Asistența pentru clienți tocmai a devenit mai inteligentă: o privire mai atentă asupra noului nostru bot bazat pe ChatGPT

Ce-ar fi dacă ai putea avea un bot de încredere care să surprindă magia modelelor mari de limbaj fără să ieși din scenariu? Pentru acest webinar, pe măsură ce vă prezentăm cel mai nou, inovator robot AI și vă răspundem la toate întrebările despre acesta.

De când ChatGPT-3.5 a fost lansat în noiembrie anul trecut, ni s-a pus o întrebare din nou și din nou: „Poate răspunde la întrebările clientului meu?” Și până în acest moment, răspunsul a fost nu. Am efectuat câteva explorări inițiale și chiar am lansat o serie de funcții beta bazate pe GPT pentru Inbox, dar nu am putut construi un bot care să fie potrivit pentru nevoile de afaceri – GPT-3.5 a avut această tendință nefericită de a remedia lucrurile atunci când nu știam răspunsul și cu siguranță nu doriți ca un bot să devină necinstiți atunci când încercați să vă susțineți clienții.

Dar odată cu sosirea celui mai nou GPT-4, conceput pentru a minimiza halucinațiile, lucrurile s-au schimbat. Ne-am întors la lucru pentru a vedea dacă am putea construi un bot care să necesite o configurare minimă și care să poată conversa în mod natural și să răspundă în mod fiabil la întrebări despre afacerea dvs., folosind informațiile pe care le controlați. Și iată, credem că tocmai asta am făcut. Numele său este Fin și credem că poate fi un activ valoros care vă sporește oferta de asistență pentru clienți.

Și așa, chiar săptămâna trecută, am decis să găzduim un webinar pentru a răspunde la toate întrebările tale arzătoare despre Fin: Funcționează cu adevărat? Va înlocui reprezentanții serviciului pentru clienți? Și cum ar trebui să se pregătească echipele de asistență pentru a încorpora această nouă tehnologie?

În episodul de astăzi, veți auzi de la noi:

• Catherine Brodigan, Senior Manager al Parteneriatelor Globale
• Des Traynor, co-fondator și Chief Strategy Officer
• Fergal Reid, director de Machine Learning
• Emmet Connolly, VP Design Product

Ei vor vorbi despre modul în care ChatGPT transformă industria de servicii pentru clienți și vor arunca o privire profundă în munca din spatele lui Fin.

La scurt timp? Iată câteva concluzii cheie:

• Dacă oamenii au de ales între a primi imediat un răspuns foarte bun sau a aștepta 15 minute pentru a obține un răspuns manual, majoritatea îl vor alege pe cel instantaneu.
• Companiile ar trebui să utilizeze AI pentru a oferi suport instantaneu pentru probleme simple, permițând reprezentanților de asistență să se concentreze asupra problemelor mai complexe care generează cea mai mare valoare.
• Pentru a încorpora AI în fluxurile lor de lucru, echipele de asistență ar trebui să își documenteze cunoștințele într-un mod clar și fără ambiguități, astfel încât roboții bazați pe GPT să aibă o sursă solidă din care să tragă răspunsuri.
• Asistența este o extensie a mărcii dvs. Unul dintre meritele Fin constă în capacitatea sa de a se asigura că sunt partajate numai informațiile din baza ta de cunoștințe pentru a evita potențialele daune ale mărcii.
• Pentru a spori încrederea lui Fin, nu îl instruim doar pe baza ta de cunoștințe, ci se leagă de materialul sursă.
• Fin funcționează perfect cu restul sistemului dvs. Când nu știe ceva sau i se pune o întrebare complexă, va spune că nu știe și o va preda unui reprezentant de asistență.

Dacă îți place discuția noastră, vezi mai multe episoade din podcastul nostru. Puteți urmări pe Apple Podcasturi, Spotify, YouTube sau puteți accesa fluxul RSS în playerul dorit. Ceea ce urmează este o transcriere ușor editată a episodului.

Găsind echilibrul perfect

Catherine Brodigan: Bine ați venit tuturor și vă mulțumesc foarte mult că v-ați alăturat astăzi. Sunt încântat să-l prezint pe Des în primul rând. Și Des, vreau să pun o întrebare rapidă pentru a ne face să începem cu tendințele generale pe care le vedem în industrie în acest moment. Stau la biroul nostru de vânzări din biroul din Dublin și a fost o grămadă de entuziasm în ultima săptămână, atât din partea echipei noastre de vânzări, cât și din partea clienților noștri, despre Fin. Două lucruri care s-au evidențiat cu adevărat din feedback-ul clienților noștri până acum sunt, numărul unu, cât de ușor este de configurat și numărul doi, cât de repede începe cu răspunsuri inteligente. Dar, după cum știm, uneori apare o nouă tehnologie și pare că va schimba jocul, doar pentru a nu îndeplini așteptările. Așadar, mi-ar plăcea să aud de la tine, ce te-a convins că nu suntem pe o curbă de hype și că aceasta este adevărata afacere?

Des Traynor: A vedea produsul live este cel mai mare indicator că acesta nu este fum și oglinzi; acesta nu este vaporware; asta nu este nici măcar un rahat de hype pompat de VC ca Web3. În general, hype-ul este ceva pe care toată lumea încearcă să-l genereze pentru a profita de el. Dar clienții noștri își doresc acest produs. Nimeni care primește ceea ce face nu are în vreun fel îndoieli cu privire la valoarea sa. Chiar și botul demonstrativ, robotul Staybnb live pe intercom.com/fin, oferă răspunsuri foarte bune la întrebările obișnuite. Am trecut personal prin toate întrebările pe care le-am pus vreodată Airbnb, un tip de concurent al produsului Staybnb, și pentru fiecare întrebare pe care am pus-o, am primit cel puțin un răspuns de 7 din 10 și, în câteva cazuri, am primit un 10 din 10. Și le-am primit instantaneu.

„În acest moment, ar trebui să fii cel mai întunecat dintre sceptici sau cinici pentru a-i spune hype”

Dacă ai avut opțiunea între un răspuns foarte bun imediat sau ai putea aștepta 15 minute și ai obține un răspuns artizanal, majoritatea oamenilor aleg răspunsul instant. Și asta e bine și pentru afacere. Dacă încercați să faceți ceva și trebuie să așteptați 15 minute înainte de a putea trece la pasul următor, acesta nu este o pâlnie eficientă. Nu l-ai proiecta niciodată așa. Și iată diferența dintre acesta și, să zicem, un tren de hype. Ai putea să te uiți la gamification dacă te-ai întoarce, ai putea vorbi despre AR și VR și ai putea chiar spune că o mașină cu conducere autonomă nu a aterizat cu adevărat. Acesta este aici astăzi, oamenii se joacă cu ChatGPT, oamenii se joacă cu Bing, oamenii se joacă cu Bard, oamenii se joacă cu DALL·E... și mai vin. Nimeni nu se confruntă cu asta în niciun fel, iar motivul pentru care clienții îl cer este destul de mult pentru că toată lumea îl vede, îl trăiește și îl respiră și se simte că fiecare săptămână care trece este un deceniu de progres AI în acest moment. .

Chiar și pentru noi, lucruri precum Fin au trecut de la „Nu, probabil că asta nu se va întâmpla prea curând” la începutul lunii noiembrie la „Suntem aproape, dar este încă puțin departe”, care este locul în care cred că eram. poate în decembrie, la „Acest lucru se întâmplă în ianuarie”. Și acesta este ritmul de progres pe care îl vedem aici. Deci, nu numai că am făcut un pas uriaș înainte – noi, industria – dar în fiecare săptămână, se pare că facem și pași mai rapizi. În acest moment, ar trebui să fii cel mai întunecat dintre sceptici sau cinici pentru a-i spune hype.

Catherine Brodigan: Da, cred, așa cum spuneți, ne-am mișcat foarte, foarte repede aici și, ca atare, este necesară o schimbare uriașă a mentalității industriei în general, în special a industriei de servicii pentru clienți. Deci, cum abordezi întrebările despre atingerea unui nou echilibru între acel răspuns uman, personal, artizanal, această tehnologie nouă incredibilă și climatul macroeconomic și această dorință de a obține eficiență economică și de a consolida instrumente? Cum vedeți acest lucru schimbând jocul în modul în care companiile pot atinge acest echilibru?

„Nu angajați o echipă de asistență pentru a avea o grămadă de apologeți sau explicatori profesioniști despre „dați clic aici pentru a reseta parola”. Nu este de folos”

Des Traynor: Cred că companiile au acum opțiunea de a oferi servicii super-personale de top pentru problemele care au nevoie de ele și asistență incredibil de rapidă pentru problemele în care un răspuns simplu și rapid va fi de folos. În orice zi în Intercom, ne vom ocupa de „Cum obținem o nouă cheie API?” Și ne vom ocupa, de asemenea, de o confuzie despre: „Am pus un serial live acum două săptămâni și tocmai mă înregistrez; unul dintre clienți ar fi trebuit să-l primească, dar văd că sunt blocați și cum deblochez?” Bla bla, bla. Primul are nevoie de puțin timp pentru a răspunde – ne ia puțin din timpul nostru și necesită puțin din timpul clientului.

Cel de-al doilea este de fapt unul dezordonat și ar putea dura o oră sau două pentru a diagnostica, și acesta este un lucru interoperativ real, dar primul ne limitează capacitatea de a-l face pe al doilea și cred că fiecare echipă de asistență are o versiune. de care. Au interogări complicate, cum ar fi „Hei, am rezervat o cameră pentru șapte nopți, dar am nevoie de ea doar pentru cinci, și fac check-out la jumătatea drumului și mă întorc” sau ceva de genul acesta și au, de asemenea, „Unde este piscina?” Și ideea este că, eliminând o mare parte din ceea ce aș numi asistență tranzacțională nediferențiată, permiteți și împuterniciți cu adevărat echipele de asistență să ofere suport de înaltă calitate în momentele mai complicate, cu cât momentele mai încărcate emoțional, cu cât sunt mai urgente, cu atât mai mult. momente emoționante. Ei sunt cei în care echipa de asistență generează cu adevărat valoarea afacerii. Nu angajați o echipă de asistență pentru a avea o grămadă de scuze sau explicatori profesioniști despre „dați clic aici pentru a reseta parola”. Asta nu este util. Dar, în același timp, este încă inevitabil.

Cred că echilibrul, pentru mine, este să găsesc acel punct favorabil: „Unde aduce echipa de asistență cea mai mare valoare și unde ne frustrăm doar clienții?” Nu este o oportunitate de construire a mărcii de a explica cum să vă resetați parola – este doar un link nenorocit. Acolo strălucește Fin. Și echipele de asistență strălucesc acolo unde știu să strălucească. Acesta este, pentru mine, echilibrul.

Catherine Brodigan: Este, așa cum spuneți, să vă dați seama ce este automatizat și ce va avea nevoie de acea conversație umană mai profundă și mai semnificativă. Jocul se va schimba din nou și din nou și din nou în următoarele 3, 6, 9, 12 luni și va fi în mod inerent din ce în ce mai multă valoare pentru echipele de asistență în viitor. Dar dacă ar fi să ne concentrăm pe aici și acum pentru o secundă, care este principalul factor de valoare pentru echipele de asistență astăzi și cum ar trebui să se gândească echipele de asistență pentru clienți despre a avansa jocul și a se pregăti să folosească această tehnologie în cel mai bun mod cale posibila?

„Cum te pregătești pentru această lume? Răspunsul scurt este că te pregătești pentru asta documentând toate cunoștințele echipelor de asistență pe care le cunosc.”

Des Traynor: Da, cred că orice echipă de asistență orientată spre viitor ar trebui să înceapă să presupună că intrăm într-o lume în care inteligența artificială le va spori enorm și le va împuternici în fluxurile lor de lucru. Aveți o oportunitate imensă de a oferi asistență de clasă mondială pentru compania dvs. și, în cele din urmă, de a oferi companiei dvs. un avantaj competitiv față de concurenții săi, spunând practic că sprijinul dvs. este mai bun decât al oricui.

Acum, cum te pregătești pentru această lume? Răspunsul scurt este că te pregătești pentru asta documentând toate echipele de suport pentru cunoștințe pe care le cunosc. De ce contează asta? Ei bine, progresele de aici sunt în domeniul modelelor de limbaj mari care pot consuma în cele din urmă informații și pot returna răspunsuri conversaționale în jurul lor. Ei nu știu lucruri pe care nu le spui. Nu vrei ca ei să inventeze fapte. Vrei să rezolve lucruri care sunt cunoscute. Dacă, de exemplu, aveți o politică în baza căreia veți reemite o cheie API, dar asta nu este explicat nicăieri – este ca o cunoaștere tacită conferită de osmoză în jurul echipei de asistență – Fin nu va reuși niciodată asta decât dacă începe să elimine întârzierile .

Cred că cel mai bun mod de a fi pregătit este să ai o poziție clară cu privire la toate cele mai comune lucruri pe care le fac echipele de sprijin și să ai acea poziție scrisă într-un mod destul de clar, ușor de analizat. Sincer, treaba este atât de bună încât se va rezolva oricum, dar de dragul tău, ar trebui să fii clar. În măsura în care documentezi majoritatea lucrurilor pe care trebuie să le știi pentru a fi un agent de asistență, acesta este gradul în care Fin va deveni un membru rockstar al echipei tale. Cel mai bun mod de a te pregăti este să faci asta. Din fericire, mulți dintre clienții noștri care folosesc articole au deja sute de articole care explică toate acestea, așa că sunt gata, dar dacă nu sunteți încă acolo, acum este un moment grozav pentru a investi.

Catherine Brodigan: Te-am înțeles. Meseria de scriitori de conținut și designeri de conținut din centrul de ajutor a devenit dintr-o dată mult mai mult o marfă de dorit.

Des Traynor: Da, și poate nici măcar o marfă. Da, conținutul va juca un rol foarte important, iar oamenii cu conținut grozav vor putea oferi suport de clasă mondială, așa că cred că merită investiția.

GPT, dar fă-l demn de încredere

Catherine Brodigan: Te-am înțeles. Fergal, mi-ar plăcea să te aduc la următoarea întrebare și să merg mai adânc în Fin. L-am lansat săptămâna trecută și mi-ar plăcea să aud, din punct de vedere tehnic, ce îl face pe Fin diferit și ce îl face pe Fin puternic.

Fergal Reid: Sigur, Catherine, mulțumesc. Și mulțumesc tuturor pentru că ați venit. Da, uite, modelele de limbaj mari sunt noul progres și am avut Resolution Bot, dar îl avem de ani de zile. Folosește rețele neuronale și funcționează foarte bine la ceea ce este bun imediat ce te ridici. Dar modelele pe care le folosim pentru asta nu sunt la fel de bune pentru a înțelege complexitatea conversației umane și de atâtea ori, într-un schimb de asistență, cineva pune o întrebare, primește o informație înapoi și apoi pun o întrebare clarificatoare sau o intrebare nuantata. Ei spun: „Oh, nu tocmai asta am vrut să spun – de fapt am vrut să întreb despre asta.” Cu Resolution Bot, am încercat să construim prototipuri care să înțeleagă complexitatea limbajului natural și nu le-am putut face niciodată să funcționeze atât de bine pe cât ne-am dorit în acea conversație umană dezordonată și cu mai multe rânduri.

Ceea ce cred că este nou aici este că modelele mari de limbaj în modelele de transformatoare, GPT, au renunțat la asta. Dacă te duci și te joci cu Fin, i-am văzut pe oameni jucându-se cu demonstrația și tocmai am văzut atât de multe exemple în care face ceea ce trebuie într-o întrebare ulterioară și credem că există o schimbare calitativă acolo, care este cum ar fi, „Oh, este cu 10% sau 20% mai bine să răspunzi la o întrebare ulterioară.” Transformă experiența utilizatorului și îi face pe oameni să se gândească: „Bine, deodată pot vorbi despre asta. Pot să vorbesc cu el și pot avea încredere în el.” Asta e nou. Există o schimbare fundamentală a UX în calitatea unui bot pe care îl puteți construi și livra.

„În următorii câțiva ani, vom învăța cu toții multe despre fragmente din articolele din centrul nostru de ajutor care sunt accidental ambigue și le vom face mult mai clare”

Și a doua parte importantă este că modelul de limbaj este mai bun la limbajul natural, astfel încât poate înțelege mai bine conținutul centrului de ajutor. Dacă îi dai un articol, este uimitor de bun să alegi un răspuns din acel articol și să dai răspunsul corect, până la punctul în care am avut multe cazuri în care ne spunem: „Oh, nu, a halucinat”. Dar de fapt nu, asta spune articolul. Pentru că testam acest lucru pe articole dintr-un centru de ajutor public în care nu suntem experți, iar Fin a făcut o treabă mai bine înțelegând asta decât am face noi.

Și din nou, nu este perfect și necesită nuanță. În opinia lui Des, mai devreme, doriți ca conținutul dvs. să fie scris fără ambiguitate, deoarece încercăm să proiectăm roboții astfel încât să nu dea un răspuns greșit dacă ceva este ambiguu. Dacă te joci cu Fin, vei observa că este destul de conservator dacă există ceva scris într-un articol care este ambiguu. Pun pariu că, în următorii câțiva ani, vom învăța cu toții multe despre fragmente din articolele din centrul nostru de ajutor care sunt accidental ambigue și le vom obține mult mai clare pentru că doar le vom vedea. cazuri marginale și repetați asupra acestui lucru. Asta este noutatea. Acestea sunt capacități de transformare.

Catherine Brodigan: Da, absolut. Cred că este corect să spunem că ChatGPT a resetat așteptările cu privire la unele dintre cele mai comune concepții greșite despre AI. Unde ați spune că ați văzut cele mai semnificative schimbări?

Fergal Reid: Evident, este o întrebare uriașă. Doar văzând oameni jucându-se cu demo-ul nostru, una dintre marile concepții greșite pentru utilizatori în acest moment este că puteți veni la un bot ca acesta și îl puteți întreba orice; cereți-i să vă ajute cu temele. Și nu pentru asta este proiectat Fin. Fin a fost proiectat foarte explicit și clar pentru a sta departe de asta. Va răspunde la întrebări despre centrul dvs. de ajutor sau va spune doar „Îmi pare rău, nu vă pot ajuta cu asta”. Cu siguranță există o așteptare a utilizatorului final că, odată ce botul are o înțelegere a limbajului natural, este în regulă să-i cer să mă ajute cu temele, unde se află capitala Argentinei sau orice altă întrebare. Și cred că această concepție greșită se va schimba destul de repede. Toată lumea a văzut ChatGPT și cred că acum vom vedea următorul val de oameni precum Intercom, „Hei, cum putem să luăm tehnologia și configurarea noastră existentă și să le unim cu tehnologia în stil GPT pentru a face mai bine și mai restrâns. experiențe?” În următoarele șase luni sau un an, cred că așteptările utilizatorilor se vor schimba.

Există o mulțime de concepții greșite și pe partea tehnică. Aceste modele se descurcă foarte bine, fără un grad mare de pregătire. Nici măcar nu te poți antrena azi. În acest moment, dacă doriți să mergeți la GPT-4 sau la oricare dintre celelalte modele de limbă mari, nu le puteți instrui pentru afacerea dvs. specifică sau chiar pentru domeniul dvs. Există o măsură în care se descurcă uimitor de bine fără acea instruire, iar apoi există și alte modalități, cum ar fi modul în care am construit Fin și am proiectat Fin – îi dăm mult context asupra afacerii. pe măsură ce interacționați cu el. Învățăm cu toții aici și cred că industria va trebui să învețe multe despre parametrii acestor modele și despre ceea ce face o experiență bună pentru utilizator.

Catherine Brodigan: Absolut. Cu toții ne-am jucat bine cu ChatGPT când a apărut și este foarte impresionant, dar facem mai mult decât atât cu Fin aici, în afară de ceea ce fac aceste LLM-uri pe piață gratuit. Cum ai numi aici sosul secret al Intercomului? Lucrul care va fi cel mai impresionant pentru clienți și clienții lor, care vor veni și vor pune mâna pe Fin și îl vor scoate pe piață.

„Cu Fin, chiar dacă modelul lingvistic de bază știe răspunsul din ceva ce a învățat despre afacerea ta sau despre un concurent de pe internet, dacă nu se află în baza ta de cunoștințe, nu va răspunde”

Fergal Reid: În mod ciudat, cred că amândoi facem mai mult și mai puțin, în sensul că considerăm că este foarte important să avem un bot care să răspundă doar cu conținut organizat de la biroul tău de asistență. Cineva poate să-i pună o întrebare în care s-ar putea să nu doriți ca un robot să răspundă la întrebarea lor. Oamenii vor pune întrebări care ar putea cauza deteriorarea mărcii. Dacă tocmai ați mers și ați implementat un bot mai naiv în stil ChatGPT, oamenii vă vor pune întrebări despre concurenții dvs. și le va vorbi despre concurenții dvs. Și cine știe ce va spune. Va spune orice spune internetul despre concurenții tăi și aproape sigur că nu vrei clienții tăi în acele conversații. Nu ai fi fericit dacă reprezentanții tăi de asistență ar face asta și nu vei fi fericit dacă botul tău face asta.

Ceea ce credem că este atât de interesant despre Fin este că este limitat. Se limitează la centrul dvs. de ajutor și am pus multă grijă și atenție în construirea lui, încercând să surprindem magia dialogului în limbaj natural cu capacitatea de a-l limita și de a avea încredere în el. După cum a spus Des mai devreme, am avut un pic de rollercoaster aici. După lansarea ChatGPT, ne-am spus: „Doamne, asta va perturba suportul; asta se va întâmpla foarte repede.” Și atunci ne spunem: „Oh, nu, nu este pentru că nu este de încredere; oferă răspunsuri foarte superficial atrăgătoare.” Și cred că acum ne spunem: „Ca tehnologie, s-a îmbunătățit.” Și pe măsură ce am învățat să-l folosim mai mult, este posibil să construim instrumente de încredere, pregătite pentru afaceri. Și au limitări.

Cu Fin, chiar dacă modelul lingvistic de bază știe răspunsul din ceva ce a învățat despre afacerea ta sau despre un concurent de pe internet, dacă nu se află în baza ta de cunoștințe, nu va răspunde. Am conceput-o în mod deliberat astfel și avem foarte multă convingere că este ceea ce își vor dori clienții. Acum trebuie să-l implementăm pentru câteva mii de clienți și, ca întotdeauna, vor exista cazuri limită și așa mai departe, dar răspunsul inițial din partea clienților noștri a fost foarte pozitiv.

Catherine Brodigan: Desigur. Pentru a folosi acel fir în jurul aplicațiilor acestei tehnologii, pentru cei care nu știu, în ianuarie, am lansat o grămadă de funcții în Intercom Inbox cu asistare AI în spate - lucruri precum rezumatele conversațiilor sau extensiile de text, în timp ce Fin este evident un produs orientat spre client. Unde vedeți că AI este cel mai ponderat sau valoros pentru sprijin? Vom continua să investim în inteligența artificială pentru agenții de asistență, precum și pentru experiența clientului final?

„Pentru conversațiile pe care nu le poate aborda, vom avea reprezentanți de asistență mult mai rapidi. Credem cu tărie în investiții masive în ambele”

Fergal Reid: Absolut, vom continua să investim în el. Întrebarea unde este cel mai important este foarte grea și sunt total convins de valoarea AI aici. Sunt în echipa de învățare automată de la Intercom de aproximativ cinci ani, dar am fost sceptic. O parte din munca mea a fost întotdeauna să fiu sceptic. Când cineva a venit și a spus: „Hei, botul meu va rezolva 90% dintre întrebările clienților.” Mereu am spus: „Nu, nu va fi”. Sunt mult mai puțin sceptic acum. Această nouă generație de tehnologie va fi cu adevărat transformatoare.

Și pentru conversațiile pe care nu le poate aborda, vom avea reprezentanți de asistență mult mai rapidi. Credem cu tărie în a investi mult în ambele, practic. Nu există nicio posibilitate ca ambele să nu se schimbe radical – ritmul tehnologiei de bază continuă să uimească și să uimească. Chiar și pentru oameni ca noi, care îi sunt foarte aproape, lucrurile se schimbă lună de lună. Cred că vor fi câțiva ani sălbatici pentru asistența clienților și serviciul pentru clienți și suntem foarte încântați de asta. Suntem hotărâți să fim acolo, transformându-le în funcții valoroase cât mai repede posibil.

Urmărește Fin în acțiune

Catherine Brodigan: Simt că aceasta este o trecere foarte bună în demo-ul nostru. Emmet Connolly este vicepreședintele nostru pentru Design de produs aici. Emmet, înainte de a intra în demo, mi-ar plăcea să obțin un rezumat rapid de la tine despre ceea ce am construit și caracteristicile remarcabile din Fin.

Emmet Connolly: Des și Fergal au oferit o mulțime de informații despre tehnologie și contextul în care lansăm acest lucru. Am construit și lansat Fin, un chatbot în limbaj natural, în Messenger, care poate exista în produsul dvs. Avem funcționalitate chatbot în Intercom de ani de zile, dar Fin introduce îmbunătățiri majore față de stadiul tehnicii. În primul rând, este excelent în înțelegerea întrebărilor în limbaj natural – tot felul de întrebări care sunt tastate la ele – să le înțeleagă de fapt și să ofere răspunsuri în limbaj natural care sunt generate pentru a fi un răspuns direct la întrebare, nu doar un citat din un articol sau un fragment preconservat, dar un „Da, poți face asta” sau „Nu, nu poți face asta”, ca răspuns la răspunsuri directe.

Din punct de vedere al limbajului, poate face și alte lucruri. Poate susține conversații complete în engleză, unde există un dus și înapoi. Puteți spune: „Oh, pot să aduc animale de companie când stau în...?” Și va spune: „Da, poți.” Și apoi poți spune: „Ei bine, câți pot aduce?” Și înțelege că „câte pot aduce?” este animale de companie. Obțineți acest flux foarte natural, înainte și înapoi. Poate pune întrebări clarificatoare, poate urmări și așa mai departe.

„Asistența pe care o oferiți este o extensie a mărcii dvs., un punct de contact cheie și nu doriți ca botul să devină necinstiți”

Toate acestea se bazează pe modelul GPT-4, acest model de limbaj de ultimă oră despre care mulți oameni au auzit și au încercat în această etapă. Pentru utilizarea directă într-un produs, aceste lucruri au unele probleme. Aceștia sunt instruiți cu privire la tot conținutul de pe web, așa că orice spune cineva despre compania dvs. pe internet ar putea fi transmis. După cum a spus Fergal, despre ce nu ați dori să vorbească personalul dvs. de asistență, nu am dori să vorbească botul. Nu am dori ca acesta să vorbească despre aproape orice subiect în afara domeniului companiei dvs. sau să ofere aproape orice răspuns pe care îl poate găsi de pe webul sălbatic.

Și apoi, în sfârșit, are această tendință de a halucina, de a inventa răspunsuri care sună foarte încrezătoare și care tind să nu fie adevărate. Cu Fin, ne-am propus să rezolvăm multe dintre aceste probleme: în primul rând, este instruit pe conținutul dvs. bazat pe cunoștințe, astfel încât să poată vorbi despre și să fie dispus să răspundă la întrebări în acea zonă, dar nu în afara acesteia, și va refuza de fapt să se angajeze în conversații despre alte subiecte. Ne dăm seama că, în unele cazuri, ca un bot să spună „Nu știu” sau „Nu voi vorbi despre asta cu tine” este de fapt o caracteristică și ceva ce îți dorești cu adevărat.

Ne-am dorit să sporim încrederea cât de mult am putut, așa că îl avem și legat de materialul său sursă. Acest lucru le permite oamenilor să obțină un răspuns simplu de la Fin, dar și să facă clic, să citească articolul și să învețe multe mai multe. Depunem mult efort în asta și o parte din asta se datorează faptului că suportul pe care îl oferiți este o extensie a mărcii dvs., un punct de contact cheie și nu doriți ca botul să devină necinstiți. Și este antrenat pe baza dvs. de cunoștințe, care există deja în multe cazuri, așa că, în esență, nu este necesară nicio configurare pentru a activa acest lucru. Îl îndreptați către baza dvs. de cunoștințe, îl setați în direct și, imediat, botul furnizează toate acele informații, le tratează ca pe corpul său de cunoștințe și începe să răspundă instantaneu la întrebări.

Un lucru care iese în evidență pentru mine, în afară de toate aceste capacități fanteziste, este că bariera de intrare în adoptarea efectivă a produsului este atât de, atât de scăzută, încât aproape că nu există niciun motiv să nu-l încerci și să vezi cum funcționează pentru tine. . Credem că raportul cost-beneficiu de a-l îndrepta către orice centru de ajutor și de a-l activa este un raport ridicol de pozitiv și un motiv foarte bun pentru ca oamenii să adopte Fin și să-l încerce.

„Este un bot AI conversațional, de încredere, fără configurare, care va completa cu adevărat echipele de asistență și va lucra alături de acestea”

Și apoi, ceva special și unic este că funcționează cu restul sistemului tău. Nu acest chatbot independent încearcă să răspundă la întrebări și uneori eșuează. Am reușit să construim aceste constrângeri și caracteristici de siguranță în jurul acestuia, deoarece avem restul Intercomului, în special echipele de asistență, cărora le putem transmite acele interogări. Fin va spune: „Uite, nu știu” sau „Nu am libertatea să vorbesc despre acest subiect, dar te pot transmite echipei mele de asistență.” Acest lucru se întoarce la ceea ce vorbea Des, având ca bot să răspundă la întrebările la care este bun și permițând echipelor de asistență să strălucească acolo unde sunt cel mai bine.

Deci, pe scurt, este un bot AI conversațional, de încredere, fără configurare, care va completa cu adevărat echipele de asistență și va lucra alături de acestea. Am avut chiar oameni care ne-au spus: „Uau, parcă ai avea un membru suplimentar al echipei de asistență.” În acest proces de predare, poate pune întrebări clarificatoare, astfel încât echipa să aibă mult mai mult context înainte de a primi mesajul trimis. Mai degrabă ajută echipele decât pur și simplu ajută clienții.

Catherine Brodigan: Te-am înțeles. Are rădăcinile în încredere, își cunoaște limitele și știe la ce se pricepe. Emmet, mulțumesc un milion pentru asta.