K: Mikä on haastavin lause botin ymmärtää?
V: ”Ei, en tarkoita tuota mitä nyt sanot, vaan tarkoitan sitä minkä olen kertonut jo viisi kertaa etkö tajua tyhmä botti!”
K: Asiakkaamme on suomen- ja ruotsinkielisiä, eikös chatbotit toimi vain englanniksi?
V: Suomen kieli on mahtava tekoälylle. Mm. yhdyssanat ja taivutusmuodot antavat paljon tietoa tekoälylle. Ruotsin kieli on muuten vaan jättebra 🙂 Ja ei, chatbotille ei tarvitse syöttää kaikkia taivutusmuotoja tai sanontatapoja erikseen, jos on käytössä esim. meidän tekoäly. Microsoftin, IBM, Google, Amazon ja Facebook eivät tue suomen ja ruotsin kieltä. Mikseivät? Eivät ole vielä ymmärtäneet miten mahtavia pohjoismaiset kielet ovat…?
K: Millaisia onnistumisasteita chatbotilta on odotettavissa?
V: Onnistumisprosentit vaihtelevat hyvin paljon botin käyttökohteesta. Ns. “catch-all” asiakaspalvelu, eli yleisasiakaspalvelu, on yksi haastavimmista käyttökohteista. Siinäkin onnistumisprosentit riippuvat osaltaan aihepiiristä ja organisaation palveluiden laajuudesta. Suunnittelua varten tarvitaan kuitenkin tavoitetasoja. Yleisessä ”catch-all” asiakaspalvelussa tavoitteeksi voi ottaa: * 60-70%a voidaan tunnistaa ja antaa ohjeita miten asia hoitaa. * Yhtä tärkeää on luotettavasti tunnistaa mihin ei osata vastata, ja ohjataan ihmiselle samassa kanavassa. * 15- 30% tapauksista voidaan hoitaa alusta loppuun, esimerkiksi päivittää asiakkaan osoitetiedot suoraan botin kautta.
K: Voinko korvata ihmischättimme ihmisellä?
V: Chatbotilla ei valitettavasti ole mahdollista automatisoida ns. “catch all” -asiakaspalvelua valtaosaltaan. Chatbottien avulla voidaan hoitaa rutiininluonteiset asiat, nopeuttaa chat-keskustelujen läpimenoaikaa, sekä ohjata tehokkaasti muihin itsepalvelu- tai palveluväyliin. Chatbot sopii paremmin rajatuksi itsepalveluväyläksi – esimerkiksi korvaamaan tai täydentämään mobiiliapplikaatiota, integroitumaan Facebook -mainoksiin, tai yrityksen sisäisiin käyttötarkoituksiin.
K: Onko bottinne itseoppiva?
v: Todellista, ihmisen kaltaista oppimista ei ole vielä saatavilla. Itseoppivuus on hienoa, mutta kaupallisia ratkaisuja todellisesta itseoppivuudesta ei ainakaan allekirjoittaneille ole tullut vastaan. Akateemisessa tutkimuksessa on pitkään käsitelty itseoppivuuden ratkaisuja, ja viimeaikaiset tulokset alkavat olla lupaavia myös kaupallisiin ratkaisuihin. Oppiminen vaatii palautesilmukan, ja sellaisia täytyy tietoisesti rakentaa bottia tehdessä. Palautesilmukka voidaan toteuttaa ihmisavusteisesti kolmella tapaa: käyttäjän toimien pohjalta, chat-asiakaspalvelijan toimesta tai ylläpitäjän toimesta. Neljäs tapa hyödyntää toisen tekoälyn antamaa palautetta, tämä on meillä kehitteillä. Neuroverkkojen väitetään muuten pohjautuvan ihmisaivojen mallintamiseen. Kyllä ehkä osittain simuloidaankin neuroneja, mutta niillä ei ole mitään tekemistä todellisten ihmisaivojen toiminnan kanssa, koska emme vielä tunne aivoja tarpeeksi mallintamista varten. Oppimista ihmis- tai eläinlapsen tavalla ei ole vielä lähivuosina odotettavissa, ainakaan niin monimutkaisessa alueessa kuin ihmiskieli.
K: No, kannattaako tehdä kysymysbotti vai toiminnallinen avustaja?
V: Chatbot voidaan toteuttaa niin kysymyksiin vastaavana bottina kuin palvelevana bottinakin. Kysymyksiin vastaava botti tunnistaa käyttäjän syötteen, ja antaa siihen relevantin vastauksen. Etuna on nopea käyttöönotto, mutta haasteena on, että nämä botit valtaosassa tapauksista ohjaavat käyttäjän toiseen asiakaspalveluväylään. Esimerkiksi muuttotilanteissa, käyttäjä saatetaan ohjata oikeaan paikkaan päivittämään uusi osoitetieto. Palvelevat botit sen sijaan hoitavat asiakkaan pyynnön alusta loppuun. Näin itse ratkaisu ei vain siirry toiseen väylään. Haasteena vastaavasti on, että toteuttavalta organisaatiolta tarvitaan kyvykkyys tarjota sopivat rajapinnat chatbottia rakentaessamme. Toki molempi parempi 🙂
K: Eikös chatissa toistu samat kysymykset? Ei kai varsinaista tekoälyä tarvita?
V: Käytännössä samoja kysymyksiä ei juuri koskaan tule vastaan. Kielen moninaisuus jaksaa hämmentää – jokainen meistä muokkaa lauseistaan hieman omanlaisensa. Samojen kysymysten määrä on 0.01% prosentin luokkaa todellisessa asiakaspalveluchatissa. Tämä on luonnollista, koska jokaisella käyttäjällä on yleensä yksilöllinen tarve ja esitystapa on erilainen. Sen sijaan vastaukset toistuvat. Vaikka asiakas kuvaileekin omaa yksilöllistä tilannettaan, usein ohjeet ja toimenpiteet ovat samat. Esimerkiksi tietokone lähetetään huoltoon samalla tavalla riippumatta siitä millä tavalla se hajosi. Jos tehdään kysymys-vastausbottia hyvä tavoite on 250 – 500 kysymysparia. Kannattaa kuitenkin miettiä myös toiminnallista bottia. Kysymyksiin vastaamalla joudutaan monesti ohjaamaan toiseen asiakaspalveluväylään (vaikkapa vikailmoituksen tekemiseksi)…
K: Chatissamme kysytään niin monenlaista asiaa. Voiko chatbotti sopia sinne?
V: Yleissasiakaspalvelu, ns. ”catch all” -palvelu vastaanottaa hyvin monenlaisia kysymyksiä ja tilanteita, joista osa ei ehkä sinne kuulukaan.Useimmiten vaaditaan 500 vastausta, jotta botti pystyy palvelemaan valtaosassa kysymyksistä. Tämä toki on hyvin tapauskohtaista, mutta 500 – 1500 käyttötapausta on asiakaspalvelussa realistinen määrä ”yleisiä kysymyksiä”. Monesti chat-logeja analysoidesssa saattaa kuitenkin tuntua ettei pääse alkuun lainkaan – jokainen kysymys on uniikki. Tavallaan näin onkin – mutta useimmiten asiakaspalvelijan avulla luokittelu alkaa löytyä. Vaikka kysymykset ovatkin erilaisia, ovat monesti vastaukset samankaltaisia. Usein asiakaspalvelussa asiakkaiden viestit vaativat päättelyä – Esimerkiksi asiakas voi kertoa olevansa menossa opiskelemaan Yhdysvaltoihin, josta vakuutusyhtiö päättelee mikä vakuutus on olisi paras. Paraskaan analyytikko ei itse lauseesta sitä kuitenkaan pysty kaivamaan, vaan päättelysäännöt vaativat opetusjakson. Chat-logien analyysi kannattaakin aluksi tehdä yhdessä asiakaspalvelun edustajan kanssa.
K: Meillä on ihan tavallisia asiakkaita. Eihän ne käytä chättiä tai pikaviestimiä?
V: Tilastokeskuksen luvut kertovat kaikkien ikäryhmien käyttävän pikaviestimiä, ja paljon. Chat on suosituin asiakaspalveluväylä jos se on saatavilla, mutta tilastointia ikäjakaumasta ei vielä ole tehty. Etenkin mikäli tavallisilla käyttäjillä tarkoitetaan keski-ikäisiä on chat erittäin suosittu väylä. Yli 65 -vuotiaiden joukossa pikaviestinten ja IT:n käyttö ymmärrettävästi on jossain määrin vähäisempää. Jos Tilastokeskus luokittelisi 65-70 -vuotiaat erikseen veikkaisin kuitenkin käytön olevan merkittävästi korkeampaa kuin yli 70-vuotiailla. Hyvä asiakaspalvelu toimii siellä missä asiakkaat ovat – eli chatissä ja pikaviestimissä.
K: Voimmeko käyttää nykyistä sisältöpankkiamme chatbotissa?
V: Se on mahdollista, mutta keskustelunomaisissa käyttöliittymissä on paljon erikoispiirteitä. Useimmiten suosittelemme, että sisällöntuottaja luo aihepiiristä yleiskuvauksen meille, ja ”keskustelunomaistamme” sen. Toki sisällöntuottaja voi tehdä tämän myös itse, mutta suosittelemme että se tehdään yhdessä. Ihmisten välinen keskustelu vaatii vähintään suun ja korvat – mieluiten molemmat samalla ihmisellä. Näin myös boteilla – sekä sisällön että ymmärryksen on pelattava yhteen. Jos tekoäly hankitaan, ja sisällöntuotto tehdään erikseen, on mahdollista ettei botti toimi kovin hyvin: hyvä sisältö on helppolukuista ja ohjaa hienovaraisesti käyttäjää keskustelemaan tekoälyn kanssa.
Myytti: Suomen kieli on tekoälylle vaikea.
V: Suomen kieli on erittäin hyvä kieli koneellisesti analysoitavaksi. Yksittäisestä sanasta saadaan erittäin paljon tietoa esim. taivutusmuodoista. Yhdyssanat tarkentavat kontekstia. Sanajärjestyksellä on vähemmän merkitystä kuin monissa muissa kielissä. Kaikki nämä ovat etuja tekoälylle . Toisaalta se tarkoittaa, että suomen kieli vaatii erilaista lähestymistapaa kuin monet muut kielet. Rakastan suomen kieltä analysoitavana.
K: Pitäisikö chatbot-projekti siirtää IT:lle?
V: Bottiprojektit lähtevät monesti markkinoinnin, asiakaspalvelun tai tuotannon tarpeista. Myös osa IT-funktioista edelläkävijöinä aloittaa bottiprojektit, koska botit ovat nopeampi ja tehokkaampi tapa tuottaa nykyisiin järjestelmiin sulautuvia palveluita. Chatbotit ovat tehokkaimpia kun ne integroidaan olemassaoleviin järjestelmiin. IT monesti onkin mukana hankkeissa. Tärkeää kuitenkin on selkeä liiketoiminnan osallistuminen ja tahtotila. Teknisesti chatbotit on selkeähkö projekti, ja tärkeimpiä fokuksia ovat asiakaskokemuksen ja liiketoiminnan hyödyt. IT:n aloittamissa projekteissa voidaan todentaa bottien potentiaaliset hyödyt. Mikäli bottiprojekti on IT:n vetämä on tärkeää alusta lähtien kehittää suunnitelma miten botit integroidaan osaksi liiketoimintaprosesseja, ja miten bottien hyödyistä kommunikoidaan muulle organisaatiolle.
K: Valuvatko botin hyödyt sen opettamisen kustannuksiin?
V: Räätälöity kielimalli yrityksen omiin tarpeisiin vaatii aikaa niin asiakkaalta kuin bottitoimittajalta. Mikäli chattissa on yhtään enemmän volyymiä, takaisinmaksu on yllättävän nopea. Aina ei kuitenkaan tarvita räätälöityä kielimallia, mikäli botti voi pitää aloitteen keskustelussa itsellään, ja vain kysyä vastauksia käyttäjältä.
Mutta keskitytään tässä luonnollisen kielen kannattavuuteen. Lasketaan alaraja kustannuksille:
- Keskimäärin chat-keskusteluja ehtii yksi edustaja käsittelemään 30-60 kpl per päivä.
- Kaupan alan TES:n matalin palkkaluokka A on 1720 € pk-seudulla ilman kokemus- ja iltalisiä. Sivukuluineen noin 2350 €/kk, eli 111 € per pv.
- Yhden keskustelun alaraja kustannuksille siis 3.7 – 1.59 €.
- Henkilökohtaiset laitteistot, ohjelmistot ja muut työvälineet, sekä yleiskustannukset tiloista, esimiestyöstä, koulutuksista ym. jätetään huomioimatta (realistisempi kulu 5-7 €/kpl)
20k investointi 1.5v takaisinmaksuajalla vaatii alle 10 keskustelun automaatiota päivässä, tai chat-asiakaspalvelun tehokkuuden lisäämistä 10 keskustelua/pv puoliautomaatiolla. Realistisemmilla luvuilla 3-5/pv. Kustannukset eivät ole tärkein syy botille, vaan yleensä tärkeintä on asiakaspalvelun parantaminen. Tästä myöhemmin.
K: Kun kerran suomenkieli toimii teillä niin hyvin, miksi botti tarvitsee useamman kuukauden opetusjakson?
V: Monet asiakaspalvelutapaukset vaativat loogista päättelyä, ja botille täytyy opettaa näihin liittyvät merkitykset. Autossa toimiii hyvin käsky ”laita radio päälle” – mutta entäs kun pyyntö onkin ”laitas tunnelmamusaa”. Harvempi meistä osaa muutenkaan valita oikean kappalleen tunnelmaan sopien… Kampaamolle kerrotaan hiusten haurastuneen tai värin haalenneen. Vaatii ammatilaisen tietämään mikä aika silloin varataan, ja parhaat osaavat antaa vinkkejä miten voisi itsekin tehdä ensiapuna. Sisällöntuotto botille on oma taiteenlajina – neljäs sisältölaji – joten suosittelemme yleensä, että tunnistettuamme aihepiirit (kaksi-haaraiset hiukset…) asiakkaan asiantuntija laatii aihepiiristä kuvauksen ja muokkaamme ne sitten botille sopivaksi fraaseiksi yhdessä.
K: Milloin chatbotit keskustelevat puolestamme? Mikä on teknologian taso?
Nykyään kielenymmärrys on hyvällä tasolla, jos tiedetään aihepiiri. Ja sehän useimmiten riittää – vain harvoin halutaan chatbotista aitoa keskustelukumppania. Botti on tällöin uusi käyttöliittymä ”normaaliin” tietokoneohjelmaan. Keskusteluboteissa vapaamuotoinen small-talk on tyydyttävällä tasolla, jos ei tarvitse ymmärtää oikeasti mistä keskutellaan – kilpailuissa botit ovat onnistuneet esiintymään ihmisenä, mutta nämä botit eivät ymmärrä eroa kissan ja maapallon välillä, molemmat ovat vain substantiivejä. Suurimmat haasteet keskustelevassa botissa ovat rakenteellisesta tiedosta luonnollisen kielen generointi, ja tietystikin asioiden looginen yhdistely ja päättely. Käsittääkseni kaikki ratkaisut kielen generointiin pohjautuvat joko valmiisiin lauserakenteisiin ja placeholdereihin, tai tiedonlouhintaan todennäköisimmän vastauksen löytämiseksi sen kummemmin asiaa ymmärtämättä (Google Duplex tosin voi olla jotain uutta, tai ei). ”Trollibotti” LinkedIn:ssä varmaan aika nopeasti onnistuisi – tunnistetaan aihe keskustelun aihe ja sentimentti, ja haetaan sopiva kommentti ja mahdollisesti vaihdetaan joitain sanoja matchaamaan aloitusta – oikeasti ajatuksia vaihtava ja synteesejä tekevä botti varmaan usean vuosikymmenen päässä.
