10% teenindusest automatiseeritud: kuidas Elisa tehisintellektil põhinev teenindusrobot töötab ja järjest nutikamaks muutub?

Juba aastaid on Eestis mitmes valdkonnas valitsenud töötajate puudus. Suurimat tähelepanu saab arendussektor, kuid kohati kriitilisemgi on seis teenindussektoris. Selleks, et töötajate põuda leevendada ning kliendikogemust parandada, on järjest enamad ettevõtted abi otsimas tehisintellektist – nii ka Elisa, kus teenindusrobot Annika on tööd teinud aastast 2018 ja on suutnud tänaseks automatiseerida 10% teenindusest.

“Annika on segu AI-st ja klassikalisest IT-arendusest. See tähendab, et ühes osas tuleb seda õpetada kliendi vabatekstist küsimust tuvastama, teises osas aga arendada loogikaradu ja liidestusi arveldus-, kliendihaldus-, monitooringu ja paljude teiste süsteemidega. Neid loogikaradu nimetame sisemiselt teenindusahelateks ja neid võib vaadelda kui elavat protsessi kirjeldust, mis määrab samm-sammult, kuidas teatud probleemi lahendada,” rääkis Elisa masinõppe valdkonna juht Märt Vaha.

Elavaks muutuvadki protsessid just tänu integratsioonidele, läbi mille saab Annika vastamiseks kasutada kliendikohast infot, “Kokku annab see süsteemi, mis muudab teenindusprotsessi üksjagu efektiivsemaks ja suudab anda klientidele vastused ilma, et ükski teenindaja peaks vestlusesse sekkuma,” lisas ta.

Annika on aktiivne kahes Elisa teeninduskanalis, mis tähendab, et klientidel on sellega võimalik kokku puutuda hoolimata sellest, kas abi otsitakse kõne või kirja teel. Kõige prominentsemalt on robotteenindaja silmapaistev chatiteeninduses, kus see haldab täna iseseisvalt ära ligi 40% kõikidest päringutest. Vaha märkis, et suurim reaalne AI-maagia on mängus küsimuse tuvastamise hetkel ehk pärast seda, kui kliendid on täiesti vabas vormis vestlusaknasse oma murest kirjutanud ning Annika peab mõistma, millega abi soovitakse.

Pärast AI-trikke lähevad taustal käiku teenindusahelad. Taustal on küsimused jagatud ligi 178 kategooriasse ning kui robot mõistab, millega klient tuge vajab, käivituvad eelloodud taustaprotsessid, mis aitavad jõuda soovitud tulemuseni. Näiteks kui Annika mõistab, et klient soovib teada, mis on ta SIM-kaardi PUK-kood, tuleb välja selgitada, kas klient saab sisse logida, kas tal on õigus PUK-koodi infot saada ja õiguste olemasolu korral see talle edastada.

Taustal tehakse tööd palju

Iga tehisintellektil põhinev automaatika vajab pidevat testimist, täiendamist ja kontrollimist. Nii ka Annika. Vaha sõnul sirvivad teenindusahelate omanikud igapäevaselt Annika logisid, et mõista, kas ja kus võib midagi olla valesti ning et parandada äärejuhud, mis on seni jäänud märkamata. Kliendid saavad ka suhtluse lõpus viidata, kas saadi soovitud abi ning “ei” vastuse korral juhitakse arendustiimi tähelepanu kiirelt potentsiaalse mureni, kuid kõik kliendid vajalikku tagasisidet ei jaga. See on ka põhjus, miks logidest paranduskohtade otsimine on nõnda olulise kaaluga.

Ühtekokku vastutab Annika toimivuse eest üle kolmekümne inimese erinevatest üksustest ja iga küsimuse haldus on viidud võimalikult teenuse omaniku lähedale. “Nii tagame, et muutused jõuavad alati ka Annika teadmistepagasisse. See eristab Elisat ka paljudest teistest ettevõtetest, kus vestlusroboti eest vastutab eraldi “vestlusroboti” tiim, mis töötab justkui paralleelrajal ning üritab olemasolevatesse üksustesse sisse murda, et läbi raskuste muutustega järjel püsida,” rääkis Vaha.

Kuigi Annika on juba täna nutikas, siis viitas Vaha, et ambitsioonikaid plaane on veelgi. “Rääkides tuleviku arendusplaanidest, ei saa üle ega ümber viimase aasta muutustest suurte keelemudelite maailmas, eesotsas OpenAI GPT mudeliperega. Keelemudelid võimaldavad tõetruult jäljendada suhtlust päris inimesega, järgides sealjuures kaasaantud instruktsioone,” lausus ta.

Keelemudelite kasutamine loob tema sõnul uue põneva võimaluse teeninduse automatiseerimiseks, mis veel aasta tagasi ei tundunud ka suure kõnelejate arvuga keelte puhul praktiline, rääkimata pisikesest eesti keelest. “Esimesed sisetestid on andnud kinnitust, et tegemist ei ole pelgalt hype’iga ja analüüsime teemat kindlasti ka Annika nurga alt edasi,” lisas Vaha.

Enne, kui ChatGPT-laadsed lahendused praktikasse rakendada, on tarvis tagada nende veatu töötamine. Erinevaid potentsiaalseid murekohti on juba ka testides tuvastatud. “Näiteks võib keelemudel ka vajaliku kontekstiga soovitada Mobiil-ID kasutamist alustada vastava rakenduse paigaldamisest. Pealtnäha mõistlik soovitus, sest ka näiteks Smart-ID toimib nii, aga Mobiil-ID puhul on selle vastuse puhul tegemist täieliku omaloominguga, mida ei tohi klientidele öelda. Valdkond areneb kiiresti ja hoiame kõigel silma peal: kui aeg küps, jõuavad suurtel keelemudelitel põhinevad osad ka Annika arsenali,” lisas ta.

Annika pole ainus AI-lahendus

Teenindusrobot Annika on täna küll Elisa kõige silmapaistvam AI-lahendus, kuid see pole ainus, ega esimene. Vaha sõnul kasutatakse tehisintellekti ulatuslikult nii kliendikogemuse parandamiseks, rikete tuvastamiseks kui ka väiksemate majasiseste väljakutsetega tegelemiseks.

Ühe lahendusena tõi Vaha välja AI-l põhineva Õnneindeksi, mis on Elisa tööriist mõistmaks, kui hästi kliendid ennast Elisa võrku kasutades tunnevad. Tehisintellekt on õpetatud võrgulogidest tuvastama potentsiaalseid kõrvalekaldeid normist ja nende juurpõhjuseid. Lisaks sellele on AI-mudelid rakendatud selleks, et töid maja peal efektiivsemalt jagada ja tagada, et õiged päringud ja mured jõuaks alati õige meeskonna töölauale. Niisamuti on AI-d kasutatud erinevates teenustes soovituste jagamiseks, et aidata klientidel üles leida sisu, mis neile meeldida võiks.

“Edukas AI rakendamine on keerulisem kui klassikaline IT-arendus – viimane on iga AI-projekti aluseks, millele lisandub omakorda kohati kapriisne tehisintellekt, mida tuleb pidevalt õpetada ja mille põhjalik testimine on äärmiselt keeruline. Nagu ka inimesed, ei ole AI kunagi 100% korrektne ja sellega tuleb arvestada. Sellest hoolimata loob tehisintellekti kasutamine võimalusi, mida if-else lausetega ei asenda. Oleme AI kiire arenguhüppe algfaasis ning pole paremat aega end teemaga kurssi viia ja leida kohti uute võimaluste rakendamiseks,” lõpetas Vaha.