تقديم العرض الوظيفي
رنا جوجرال ، الرئيس التنفيذي للإشارات السلوكية - سلسلة مقابلات
رنا جوجرال هي الرئيسة التنفيذية لشركة Behavioral Signals ، وهي شركة تعمل على سد فجوة التواصل بين البشر والآلات من خلال إدخال الذكاء العاطفي ، من الكلام ، إلى المحادثات مع الذكاء الاصطناعي.
الإشارات السلوكية هي شركة ناشئة صغيرة نسبيًا تم إطلاقها في عام 2016. هل يمكنك مشاركة قصة التكوين؟
مدفوعًا بشغف لجلب تقنيات الكلام إلى العاطفة والكلام إلى السلوك المبتكرة للشركة في السوق ، أسس شري نارايانان كبير المسؤولين التقنيين وأليكس بوتاميانوس وكبير العلماء ، الإشارات السلوكية في عام 2016. شري هو أندرو جي فيتيربي أستاذ الهندسة في جامعة جنوب كاليفورنيا (USC). أسس ويدير حاليا معمل تحليل الإشارات وتفسيرها (SAIL) في جامعة جنوب كاليفورنيا. يعد Alex مبتكرًا يحظى بتقدير كبير في مجال معالجة الكلام واللغة الطبيعية وأنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية والمعلوماتية السلوكية. يتمتع بخبرة قيادية تزيد عن 20 عامًا في مجالي الشركات وريادة الأعمال، بينما تشمل خلفيته العمل في AT&T Labs-Research وBell Labs وLucent Technologies.
بهدف تعزيز عالم الأعمال وتغييره إلى الأبد ، نعتقد أن التكنولوجيا هي جوهر ما يمكن تحقيقه. تحلل خوارزميات الإشارات السلوكية المشاعر والسلوكيات البشرية وتحول البيانات إلى معلومات قابلة للاستخدام وتؤدي إلى اتخاذ قرارات تجارية أفضل وزيادة الأرباح. حتى الآن ، كان يُنظر إلى المشاعر البشرية على أنها مستحيلة القياس ، ومن المستحيل قياسها. من خلال محرك التحليلات الحاصل على براءة اختراع ، نقوم بقياس وتفسير جزء "كيف" من التفاعلات البشرية.
تعتمد الإشارات السلوكية على نوع من الحوسبة العاطفية للتعلم الآلي (المعروف أيضًا باسم Emotion AI). هل يمكن أن توضح ما هذا؟
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي العاطفي ، الذي يُطلق عليه أيضًا Emotion AI أو الحوسبة العاطفية ، لتطوير آلات قادرة على قراءة التأثير البشري وتفسيره والاستجابة له وتقليده - بالطريقة التي نختبر بها ، كبشر ، ونعبر عن المشاعر. ماذا يعني هذا بالنسبة للمستهلكين؟ هذا يعني أن أجهزتك ، مثل هاتفك الذكي أو مكبرات الصوت الذكية ، ستكون قادرة على تقديم تفاعل يبدو طبيعيًا أكثر من أي وقت مضى ، كل ذلك ببساطة عن طريق قراءة الإشارات العاطفية في صوتك.
مع نمو اعتمادنا على الذكاء الاصطناعي ، تزداد أيضًا الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي الذكي عاطفياً. إن مطالبة مساعدك الافتراضي بقراءة نتائج ألعاب اليوم أمر واحد ، ولكن الأمر مختلف تمامًا أن تعهد لوالديك المسنين برعاية روبوت مدفوع بالذكاء الاصطناعي. في الوقت الحالي ، قد يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على القيام بأشياء لا تصدق ، مثل تشخيص الحالات الطبية وتخطيط العلاجات ، لكنه لا يزال بحاجة إلى ذكاء عاطفي للتواصل مع المرضى بطريقة أكثر إنسانية.
ما الأنواع الأخرى لتقنيات التعلم الآلي المستخدمة؟
عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي ، فإننا نستخدم بشكل أساسي التعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية في نماذج تحليلات معالجة الإشارات السلوكية. لشرح هذا الأمر بشكل أفضل قليلاً ، فقد ابتكرنا مجالًا ، وهو معالجة الإشارات السلوكية ، استنادًا إلى أكثر من عقد من البحث الحائز على جوائز وحاصلة على براءة اختراع ، لاكتشاف المعلومات المشفرة في الصوت البشري تلقائيًا من الصوت وقياس جودة التفاعل الإنساني. إنه نظام ناشئ يربط الهندسة بالعلوم السلوكية ويهدف إلى تحديد وتفسير التفاعل البشري والتواصل من خلال استخدام ابتكارات الهندسة والحوسبة. التعلم العميق هو الأداة التي تساعد في إنشاء نماذج تنبؤية أفضل.
ما نوع البيانات التي تجمعونها من نبرة الصوت؟
تحلل تقنية التعلم العميق للذكاء الاصطناعي الخاصة بنا ما و كيف يقال شيء ما ، على جانبي المحادثة ، لقياس المشاعر والسلوكيات. نطاق المشاعر متنوع تمامًا ولكن ما يهم حقًا هو الذكاء الكلي لهذا التحليل. لإعطائك مثالاً ، فكر في محادثة بين موظف البنك والعميل ؛ يمكننا التقاط وقياس اللباقة ، ورباطة الجأش (الهدوء مقابل الهياج) ، والتعاطف مع العميل ، وردود فعل العميل ، وأسلوب التحدث العام مثل بطيئًا أو سريعًا أو منخرطًا أو غير منخرط ، من أجل حساب درجة جودة المحادثة ، وفعالية النتيجة ، وأداء الموظف.
ما نوع تحليل البيانات الذي يتم إجراؤه للتنبؤ بالنية؟
تنبؤ النية مشابه جدًا لما تم ذكره بالفعل. نستخدم إشارات سلوكية في الصوت للتنبؤ بنية العميل في شراء منتج أو تجديد اشتراك أو ما إذا كان المدين سيدفع ديونه. يمكن أن يساعد التنبؤ بالنية الشركات على زيادة مبيعاتها ونسب التحصيل ، وخفض تكاليفها ، وتحسين رضا العملاء في نهاية المطاف.
حازت الإشارات السلوكية على جائزة ذهبية 6 مرات لجودة INTERSPEECH للتفاعلات البشرية وتحدي الشلل اللغوي الحسابي. ما هو هذا التحدي وما مدى أهمية هذا الإنجاز؟
بين الكلام يُعدّ هذا المؤتمر أكبر مؤتمر تقني عالمي يُركّز على معالجة الكلام وتطبيقاته. ويتميّز بحضورٍ واسعٍ في هذا المجال، وعددٍ كبيرٍ من الأوراق البحثية. يُركّز المؤتمر على مناهج متعددة التخصصات تُعالج جميع جوانب علم وتكنولوجيا الكلام، بدءًا من النظريات الأساسية ووصولًا إلى التطبيقات المتقدمة. تُعتبر تحدياته بمثابة جائزة تورينج في تخصصات التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية. ويُعدّ الفوز بها اعترافًا هامًا بعملنا العلمي وقدرتنا الفريدة على اكتشاف الإشارات من البيانات الصوتية المرتبطة بالسلوكيات والسمات التي تُؤثّر في عملية اتخاذ القرار البشري.
ما مدى سرعة تكيف الإشارات السلوكية مع اللغات المختلفة ، وما حجم مجموعة البيانات المطلوبة؟
تقنيتنا حيادية اللغة. نحن نستمع إلى كيف يقال شيء ما بدلاً مما يقال بالفعل. نستمع إلى المشاعر المعبر عنها ، والتي تعتبر عالمية جدًا في جميع اللغات. بالطبع ، لكل لغة سماتها الفريدة التي قد تتطلب تعديل خوارزمياتنا ، لكن الفرق في نماذجنا التحليلية التنبؤية صغير بشكل عام.
هل يمكنك مناقشة أحدث حل للإشارات السلوكية وهو المحادثة بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
تعد المحادثات التي يتم إجراؤها بواسطة AI (AI-MC) حلاً لتوجيه المكالمات تلقائيًا يستخدم بيانات العاطفة وبيانات الصوت لمطابقة العميل مع الموظف الأنسب للتعامل مع مكالمة معينة. إذا عدنا إلى المثال المذكور أعلاه ، لموظف البنك والعميل ، يمكن لتقنيتنا أن توجه ديناميكية المحادثة مع الهدف النهائي لتحسين النتيجة ، سواء كان ذلك يتعلق بتجربة عملاء أفضل ، أو مجموعات متزايدة ، أو أوقات حل أسرع . مهما كان الهدف ، هناك دائمًا محفز يسمح لكلا الجانبين بالوصول إلى النتيجة المرجوة. عادة ما يكون هذا العامل المساهم عملية بشرية بسيطة تحدث بشكل طبيعي: التقارب أو العلاقة التي نشأت بين الناس. بغض النظر عن نوع الاتصال التجاري (مكالمة مبيعات ، دعم ، جمع) ، سيكون دائمًا تفاعلًا بين البشر الحقيقيين ، حيث نادرًا ما يكون التقارب متطابقًا بين زوجين من الأشخاص. لدينا سلوكيات وسمات محددة تساعدنا على التعايش مع بعض الأشخاص بشكل أفضل من الآخرين. تعتمد هذه المطابقة على بيانات الملف الشخصي وخوارزمياتنا المتفوقة التي تم تطويرها من سنوات من البحث والخبرة في معالجة الإشارات السلوكية ومعالجة الإشارات العصبية.
لقد طبقنا مؤخرًا حل AI-MC الخاص بـ Behavioral Signals لتعزيز فعالية وكفاءة مركز اتصالات بنك الاتحاد الأوروبي. اعترفت شركة Gartner بدراسة الحالة وتم تضمينها في تقرير تبني Emotion AI. أظهر الحل عائد استثمار كبير مع زيادة بنسبة 20٪ في تطبيقات إعادة هيكلة الديون النشطة. بالإضافة إلى ذلك ، تم تحقيق هذا التحسن من خلال تقليل المكالمات بنسبة 7.6٪ ، مما أدى إلى تخفيضات إضافية في التكلفة. بالأرقام المطلقة ، تتوافق هذه النتائج مع ارتفاع قدره 300 مليون دولار للبنك.
هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول الإشارات السلوكية؟
في حين أننا نفخر كثيرًا بإنجازاتنا البحثية ، فإننا ممتنون بنفس القدر لجوائز الصناعة. في خريف عام 2019 ، تم إدراج تقنيتنا كشركة رائدة في حالات الاستخدام في Maverick Research التي تطمح إليها شركة Gartner والتي تلخص التقنيات المتطورة. في وقت سابق من هذا العام ، تم تضميننا في Hype Cycle من Gartner ، حيث تم تصنيف تقنيتنا على أنها "تحويلية". في الشهر الماضي ، تم إدراجنا في قائمة Gartner Cool Vendor 2020.
شكرًا لك على المقابلة الرائعة ، يجب على القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة الإشارات السلوكية.
