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오φερ 로넨은 토마토.ai의 공동 창립자 및 CEO로, 이 회사는 오프쇼어 에이전트의 음성을 부드럽게 하는 AI 기반 음성 필터를 제공하여 고객 만족도와 판매 지표를 개선하는 플랫폼입니다.
오φερ는 이전에 세 개의 테크 스타트업을 매각했으며, 두 개는 구글에, 하나는 IAC에 매각되었습니다. 그는 지난 5년 동안 구글의 Area 120 인큐베이터에서 연락처 센터 AI 솔루션을 개발했습니다. 그는 새로운 솔루션으로 5억 달러 이상의 거래를 체결했습니다. 그는 미시간 대학교에서 컴퓨터 공학 석사 학위를 취득했으며, 코넬 대학교에서 MBA를 취득했습니다.
당신은 처음에 머신 러닝과 AI에 관심을 가지고 있었나요?
AI는 오랜 역사와 함께 시작과 정지를 반복해 왔습니다. 기술이 산업을 변革할 것이라는 희망이 있었던 기간과, 기술이 과장된 기대에 부응하지 못한 것으로 판명난 기간이 있었습니다.
나는 몇십 년 전 미시간 대학교에서 AI를 공부할 때, AI가 산업에 영향을 미치지 못하는 시기였습니다. 나는 컴퓨터가 전통적인 방법으로 명령을 제공하는 대신 예제를 통해 작업을 수행하도록 가르칠 수 있는 아이디어에 매료되었습니다. 당시 나는 가상 에이전트를 연구하는 연구실에서 일했으며, 이 에이전트는 교사들이 온라인에서 수업 자료를 찾는 것을 도와주었습니다. 하지만 당시에는 지금과 같은 대규모 데이터, 강력한 컴퓨팅 자원, 또는 고급 신경망이 없었습니다. 그래서 우리가 구축한 기능은 제한적이었습니다.
2016년부터 2019년까지 구글의 Area 120 인큐베이터에서 매우 강력한 가상 에이전트를 설계했습니다. 이 솔루션은 무엇입니까?
최근에 나는 구글의 Area 120 인큐베이터에서 가장 큰 음성 가상 에이전트 배포를 포함한 몇 가지 프로젝트를 작업했습니다. 이는 매년 1억 개 이상의 지원 호출을 처리하는 포춘 50개 회사용 프로젝트였습니다.
보다 강력한 음성 가상 에이전트를 구축하기 위해, 우리는 수백만 개의 역사적인 대화 zwischen 인간을 사용하여 고객이 초기 문제를 제기한 후에 따르는 질문의 유형을 감지했습니다. 따라서 우리는 고객이 질문을 제기하는 다양한 방식을 채굴하여 유연한 가상 에이전트를 구축할 수 있었습니다. 이는 인간 에이전트와의 대화와 더 잘 일치했습니다. 결과는 가상 에이전트가 처리하는 총 호출의 물리적 증가였습니다.
2021년과 2022년에 Area 120에서 2번째 스타트업을 구축했습니다. 이 회사에 대해 알려주세요.
Area 120 내의 두 번째 스타트업은 다시 연락처 센터에 중점을 두었습니다. 우리의 솔루션은 고객이 문제를 제기했지만 해결하지 못한 지원 호출 후에 고객에게 프로액티브하게 연락을 취하는 것을 중점으로 했습니다. 연락은 문제를 해결하기 위해 훈련된 가상 에이전트에 의해 수행되었습니다. 이 경험에서 내가 배운 것은 이탈률은 측정하기 어려운 지표라는 것입니다. 통계적으로 유의한 결과를 얻으려면 6개월이 걸릴 수 있습니다. 이는 경험을 충분히 최적화하고 솔루션이 작동한다는 것을 고객에게 확신시키기 어렵습니다.
토마토.ai의 기원에 대해 알려주세요. 그리고 왜 구글 내에서 작업하는 대신에 직접 하기로 결정했나요?
토마토.ai, 제 3번째 연락처 센터 AI 스타트업의 아이디어는 제 공동 창립자이자 CTO인 제임스 팬으로부터 나왔습니다. 제임스는 와인을 프랑스 악센트로 판매하는 것이 더 효과적일 것이라고 생각했습니다. 그리고 만약 누구든지 프랑스 악센트로 소리를 낼 수 있다면 어떨까요?
이것이 아이디어의 씨앗이었습니다. 그리고 우리는 이것에 대해 더 많이 조사했습니다. 우리는 오프쇼어 에이전트와 대화할 때 고객이 느끼는 더 큰 고통을 발견했습니다. 고객은 이해와 신뢰的问题을 가지고 있었습니다. 이것은 더 큰 시장 기회를 나타냈습니다. 우리의 배경을 고려하면, 우리는 이것이 연락처 센터에 미칠重大한 영향을 이해했습니다. 우리는 판매와 지원 지표를 개선하는 데 도움이 될 것입니다. 우리는 이제 이러한 유형의 솔루션을 Accent Softening이라고 부릅니다.
제임스와 나는 이전에 스타트업을 이끌고 구글에 매각했습니다.
우리는 구글을 떠나 토마토.ai를 시작하기로 결정했습니다. 왜냐하면 우리는 구글에서 많은 시간을 보낸 후에 다시 우리自己的 회사를 시작하고 이끌고 싶었기 때문입니다.
토마토.ai는 연락처 센터에서 중요한 고통 点을 해결합니다. 즉, 에이전트의 악센트를 부드럽게 하는 것입니다. 음성 필터가 에이전트 훈련의 선호되는 솔루션인 이유에 대해 논의해 주세요.
토마토.ai에서 우리는 연락처 센터에서 명확한 의사소통의 중요성을 이해합니다. 여기서 악센트는 때때로 장벽을 만들 수 있습니다. 전통적인 에이전트 훈련에만 의존하는 대신, 우리는 음성 필터, 즉 “악센트 소프트닝”을 개발했습니다. 이러한 필터는 에이전트가 고유의 음성을 유지하면서 악센트를 줄여주어 호출자에게 더 명확한 의사소통을 제공합니다. 음성 필터를 사용하면 우리는 의사소통을 개선하고 에이전트와 호출자 사이에 신뢰를 구축하여 고객에게 더 효과적이고 만족스러운 경험을 제공할 수 있습니다. 따라서 광범위한 훈련 프로그램과 비교하여 음성 필터는 악센트 관련 도전을 해결하기 위한 더 간단하고 즉각적인 솔루션을 제공합니다.
기존 에이전트가 이러한 도구를 사용하여 성능을 향상시키면, mereka는 더 높은 요금을 지불할 수 있을 것입니다. 이는 고객에게 예외적인 경험을 제공하는 데 더 가치가 있기 때문입니다. 동시에, 생성적 AI의 민주화 효과는 새로운 입사 에이전트를 유치하여 인재 풀을 확대하고 시간당 요금을 낮추어 산업의 경쟁력을 높일 것입니다. 이는 연락처 센터 서비스의 역학에서 근본적인 변화를 나타냅니다. 여기서 기술과 인간 전문 지식이 산업의 지형을 재정의합니다.
음성 필터링을 가능하게 하는 다양한 머신 러닝 및 AI 기술에 대해 알려주세요.
이러한 실시간 음성 필터링 솔루션은 몇 년 전에는 불가능했습니다. 음성 연구의 발전과 더 새로운 아키텍처 seperti 트랜스포머 모델과 딥 뉴럴 네트워크, 그리고 더 강력한 AI 하드웨어(구글의 TPU와 NVidia의 GPU)가 이러한 솔루션을 구축하는 것을 가능하게 합니다. 그러나 이것은 여전히 매우 어려운 문제로, 저희 팀은 낮은 지연 시간과 높은 품질의 음성-음성 모델을 훈련시키기 위한 새로운 기술을 발명해야 합니다.
연락처 센터에서 받은 피드백과 이가 직원 이탈률에 미친 영향을 알려주세요.
우리는 대형 및 소형 오프쇼어 연락처 센터로부터 강한 수요를 받았습니다. 이러한 연락처 센터는 토마토.ai가 두 가지 주요 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있음을認識합니다. (1) 오프쇼어 에이전트의 성과 지표가 온쇼어 에이전트에 비해 낮습니다. (2) 인도와 필리핀 같은 오프쇼어 시장에서 자격을 갖춘 에이전트를 충분히雇用하기 어렵습니다.
우리는 향후 몇 주 안에 에이전트 소프트닝을 사용하는 연락처 센터의 영향에 대한 사례 연구를Highlight할 것입니다. 우리는 판매 호출에서 주요 지표(수익, 클로즈율, 리드 자격 확인률)가 즉시 상승할 것으로 예상합니다. 동시에, 우리는 지원 호출에서 처리 시간이 짧아지고, 콜백이 줄어들고, 고객 만족도가 개선될 것으로 예상합니다.
위에서 언급한 바와 같이, 이탈률은 더 오래 걸려서 검증되므로, 이러한 개선에 대한 사례 연구는 나중에 나올 것입니다.
토마토.ai는 최근 1,000만 달러의 자금을 조달했습니다. 이것은 회사 미래에 어떤 의미를 가집니까?
토마토.ai가 초기 제품 출시를 준비하는 동안, 팀은 글로벌 의사소통과 미래의 작업을 한 번의 대화씩 재정의하는 데 대한 헌신을 지키고 있습니다.
잘한 인터뷰입니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 토마토.ai를 방문하세요.
