СОЗДАНИЕ ПРОТОТИПА ЧАТ-БОТА

Елизавета Белова

СОЗДАНИЕ ПРОТОТИПА ЧАТ-БОТА

В данной статье описывается процесс разработки прототипа чат-бота для банковской системы. Будут проанализированы возможные платформы и подобраны технологии для реализации прототипа чат-бота для банка, создан прототип чат-бота для банка и разработаны сценарии диалогов.

Информатика

Статьи

Вуз: Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта)

ID: 5f3f884ecd3d3e0001540f07

UUID: c8333010-c5b7-0138-1e32-0242ac180006

Язык: Русский

Опубликовано: больше 3 лет назад

Просмотры: 58

87.24

Елизавета Белова

Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта)

Комментировать 11

Рецензировать 0

Скачать - 582,5 КБ

Поделиться работой

Создание прототипа чат-бота Е.Е. Белова1 , О.В. Толстель2 1БФУ им. И. Канта, Калининград, Россия e-mail: 1el_liza_belova@mail.ru 2БФУ им. И. Канта, Калининград, Россия e-mail: 2tolstel.oleg@mail.ru СОЗДАНИЕ ПРОТОТИПА ЧАТ-БОТА Введение В данной статье описывается процесс разработки прототипа чат-бота для банковской системы. Будут проанализированы возможные платформы и подобраны технологии для реализации прототипа чат-бота для банка, создан прототип чат-бота для банка и разработаны сценарии диалогов. Планируется, что чат-бот будет предоставлять следующие возможности: ● получение справочной информации; ● предоставление контактных данных; ● ответы на вопросы пользователя. По мере роста потребительских ожиданий в банковской сфере начинают все активнее использовать искусственный интеллект, машинное обучение и чат-ботов. Чат-боты нужны для того, чтобы автоматизировать рутинные действия сотрудников банка, оптимизировать внутренние и внешние процессы. Использование чат-ботов позволяет снизить издержки и удовлетворить потребности прогрессивных клиентов. Кроме того, чат-боты позволяют снизить отток клиентов банка [10], ведь чат-боты являются эффективным инструментом построения коммуникаций с клиентами, являясь новым каналом таких коммуникаций [8]. По прогнозам в 2022 году в банках взаимодействие с клиентами будет на 90% автоматизировано за счет использования чат-ботов [4]. Согласно статистике, 2 млрд. человек используют мессенджеры, а за период 2016–2021 гг. число пользователей мессенджеров вырастет почти на миллиард человек. Кроме того, активность пользователей очень высока: средний пользователь WhatsApp проводит в мессенджере 195 минут [9]. «ВКонтакте» является одной из самых популярных социальных сетей в России. 38,2 млн пользователей из РФ заходят в данную сеть ежемесячно, а 23 млн — ежедневно [1]. 1. Чат-боты для банков Термин «чат-бот» придумал Майкл Молдинг в 1994 г. для описания разговорных программ [6]. В мире насчитывается огромное количество чатботов. Только в США создано более 100 тыс. чат-ботов. Чат-боты, созданные 1

Е.Е. Белова банками в США, позволяют клиентам переписываться с банком и оплачивать счета, а также получать информацию о счете и остатках, при этом используя обычный язык, кроме того, они создают финансовый профиль, в котором объединены рекомендации по финансовым операциям и подбору инструментов для торговли [8]. Российские банки стараются не отставать от мировых тенденций. Собственные чат-боты есть у «Сбербанка», ВТБ, «Тинькофф банка», «АльфаБанка» [7]. По статистике аудитория мессенджеров в России составляет не менее 50 млн человек. При этом пользователи WhatsApp и Viber составляют долю, превышающую 50%. Следом идет Skype и приложения социальных сетей «ВКонтакте», Facebook Messenger и Одноклассники. Аудитория Telegram — самого технологичного мессенджера с точки зрения возможностей для внедрения ботов, составляет всего 1–1,5 млн пользователей. Тем не менее, несмотря на относительно малочисленную аудиторию, именно Telegram, судя по всему, обладает наибольшим потенциалом в сфере чат-бот разработок [8]. Так как в настоящее время использование Telegram нежелательно из-за претензий Роскомнадзора [3], то для своего чат-бота я буду использовать приложение социальной сети «ВКонтакте». Важно, чтобы чат-боты были не только информационными, а чтобы с их помощью совершались банковские операции, которые описывались бы текстом или с помощью голоса [8]. Этот новый канал коммуникации банка с клиентом должен стать очень персонифицированным, то есть помнить всю историю и предлагать только те продукты и услуги, которые нужны клиенту [8], не навязывая дополнительны ненужные услуги. 1.1. Категории обращения клиентов 1. Обращения общего характера. Большинство клиентов банков интересует справочная информация. 90% таких обращений приходятся на десяток типичных вопросов. То есть ответы на них отлично автоматизируются. 2. Юридические запросы и жалобы. Это более сложный вариант обращений, так как они часто связаны с негативом, их поток зависит не только от роста клиентской базы, но и от активности «антиколлекторских помощников». 3. Нестандартные запросы. Как правило, они связаны с человеческим фактором на стороне клиента. Например, он забыл пароль для входа в личный кабинет, при этом у него сменился номер телефона и адрес электронной почты [7]. 1.2. Типы чат-ботов 2

Создание прототипа чат-бота По своему типу чат-боты разделяют на кнопочные («интерфейсные») и разговорные [2]. Кнопочные чат-боты просты в освоении, но малофункциональны. Если сделать панели со сложными, разветвленными меню, разобраться в них будет совсем нелегко, и получится не очень удобный интерфейс. Альтернатива кнопочным чат-ботам — разговорные боты. Они реагируют на реплики собеседника и могут вести с ним диалог. Разговорные чат-боты подразделяют на: 1) основанные на искусственном интеллекте; 2) основанные на языковой модели и правилах. Разговорные чат-боты с искусственным интеллектом способны обучаться. Но для этого требуются огромные объемы специально подготовленных данных, собрать которые по силам далеко не каждому банку. Поэтому из-за недостаточности обучения такие чат-боты могут вести себя непредсказуемо, неправильно отвечать на вопросы, неверно оценивать намерения клиента и т.п. Оптимальный вариант бота — это «гибрид» всего лучшего, что представлено в ботах всех типов. Поэтому стали появляться и «гибридные» чат-боты, в которых, например, часть функций вынесена на кнопки, но при этом они параллельно ведут диалог с собеседником и исполняют текстовые «команды» [2]. 1.3. Трудности 1. Самое сложное наладить протокол взаимодействия API между чатботом и серверами компании. Если клиент запрашивает информацию из своего личного кабинета (например, о размере задолженности), требуется установить связь с внутренней базой данных. 2. Естественный человеческий язык, а особенно русский, очень тяжел для машинного понимания. Клиенты часто используют сокращения, сленг или допускают опечатки. 3. При нестандартных запросах необходимо использовать технологии машинного обучения и нейронных сетей [7]. 2. Прототип чат-бота для банка 2.1. Общая информация о чат-боте Разработанный чат-бот относится к типу «Разговорный на основе языковой модели и правил» [2]. 3

Е.Е. Белова Для иллюстрации возможности реализации чат-бота в «ВКонтакте» мною был создан простой бот (см. рис. 1). Рис. 1. Простой чат-бот в социальной сети «ВКонтакте» По userID он определяет имя пользователя, зарегистрированного «ВКонтакте». Таким образом, чат-бот знает, как обратиться к клиенту. 2.2. Функционирование чат-бота Открытая библиотека DeepPavlov для создания диалоговых систем содержит набор претренированных компонент для анализа языка, включая компоненты текстовой классификации. В обучении чат-бота участвуют три файла: данные обучения (assistanttrn.json), проверки (assistant-val.json) и тестирования (assistant-tst.json). При небольшом наборе данных время обучения чат-бота составляет 20 мин. В первоначальной базе имелась информация об адресе банка, его режиме работы. Результат работы прототипа чат-бота после обучения на малой базе данных (10 диалогов) представлен на рис. 2. 4

Создание прототипа чат-бота Рис. 2. Диалог чат-бота и клиента Из диалога видно, что чат-бот отвечает корректно лишь на узкий круг вопросов, так как было прописано мало сценариев диалогов. Расширим базу вопросов. Добавим возможность для пользователя узнать курсы валют, включим дополнительную информацию о банкоматах и расширим информацию о режимах работы банка. После обучения на расширенной базе данных, состоящей из 49 диалогов, прототип чат-бота стал отвечать более гибко и конкретно (см. рис. 3). 5

Е.Е. Белова Рис. 3. Диалог с использованием расширенной базы вопросов 2.3. Прикладная функциональность чат-бота Данная версия чат-бота предназначена для использования в банковской сфере. С его помощью можно:  получить контактную информацию о филиалах и офисах Сбербанка, режиме их работы;  узнать курсы валют, установленные и применяемые в Сбербанке [2]. На вопрос о курсе валют чат-бот запрашивает какой тип валюты интересует клиента и предлагает выбрать конкретную валюту из трех видов валют. После чего дается информация о конкретной валюте. Во время диалога с прототипом чат-бота все слова клиента записываются и упорядочиваются по частоте употребления (см. рис. 4). 6

Создание прототипа чат-бота Рис. 4. Использованные слова при диалоге с чат-ботом 7

Создание прототипа чат-бота Заключение Объем российского рынка чат-ботов за последний год увеличился вдвое и достиг одного миллиарда рублей. Пока экономический смысл использования чат-ботов ограничивается снижением трудозатрат человеческого персонала, но с развитием технологий умные программы могут получить более широкие полномочия [5]. Каждая существующая тема, по которой происходит взаимодействие с чат-ботом, может настраиваться, изменяться и расширяться. В дальнейшем планируется расширять дистрибутивные возможности чат-бота, дополняя их новыми темами, и внедрить обученный чат-бот в приложение социальной сети «ВКонтакте». Список литературы 1. Аудитория социальных сетей в России 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/K2ogh, режим доступа: свободный, дата обращения: 05.12.2019. 2. Болышев М. Siri, Алиса и финансовый чат-бот. Как робот-собеседник определит эмоциональное состояние вашего клиента? [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/LbEWU, режим доступа: свободный, дата обращения: 06.12.2019. 3. Газета.ru «Одно другому не противоречит»: что происходит с Telegram в России. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazeta.ru/tech/2019/10/24/12774110/everything_is_permitted.shtml, режим доступа: свободный, дата обращения: 06.12.2019. 4. Исследование топ-50 чат-бот платформ и виртуальных ассистентов 2019 года. Блог компании МФТИ. [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/LckAP, режим доступа: свободный, дата обращения: 15.12.2019. 5. Кривошапко Ю. Бот в помощь // Российская газета – Федеральный выпуск № 202(7960) [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/J2zri, режим доступа: свободный, дата обращения: 12.12.2019. 6. Матвеева Н.Ю., Золотарюк А.В. Технологии создания и применения чат-ботов // Научные записки молодых исследователей. — М. ФГоБУ «Финансовый университет при Правительстве РФ», 2018. — № 1. — С. 28-30. 7. Пономарев А. Кейс: мы внедрили чат-бота — теперь он экономит нам около 250 рабочих часов в месяц [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/LbDqz, режим доступа: свободный, дата обращения: 06.12.2019. 8. Фомичев Г. Банковские чат-боты: российский опыт и мировые тенденции [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/LbCF5, режим доступа: свободный, дата обращения: 05.12.2019. 9. Чат-боты в 2019 году. [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/LcgFk, режим доступа: свободный, дата обращения: 13.12.2019. 8

Создание прототипа чат-бота 10. Е.Е. Белова Е.Е., Толстель О.В. Использование библиотек языка программирования Python для анализа оттока клиентов банка (принята к публикации). 9