Нейросеть для ЖКХ научилась мату от клиентов: разработчикам пришлось переучивать голосового помощника

Разработчикам российского голосового робота для управляющих компаний в сфере жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) пришлось переучивать нейросеть. После общения с клиентами она выучила мат, рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов. Забавный случай демонстрирует, как активно нейросети взаимодействуют с гражданами и как быстро они обучаются, впитывая особенности человеческой коммуникации. При этом голосовые роботы уже сейчас справляются с 80% обращений и позволяют сократить штат колл-центров в 5–6 раз. Разбираемся в деталях.

Как нейросеть научилась мату

Михаил Викторов, президент НОТИМ, поделился забавной историей о внедрении голосового робота в сфере ЖКХ. Нейросеть, разработанная для управляющих компаний, в первый же месяц работы столкнулась с неожиданной проблемой.

«Приведу забавный случай, это нейросеть, она учится, и буквально уже в первый месяц разработчики отметили такую коллизию, что нейросеть научилась мату. Но, как это говорится, с кем поведешься, от того и наберешься. Поэтому эту коллизию, конечно, пришлось устранять. Но тем не менее это показатели активной работы с нашими гражданами», — рассказал Викторов.

Инцидент наглядно показывает, как быстро обучаются современные нейросети и как они впитывают особенности коммуникации с реальными пользователями, включая нецензурную лексику. Разработчикам пришлось вмешаться и скорректировать поведение алгоритма.

Эффективность голосовых роботов в ЖКХ

Несмотря на курьезные случаи, внедрение голосовых помощников демонстрирует впечатляющую эффективность. По словам Викторова, нейросети позволяют кардинально сократить штат колл-центров управляющих компаний.

Ключевые цифры:

• сокращение штата в 5–6 раз — нейросеть и 2–3 человека способны заменить 20 сотрудников;
• 80–90% обращений принимает на себя искусственный интеллект;
• 80% клиентов удовлетворяются ответами голосового помощника.

При этом эксперт отметил, что остаются нетипичные случаи и аварийные ситуации, когда необходима помощь живых операторов, способных принять экстренные решения. Искусственный интеллект пока не способен полностью заменить человека в нестандартных и критических ситуациях.

Почему это важно для ЖКХ

Сфера жилищно-коммунального хозяйства традиционно сталкивается с огромным потоком обращений граждан. Вопросы о начислениях, показаниях счетчиков, ремонтах, авариях и плановых отключениях создают колоссальную нагрузку на колл-центры.

Преимущества внедрения голосовых роботов:

• круглосуточная доступность — нейросеть работает 24/7 без выходных;
• мгновенная обработка — нет очередей и ожидания;
• снижение нагрузки на операторов — живые сотрудники занимаются только сложными случаями;
• экономия бюджета — сокращение штата в 5–6 раз дает существенную экономию;
• сбор и анализ данных — нейросеть фиксирует все обращения и помогает выявлять проблемные зоны.

Обучение нейросетей — палка о двух концах

История с изучением нецензурной лексики поднимает более широкую проблему обучения искусственного интеллекта на реальных данных.

Плюсы обучения на реальных диалогах:

• нейросеть быстро адаптируется к реальной речи, включая разговорные обороты и диалекты;
• повышается точность распознавания и понимания запросов;
• робот учится эффективно решать типовые задачи.

Минусы и риски:

• нейросеть может перенимать негативные паттерны поведения (мат, грубость, агрессию);
• требуется постоянный контроль и корректировка;
• необходимо фильтровать обучающие данные.

Разработчикам приходится искать баланс между эффективным обучением и сохранением «культуры речи» алгоритмов.

Будущее голосовых помощников в ЖКХ

Успешный опыт внедрения нейросетей в сферу ЖКХ открывает перспективы для дальнейшего развития технологии.

Что дальше:

• интеграция с системами управления — голосовой помощник сможет не только принимать заявки, но и сразу передавать их исполнителям;
• распознавание аварийных ситуаций — нейросеть научится по интонации и ключевым словам определять критичность обращения;
• персонализация — робот будет узнавать постоянных клиентов и учитывать историю их обращений;
• мультиязычность — поддержка языков народов России;
• интеграция с порталом Госуслуг — возможность решать вопросы через единый портал.

По мере развития технологий доля обращений, которые может обрабатывать ИИ, будет только расти.

Выводы для других отраслей

Опыт внедрения голосовых помощников в ЖКХ может быть полезен и для других сфер, где есть массовый поток клиентских обращений.

Где еще могут быть эффективны такие решения:

• банки и финансовые услуги — ответы на типовые вопросы, консультации по продуктам;
• интернет-провайдеры и операторы связи — поддержка абонентов, решение проблем с подключением;
• медицинские учреждения — запись на прием, справки о работе врачей;
• государственные службы — информирование граждан, прием заявок;
• службы доставки — отслеживание заказов, ответы на вопросы.

Везде, где есть большой поток однотипных запросов, голосовые роботы могут взять на себя до 80–90% нагрузки, высвобождая людей для решения нестандартных задач.

Заключение: Нейросети учатся, даже когда мы этого не замечаем

История с голосовым роботом для ЖКХ, научившимся мату, — не просто забавный курьез. Она наглядно демонстрирует, как быстро развиваются технологии искусственного интеллекта и как активно они взаимодействуют с реальными людьми.

Нейросети впитывают нашу речь, наши привычки и особенности общения — включая нецензурную лексику. И задача разработчиков — не только научить алгоритмы понимать человека, но и привить им культуру общения, отфильтровывая негатив.

Эффективность голосовых помощников в ЖКХ уже доказана: 80–90% обрабатываемых запросов, сокращение штата в 5–6 раз, 80% удовлетворенных клиентов. Это не будущее, это уже настоящее. А забавные инциденты — лишь неизбежные издержки взросления технологии.

Главное, чтобы нейросети учились у нас хорошему, а не плохому. Но это, как говорится, зависит от нас самих.