האם בזכות ראייה ממוחשבת לא נצטרך יותר להמתין לטכנאים?

במקום להמתין לטכנאי: טכנולוגיית ראייה ממוחשבת וטכנאים וירטואלים יוכלו לפתור תקלות במכשירי חשמל מרחוק. איך זה עובד בדיוק?

טכנאים וירטואליים שיתמכו במיליוני לקוחות (צילום: TechSee)

מאת מישל ביטון, VP R&D ב-Techsee

כולנו מכירים את זה. אתם עובדים מהבית, בדיוק בשיחת זום חשובה, וברגע אחד הראוטר מהבהב ונעלם לו האינטרנט. אחרי שניסיתם להיות מקגייוור ולתקן בעצמכם, נאלצתם להתקשר למוקד תמיכה ולחכות לנציג, שעונה כעבור חצי שעה של מוזיקת מעליות כדי לבשר לכם שנדרש ביקור טכנאי והמועד הקרוב הוא בחודש הבא. פלא שהשב”כ לא אימץ את שיטת העינוי הזאת. לא מפליא שמחקר הראה פעם ש-40% מהצרכנים יעדיפו לנקות את השירותים, במקום לחכות לנציג תמיכה טלפוני, ו-72% מהם אף יעדיפו ביקור אצל רופא השיניים על פני ביקור טכנאי.

למרבה המזל, תחום שירות הלקוחות עובר שינוי מהותי בשנים האחרונות. יותר ויותר ארגונים מיישמים שיטות שונות של שירות עצמי המאפשרות ללקוח הקצה לקבל מענה איכותי ומהיר, ללא המתנה לנציג אנושי. בשנה החולפת, בזכות מגפת הקורונה (שלא תגידו שלא יצא מזה משהו טוב), המעבר לטכנולוגיות שירות עצמי צבר תאוצה בעקבות הגבלות תנועה.

אולם למרות ההשקעה העצומה בטכנולוגיות בינה מלאכותית לטובת כלי שירות עצמי כמו צ’טבוטים, מרבית הפלטפורמות הקיימות לא יכולות “לראות” את התקלה, ובהרבה מקרים הראייה היא הכרחית. אחרי הכל, קצת קשה להסביר לצ’טבוט מה בדיוק לא עובד במכונת הכביסה החדשה – מה שלמרבה הצער יחזיר אתכם להמתנה לנציג.

כאן נכנסת לתמונה טכנולוגיית ראייה ממוחשבת (Computer vision), באמצעותה ניתן לבצע ניתוח חכם מתמונות ומווידאו. הטכנולוגיה הזו, שמאפשרת בין היתר למכונית אוטונומית לנסוע ללא נהג, מאפשרת בצורה דומה גם תמיכה טכנית אוטונומית ללא טכנאי או נציג. באמצעות “עיניים חכמות” ניתן לפתח טכנאים וירטואליים שיעזרו לנו להיפטר אחת ולתמיד משעות המתנה על הקו, מספרוני משתמש ואפילו מסרטוני הדרכה ביוטיוב. ובמילים פשוטות: “Siri, תראי לי איך לתקן את מכונת הכביסה”, או אפילו “Alexa, תעזרי לי להרכיב את הארון שקניתי מאיקאה”.

ניתוח חכם באמצעות וידאו ותמונות (צילום: TechSee)

התקנה עצמאית באמצעות הסמארטפון

אבל לפני שאתם נפטרים מכל ספרי ההדרכה שקיבלתם עם המכשירים השונים, חשוב לציין שהטכנולוגיה הזאת נמצאת בשלבי חדירה לשוק ראשוניים יחסית, משום שמדובר בתחום חדש ומאתגר. יש מספר של חברות בעולם שפעילות בתחום, והן נדרשות להתמודד עם חסמי כניסה, עם איסוף דאטה ובניית מודלים והתאמתם באופן ספציפי לכל מכשיר בו הן תומכות ולכל תרחיש אפשרי של תקלה.

כיצד חברות יכולות לפתח טכנאים וירטואליים שיתמכו במיליוני לקוחות? קחו לדוגמה את מקרה הבוחן הבא, שנעשה מול חברת תקשורת אמריקאית, ומשקף את האתגרים שמייצר תהליך התאמת הפתרון ללקוח בהיקפים נרחבים – ואיך אפשר לפתור אותם.

חברת TechSee פיתחה טכנולוגיית שירות עצמי ויזואלי, המאפשרת לחברות להעניק ללקוחות הקצה סיוע בזמן אמת בעת התקנת מוצר והפעלתו. בשיא מגפת הקורונה היא נדרשה לספק פתרון לחברת טלקום אמריקאית שיאפשר למיליוני לקוחותיה להתקין בעצמם מודמים מבוססים סיב אופטי. עד לאותה נקודת זמן כל תהליך ההתקנה בחברה האמריקאית נעשה על ידי טכנאי שמגיע לבית הלקוח, אך בזמן המגפה רצתה החברה לאפשר ללקוחות לבצע את ההתקנה בעצמם, תוך שימוש במצלמת הסמארטפון.

בלי לסבך את הלקוח

אחרי שהוטמע הפתרון, לקוחות החברה קיבלו יחד עם המודם החדש קוד לסריקה, אשר הפעיל את שירות הטכנאי הווירטואלי, ובאמצעותו הם התחילו התקנה עצמית של המודם תוך כדי שהם מראים את הציוד דרך מצלמת הסמארטפון. הפתרון מספק “עיניים חכמות” שיכולות לנתח את מצב החיבוריות של הכבלים מהפורטים של המכשיר ולהנחות את המשתמש על ידי Augmented Reality בתהליך ההתקנה, שלב אחר שלב. במקרה שהלקוח טעה באחד השלבים, העוזר הווירטואלי יודע לתקן את הלקוח (בשונה מסרטוני הדרכה ביוטיוב), ולהנחות אותו עד שהמודם עובד ותקין.

תהליך מורכב שכזה, המופעל במקביל אצל מאות אלפי לקוחות הפרושים ברחבי ארה”ב, טומן בחובו שני אתגרים עיקריים:

1. רמת הדיוק ונטרול רעשי רקע: לעתים המודם מתחבר לקיר במיקום גבוה או מותקן בארון תקשורת – שתי סביבות “רועשות” המקשות על ניתוח התמונה. גם המבנה של הממיר עצמו מקשה על הניתוח: הכבלים יוצאים מהחלק התחתון, והנוריות שנותנות אינדיקציה אם הוא פועל נמצאות מקדימה. קשה מאוד להנחות את הלקוחות לתפוס תמונה המכילה את כל המשתנים הרלוונטיים ולצפות שהאלגוריתם יזהה את הנוריות והכבלים, מכיוון שישנה הסתברות גדולה שחלקים חשובים יוסתרו.

כאמור, ללקוח המדובר יש מיליוני לקוחות קצה הפרושים בכל רחבי ארה”ב והפתרון חייב לספק רמת דיוק מאוד גבוהה של תהליך ההתקנה, בעיקר כי מדובר במוצר שההתקנה שלו יכולה להיות קצת מסובכת. חוויית משתמש טובה חייבת להישען על ביצועים מאוד מדויקים מבלי לסבך את הלקוח.

הפתרון: כדי לייצר מענה מדויק ולא מורכב, שיגרום לאחוזי שימוש גבוהים אצל לקוחות הקצה ולשביעות רצון גבוהה, תהליך הפיתוח נעזר בכמה טכנולוגיות המספקות זיהוי פורטים ונוריות, ומנטרלות את הסתרתם בתמונות. כל תמונה שנאספת למעשה תורמת לתהליך האופטימיזציה של המודל, אשר במקרה זה כעבור ימים בודדים הגיע לרמות דיוק של 98% על פני 8,000 התקנות ביום בממוצע.

2. תמיכה במספר רב של מכשירים והטמעה מהירה: כדי לאמן רשתות לזהות מכשירים חשמליים ספציפיים ואת כל התקלות האפשריות בהם, יידרש איסוף של מאות אלפי תמונות מתוייגות. תהליך זה יכול להיות יקר ולהימשך חודשים ארוכים, ובמונחים של חברות תקשורת ואלקטרוניקה זה נחשב נצח. הצורך להעניק פתרון מהיר עבור זיהוי מגוון רחב של מכשירים בדגמים שונים הוא קריטי לאימוץ טכנולוגיה שכזו.

הפתרון: מאחורי הקלעים משתמשת החברה בדאטה של שיחות וידאו של נציגים, על מנת לאסוף תמונות מתוייגות ותיוג של התקלות – ממש כמו שמכונית אוטונומית לומדת בראשיתה מהנהג כיצד לנהוג. אבל כדי להעניק פתרון מהיר, נניח לתמיכה במוצר חדש שזה עתה הושק, החברה מאפשרת תהליך אימון זריז שנמשך שעות בודדות בלבד. מכיוון שהחברה עובדת עם לקוחות רבים בתחום הטלקום, יש לה דאטה רב עליו ניתן לאמן את המודל, לעשות transfer learning ולהתאים אותו לצרכי הלקוח הספציפי בצורה מדויקת. או במילים פשוטות – לצמצם את כמות המידע הנדרש מראוטר לראוטר, תוך שימוש במאפיינים שכבר נלמדו. בדרך זו, החיבור של transfer learning ו-fine tuning training על מודל ליבה Instance segmentation אפשר תהליך אימון מהיר שמצריך איסוף דאטה מינימלי.

תחום השירות העצמי הוא win-win עבור כולם: עבורנו כצרכנים שיכולים לחסוך תסכול וזמן המתנה יקר, ועבור החברות שיכולות לחסוך מיליונים מדי שנה על הוצאות של מוקדי תמיכה טכנית וביקורי טכנאי. טכנולוגיית Computer Vision פותחת צוהר לעולם חדש ולא מוכר של עוזרים וירטואליים שיכולים לראות ולסייע לנו במגוון שלם של נושאים, ולהחליף שעות של המתנה בדקות ספורות של חוויית משתמש חיובית. תגידו שלום ליוזר מניואלז, זהו שחר של עידן חדש – עידן הטכנאים הווירטואליים.

הכתבה בחסות TechSee

TechSee מחוללת מהפכה בתחום חוויית הלקוח באמצעות הפתרון הראשון לתמיכה חזותית המבוסס על ראייה ממוחשבת עם בינה מלאכותית ומציאות רבודה (Augmented Reality). היא מאפשרת לחברות בכל רחבי העולם להעניק תמיכה טובה יותר ללקוחות, לשפר את איכות השירות ולהקטין את העלויות. צוות הניהול של TechSee כולל אנשים בעלי ותק בתעשייה, שבאמתחתם שנים רבות של ניסיון בתחום טכנולוגיות הסלולר, הבינה המלאכותית ו-big data. מטה החברה נמצא בתל אביב, ולה משרדים בניו יורק, לונדון ומדריד.

כתב אורח

אנחנו מארחים מפעם לפעם כותבים טכנולוגים אורחים, המפרסמים כתבות בתחומי התמחות שלהם. במידה ואתם מעוניינים לפרסם פוסט בשמכם, פנו אלינו באמצעות טופס יצירת קשר באתר.

הגב

1 תגובה על "האם בזכות ראייה ממוחשבת לא נצטרך יותר להמתין לטכנאים?"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 

* היי, אנחנו אוהבים תגובות!
תיקונים, תגובות קוטלות וכמובן תגובות מפרגנות - בכיף.
חופש הביטוי הוא ערך עליון, אבל לא נוכל להשלים עם תגובות שכוללות הסתה, הוצאת דיבה, תגובות שכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, תגובות שחורגות מהטעם הטוב ותגובות שהן בניגוד לדין. תגובות כאלו יימחקו מייד.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
דוכיפת
Guest

זה כמו לקבל שרות וירטואליים מספקי השרות שלנו כיום ? (אני מתכוון לספקים של הסלולר/אינטרנט/כבלים/ביטוח/וכד’)..
כי כיום השרות הוירטואלי שווה לתחת. אתה מחכה ים זמן ועצבים כדי לחזור שוב על התפריט ולבקש נציג אנושי ואז לחכות עוד חצי יום כדי שיענו לך או שיחזרו אלייך בזמן שהכי לא נוח לך.

wpDiscuz

תגיות לכתבה: