т.д. Щоб виправити це ми додаємо в словник бота правило. Неправильно: “вибачте за потурбування” Правильно: “вибачте що потурбувала”

Якщо клієнт бажає щоб бот імітував живу розмову це можна зробити додавши відповідні інструкції для використання слів паразитів або слів- зв'язок. Наприклад: “Ага…секунду… Я запишу…” Щоб виправити це потрібно винести обробку математичних операцій зовні ШІ асистента. Для цього ми пишемо окремий скрипт який виконує потрібні розрахунки

Бот не розуміє суржик / Spanglish / Franglais

Клієнт переживає, що бот не розумітиме фрази, сказані на суржику чи іншому змішанні мов (Spanglish)

.Клієнту потрібно пояснити, що бот може "слухати" лише чисту мову і відповідати лише "чистою мовою". Але є можливість зробити так, щоб бот правильно розумів

співрозмовника: Бот правильно розумітиме довгі фрази за контекстом. Приклад: "в даний момент мене не зручно розмовляти".

Бот перебиває співрозмовника

Клієнт каже, що бот перебиває співрозмовника, не дає йому закінчити фразу. У бота є налаштування "скільки секунд чекати закінчення фрази співрозмовника". Це означає, що бот чекає певний час після закінчення фрази на випадок, якщо вона буде продовжена. Ми можемо підібрати таке значення, яке буде комфортним співрозмовнику на тестах. За замовчуванням це 1 секунда, можемо встановити 1,2 або 1,5 секунди очікування.

Важливо! Збільшення часу очікування діє глобально для всього проєкту. Тобто для одних співрозмовників буде комфортно, для інших виникатиме відчуття, що бот довго чекає відповіді. Ми не можемо передбачати закінчення фрази. Адже спочатку нам потрібно розпізнати мову, проаналізувати контекст, а це додатковий час у скарбничку затримки. Це вимагає миттєвої швидкодії. Потрібно знаходити баланс залежно від типу діалогу, які саме відповіді ми очікуємо в цьому випадку від абонента, чи зможе він їх дати швидко, чи буде над ними думати. У промпті бота можна додати приклади коротких фраз для кращого розуміння.

Приклад: бот чує "давайте польщі (позже російською)".

Інструкція для виправлення: Фраза "давайте польщі" — означає "давайте пізніше".

Приклад: Абонент каже "Так, мені потрібно… Знаєте… ну як сказати… Я вам спочатку дам розміри". Бот може не дочекатися абонента і почати відповідати на першу частину фрази. Звучить як перебивання абонента.