Google opowiada, a SentiOne sprzedaje SI. To właśnie Polacy robią najlepsze boty na świecie

SentiOne zostało założone przed dekadą przez Kamila Bargiela, świeżo upieczonego absolwenta SGH oraz absolwentów informatyki - Bartka Bazińskiego i Michała Brzezickiego.

Pierwszym narzędziem firmy był monitoring internetu, ale w ostatnich latach firma coraz mocniej zaczęła stawiać na chatboty i voiceboty. Obie linie biznesowe korzystają dziś z modeli uczenia maszynowego: pierwsza do wyciągania wniosków z dyskusji online, a druga do przetwarzania języka naturalnego.

I choć rynek ten zdominowały największe koncerny technologiczne, to SentiOne znalazł sobie niszę w finansach i telekomunikacji. Efekt? Wzrost sprzedaży w 2020 r. o 70 proc.

Powyższy cytat z rozmowy z Kamilem, którą możecie przeczytać poniżej to nie czcze przechwałki. W czerwcu 2020 rozwiązanie SentiOne zajęło pierwsze miejsce w światowym rankingu Intent Detection Leaderboard prowadzonym przez repozytorium naukowe Papers with Code na temat rozumienia języka naturalnego i rozpoznawania intencji rozmówcy.

W 2020 roku firma wygrała przetargi na wdrożenie automatyzacji obsługi klienta, w sumie na kwotę 6,5 mln zł. Z rozwiązań SentiOne korzystają m.in. BNP Paribas, Alior Bank oraz Kruk S.A. SentiOne specjalizuje się w czterech branżach: bankowości, ubezpieczeniach, energetyce i telekomunikacji.

Boty umożliwiają już zlecenie przelewu, zablokowanie karty i sto innych procesów z obsługi rachunku. Podobnie w sferze analizy sentymentu. Rozpoznają smutek, radość, hejt, bojkot klienta czy lead sprzedażowy.

Bargiel podkreśla, że wykorzystanie automatyzacji związanej z botami można już zaczynać od współpracy z zespołami liczącymi kilkudziesięciu specjalistów obsługi klienta, którzy obsługują kilka tysięcy połączeń lub wiadomości miesięcznie.

Karol Kopańko, Spider’s Web: Jak mierzy się skuteczność bota?

Kamil Bargiel, SentiOne: Głównie zdolnością do wykrywania intencji. Mówiąc wprost, czy bot zrozumiał, o co go pytamy.

I jeśli ma skuteczność 96 to znaczy, że…?

Że w 96 przypadkach na 100 poprawnie zrozumiał intencję, pytanie czy problem.

A coś ponad klasyfikację intencji?

Istnieje też miara f-1, która pozwala lepiej poznać skuteczność bota - nie tylko precyzję, czyli poprawność przypisanej klasy, ale również pokrycie, czyli jaki procent elementów danej klasy został wykryty przez algorytm.

To miary bardziej techniczne. Jak skuteczność bota mierzą klienci?

Mogą to być metryki typowe dla obsługi klienta, tak jakby był członkiem zespołu: szybkość rozwiązywania problemów klientów, procent rozłączonych oraz milczących połączeń, procent spraw przekazanych poprawnie do agenta posiadającego odpowiednie umiejętności czy procent spraw rozwiązanych przez bota od początku do końca.

Widzę, że finanse, energetyka czy telekomunikacja to branże, które najchętniej sięgają po chatboty czy voiceboty. Wynika to z faktu, że borykają się z dużą liczbą wiadomości od klientów i mogą skorzystać na automatyzacji obsługi komunikacji?

Wynika to z kilku powodów. Po pierwsze, tego typu organizacje mają najwięcej klientów, a co za tym idzie najwięcej przychodzących wiadomości i połączeń, czyli największy potencjał do automatyzacji. Ponadto, w wyniku pandemii i lockdownu wiele oddziałów zostało zamkniętych. Skutek? Klienci szukali alternatywnych form kontaktu, na przykład przez call center, Messengera czy chat na stronie. Przykładowo, w jednym banku w dziale obsługi klienta pracuje średnio kilkuset do nawet kilku tysięcy agentów obsługi klienta, a podczas pandemii nawet tak duży zespół nie wystarczał, by obsłużyć wszystkie zapytania. Nic dziwnego, że banki i większe organizacje konsumenckie zaczęły szukać możliwości odciążenia działów obsługi klienta.

Wiem, że w tym sektorze współpracujecie z BNP Paribas, który stworzył Evę – bota dla pracowników do pomocy w codziennej pracy. Ciekawi mnie, jak konkretnie można z niego korzystać.

Przykładowo Eva podpowiada, jak złożyć zamówienie na papier do drukarki albo gdzie znaleźć ważne wewnętrzne informacje. BNP Paribas jest partnerem bardzo otwartym na innowacje, więc od razu po wdrożeniu bot znalazł się na wszystkich komputerach pracowników banku. Po miesiącu pracy Eva otrzymała nagrodę Innowacji Technologicznej na konferencji bankowej. Następne etapy to wspieranie kolejnych procesów wewnętrznych oraz zewnętrznych, czyli stworzenie bota dla klientów banku.

Wtedy nie będą mieli potrzeby telefonowania czy pisania mejli?

Efektywny bot może w tym pomóc, działając w komunikatorach, na stronie internetowej, aplikacji mobilnej oraz na call center w formie voicebota.

Tym ostatnim jest InfoNina Alior Banku.

To nasz kolejny klient, który voicebota traktuje jako członka obsługi klienta. InfoNina odbiera wszystkie połączenia na call center i skutecznie przekierowuje klientów do odpowiednich działów. Dodatkowo InfoNina jest spójna z wizerunkiem, kolorystyką i całym brandingiem Alior Banku.

A czy bota personalizuje się zależnie od marki?

Język bota zazwyczaj jest dość uniwersalny, ponieważ grupa docelowa jest szeroka. Klient może mieć 16 lub 96 lat. Natomiast bardzo ciekawym procesem jest budowanie persony bota: czy będzie miał głos kobiecy czy męski, jakie będzie miał imię, czy będzie prowadził small talk, opowiadał żarty i jak zostanie zwizualizowany.

Jak rolę w całym procesie odgrywa zmiana pokoleniowa? Milenialsi nie chcą czekać na odpowiedzi i oczekują reakcji niemal natychmiast.

To prawda, preferencje co do kanałów komunikacji są różne w zależności od wieku. Co więcej, oczekiwania co do obsługi różnią się zależnie od kanału. Badania mówią, że na Messengerze oczekujemy odpowiedzi w ciągu minuty, a na post na Facebooku w ciągu godziny. Większość ludzi w wieku 20-35 lat preferuje załatwianie spraw pisemnie, na przykład poprzez chatbota. Natomiast pokolenie 50+ zazwyczaj woli zadzwonić i wtedy może natknąć się na voicebota. Projektując boty konwersacyjne, trzeba o tym pamiętać, bot musi być pomocny, potrafić powtórzyć pytanie, ale i pozwolić na przełączenie do agenta.

Właśnie, w jakich kwestiach kapituluje?

Bot kapituluje wtedy, gdy trzeba podejmować decyzje, kierować się emocjami, używać wiedzy specjalistycznej, do której nie ma dostępu. Sztuczna inteligencja potrafi bardzo wiele, ale wciąż ludzkie IQ jest wyższe. I to jest chyba najlepsze rozwiązanie: pozwolić botom zajmować się żmudnymi, powtarzalnymi procesami, a ludziom rozwiązywać skomplikowane i koncepcyjne problemy. Wszyscy będziemy mieli wtedy bardziej satysfakcjonującą pracę.

Ile kosztuje taka przyjemność?

Boty konwersacyjne są droższe niż większość obecnie widywanych na rynku prostych rozwiązań chatbotowych. Zależnie od skali bota, czyli tego, ile procesów ma wspierać i ile rozmów ma obsługiwać, będzie kosztował od kilkunastu do kilkudziesięciu tysięcy złotych miesięcznie. Zazwyczaj koszt się bardzo szybko zwraca, ponieważ już w pierwszym miesiącu bot może automatyzować nawet 30 proc. połączeń czy wiadomości. Co więcej, boty bardzo łatwo się skaluje, bo pracują całą dobę i łatwo dodawać do nich kolejne procesy czy języki.

A z waszego punktu widzenia? Chodzi mi o tworzenie technologii.

Budowanie technologii, zwłaszcza tej z zakresu deep-tech czy SI, jest bardzo drogie. Zajmujemy się tym od dekady i w tym czasie zainwestowaliśmy ponad 20 mln zł w rozwój algorytmów do przetwarzania języka naturalnego. Kryje się za tym ogrom pracy, testów, żmudnego tagowania modeli językowych przez lingwistów oraz długich nieprzespanych nocy przez cały dział badań AI. Praca nad taką technologią przynosi też dużo satysfakcji, bo nasi naukowcy publikują swoje badania, prezentują na konferencjach naukowych i wygrywają nagrody. Myślę, że połączenie nauki z biznesem przynosi wiele korzyści jednej, jak i drugiej stronie.