Manapság egyre több helyen találkozhatunk virtuális asszisztensekkel, chatbotokkal és olyan mesterséges intelligencia (MI) vezérelte algoritmusokkal, amelyek az ügyfélelégedettséget és a gördülékeny ügymenetet hivatottak biztosítani. „Ha már digitalizációval, a hazai vállalkozások digitális szemléletformálásával és transzformációjuk elősegítésével foglalkozunk, akkor igyekszünk követendő példát mutatni, és a saját házunk táján is a legelőremutatóbb technológiákat alkalmazni” – fogalmazta meg a chatbot létrehozása mögött meghúzódó egyik motivációs tényezőt Kott Ferenc, az eMI projekt vezetője. „A másik fontos motiváció, hogy tudjuk növelni a kapacitásunkat, hogy még több céghez juthassunk el.”
Kott Ferenc, az MI projekt vezetője, az MKIK Digitalizációs Kollégiumának elnöke
eMI ebben pedig kiváló partnernek ígérkezik, ugyanis képes tehermentesíteni a tanácsadókat azáltal, hogy az időigényes, nem a valódi tanácsadás gerincét adó feladatokat elvégzi helyettük. Mit jelent ez a gyakorlatban? Például olyan feladatokat, mint az adategyeztetés, adatgyűjtés, hideghívás, ügyféltájékoztatás, vagy éppen igényfelmérés, amit az MVP tapasztalatai szerint egy jól megtanított chatbot kiválóan el tud látni. A későbbiekben pedig az ügyfélkapcsolattartásban is komoly szerepe lehet a technológiának. Az így felszabaduló kapacitás a valódi értékteremtésre fordítható.
„Az MVP széles körű tanácsadási szolgáltatással rendelkezik. 20 megyei tanácsadó várja az ügyfeleink és a szoftver-szállítóink kérdéseit elsősorban az informatikai fejlesztésekkel, illetve az azokat támogató pályázatokkal kapcsolatban. A kérdések viszonylag nagy része olyan információra irányul, amit egy szoftver is képes megválaszolni. A chatbot ezekre a kérdésekre igyekszik minél intelligensebb választ adni, tehermentesítve a tanácsadóinkat, akik így az érdemi tanácsadásra koncentrálhatnak” – osztotta meg véleményét Emődy Zsolt, az eMI projekt rendszertervezője .
Az algoritmus tanításának izgalmas lépései
A chatbot fejlesztése már jó ideje zajlik az MVP-nél, „a tavalyi év utolsó hónapjaiban indult, idén áprilisra jött létre a szoftver, majd ezt követően egyre inkább a tanítási folyamatok megalapozására helyeződött a hangsúly. Most tartunk ott, hogy a tanításhoz lényegében minden szükséges eszközünk rendelkezésre áll” – mondta Emődy Zsolt.
Jelen pillanatban 4-5 szoftverfejlesztő, egy 20 fős tanácsókból álló stáb (és további 3-4 szakértő) tanítja a robotot, de eMI okításába a Mesterséges Intelligencia Koalíció tagjai is beszállnak majd, önkéntes alapon.
Emődy Zsolt azt is elmondta, hogy a tanulási folyamat szinte teljes mértékben párbeszéd alapú (CDD: conversation driven developement), tehát a látogatók által ténylegesen feltett kérdésekre támaszkodik. Az ügyeletes tanácsadók utólag minden beszélgetést átnéznek, és megjelölik azokat a chatbot által adott válaszokat, amelyek hiányosak vagy helytelenek voltak (lehetőség szerint azonnal megadva a helyes választ is). A tanítási javaslatok egy jóváhagyási kört követően az expertekhez kerülnek, akik gondoskodnak arról, hogy az új válaszok bekerüljenek a chatbot ellenőrzött tanítási állományaiba.
Maga a tanulás a mesterséges intelligencia projektekben alkalmazott „mélytanulási” koreográfiát követi, tehát neurális hálózatokon alapul. A háttérben a RASA nyílt forráskódú szoftver dolgozik, amit kiegészítettünk és továbbfejlesztettünk annak érdekében, hogy a chatbot képes legyen a magyar nyelvű szövegek megértésére, és a válaszadás, illetve a tanítási modell illeszkedjen a projekt elvárásaihoz.
Kott Ferenc szavaival élve, eMI olyan, mint egy gyerek minél többet foglalkoznak vele, és minél több beszélgetésen van túl, annál okosabb lesz. „Sok ezer órányi beszélgetésre van szükség ahhoz, hogy egy kiforrott rendszer fogadja az ügyfeleket. Most az első fázisnál tartunk, de az a végcél, hogy egy komplett telefonbeszélgetést le tudjon vezényelni anélkül, hogy a telefon másik felén ülő ember észrevenné, hogy egy robottal beszélget” – tette hozzá Kott Ferenc.
Tisztában van az árfolyamokkal is, de ha provokálják, viccel!
Jelenleg az oldalra látogatók az alábbi témakörökről kérdezhetik eMI-t:
· Modern Vállalkozások Programja
· regisztráció, az MVP honlap használata
· pályázatok, pályázati árkalkulációk
· tanácsadás, auditálások, DFV
· szoftverek, szállítók, voucherek
· MVP és kamarai rendezvények
· tudástár, fogalomtár
· egyéb praktikus információk: aktuális hírek, időjárás, pontos idő, árfolyamok, ...
Mindezek mellett a chatbot tud már válaszolni az ügyfeleink által leggyakrabban megfogalmazott, hozzávetőleg 500 kérdéskörre és az MVP tudástárában lévő 400 fogalomról is pontos információt tud adni.
„Az eMI egy mesterséges intelligencia alapú chatbot, ezért ugyanannak a kérdésnek vagy vélemény-nyilvánításnak sokkal többféle megfogalmazását képes megérteni, mint a korábbi chatbotok. Nem pusztán szövegszerű hasonlóságokat és mintázatokat keres, hanem figyelembe veszi a szinonim kifejezéseket, a nyelvtani struktúrákat, például a szófajokat és a beszélgetés korábbi üzenetváltásait is, azaz a kontextust” – tette hozzá Emődy Zsolt.
Ha a chatbot nem érti teljesen pontosan a kérdést, akkor megkeresi azokat a hasonló kérdéseket, amelyekre tud választ adni, és felajánlja a választást a látogatónak. Ha a látogató így sem talál megfelelő választ kérheti az ügyeletes tanácsadónk személyes bekapcsolódását a beszélgetésbe, vagy egy későbbi visszahívást email-en vagy telefonon. A chatbot rendelkezik egy olyan szofisztikált algoritmussal, amely képes kiválasztani az adott kérdés megválaszolására leginkább kompetens munkatársunkat.
Persze nem mindenki a száraz tényekre kíváncsi, néhány felhasználó a chatbot humorára is kíváncsi. „Megtanítottuk néhány nem teljesen fókuszba vágó dologra is, sőt az is megjósolta, hogy ki fogja megnyerni a választásokat, emellett vannak jó viccei is. Amikor például valaki szándékosan provokálja számára érthetetlen kérdésekkel, akkor tud vicces választ is adni, vagy tájékoztatja a felhasználót, hogy az adott kérdéskör megválaszolása nem szerepel a feladatai között” – mondta Kott Ferenc.
A közeljövő szerteágazó feladatai
Az első feladat az adatkivonatolás azaz, ha a látogató megad valamilyen információt magáról (például a nevét, a cégének a nevét, a telefonszámát, a székhely címét, stb.), akkor a chatbot automatikusan felismeri a hasznosítható információt és egy „szolgálati közleményben” jelzi is a látogatónak a felismert adatot. „Fokozottan ügyelünk arra, hogy a chatbot minden tekintetben eleget tegyen az adatvédelmi előírásoknak (GDPR), ezért a látogató bármikor rendelkezhet arról, hogy az általa megadott információk milyen időtartamig tárolódhatnak és mire használhatók, például felhasználhatjuk-e rendszertanítási célra” – fogalmazta meg Emődy Zsolt.
A másik fontos célkitűzés a kontextuális válaszadás képességének növelése, ugyanis a jelenlegi válaszadások túlnyomó többsége kérdés-felelet alapú. A tanítás előrehaladtával egyre nagyobb súlyt kapnak azok a válaszadások, amelyek nem csak a látogató utolsó kérdésére, hanem a korábban elhangzott kérdésekre és válaszokra is támaszkodnak. Az élő nyelvben rendkívül gyakori, hogy a kérdéseink hiányosak, mert feltételezik az előzmények (a „kontextus”) ismeretét.
Jelenleg sok olyan látogatói kérdés vagy kérés van, amit a chatbot csak úgy tud megválaszolni, ha ismer néhány kiegészítő adatot. Ha ezek az információk nem voltak benne a látogató kérdésében, akkor a chatbotnak vissza kell kérdeznie. A chatbot jelenleg is tud már alkalmazni néhány visszakérdezési koreográfiát - például a visszahíváshoz szükséges adatok bekérésekor - de a jövőben az ilyen visszakérdezési forgatókönyveknek egyre nagyobb szerepe lesz.
Ami pedig a legfontosabb feladat a közeljövőben: a tényleges látogatói igényeknek megfelelő kérdésekre való folyamatos tanítás.
„A chatbot fejlesztésén túlmenően szeretnénk hozzájárulni a magyar nyelvű szövegértelmezési algoritmusok és módszertanok általános fejlődéséhez is. Ennek előmozdítására azt tervezzük, hogy nyílt elérésű forráskódokat teszünk közzé, részletes leírással és tesztelési lehetőséggel. Az első ilyen jellegű publikációnk a hundate-core megoldás, ami már most is elérhető a github-on. Ennek az alkalmazásnak (pontosabban függvénykönyvtárnak) az a feladata, hogy egy teljesen szabad megfogalmazású magyar nyelvű mondatból kinyerjen minden dátuminformációt” – zárta Emődy Zsolt.
Az MVP és a chatbot elérhető itt.
Kiss Franciska
