Josh Feast, generální ředitel a spoluzakladatel Cogito – Interview Series

Josh Feast je generálním ředitelem a spoluzakladatelem Cogito, podniku, který kombinuje Emotion a Conversation AI do inovativní platformy, která poskytuje contact center agentům reálnou koučování a vedení, supervizorům přehled o živých konverzacích od jejich týmů pracujících z jakéhokoli místa a neustále monitoruje zákaznické a zaměstnanecké zkušenosti.

Příběh Cogito začíná v roce 1999, před založením společnosti. Můžete sdílet některé poznatky z těchto raných dnů na MIT Human Dynamics Lab a co se tam pracovalo?

Od roku 1999 do 2006 Dr. Sandy Pentland vyvinul základní základní vědu, která prokázala přítomnost a sílu sociálních signálů v lidské komunikaci a schopnost strojů je detekovat a interpretovat.

V roce 2007 byla Cogito oddělena od MIT Media Lab. Můžete sdílet tuto genezi?

Před svou dobou na MIT jsem uznal potřebu technologie, která je informována konverzačními kontexty, aby pomohla uživatelům v emocionálně náročných situacích. Zatímco jsem pracoval na Novém Zélandu v Department of Child, Youth and Family Services (nyní známém jako Child, Youth and Family unit of the Ministry of Social Development), jsem si uvědomil, že mnoho sociálních pracovníků bylo vyhořelých kvůli vysoce emocionální povaze jejich povinností a věřil, že manažerské systémy, které je podporovaly, by mohly výrazně profitovat z takové technologie. Přinesl jsem své pozorování z té doby na MIT a Cogito byla později vytvořena z Dr. Pentlandovy výzkumu na MIT Media Lab, který se zdál přímo řešit problém. Cogito obdržela financování od Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) na výzkum a vývoj umělé inteligence a behaviorálních modelů pro automatickou detekci lidských psychologických stavů. Tato technologie se osvědčila při pomoci vojenským veteránům vracejícím se z bojů prostřednictvím nasazení u Department of Veteran Affairs (VA).

Technologie Emotion AI, která se používá v Cogito, byla poprvé ověřena tím, že pomáhala zdravotnickým pracovníkům detekovat časná znamení PTSD a dalších duševních poruch u vojáků vracejících se z bojů. Můžete diskutovat některé detaily týkající se tohoto a typů výsledků, které byly vidět?

Cílem nasazení této technologie do zdravotnických zařízení bylo detekovat deprese a prevenci sebevražd u vojenských veteránů vracejících se z bojů. Platforma, kterou jsme vyvinuli, umožnila lékařům sledovat celkovou duševní zdraví veteránů prostřednictvím hlasových signálů a identifikovat události, jako je bezdomovectví a další varovné signály špatného duševního zdraví. Rychle jsme si uvědomili, že máme něco speciálního, a že aplikace této technologie by mohla být prospěšná nejen pro vojenské veterány a zdravotnické systémy, ale i pro oblasti s vysokými objemy komplexních, emocionálně náročných konverzací. S našimi kořeny stále soustředěnými na lidskou zkušenost, jsme se stali Cogito, jak jej znáte dnes, podporující reálnou koučování a vedení pro velké podnikové contact center agenty napříč několika průmyslovými odvětvími, včetně zdravotnictví.

Můžete diskutovat, jak Cogito používá AI k analýze behaviorálních signálů a poskytování okamžité zpětné vazby během konverzací?

Cogito používá silnou kombinaci Emotion a Conversation AI, aby odhalila nové poznatky ze všech konverzací, extrahující jak co bylo řečeno, tak jak zákazníci přijali zprávu. Tyto AI modely měří zákaznické zkušenosti (CX) v reálném čase na všech hovorech, aby měly dopad v okamžiku, nikoli pouze při analýze po hovoru, která se zaměřuje pouze na zlepšení budoucích interakcí.

Cogito extrahuje a analyzuje více než 200 akustických a hlasových signálů v milisekundách, aby poskytlo contact center agentům signály, jak upravit své chování a zobrazit nejlepší doporučení na základě diskutovaných témat a požadovaných výsledků.

Cogito provádí živou, v-hovoru analýzu hlasu, aby doplnila chování v reálném čase a vytvořila lepší lidské spojení ve velkém měřítku mezi zákazníky a contact center agenty, bez ohledu na to, kde pracují.

Jak tato zpětná vazba vede agenty k budování lepších vztahů se zákazníky?

Reálná zpětná vazba, kterou contact center agenti obdrží od Cogito, umožňuje agentům zobrazit více konzistentní emocionální inteligenci, což vede k lepšímu doručování empatie na každém hovoru. Vylepšená empatie vede k lepšímu konverzačnímu výsledku, jako je snížení doby zpracování hovoru, zvýšení řešení na prvním hovoru, zlepšení spokojenosti zákazníků a zvýšení hodnoty zákazníků.

Každý contact center zástupce má různé silné a slabé stránky. Reálná zpětná vazba, kterou obdrží na hovoru, pomáhá vylepšit jejich zákaznickou službu, ať už jde o poskytování více empatie, pomalejšího mluvení nebo znějícího více optimisticky. Tato přizpůsobená zpětná vazba v okamžiku umožňuje agentům budovat vztah se zákazníkem na základě konkrétní zákaznické zkušenosti a jejich hlasových signálů zachycených AI modelem. To zlepšuje jak zákaznickou zkušenost, tak agentovu zkušenost.

Reálná zpětná vazba není prospěšná pouze pro CX – také prospěšná pro zaměstnaneckou zkušenost (EX). Naše nástroje pomáhají podporovat představitele, aby měli více pozitivní pracovní zkušenosti, což je prokázáno, že pohání vyšší úrovně CX.

V roce 2019 vydala Cogito článek s názvem “Gender de-biasing in speech emotion recognition.” Jaké byly některé z hlavních poznatků, pokud jde o vliv genderové předpojatosti v řeči ve vztahu k emocím?

Naše studie se zaměřila na modelovací přístup a optimalizační techniky, jakož i na výběrovou předpojatost. Proto je zapotřebí dalšího výzkumu, aby se snížila negativní předpojatost obecně v strojovém učení a zejména v rozpoznávání emocí v řeči. Hlavní poznatky zahrnují:

Ženská řeč má tendenci být vyšší tón než mužská řeč, což vede k více široce rozloženým harmonickým kmitočtům.

Modely rozpoznávání emocí v řeči mohou být ovlivněny touto rozdílností. To může vést k nižší přesnosti pro ženskou řeč ve srovnání s mužskou řečí.

Techniky de-biasingu strojového učení lze aplikovat, aby se snížila tato nerovnováha přesnosti. V článku Cogito představuje novou techniku de-biasingu, která se osvědčila ve srovnání s výchozím stavem.

Jak Cogito funguje, aby zmírnila účinky nežádoucí genderové nebo jiné typy předpojatosti?

Cogito používá modely zpracování přirozeného jazyka (NLP), které kombinují systémy AI, které jsou vědomé lidské chování, hluboké strojové modely a další komplexní pravidla, která pomáhají počítačům pochopit, analyzovat a simulovat lidský jazyk. Pravidelně pracujeme na vylepšování našich NLP s novými daty, abychom zmírnili předpojatost.

Cogito má komplexní protokol pro vývoj modelů strojového učení, který se explicitně zaměřuje na zmírnění předpojatosti a zajištění etického strojového učení (ML) založeného na funkcích produktu. Tento protokol pokrývá oblasti, jako je výběr dat pro školení, zmírnění předpojatosti při lidském označování a použití technik de-biasingu ML.

Cogito používá ‘fairness’ dataset, který se skládá z velké části audio dat, kde mluvčí sami ohlašují různé demografické kategorie. Všechny modely jsou hodnoceny proti datasetu fairness a proti různým demografickým kategoriím. Používáme také techniky ML Ops, aby objektivní monitorování modelů v produkci a systematicky provedli modelové audity s lidským označením.

Jaké jsou vaše osobní názory na to, jak by AI neměl pouze nahrazovat lidi, ale spíše doplňovat lidské chování?

Existují věci, které lidé mohou dělat a nuance, které mohou poskytnout v lidských interakcích, které technologie, jako je AI, nemohou sama napodobit. Například zákazníci chtějí dostávat empatii, když kontaktují zákaznickou podporu. Pokud zákazník interaguje pouze s automatizovaným systémem poháněným AI, jejich problém by mohl být vyřešen, ale mohli by skončit cítíce se frustrovaně nebo naštvaně z interakce. Pokud nahradíme všechny contact center agenty AI, pak eliminujeme lidský prvek, který je nezbytný pro budování vztahů a dosažení a udržení loajálních zákazníků.

Při zapojení do servisní interakce lidé ценí mluvení s někým, kdo se může vcítit do jejich situace, kdo měl zkušenosti podobné tomu, co sami procházejí. Stejně tak lidé ценí pocit, že někdo jiný se o ně stará a řeší jejich problém. Bude to trvat dlouho, než samostatná AI bude skutečně vnímána jako něco jiného než samo-pomocí nástroj.

Je něco jiného, co byste chtěli sdílet o Cogito?

Na Cogito jsme vyvíjíme nové technologie, aby uvedly další generaci contact center. Na začátku tohoto roku jsme vydali náš Employee Experience (EX) Score, abychom sledovali zkušenosti agentů. Podobně jako náš zákaznický zkušeností (CX) score, kombinuje EX Score lidsky vědomou Emotion AI a Conversation AI, odvozující reálnou dobu poznatků napříč jednotlivými instancemi nebo trendy napříč několika hovory. Uprostřed vysokých úrovní nespokojenosti, vyhoření a fluktuace, EX Score pomáhá řešit otázku, jak zabránit vyhoření a pomoci agentovi prožít lepší zkušenost, což následně pohání lepší zákaznické zkušenosti a dlouhodobou udržitelnost podnikání.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Cogito.