Трудовой Кодекс РФ с комментариями ТК РФ, бесплатные консультации юристов
Сегодня более чем распространено мнение: боты несовершенны — ведь с ними неинтересно общаться. Пока это не нужно: боты хорошо решают конкретные задачи
— Чего мы хотим?
— Чат-ботов!
— Когда мы хотим их?
— «Простите, я не понимаю ваш запрос»
Именно такую беседу, видимо, в рамках демонстрации возможностей современных диалоговых интерфейсов решили процитировать организаторы Chatbotconf 2016, проходившей в Вене в октябре 2016 года. Такой обмен репликами был приведен на всех сумках для участников мероприятия. Этот случай отлично иллюстрирует то, что сегодня более чем распространено мнение: боты несовершенны — ведь с ними неинтересно общаться. На мой взгляд, в подобных размышлениях — в корне ошибка.
Нужно отдавать себе отчет, что боты не создаются для общения. Они призваны автоматизировать рутинную работу — повторяющиеся действия, которые отнимают у каждого из нас кучу времени. Поэтому думать о ботах как о замене человека неверно. Робот-пылесос — это робот, который ездит и собирает пыль. Он экономит вам время на уборку. Но при этом робот-пылесос не должен уметь поддержать разговор о вашей неудавшейся любви. Точно так же ему не нужен антропоморфный облик — он не должен быть роботом в виде человека, который возит пылесос в руках (как любили нам представлять его в старых фильмах про будущее). Другой наглядный пример — робот-полицейский. Как бы нам ни нравился герой Питера Уэллера, вряд ли роботы на страже порядка будут ходить по улицам и высматривать злоумышленников в метро. Робот-полицейский в будущем — система на основе машинного обучения, которая в реальном времени будет распознавать лица, анализировать эмоции прохожих, вникать в суть разговоров и, в случае опасности, отправлять оповещения. В общем, это важно: боты не люди, их задача — решить задачу быстрее, лучше, дешевле, чем мы. И да, им не нужно быть похожими на человека.
Лично я недавно побывал на презентации бота, который призван снять головную боль человека во многих повседневных ситуациях. Например, этот бот сможет звонить в ненавистные службы поддержки и общаться с ботами, выполняющими роль представителей компаний, для подключения или отключения каких-либо услуг. Удобно, верно? Полагаю, еще пару лет — и у каждого из нас будет бот и, скорее всего, не один. И наши боты будут общаться с ботами наших подрядчиков.
Насколько велик сегодня рынок чат-ботов? Точных подсчетов нет, можно ориентироваться лишь на объемы потенциальных рынков в отдельных отраслях: например, в США рынок клиентской поддержки составляет $100 млрд, рынок сервисов для правового сектора — более $450 млрд, но вопрос о том, какова может быть в данных нишах доля, «отвоеванная» чат-ботами, остается открытым. Интересно то, что к чат-ботам пользователи и разработчики привыкают быстрее, чем когда-то к мобильным приложениям. По подсчетам Bloomberg, спустя полгода после появления платформы чат-ботов Facebook с ней работали 34 000 разработчиков, в то время как после 14 месяцев работы AppStore мобильными приложениями занимались только около 12 500 специалистов. То же опережение по темпам роста — среди пользователей. Спустя три месяца после запуска AppStore магазин приложений насчитывал 7500 приложений, Facebook Messenger platform (после тех же трех месяцев работы) — 11 000 ботов. Спустя полгода в AppStore было 15 000 приложений (рост составил 100%), а у Facebook Messenger platform — 30 000 (170% роста).
Рост индустрии чат-ботов в последнее время связан во многом с развитием платформ для их запуска.
Facebook,Viber, Wechat и даже Skype поддерживают создание ботов. А в каких приложениях вы сейчас проводите 90% своего времени перед экраном? Правильно: в мессенджерах. Пользователям уже даже не нужно открывать браузеры — instant articles и другие инструменты позволяют переходить на сайты внутри мессенджеров. Это подтверждает официальная статистика: по результатам отчета App Annie за 2016 год Facebook, WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram и Snapchat — лидеры по совокупному объему мировых загрузок в AppStore и Google Plaу. И, вообще говоря, вдумайтесь: у Facebook Messenger более 1,2 млрд пользователей, это седьмая часть населения планеты.
Лично мне близки чат-боты в юридической сфере (автор статьи представляет компанию Visabot, развивающую чат-боты для работы с визовыми документами). В этой отрасли все началось несколько лет назад, когда Джошуа Браудер, студент Стенфорда, запустил бота DoNotPay для возврата денег за неправильно выписанные штрафы в Англии. За несколько первых месяцев работы DoNotPay помог оспорить около 17 000 штрафов. Чем отличается для пользователя работа с юристом в специализированной фирме и взаимодействие с DoNotPay? В первом случае даже до первичного обращения пользователь будет ждать от двух дней до недели: нужно, чтобы у специалиста нашлось «окошко». Консультация обойдется примерно в $500. В случае работы с чат-ботом нужно потратить пять минут на заполнение документов, а работа с DoNotPay пройдет бесплатно или условно бесплатно.
Я лично уверен, что через пару лет пользователи в такой ситуации будут обращаться не к юристу, а к его боту. Это чем-то напоминает то, что произошло с фитнес-тренерами. Спортивные инструкторы средней руки набирают побольше клиентов и активно тренируют их. Проводя в день 3-5 занятий за примерно 5000 рублей, они зарабатывают около 700 000 рублей в месяц. Однако не все могут позволить себе фитнес-тренера за такие деньги.
Поэтому продвинутые тренеры делают деньги иначе: они создают свою программу, оформляют ее в виде приложения или чат-бота — доступ к ней обходится в среднем 100 рублей в месяц. При хотя бы 10 000 скачиваний (а это очень консервативная цифра, если фитнес-тренер правильно наладит онлайн-продвижение) фитнес-тренер зарабатывает уже около 1 млн в месяц. И это притом что проводить время в зале с клиентами уже не нужно.
Те же самые стратегии могут работать для юристов. Сегодня не так много желающих работать с «бедными» клиентами. Но стоит превратить свою экспертизу в алгоритм, потратив на это немного времени, — и можно масштабировать свой бизнес, сократить временные издержки.
В кабинетах с большими деревянными столами и часами в виде Фемиды, я часто слышу: «Юридические услуги не могут быть автоматизированы, очень много нюансов». На мой взгляд, такая логика работает, только если вам нужно «подмазать» судью или позвонить знакомому прокурору. Да, вот этого бот сделать не может. Пока не может.
Если вдуматься, юридическая консультация — это интерпретация законов юристом в понятной форме с предложением различных вариантов решения задачи клиента. Никакой человек не сможет запомнить объем информации, а также отследить изменения в законодательстве лучше, чем машина (а в будущем — искусственный интеллект). Поэтому у плохих юристов будут плохие боты. Скорее всего, вскоре мы увидим разделение чат-ботов на качественных и некачественных. Думаю, это будет происходить во всех отраслях.
Где уже видны грядущие изменения?
Самая очевидная отрасль — водители. В этом контексте автоматизация придет не только на рынок такси (а именно о беспилотниках для них пишут в последнее время СМИ) — самолетами, кораблями, поездами на уже «обкатанных» маршрутах управлять намного легче, чем легковушками с «шашечками» в Нью-Йорке.
Чат-боты проникают в работу клиентской поддержки в самых разных областях. Пока мы видим лишь «фрагментарные» внедрения, изменения идут не так быстро, как бы хотелось. Например, уже сегодня можно позвонить в контакт-центр «Аэрофлота» и, сказав «Аэрофлот Бонус», начать разговор с нужным специалистом. Переключение происходит автоматически. Это — первый шаг. Но если сейчас боты в службе поддержки уже экономят время для соединения с нужным работником, то в будущем бот сможет решать конкретную проблему, например заменить билет. В отелях, бизнес-центрах и в тех же аэропортах стойки регистрации чат-боты могут заменить уже сегодня: автоматические системы смогут поддержать разговор, ответить на интересующие вопросы, решить многие проблемы посетителей.
Еще один рынок для ботов, где они уже входят в жизнь, — доставка. Все идет к тому, что у вас будет личный дрон, который будет летать в одну из точек выдачи Amazon и доставлять покупки. Лично мне в Сан-Франциско еду доставляет робот, разработанный командой Marble.
Наконец, я вижу большие возможности по автоматизации работы аналитиков — в самых разных организациях. На днях я общался с фондом, где решения об инвестициях принимает алгоритм. Система на основе информации в сети и анализе реакции пользователей на продукт в соцсетях выдает руководителям фонда вердикт: стоит ли вкладывать в данную компанию?
Я, кстати, уже не говорю о том, что боты смогут предсказывать результаты скачек, футбольных матчей, маркетинговых кампаний, безусловно, справляясь с задачей лучше человека.
Сегодня чат-боты решают достаточно узкие задачи, тем самым решаются сложности распознавания запросов. Поэтому на текущем этапе боты должны создаваться для очень узких услуг.
Пример DoNotPay показателен — это только штрафы в Великобритании, бот распознает ситуации: оставил машину в аэропорту на парковке, рейс задержали, ты попал на штраф. Согласно британскому законодательству, такие штрафы должны обнулять, но для этого необходимо создать пакет документов и отправить его в нужные ведомства и органы. Юристы получают за такую операцию около £500. А DoNotPay, точно так же собирающий пакет документов, как я отмечал, делает это бесплатно. Результат: DoNotPay воспользовались более 250 000 человек, сервис сэкономил им более £1 млн.
Есть уже достаточно много других примеров ботов из юридической отрасли (компания, которую представляет автор, Visabot, помогает с иммиграционными вопросами в США. — Forbes).
Coralie — это виртуальный помощник, который помогает пострадавшим от военной сексуальной травмы. Недавно этот сервис получил награду Tech for Justice hackathon во время ABA Techshow.
Docubot — чат-бот, который работает через веб-сайты юристов, чтобы помочь потребителям создавать юридические документы, а также выполнять заказы клиентов.
LawDroid — бот, который позволяет пользователям бесплатно открыть бизнес через мобильное приложение.
LawGeex LawBot — чат-бот, который можно добавить в Slack, а затем отправить юридические контракты для анализа. Бот LawBot создан индийской компанией LawRato, он тоже предполагает работу с юридическими вопросами и получение рекомендаций юристов. Legalibot работает для пользователей из Испании, он помогает пользователям составлять юридические документы и контракты через Facebook Messenger.
Lexi от австралийской компании LawPath может использоваться для создания бесплатной политики конфиденциальности или соглашения о неразглашении.
Speakwithscout из Австралии тоже работает через Facebook Messenger, он помогает предоставить юридические рекомендации и ссылки на адвоката.
И это множество примеров только из одной сферы.
Занимаетесь бронированием отелей? С технической стороны обработать запросы вроде «мне нужен самый дешевый отель в Берлине с 10 по 12 мая» на разных языках с учетом технологий машинного обучения для перевода — это уже элементарно. Это можно сделать, чтобы подключить уже готовые решения (вроде Api.ai) или воспользовавшись IBM Watson.
Так что в создании бота, который будет решать конкретную задачу, технических «тупиков» очень мало.
Когда мне говорят, что бот «такого не может», я ссылаюсь на самоуправляемые машины (которыми, по сути, управляет система с машинным обучением, AI), они уже колесят по Сан-Франциско. Или робота-врача DaVinci, который уже умеет делать некоторые типы операций самостоятельно.
Как видим, речь идет о понятных задачах в ответ на достаточно узкие запросы пользователей. Проблемы начинаются тогда, когда создатели заявляют: бот — это ваш друг, с ним можно разговаривать. До этого уровня боты пока не выросли. Возможно, это случится позже: чем больше будет агрегировано разных ботов на одной платформе (чем сейчас занимается Amazon Alexa), тем больше данных будут обрабатывать помощники, тем «умнее» они станут.
