Silk-ის მობაილბანკში მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესების მიზნით საინტერესო სიახლეა — დაინერგა AI ჩატბოტი და უმოკლეს დროში განსაკუთრებული შედეგიც აჩვენა. კერძოდ, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულმა ახალმა ჩატბოტმა ჩაშვებიდან სულ რაღაც ხუთ დღეში ქოლცენტრის დატვირთვა 65%-ით შეამცირა და მომლოდინეთა რიგი 90-ჯერ ააჩქარა. ამ გადაწყვეტილებამ, პრაქტიკულად, გააქრო კლიენტთა ლოდინის დრო და პასუხის საშუალო სიჩქარე 20 წამზე ნაკლებზე ჩამოიყვანა, რაც ქართულ საბანკო სექტორში მომსახურების სრულიად ახალ სტანდარტს განსაზღვრავს.

ეს მიღწევა ბანკისთვის ბაზარზე პირველად დანერგილი ინოვაციების სერიის უახლესი ნაწილია. Silk ბანკმა მანამდე შექმნა სესხის დამტკიცების სრულად ციფრული პროცესი, ახალი კლიენტებისთვის, ორ წუთზე ნაკლებ დროში, წარმოადგინა შოპინგ ბარათი "მერე", საქართველოში თუ საზღვარგარეთ შენაძენის განაწილებისთვის (ეფექტურ 0%-ად) და გახდა პირველი ბანკი საქართველოში, რომელმაც კრიპტოვალუტის სერვისების ინტეგრაცია შეძლო.

რა თქმა უნდა, საინტერესოა ის პროცესები, რაც ჩატბოტის ჩაშვებას უძღოდა წინ, რის შესახებაც ინფორმაციას გვიზიარებენ silk-ის ანალიტიკისა და ხელოვნური ინტელექტის პროექტების ხელმძღვანელი ალექსი კვიტატიანი და მომხმარებელთა კმაყოფილების მენეჯერი მარიამ დოლბაია.

როგორ დაიგეგმა და შეიქმნა AI ჩატბოტი?

ალექსი კვიტატიანი: იდეა ქოლცენტრში არსებული რეალური პრობლემის საფუძველზე გაჩნდა. კერძოდ, ძალიან რთულია, მომხმარებელთა უდიდეს რაოდენობას მიაწოდო საჭირო ინფორმაცია თუ საკითხების გადაჭრაში დაეხმარო. შემდეგ გავაანალიზეთ, რამდენად შესაძლებელი იყო გარკვეული პასუხების სტანდარტიზაცია, რისთვისაც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება გადავწყვიტეთ. უბრალოდ, დიდი გამოწვევის წინაშე აღმოვჩნდით — არსებულ AI სისტემებს ქართულად გამართულად საუბარი არ შეეძლო. თუმცა ბოლო პერიოდში ერთ-ერთი დიდი ენობრივი მოდელი (LLM) სპეციალურად ქართულ ტექსტებზე დატრენინგდა, რის შედეგადაც ხელოვნურმა ინტელექტმა ამ მიმართულებით საგრძნობლად წაიწია წინ.

სატესტო რეჟიმში ავაწყვეთ AI ჩატბოტი, რომელიც თანამშრომლებს ინფორმაციების მოძიებასა და ონბორდინგის პროცესში ეხმარებოდა. შედეგები მართლაც შთამბეჭდავი იყო, რამაც დაგვარწმუნა, რომ მზად ვიყავით, მომხმარებლებისთვისაც შეგვექმნა ჩატბოტი. ასე ვთქვათ, შიდა გამოყენებისას მეტი შეცდომა „ეპატიება“ AI სისტემას, მაგრამ, თუ მომხმარებელს უზიარებ პროდუქტს, ხარვეზების რისკი მინიმუმამდე უნდა შეამცირო.

გარდა ენობრივი ბარიერისა, რა იყო ყველაზე დიდი გამოწვევა ჩატბოტზე მუშაობისას?

ალექსი კვიტატიანი: ხელოვნური ინტელექტი არ არის დეტერმინისტული — ვგულისხმობ იმას, რომ 100-იდან 100 კითხვა რომ დასვა, ანალოგიურ პასუხებს ვერასდროს მიიღებ. ვფიქრობდით, როგორ მოგვექცია ჩატბოტი ჩარჩოებში — ანუ ერთგვარ თანამშრომლად გვექცია, რომელსაც თავისი ცოდნის არეალი აქვს. შესაბამისად, AI-სთვის დამახასიათებელი ჰალუცინაციებისთვისაც უნდა აგვერიდებინა თავი. ძალიან ბევრი მოკვლევა ჩავატარეთ და საბოლოოდ მივაგენით, როგორ შეგვეძლო ჩატბოტის არადეტერმინიზმის მინიმუმამდე შემცირება.

ერთ-ერთი მთავარი გამოწვევა იყო, აგრეთვე, ინფორმაციის შეგროვება და მისი განახლების სისტემის მოფიქრება. AI-ს პასუხები მთლიანად დამოკიდებულია მიწოდებულ კონტექსტზე, შესაბამისად, დიდი მნიშვნელობა აქვს, რამდენად მდიდარი და ხარისხიანი ინფორმაცია დევს ბექში. ორი შედეგი მივიღეთ — შეიქმნა 50-60-ამდე ახალი დოკუმენტი, რომლებიც პროცესებს უფრო ნათლად ასახავს ბანკში.

როგორი ხედვა გაქვთ მომავლისთვის? რამდენად შესაძლებელია, რომ AI ჩატბოტმა სხვა პროდუქტებშიც შეასრულოს როლი?

ალექსი კვიტატიანი: სამომავლოდ ძალიან ბევრი პროდუქტის შექმნას ვაპირებთ ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით. პირველ რიგში, ეს იქნება AI ჩატბოტის განვითარება — კერძოდ, ამ ეტაპზე ჩატბოტი პირად ინფორმაციებზე არ საუბრობს, მომხმარებლებს ცნობებს აწვდის მხოლოდ ზოგად პროდუქტებსა და სერვისებზე, ასევე მიმდინარე შეთავაზებებზე. ამრიგად, საუბრის 70% არ გადადის ქოლცენტრის თანამშრომელთან. ამასთანავე, შიდა გუნდშიც ვიყენებთ ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს, რათა მეტად დაჩქარდეს პროცესები და ყველას მარტივი წვდომა ჰქონდეს სასურველ ინფორმაციაზე.

ამავდროულად, უკვე ვმუშაობთ აგენტზე, რომელიც შეძლებს, უპასუხოს ისეთ კითხვებს, როგორებიცაა: რამდენი თანხა დამრჩა გადასახდელი სესხის დასაფარად? რა ეტაპზეა ჩემი სესხის განაცხადი? რატომ ვერ გავდივარ რეგისტრაციას? ამასთან ერთად, აგენტი შეძლებს მომხმარებლის ამოცნობას და მეტად პერსონალიზებული იქნება.

გარდა ამისა, 3-4 მიმართულებაში ვიყენებთ უკვე AI-ს და, რაც ყველაზე მნიშვნელოვანია, მთელმა ბანკმა დაიწყო ამ მიმართულებით ფიქრი. თავად მოდიან პრობლემებით და გვთხოვენ, AI-ს მეშვეობით გადავჭრათ ისინი. ვფიქრობ, ეს ყველაზე დიდი მიღწევაა.

მარიამ, AI ჩატბოტის ჩაშვებამდე რა იყო ყველაზე დიდი გამოწვევა თქვენი გუნდისთვის? რა მოლოდინი გქონდათ შედეგებთან დაკავშირებით და რამდენად მოსალოდნელი იყო ასეთი ეფექტიანი ჩაშვება?

მარიამ დოლბაია: ჩვენი გუნდისთვის ერთ-ერთი მთავარი გამოწვევა იყო არსებული ინფორმაციისა და დოკუმენტაციის მოძიება, სისტემატიზაცია და სწორად დალაგება, რათა მათზე დაყრდნობით მომხმარებლების მთავარი საჭიროებები განგვესაზღვრა. ასევე, ჩვენ მიერ მიწოდებული ინფორმაცია ჩატბოტისთვის მაქსიმალურად მარტივად აღსაქმელი უნდა ყოფილიყო. ამავდროულად, გვსურდა, ჩვენი ოპერატორებისთვის რუტინული საქმე მოგვეშორებინა, ანუ მარტივ, სტანდარტულ კითხვებზე პასუხების გაცემა. ასე ისინი შეძლებდნენ, უფრო კომპლექსურ საკითხებზე ყოფილიყვნენ ფოკუსირებული, სადაც ადამიანური ჩართულობა ბევრად მნიშვნელოვანია.

თავიდან ჩვენი მოლოდინი საკმაოდ პრაგმატული იყო: გვსურდა, AI-ს ოპერატორების დატვირთვა შეემსუბუქებინა და სერვისის სისწრაფე გაეუმჯობესებინა. თუმცა რეალურმა შედეგმა მოლოდინს არა უბრალოდ გადააჭარბა, არამედ სრულიად ახალი პერსპექტივა დაგვანახვა. ჩვენი მთავარი მიღწევა აღმოჩნდა არა ის, რამდენ კითხვას პასუხობს ბოტი, არამედ ის, როგორ აკეთებს ამას.

ბაზარზე არსებული ბოტების უმრავლესობა მუშაობს მარტივი პრინციპით — ამოიცნობს საკვანძო სიტყვას და წინასწარ გამზადებულ პასუხებს აბრუნებს. ჩვენი მიდგომა კი იყო, შეგვექმნა სისტემა, რომელიც კონტექსტს გაიაზრებდა და მიწოდებული ინფორმაციის საფუძველზე, დამოუკიდებლად, ბუნებრივ ენაზე ააგებდა პასუხს.

არის თუ არა შემთხვევები, როდესაც კლიენტები მაინც ოპერატორთან საუბარს ამჯობინებენ?

მარიამ დოლბაია: როდესაც კონკრეტული არაორდინარული შემთხვევაა, რომელიც წინასწარ განსაზღვრული ვერ გვექნებოდა, აუცილებელია უშუალოდ ოპერატორის ჩართულობა. როდესაც პრობლემა უნიკალურია, მას ადამიანის ლოგიკური და კრეატიული მიდგომა სჭირდება, მაგალითად, პრეტენზიის დაფიქსირებისას ან ფინანსურ სირთულეებზე საუბრისას. ჩვენ თავად გვაქვს განსაზღვრული საკითხების კატეგორიები, რომლებზედაც კლიენტის შეკითხვისთანავე კვალიფიციური ოპერატორი ერთვება საუბარში.

ბუნებრივია, ბევრი მომხმარებელი, რომლებიც, სხვა, არაეფექტიან ჩატბოტებთან მიღებული გამოცდილების გამო, თავიდანვე სკეპტიკურად არიან განწყობილი. ისინი ხშირად დიალოგის დასაწყისშივე ითხოვენ ოპერატორთან საუბარს. ამიტომ, თუ კლიენტი ითხოვს ოპერატორთან დაკავშირებას, ჩვენ ამ პროცესს არ ვაფერხებთ. ესეც სტრატეგიის ნაწილია.

როგორ ფიქრობთ, შეიძლება თუ არა AI ჩატბოტი გახდეს მომხმარებელთან პირდაპირი კომუნიკაციის ახალი სტანდარტი მთლიან საბანკო სექტორში?

მარიამ დოლბაია: კი, აუცილებლად — არა მხოლოდ საბანკო სექტორში, არამედ თითქმის ყველა სფეროში. თუმცა სრულად ვერ ჩაანაცვლებს ადამიანურ რესურსს, უფრო ჰიბრიდულ პროცესად წარმოგვიდგენია — პირველ ეტაპზე ჩატბოტი უპასუხებს მარტივ და სტანდარტულ კითხვებს, თუმცა დროთა განმავლობაში ისე განვავითარებთ, რომ ბევრად კომპლექსურ კითხვებზეც ექნება პასუხები.

რეალურად, AI ხდება სტრატეგიული პარტნიორი, რომელიც ფუნდამენტურად შეცვლის მომსახურების ეკოსისტემას. ჩვენ ამას ვხედავთ არა როგორც ჩანაცვლებას, არამედ როგორც ადამიანური პოტენციალის გამოთავისუფლებას. ჩვენი ოპერატორების ენერგია მივმართეთ იმ შემთხვევებზე, სადაც მთავარია არა მხოლოდ სისწრაფე, არამედ ადამიანური ფაქტორები: ემოციური ინტელექტი, კრიტიკული აზროვნება, არასტანდარტული გადაწყვეტილების მიღება და მაღალი პასუხისმგებლობა.