Chatbots og epost-bots: Det du trenger å vite
Disse robotene med kunstig intelligens gjør arbeidshverdagen litt enklere, og samtidig mer innholdsrik.
På stadig flere nettsider blir du møtt av en velkomsthilsen fra en chatbot som spør om den kan hjelpe deg med noe. For noen år siden, ville svaret vært: «ikke så mye».
I dag er situasjonen en helt annen – chatboter er blitt mer avanserte og forstår langt mer av det du skriver til dem enn tidligere. Nå tar også flere i bruk en annen teknologi for automatisering av virksomheten, nemlig e-postboten.
– Botene fungerer utmerket som en avlastning og effektivisering. De håndterer innkommende chatter og e-poster umiddelbart, jobber 24/7/365 og utfører en stadig større del av de enklere, manuelle oppgavene som normalt tar mye tid og er lite stimulerende for mennesker, sier Sindre S. Sæther, partner og CTO i Loyalty.
La oss se nærmere på de to teknologiene, og ikke minst hvordan kunstig intelligens (AI) kan forenkle hverdagen i nettopp din bedrift.
Vil du holde deg oppdatert på kundeservice og AI? Meld deg på vårt nyhetsbrev her!
Hva er kunstig intelligens?
Teknologiene for chat- og e-postboter baserer seg på kunstig intelligens og maskinlæring. Det betyr at det er datasystemer som kan utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens. Målet er at systemene, i tillegg til å faktisk løse komplekse problemer, skal kunne lære av erfaringene sine slik at de kan løse tilsvarende problemer enda mer effektivt i fremtiden.
Dagens kunstige intelligens er det som kalles for «smal» eller «svak» AI. Det vil si at robotene kan utføre oppgaver innenfor et begrenset området, som å svare på chatmeldinger eller håndtere e-poster.
Vi er ennå langt unna å utvikle datasystemer som er smarte nok til å løse alle typer oppgaver på lik linje med mennesker, såkalt generell kunstig intelligens (eller «sterk» AI).
En chatbot tar det gjentagende
Hovedoppgaven til en chatbot kan sies å være førstelinjen for enklere henvendelser. De drives av automatiserte regler, algoritmer for forståelse og behandling av språk og maskinlæring.
– En chatbot er en automatisert løsning for chat, for eksempel på en nettside eller via Facebook Messenger som i hovedsak svarer på kundens spørsmål øyeblikkelig uten menneskelig innblanding, sier Sæther.
Da vi først stiftet bekjentskap med chatbotene, begrenset de seg gjerne til være interaktive oppslagsverk. De håndterte kun noen få, svært spesifikke henvendelser.
Når vi nå snakker om at chatboter er blitt digitale medarbeidere, er det fordi det ligger mer sofistikert programmering i bunn. Dermed er botene bedre rustet til å føre en dialog med kunden, analysere svarene deres og «ta med seg» erfaringer inn i neste henvendelse. Kanskje like viktig er det at de «dumme» chatbotene har fått tid til å trene, forklarer Sæther.
– Chatboten er trent opp på en base med ulike varianter av ofte stilte spørsmål – koblet til riktige svar. Med trening og ved bruk vil den lære seg å bli mer treffsikker på hvilke svar den skal gi til hvilke spørsmål, selv om de inneholder skrivefeil, skrives på litt rare måter eller med dialekt.
Nettopp derfor har fremoverlente bedrifter drevet målrettet opptrening av chatbotene sine over tid. Dermed kan robotene deres nå svare på flere og vanskeligere spørsmål, samtidig som de integreres i en større del av bedriftens virksomhet.
E-postbot – neste nivå innen automatisering
Som navnet tilsier er en e-postbot en automatisert løsning for e-post. I likhet med en chatbot, kan den utføre handlinger basert på kundens ønsker, men i mer kompleks grad, sier Sæther.
– Den kan lese, tolke og forstå innholdet i e-poster, for deretter å svare, videresende, kategorisere og eller utføre handlinger basert på intensjonen og innholdet i e-posten. Mens en chatbot er god på kortere, konkrete setninger kan en e-postbot håndtere lange e-poster med fritekst. Ved hjelp av språkmotoren og maskinlæring er den ikke avhengig av at innholdet er strukturert, forteller han.
Når boten mottar en e-post, analyserer den innholdet gjennom flere lag av forståelse. Først identifiserer den om e-posten er en kundehenvendelse, faktura, spam eller en annen type henvendelse. Deretter trekker den ut informasjon – via nøkkelord og maskinlæring – for å forstå hvorfor e-posten er sendt, for eksempel hva det er en kunde klager på. Til slutt tyder den formålet for e-posten, altså hva det er avsenderen ønsker å oppnå.
Dette bør være gjenkjennelig. Det er jo tross alt en automatisering av det du og jeg gjør når vi åpner en e-post. Den klare fordelen med at en robot tar seg av jobben, er at du unngår å bruke masse tid på å komme à jour i innboksen.
“E-postboten kan lese, tolke og forstå innholdet i e-poster og utføre handlinger basert på intensjonen og innholdet. ”
Tagging som nøkkelen til maskinlæring
Chat- og e-postboter er verktøy som ikke er bedre enn datagrunnlaget de jobber ut ifra. Akkurat som en menneskelig medarbeider, trenger også de digitale trening før de kan utføre oppgavene sine. Heldigvis er ikke dette så komplisert som du kanskje tror.
– Det er enkelt å integrere både chatbot og e-postbot med alle typer systemer via en smart API-integrasjonsplattform. Grunnleggende for treningen av både chat- og e-postboter er identifiseringen av det man kaller intenter (intensjonen til kunden) og entiteter (nøkkelinformasjon) som gjør at den kunstige intelligensen bak kan forstå hva det dreier seg om og hva kunden med høy sannsynlighet mener, sier Sæther.
Det gjøres ved å tagge innholdet som brukes til opptrening. Mottar du en e-post der avsenderen ønsker å abonnere på en av deres tjenester, merker du dette som tekstens intent. Avsenderens navn og kontaktinformasjon tagges som entiteter. De mest komplekse e-postbotene identifiserer flere titalls intenter og entiteter og kan med dermed utføre relativt komplekse handlinger og oppgaver utover å svare kunden eller videresende e-posten til rett instans.
Se for deg saksbehandlingen for refusjon av kansellerte billetter. En e-postbot kan vurdere årsakene for kanselleringen som godkjente eller ikke-godkjente. Den ser om det er behov for mer informasjon og dokumentasjon, og kan etterspørre dette fra kunden. Korrekt informasjon identifiseres og struktureres, og krever saken en menneskelig tolkning, sender boten den videre til en kollega.
Og: Dersom botene ikke forstår innholdet, går saken automatisk videre til en menneskelig medarbeider, og det er enkelt å justere terskelen for hvor «usikker» boten skal være før videresender e-posten. Dermed er det ikke kunden som må ta støyten hvis boten ikke klarer å løse saken.
Robotisering har aldri vært enklere
Denne prosessen er etter hvert blitt svært effektiv. Loyaltys teknologipartner Simplifai kan for eksempel oppnå mer enn 60 prosent nøyaktighet på kun 50 e-poster. Og det fine er at du og dine ansatte kan gjøre dette helt på egenhånd.
– Et selskap skal kunne få det opp relativt enkelt på egenhånd med introduksjon i Simplifai Studio, der man gjør all trening og vedlikehold, da dette er meget intuitivt, sier Sæther.
Ellers bistår Loyalty gjerne med vår fagekspertise og krysskompetanse fra kundeservice og flere boter. Når det kommer til mer tekniske integrasjoner bistår Simplifais utviklere. Uansett har Sæther en klar oppfordring til alle virksomheter med større mengder digital trafikk.
– Alle som har moderat volum av repetitive henvendelser på chat eller e-post bør vurdere å ta i bruk teknologien. Du kan nemlig raskt regne hjem investeringen og samtidig kan utnytte menneskelige ressurser til nye, mer stimulerende og verdiskapende oppgaver.
Ta kontakt for å lære mer om løsningen