다이얼패드의 Chief Strategy Officer 다ン 오코넬 – 인터뷰 시리즈

다ン은 다이얼패드의 Chief Revenue Officer입니다. 이전에는 다이얼패드가 2018년 5월에 인수한 실시간 음성 인식 및 자연어 처리 스타트업 TalkIQ의 CEO였습니다. TalkIQ 이전에는 AdRoll 및 Google에서 다양한 판매 리더십 직책을 맡았습니다.

다이얼패드는 팀과 협력하기 쉽고 효율적으로 연결할 수 있는 AI 기반 클라우드 커뮤니케이션 플랫폼입니다.

당신은 이전에 TalkIQ의 CEO였습니다. 다이얼패드가 2018년 5월에 인수했습니다. 음성 인식 기술에서 इतन 성공적인 이유는 무엇입니까?

여러 가지 요인이 결합된 결과입니다. 타이밍, 사람, 그리고 집중입니다. 자동 음성 인식 기술은 새로운 것이 아닙니다. 수십 년 동안 존재해 왔습니다. 최근 5년 동안 클라우드, 데이터셋, 스마트 스피커의 대중화로 인해 음성 인식 기술이 발전했습니다. 이러한 기술의 발전으로 인해 음성 인식의 정확도가提高되었습니다.

또한 우리는 언어학을 전문으로 하는 사람들과 함께 일했습니다. 그리고 나는 해커라고 부르는 엔지니어들과 함께 일했습니다. 그들은 제품을 빠르게 시장에 출시할 수 있고, 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 그들은 혁신을 주도하고, 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다. 이것은 마케팅과 판매 측면에서 큰优势입니다.

우리는 전문가와 함께 일했고, 시장의 트렌드와 함께 일했습니다. 그리고 우리는 혁신적인 기술을 시장에 출시하는 팀이었습니다. 우리는 큰 블루 오션을 가지고 있었고, 기업에서 음성 인식 기술을 적용할 수 있는 기회가 많았습니다.

마지막으로, 우리는 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 취했습니다. 전통적인 음성 인식 엔진은 테이프 레코더와 같습니다. 음성을 녹음하고, 음성 파일을 저장하고, 음성 인식 엔진을 통해 출력을 받습니다. 하지만 우리는 실시간 음성 인식 엔진을 만들고 싶었습니다. 음성 파일이 필요하지 않은 엔진입니다.

우리는 대화의 의미를 이해하고 분석하는 엔진을 만들고 싶었습니다. 만약에 우리는 그것을 만들 수 있다면, 우리는 자동화된 워크플로우를 만들 수 있고, 새로운 것을 할 수 있습니다. 그리고 큰 공로를 지은 사람들에게 감사를 표합니다. Jim Palmer, Etienne Manderscheid, Kevin James, Noah Gaspar 등이 있습니다.

다이얼패드가 TalkIQ를 인수한 후의 전환기에 대해 이야기해 주세요.

인수 과정은 매우 매끄러웠습니다. 다이얼패드는 이미 TalkIQ의 파트너였고, 우리의 제품 팀은 이미 다이얼패드에서 일하고 있었습니다. 그리고 나는 이전에 Google에서 다이얼패드의 공동 창립자 Craig Walker와 Brian Peterson과 함께 일했습니다.

우리는 모두 미래를 같은 방식으로 보았습니다. 즉, 통신 및 협력 플랫폼에 음성 인식 기술을 적용하는 것이 시장에 혁신을 가져올 수 있고, 비즈니스에 게임 체인저가 될 수 있다고 생각했습니다. 이것이为什么 다이얼패드가 인수를 제안했을 때, 우리는 쉽게 결정할 수 있었던 이유입니다. 우리는 다이얼패드를 가장 혁신적인 비즈니스 커뮤니케이션 플랫폼으로 보았습니다. 그리고 우리의 비전이 일치했습니다.

다이얼패드에서 사용하는 기계 학습 기술은 무엇입니까?

우리의 네이티브 보이스 인텔리전스(Vi) 엔진은 AI와 기계 학습을 사용하여 조직이 판매를 주도하고, 경쟁력을 높이고, 고객 서비스를 개선하고, 온라인 미팅을 더 효율적으로 만들 수 있도록 도와줍니다.

TalkIQ의 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 사용하여 실시간으로 음성 및 비디오 통화를 처리합니다. 그리고 우리의 독점 기술을 사용하여 대화 데이터를 처리하고, 정확하게 캡처하고, 쉽게 읽을 수 있는 형식으로 전사합니다.

기계 학습을 통해 Vi가 시간이 지나면서 개선됩니다. Vi를 사용할수록, 그것은 더 잘 작동합니다. 시간이 지나면, 콜 전사본의 정확도가提高되며, Vi는 더 미묘한 대화의ニュアンス를 처리할 수 있습니다.

다이얼패드의 보이스 인텔리전스(Vi) 엔진과 경쟁사 엔진의 차이점은 무엇입니까?

가장 큰 차이점은 우리가 더 오래된 데이터를 분석하여 기술이 더 정확하다는 것입니다. 우리는 10억 분 이상의 음성 통화를 분석했으며, 매월 9,000만 분의 음성 통화를 처리하고 있습니다. 이것은 경쟁사보다 몇 년 앞서있는 것입니다.

또한 우리의 언어 모델은 맞춤형이고 확장 가능합니다. 각 고객마다 회사별 키워드를 데이터베이스에 저장하여 키워드 부스팅을 통해 정확도를 향상시킵니다. 예를 들어, 사용자가 이름을 “Kathryn”이라고 하고, “Skribbl”이라는 회사에서 일한다면, 우리의 시스템은 올바른 이름을拼寫합니다. 다른 모델은 “Katherine” 또는 “scribble”으로拼寫할 것입니다.

자연어 처리의 미래에 대한 당신의 견해는 무엇입니까? AI가 거의 100% 또는 100%의 정확도를 달성하기까지 얼마나 걸릴까요?

완벽한 정확도는 거의 불가능합니다. 하지만 우리는 매우 가까이 갈 수 있습니다. 자동 음성 인식 기술은 해결해야 할 문제가 너무 많습니다. 억양, 마이크와의 거리, 배경 소음, 연결 문제, 마이크의 종류, 말하는 속도, 발음, 문맥 등입니다. 이러한 문제를 모두 해결하기는 어렵습니다.

하지만 나는 읽기 쉬운 대화 전사본이 등장할 것이라고 생각합니다. 현재 대화 전사본은意识의 흐름처럼 읽히지만, 우리는 더 읽기 쉬운 버전을 만들 수 있습니다. 중복을 제거하고, 구문을 예측하고, 전사본을 최적화할 수 있습니다.

나는 두 가지 버전이 있다고 생각합니다. 하나는 거의 100%의 정확도를 가진 버전이고, 다른 하나는 더 읽기 쉬운 버전입니다. 그리고 우리는 대화의 가장 중요한 부분만을 합성할 수 있을까요? 전체 전사본이 필요한가요, 아니면 정확한 요약본이 필요한가요?

이것은 사용 사례에 따라 다르지만, 이것이 흥미로운 것입니다. 우리는 아직 시작한 지 3분의 1도 안 된 것입니다. 우리는 아직 워크플로우 혁신을 보지 못했습니다. 그리고 우리는 아직 이전 대화의 컨텍스트를 사용하여 정확도를 향상시키지 못했습니다.

다이얼패드가 현재 클라이언트에게 제공하는 서비스는 무엇입니까?

다이얼패드는 더智能한 방식으로 일할 수 있는 플랫폼입니다. 우리는 현대의 하이브리드 워크포스를 위해 플랫폼을 구축했습니다. 사람들이 더 효율적이고 효과적이고 참여할 수 있는 플랫폼입니다. 우리는 비즈니스 커뮤니케이션 경험을 제공합니다. 호출, 채팅, 비디오 회의, 콜 센터 등입니다. 그리고 우리는 이것을 統一された 클라우드 기반 플랫폼으로 제공합니다. 이것은 경제적이고, 쉽게 배포할 수 있고, 쉽게 관리할 수 있습니다.

다이얼패드에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

2020년은 다이얼패드의 기념비적인 해였습니다. 우리는 직원 수를 두 배로 늘렸고, 1억 달러의 자금을 확보했으며, 회사를 인수했습니다. 그리고 고객 баз스가指数적으로 성장했습니다.

원격 근무가 여기 남아 있는 만큼, 우리는 성장이 계속될 것이라고 생각합니다. 그리고 우리는 앞으로의 해를 기대하고 있습니다. 우리는 원격 근무 운동이 직원들이 더智能하게 일할 수 있도록 도와줄 것이라고 믿습니다. 그리고 회사는 효율성을 개선하고, 반복적인 작업을 제거하고, 더 큰 우선순위를 갖는 일에 집중할 수 있을 것입니다. 다이얼패드는 이러한需求을 충족하기 위해 적합한 플랫폼입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 다이얼패드를 방문하세요.