Разработка и тестирование прототипа программного обеспечения обучения и поддержки принятия решения продавца-консультанта в ситуации диалога с клиентом
голосовой ассистент машинное обучение NLU NLP NLG продавец продажи математическое моделирование EdTech web-приложение
Цель выполнения НИОКР: «Разработать и протестировать прототип программного обеспечения обучения и поддержки принятия решения продавца-консультанта в ситуации диалога с клиентом».
В ходе реализации проекта проведен теоретический анализ и обзор зарубежных и российских исследований и практик выстраивания продаж, анализ эмпирических данных реальных диалогов и разработана оригинальная модель “идеального” диалога между консультантом и покупателем в условиях российской действительности. На основе разработанной модели предложен оптимальный сценарий продажи и проанализированы возможные пробелы в оперативных навыках продавца, которые могут быть нивелированы (устранены) путем своевременной генерации рекомендаций, направляющих диалог в нужном русле. Выработан подход к цифровизации навыков, которые могут быть реализованы с помощью интеллектуального голосового ассистента. Предложено, реализовано и протестировано технологическое решение, обеспечивающее поддержку всех этапов обработки информации, сопутствующих генерации рекомендаций. Перевод звуковых данных о реальных переговорах продавцов консультантов с клиентами на этапе продаж в текстовый формат выполнен с помощью соответствующего модуля, построенного на базе открытой программной библиотеки и облачного сервиса распознавания речи Яндекс. На основе нейросетевой модели Vosk Kaldi  реализована идентификация в общем речевом потоке конкретного человека (консультанта). Асинхронное взаимодействие между модулями, разделение полученных данных и группировка их по привязке к личности реализовано за счет продуманной структуры базы данных. Модуль аналитики предназначен непосредственно для анализа речи консультанта и покупателя в текстовом виде, реализации оцифрованных навыков интеллектуального ассистента и выработки текстовых рекомендаций. Генерация голосовых подсказок для консультанта в режиме реального времени выполняется в модуле преобразования текста в речевые данные. Планируемое на этапе заявки технологическое решение дополнено модулем голосового взаимодействия, реализованного в виде сервера ip-телефонии Asterisk. Интерфейсная часть программного комплекса представлена веб-интерфейсом пользователя и веб-приложением по стримингу аудио потока данных на сервер. Первое отображает статистику, сформированную по записи диалога, и предоставляет возможность самому продавцу-консультанту изучить свою тактику ведения продажи и обнаружить возможные недочеты, второе является рабочим местом консультанта-тьютора, который оценивает архивные диалоги и диалоги в режиме реального времени с точки зрения его близости к разработанной выше модели «идеального» диалога.
В соответствии с техническим заданием достигнуты основные технико-эксплуатационные характеристики продукции:
1.	Время распознавания участника диалога по фактическим замерам составило доли секунд как первоначальное, так и последующее (запланировано  – 5-6 секунд для первоначального распознавания и менее 3 секунд последующее).
2.	Время анализа фразы и формирования ответа (рекомендации) пользователю составляет от 0,15 до 2,54 минут для разных навыков, что в несколько раз превышает запланированное значение этого параметра (5-10 секунд).
3.	Время предоставления аналитической информации зависит только от времени выполнения запроса к базе данных и генерации аналитических представлений в интерфейсе клиентского приложения и составляет 1-2 секунду (план – не более 2-х минут).
4.	Качество распознавания собеседника составляет в среднем 90%, что превышает запланированные 75%.
5.	Качество распознавания фраз составляет  в среднем 80% (план - 75%).
6.	Качество предоставленных системой рекомендаций, после анализа реальным тренером (экспертом) составляет 74% корректных рекомендаций, что превышает заявленные 70%.
Тестирование показало, что для выбранной модели качество распознавания собеседника составляет в среднем 90%, а качество распознавания фраз составляет в среднем 80%. Время распознавания участника диалога составляет доли секунды. 
Исходя из текущего видения продукта, имеющихся разработок и запланированных пилотных внедрений, дальнейшие перспективы развития проекта можно условно разделить на следующие направления:
- маркетинговые задачи, включая тестирование продуктовых гипотез, проведение маркетинговых исследований потребительского опыта (CustDev) и поиска оптимальных потребительских сегментов, позволят подготовить проект к стадии активного роста после первичной проверки соответствия возможностей продукта потребностям заказчиков (product-market-fit)
- кадровые задачи прежде всего нацелены на комплектацию трёх основных отделов: отдела маркетинга и продаж, отдела поддержки пользователей, отдела разработки и администрирования системы; по мере развития продукта и роста выручки сбалансированное пополнение команды проекта квалифицированными специалистами призвано обеспечить устойчивый рост и развитие проекта 
- технические задачи включают в себя усовершенствование механизмов функционирования системы, повышение отказоустойчивости компонентов и их производительности, разработка нового и развитие существующего функционала системы
- наполнение базы знаний и навыков предполагает планомерное увеличение количества реализованных и поддерживаемых системой навыков наряду с уточнением их формулировок и точности подсказок, покрытие наиболее востребованных проблемных ситуаций в реальных диалогах менеджеров по продажам и покупателей, также данное направление работ включает методологическую проработку перечня навыков и способов их донесения до менеджеров по продажам с целью повышения их самостоятельности и обучения навыкам продаж в автономном режиме без использования системы
- снижение издержек является одним из ключевых элементов коммерческого успеха проекта, т.к. снижение стоимости эксплуатации сервисов распознавания и генерации речи наряду с использованием большого количества ресурсоёмких моделей машинного обучения, составляющих львиную долю расходов на эксплуатацию системы, позволит повысить маржинальность и предложить рынку более конкурентоспособную стоимость эксплуатации голосового ассистента
Отправлена заявка на регистрацию программы ЭВМ номер “EA-60836”.
Задачи, поставленные в начале проекта в соответствии с техническим заданием и календарным планом и выявленные в ходе выполнения работ, выполнены полностью. Запланированные количественные показатели эффективности технического решения достигнуты со значимым улучшением.
Область применения разрабатываемой продукции – от малого бизнеса связанного с розничной и онлайн торговлей до крупных торговых сетей, заинтересованных в совершенствовании практических навыков персонала, занятого в процессе продажи. 
Категории потенциальных потребителей:
1. Крупные розничные сети, HR департаменты, hr специалисты – сопровождение коммуникации сотрудников первой линии с клиентом.
2. Малые и средний розничный бизнес – hr, собственники и руководители компаний.
3. Крупные сетевые игроки в horeca.
4. Малый и средний бизнес horeca - hr, собственники и руководители компаний.
5. Малый и средний бизнес в сфере медицинских услуг, фитнес индустрии и красоты.
Лариса
Новопашина
Александровна
Научный руководитель
Кандидат психологических наук
Доцент
-
-
http://orcid.org/0000-0002-7497-7557
0000-0002-7497-7557
РОССИЯ
Руслан
Жамилов
Равильевич
Генеральный директор
РОССИЯ
28.23.13
Инженерия знаний.
28.23.01
Общие вопросы искусственного интеллекта
28.23.20
Формирование решений в интеллектуальной среде. Модели рассуждений
28.23.23
Модели когнитивной психологии
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.EV
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
Руслан
Жамилов
Равильевич
Формализация задачи
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ФИРМА "МЕРКУРИЙ.ИИ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ФИРМА "МЕРКУРИЙ.ИИ"
1212400000230
РУСЛАН
ЖАМИЛОВ
РАВИЛЬЕВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью