Elisa Eesti üksust nimetatakse 135-aastase Elisa kontserni sees hellitavalt startupiks. Tänaseks on see telekommunikatsiooni “startup” juba pea 25-aastane ning väheste innovaatiliste ettevõtete seas maailmas, kes on reaalselt klientide heaks tööle pannud erinevad tehisintellekti lahendused. Vestlusrobot Annika suudab ära teenindada juba 15% Elisa klientidest ning kliendi õnneindeks on aluseks võrguarenduste planeerimisel.   

“Elisa pole tehnoloogialiidri positsioonile kunagi pretendeerinud sõnakõlksuna, kus reaalseid lahendusi pole, kuid tehakse suuri sõnu. Oleme alati lähtunud sellest, et rajame neid uusi tehnoloogilisi lahendusi, mis reaalselt klientide elu oluliselt paremaks muudavad,” rääkis Level11 seminaril Elisa telekomiteenuste valdkonna juht Mailiis Ploomann, lisades, et uuenedes lähtubki ettevõte alati targa valiku printsiibist.

“Ootus meie klientide ja koostööpartnerite poolt on, et Elisa on tehnoloogiavallas paar sammu ees – suudab tuvastada, kui midagi läheb jamaks, leida ja kaardistada mõne uue tehnoloogia, mida peaks või võiks töösse võtta jms.” Seega on klientidele lisaväärtust loov tehnoloogiline innovatsioon alati Elisa tulevikuplaanidesse sisse kirjutatud.

Elisa ja tehisintellekt

2017. aasta oli Elisas ettevalmistuse ja õppimise aasta. “Viisin end kurssi paljude põhimõtete, tehnoloogiate ja artiklitega, mida AI-ga teha saab. Jõudsin järeldusele, et tõele vastab väide, et kõik mis puudutab masinõpet ja AI-d, on nagu teismelised ja seks – kõik räägivad ning kõik arvavad, et kõik teised teevad. Kuid tegelikkuses teevad midagi väga vähesed ning need vähesed, kes teevad, saavad ka hiljem aru, et see polnud päris see,” tõdes Mailiis Ploomann.

Mõned nädalad tagasi alustas Elisa näo biomeetria ehk näovõrdluse piloteerimisega, kus tehisintellektil põhinev tarkvara aitab teenindajat kliendi isiku tõsikindlal tuvastamisel. Lisaks tegeleme aktiivselt kontaktide ennustamise mudelitega, valmistame ette voiceboti ehk kõnerobotit jpm,” loetles Ploomann.

Projektide valikul lähtutakse Elisas suuresti põhimõttest best service is no service – mille põhimõtted on lahti rääkinud juba 10 aastat tagasi ka Bill Price ja David Jaffe samanimelises raamatus. „Sõnum on lihtne – teenust pakkuv ettevõte peab aru saama, millised on kliendile ja ettevõttele väärtust loovad kontaktid ja millised mitte,“ sõnastas Elisa telekomiteenuste valdkonna juht lühidalt raamatu peamise põhimõtte. „Masinõpe ongi suurepärane töövahend lisaväärtust loovate kliendikontaktide tuvastamisel ja nendega tegelemisel.“

Ka mitmed mainekad innovatsiooniliidritena tuntud globaalsed suurettevõtted kasutavad sama põhimõtet – jäta alles teenused, mis loovad väärtust nii kliendile kui ka ettevõttele. „Amazon on viinud oma protsessid niikaugele, et inimklienditeenindust üldsegi ei paku – me ei saa saata kirja või helistada Amazoni klienditeenindusele. Sama põhimõtet kasutades alustas kaua aega tagasi ka Skype – innovate in zeros, mis tähendab, et nad tulid kõneteenuse operaatorina turule ilma, et omaksid reaalset sidevõrku, klienditeenindust või muid suuri kuluartikleid,“ tõi Ploomann näiteid edulugudest, kus ettevõtted pakuvad kliendile vaid mõlemale osapoolele kasu toovat osa teenusest.

Ploomann rõhutas samas, et analoogset tegevust pole niisama lihtne kopeerida ja end nii kohe innovaatiliseks mõelda. „On palju ettevõtteid, kes on läinud neid ärimudeleid kopeerides täiesti äärmustesse. Näiteks vähendatakse kõnekeskuse kontakte nii, et muudetakse igakuiselt klienditoe telefoninumbrit või peidetakse meiliaadress võimalikult keerulisse asukohta,“ tõi Ploomann ekstreemseid näiteid. „Kliendikontaktid peavad vähenema ikkagi seetõttu, et kunded ei tunne vajadust ettevõtte poole pöörduda, sest kõik lihtsalt toimib. See tähendab väga suuri taustatöid, milles tehisintellekt saab tänapäeval firmadele edukalt appi tulla.“

Elisas lähtutakse põhimõttest, et kui mõne teema osas pöördutakse firma poole rohkem, on tark need kontaktid ära mõõta. Kõik need kontaktivõtud saab paigutada ära kahele teljele – ühel pool on kontaktid, mis loovad väärtust ja teisel, mis ei loo.

Sealt edasi saab omakorda tekitada neli erinevat jaotust:

1. Kontaktid, mis ei loo väärtust ettevõttele ega kliendile. Siia jäävad peamiselt kontaktid, mida keegi ei soovi et üldse tekiks. Näitena saab tuua teenuste ja võrgurikked;
2. Kontaktid, mis ei loo väärtust ettevõttele, kuid on vajalikud kliendile. Siia alla jäävad kontaktid, mille puhul ettevõte ei saa lisaväärtust luua inimteenindusega. Kliendile on teave loomulikult vajalik, kuid ka selle saab automatiseerida. Näiteks arve tasumine või paketis sisalduvate komponentide kontrollimine;
3. Kontaktid, mis ei loo väärtust kliendile, kuid on vajalikud ettevõttele. Need saab teha kliendile võimalikult lihtsaks läbi protsesside UX-UI poole. Näitena saab tuua kliendi krediidilimiidi suurendamise soovi.
4. Kontaktid, mis loovad väärtust nii kliendile kui ka ettevõttele. Need on kontaktid, mida mõlemad pooled hindavad ning kus inimesed on alati vajalikud. Selleks on ostusoovid ja juurdemüügipotentsiaaliga kontaktid

Elisa vestlusrobot Annika on iseseisvalt mõtlev bot, kuid arenguruumi jagub ka temal ning lisalahendusi kliendile hetkel ta veel välja pakkuda ei suuda. “Vestlusroboti teenindusse kaasamine tähendab ka väga palju põhimõttelisi muudatusi organisatsiooni sees, sest see loob tohutult palju lisavõimalusi – palju vähem raha tuleb investeerida ettevõtte e-kanali kasutuslugude (UI) arendusse. Ka veebi kasutuskogemuse (UX) mõttes tuleb väga palju vähem kujundada ja väga palju rohkem aru saada, mida klient tahab ja tema eest see ära teha mõne rea koodiga,” kirjeldas Ploomann. „Täna lahendab vestlusrobot iseseisvalt ära 15% kõikidest kliendivestlustest, aasta lõpuks on reaalne jõuda 20%-ni. Ja rõhutan, et see on alles algus.“

“Personaalselt ma ei usu sellesse, et selline intelligentne töö nagu seda on müügitöö lähima 5-6, võib-olla isegi 10 aasta jooksul robotitele üle läheks, sest see töö vajab empaatiavõimet ning austan väga inimesi, kes seda tööd teevad,” tõi Ploomann välja valdkonna, kus robotid niipea inimesi asendama ei hakka.

Kolm õppetundi ja soovitust Elisalt masinõppe ja AI juurutamisel:

* AI või masinõpe kui eesmärk omaette ei tööta. Välja arvatud, kui oled masinõppe lahenduste ettevõte. Masinõpet ei ole mõtet rakendada seetõttu, et see on popp. Eelnevalt tuleb välja mõelda, kuidas masinõpe saab su ärile kaasa aidata.

* AI mudeli ehitamine on kallis ja aeganõudev, seega tuleb kohe alguses defineerida, miks seda teha ja kuidas see teie äri toetab.

* Tuleb investeerida andmete kvaliteeti, muidu annavad mudelid vale tulemuse.

* Leidke endale koostööpartner. Elisal on selleks partneriks Eesti ettevõte MindTitan.

* Alustage lihtsate mudelitega – need annavad kiiremaid võite ja aitavad järgmiste mudelite välja töötamiseks õppida.

* Kaasake inimesi – tagasisidestamise ahelate ehitamine on väga oluline. Masinaid õpetavad inimesed ja tagasisidet peavad andma ka inimesed. Selle jaoks tuleb planeerida ressursse, sh ka oma ettevõtte sees.

 

Tagasi Eelmine Järgmine