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Josh Feast, Cogito์ CEO ๋ฐ ๊ณต๋ ์ฐฝ๋ฆฝ์ – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
Josh Feast는 Cogito의 CEO이자 공동 창립자입니다. Cogito는 감정과 대화 AI를 하나의 혁신적인 플랫폼으로 결합하여リアル타임 코칭과 가이드를 제공하고, 감독자가 자신의 팀의 라이브 대화에 대한 가시성을 제공하며, 고객과 직원의 경험을 지속적으로 모니터링하는 기업입니다.
Cogito의 이야기는 1999년에 시작되었습니다. 그 당시 MIT Human Dynamics Lab에서 어떤 일을 했는지에 대해 이야기해 줄 수 있나요?
1999년부터 2006년까지, Dr. Sandy Pentland는 인간의 의사소통에서 사회적 신호의 존재와 힘을 chứng명하는 기본적인 과학을 개발했으며, 기계가 이러한 신호를 감지하고 해석할 수 있는 능력을 개발했습니다.
2007년에 Cogito는 MIT Media Lab에서 분리되었습니다. 이 창립 이야기를 공유해 줄 수 있나요?
MIT에서 일하기 전에, 나는 대화의 맥락을 이해하는 기술이 필요하다고 생각했습니다. 뉴질랜드 아동, 청소년 및 가족 서비스부에서 일할 때, 많은 사회복지사가 높은 스트레스를 받는 일에 부서졌으며, 그들을 지원하는 관리 시스템이 이러한 기술로부터 큰 이익을 얻을 수 있을 것이라고 생각했습니다. 나는 그 때의 관찰을 MIT에 가져갔고, Cogito는 나중에 Dr. Pentland의 MIT Media Lab 연구에서 창안되었습니다. Cogito는 인공 지능 플랫폼과 행동 모델을 개발하기 위해 국방고등연구계획국(DARPA)의 자금을 받았습니다. 이 기술은 군인들이 전투에서 돌아올 때 정신 건강 상태를 자동으로 감지하는 데 성공적으로 사용되었습니다.
Cogito에서 사용하는 감정 AI 기술은 처음에 군인들이 전투에서 돌아올 때 조울증과 기타 정신 건강 장애의 초기 징후를 감지하는 데 사용되었습니다. 이에 대해 자세히 이야기해 줄 수 있나요?
이 기술을 의료 제공자에게 배포하는 목표는 군인들이 전투에서 돌아올 때 우울증과 자살을 예방하는 것이었습니다. 우리는 의사들이 목소리 신호를 통해 군인들의 전반적인 정신 건강을 추적하고, 무호주, 기타 정신 건강이 나쁨의 경고 신호와 같은 사건을 정확하게 감지할 수 있는 플랫폼을 개발했습니다. 우리는 우리가 특별한 것을 가지고 있다는 것을 빠르게 깨달았고, 이 기술의 적용이 군인과 의료 시스템을 넘어서 복잡하고 감정적으로 충만한 대화가 많은 분야에서 유용할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 우리의 뿌리는 여전히 인간의 경험에 중심을 두고 있기 때문에, 우리는 오늘날의 Cogito가 되었습니다. 우리는 대규모 기업의 고객 지원 센터 에이전트들에게 실시간 코칭과 가이드를 제공하는 것을 지원합니다.
Cogito는 어떻게 행동적 신호를 분석하여 대화 중에 즉각적인 피드백을 제공합니까?
Cogito는 강력한 감정 및 대화 AI의 조합을 사용하여 모든 대화에서 새로운 통찰력을 제공합니다. 이는 고객이 메시지를 받는 방식과 메시지의 내용을 모두 추출합니다. 이러한 AI 모델은 모든 통화에서 고객 경험(CX)을 실시간으로 측정하여 즉각적인 영향을 미치도록 설계되었습니다.
Cogito는 에이전트들이 자신의 행동을 조정하고 원하는 결과를 기반으로 최선의 추천을 제공하도록 하는 큐를 제공하기 위해 밀리초 안에 200개 이상의 음향 및 음성 신호를 추출하고 분석합니다.
Cogito는 라이브, 실시간 음성 분석을 수행하여 고객과 고객 지원 센터 에이전트 사이에서 규모에 관계없이 더 나은 인간의 연결을 생성합니다.
이 피드백은 어떻게 에이전트들이 고객과의 더 나은 관계를 구축하도록 도와줍니까?
Cogito의 눈치가 에이전트들에게 실시간으로 제공되면, 에이전트들은 각 통화에서 더 일관된 감정 지능을 보여줄 수 있습니다. 이는 에이전트들이 더 많은 공감을 제공할 수 있도록 해줍니다. 개선된 공감은 통화 시간의 단축, 첫 번째 통화 해결의 증가, 고객 만족도의 향상, 고객 생애 가치의 증가와 같은 더 나은 대화 결과로 이어집니다.
각 고객 지원 센터 대표자는 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있습니다. 실시간으로 제공되는 눈치는 에이전트들이 고객의 경험과 AI 모델이 감지한 음성 신호에 기반하여 고객との 관계를 구축하도록 도와줍니다. 이는 고객 경험과 에이전트 경험을 모두 개선합니다.
실시간 피드백은 고객 경험(CX)뿐만 아니라 직원 경험(EX)에도 유익합니다. 우리의 도구는 대표자들이 더 긍정적인 작업 경험을 하도록 지원하여 더 나은 고객 경험과 장기적인 비즈니스 지속 가능성을 구현합니다.
2019년에 Cogito는 “음성 감정 인식에서 성별 디바이싱”이라는 제목의 논문을 발표했습니다. 음성과 관련된 성별 편향의 효과에 대해 어떤 주요 통찰력을 얻었나요?
우리의 논문은 모델링 접근 방식과 최적화 기술 및 샘플링 편향에 중점을 두었습니다. 따라서 기계 학습과 특히 음성 감정 인식에서 부정적인 편향을 완화하기 위해 더 많은 연구가 필요합니다. 주요 통찰력은 다음과 같습니다.
여성의 음성은 일반적으로 남성의 음성보다 더 높은 피치로 인해 더 넓은 조화가 발생합니다.
음성 감정 인식 모델은 이러한 차이의 영향을 받을 수 있습니다. 이는 여성의 음성보다 남성의 음성에 대한 정확도가 더 낮을 수 있습니다.
기계 학습 디바이싱 기술을 적용하여 이러한 정확성 불균형을 줄일 수 있습니다. 이 논문에서 Cogito는 새로운 디바이싱 기술을 thiệu합니다. 이는 기준선과 비교하여 호의적으로 수행됩니다.
Cogito는 어떻게 원치 않는 성별이나 다른 유형의 편향의 영향을 완화합니까?
Cogito는 인간을 이해하는 AI 시스템, 딥 러닝 머신 모델 및 기타 복잡한 규칙을 결합한 자연어 처리(NLP) 모델을 사용합니다. 우리는 편향을 완화하고 윤리적인 기계 학습 기반 제품 기능을 보장하기 위해 지속적으로 새로운 데이터로 NLP를 발전시킵니다.
Cogito는 기계 학습 모델 개발을 위한 포괄적인 프로토콜을 가지고 있으며, 이는 명시적으로 편향을 완화하고 윤리적인 기계 학습 기반 제품 기능을 보장합니다. 이 프로토콜은 훈련을 위한 데이터 샘플링, 인간 레이블링의 편향 완화 및 기계 학습 디바이싱 기술의 사용과 같은 영역을 다룹니다.
Cogito는 대규모 오디오 데이터로 구성된 “공정성” 데이터 세트를 사용합니다. 여기서 스피커는 다른 인구 통계 카테고리를 자체 보고합니다. 모든 모델은 공정성 데이터 세트와 다양한 인구 통계 카테고리와 비교하여 평가됩니다. 우리는 또한 모델을 생산에서 객관적으로 모니터링하고 인간 주석을 사용하여 모델 감사를 체계적으로 수행하는 ML Ops 기술을 사용합니다.
AI는 인간의 행동을 증강해야 하며, 인간을 대체해서는 안 된다는您的 개인적인 견해는 무엇입니까?
AI와 같은 기술은 인간의 행동을 증강해야 하며, 인간을 대체해서는 안 됩니다. 인간은 인간 간의 상호작용에서 제공할 수 있는 독특한 능력과 감정을 가지고 있습니다. 예를 들어, 고객은 고객 지원 센터에서 공감을 받기를 원합니다. 만약 고객이 오로지 AI를 사용하는 자동 시스템과만 상호작용한다면, 그들은 문제가 해결되더라도 상호작용에서 좌절이나 불만을 느끼게 될 수 있습니다. 만약 우리는 모든 고객 지원 센터 에이전트를 AI로 대체한다면, 인간의 요소가 제거되어 관계를 구축하고 고객을 유지하는 것이 어려워질 것입니다.
Cogito에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?
Cogito에서는 다음 세대의 고객 지원 센터를 위한 새로운 기술을 개발하고 있습니다.今年 초에, 우리는 에이전트의 경험을 추적하는 Employee Experience (EX) Score를 출시했습니다. 고객 경험(CX) 점수와 마찬가지로, EX 점수는 인간을 이해하는 감정 AI와 대화 AI를 결합하여 실시간으로 통찰력을 제공합니다. 높은 불만, 소진 및 이직률을 고려할 때, EX 점수는 에이전트의 경험을 개선하고 고객 경험을 개선하며 장기적인 비즈니스 지속 가능성을 달성하는 데 도움이 됩니다.
이 인터뷰에 대해 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Cogito를 방문할 수 있습니다.
