토마토.ai의 공동 창립자이자 CEO인 오фер 로넨 – 인터뷰 시리즈

오φερ 로넨은 토마토.ai의 공동 창립자이자 CEO입니다. 토마토.ai는 오프쇼어 에이전트의 목소리를 부드럽게 하는 AI 파워드 보이스 필터를 제공하는 플랫폼으로, 고객 만족도와 판매 지표를 개선하는 결과를 낳습니다.

오φερ는 이전에 세 개의 테크 스타트업을 매각했으며, 두 개는 구글에, 한 개는 IAC에 매각되었습니다. 그는 지난 5년 동안 구글의 에리어 120 인큐베이터에서 연락처 센터 AI 솔루션을 개발했습니다. 그는 새로운 솔루션에 대해 5억 달러 이상의 거래를 체결했습니다. 그는 미시간 대학교에서 컴퓨터 엔지니어링을 전공했으며, 코넬 대학교에서 MBA를 취득했습니다. (GOOGL )

머신 러닝과 AI에 처음 관심을 가지게 된 것은 무엇인가?

AI는 오랜 역사를 가지고 있으며, 산업을 변革할 수 있는 기술로 기대되었던 시기와 실망의 시기가 반복되었습니다.

저는 몇십 년 전 미시간 대학교에서 AI를 공부할 때, AI는 산업에 큰 영향을 미치지 못하는 시기였습니다. 저는 컴퓨터가 예제를 통해 학습할 수 있는 아이디어에 매료되었습니다. 당시 저는 가상 에이전트를 개발하는 연구실에서 일했습니다. 그러나 당시에는 큰 데이터, 강력한 컴퓨팅 리소스, 고급 뉴럴 네트워크가 없었습니다. 따라서 우리가 개발한 기능은 제한적이었습니다.

2016년부터 2019년까지 구글의 에리어 120 인큐베이터에서 연락처 센터의 가상 에이전트를 개발했습니다. 이 솔루션은 무엇입니까?

최근 저는 구글의 에리어 120 인큐베이터에서 가장 큰 목소리 가상 에이전트 배포를 개발했습니다. 이는 포춘 50개 회사 중 두 개의 프로젝트였으며, 매년 1억 개 이상의 지원 호출을 처리했습니다.

복잡한 대화를 처리할 수 있는 더 강력한 목소리 가상 에이전트를 개발하기 위해, 우리는 수백만 개의 역사적인 대화를 분석하여 고객이 초기 질문에 대한 후속 질문을 하는 유형을检测했습니다. 후속 질문과 고객이 질문을 표현하는 다양한 방법을 분석하여, 유연한 가상 에이전트를 개발했습니다. 이러한 가상 에이전트는 인간 에이전트와 같은 대화를 할 수 있었습니다. 결과는 가상 에이전트가 처리하는 총 호출이 크게 증가했습니다.

2021년과 2022년에 에리어 120에서 두 번째 스타트업을 개발했습니다. 이 회사는 무엇이며, 이 경험에서 무엇을 배웠나요?

제 두 번째 스타트업은 다시 연락처 센터에 중점을 두었습니다. 우리의 솔루션은 고객이 지원 호출에서 문제를 표현했지만 해결하지 못한 경우, 가상 에이전트가 고객에게 연락하여 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 저는 이 경험에서 고객 이탈률은 측정하기 어려운 지표라는 것을 배웠습니다. 고객 이탈률을 측정하기 위해 6개월이 걸릴 수 있으며, 이는 경험을 빠르게 최적화하고 솔루션이 작동한다는 것을 고객에게 확신시키기 어렵게 만듭니다.

토마토.ai의 기원과 왜 구글에서 나와서 직접 스타트업을 하는지에 대해 이야기해 주세요.

토마토.ai의 아이디어는 제 공동 창립자이자 CTO인 제임스 팬으로부터 나왔습니다. 제임스는 와인을 프랑스 억양으로 판매하는 것이 더 효과적일 것이라고 생각했습니다. 그리고 누구든지 프랑스 억양으로 말할 수 있다면 어떨까요?

이것이 아이디어의 시작이었습니다. 우리는 이 아이디어를 더 조사했으며, 오프쇼어 에이전트의 억양이 고객에게 문제를 일으키는 더 큰 고통을 발견했습니다. 고객은 이해와 신뢰的问题을 가지고 있었습니다. 이것은 더 큰 시장 기회를 나타냅니다. 우리의 배경을 고려하면, 우리는 이것이 연락처 센터에 큰 영향을 미칠 것이라는 것을 깨달았습니다. 연락처 센터는 판매와 지원 지표를 개선하는 데 도움이 될 것입니다. 우리는 이 종류의 솔루션을 억양 부드럽게 하는 것으로 부릅니다.

제임스와 저는 이전에 스타트업을 이끌고 구글에 매각했습니다.

우리는 구글을 떠나 토마토.ai를 시작하기로 결정했습니다. 왜냐하면 우리는 여러 해 동안 구글에서 일했으며, 다시 우리自己的 회사를 시작하고 이끌고 싶었습니다.

토마토.ai는 연락처 센터의 중요한 고통을 해결합니다. 즉, 에이전트의 억양을 부드럽게 하는 것입니다. 왜 보이스 필터가 에이전트 훈련의 대안인지에 대해 이야기해 주세요.

토마토.ai에서 우리는 연락처 센터에서 명확한 의사소통의 중요성을 이해합니다. 여기서 억양은 때때로 장벽을 만들 수 있습니다. 우리는 전통적인 에이전트 훈련에만 의존하지 않고, 보이스 필터, 즉 억양 부드럽게 하는 것을 개발했습니다. 이러한 필터는 에이전트가 고유의 목소리를 유지하면서 억양을 줄여주어, 고객에게 더 명확한 의사소통을 제공합니다. 보이스 필터를 사용하여, 우리는 에이전트와 고객 사이의 신뢰를 구축하고, 모든 상호작용을 더 효과적이고 만족스럽게 만듭니다. 따라서, 광범위한 훈련 프로그램보다 보이스 필터는 억양 관련 문제를 해결하는 더 간단하고 즉각적인 솔루션을 제공합니다.

기존 에이전트가 이러한 도구를 사용하여 성능을 향상시키면, они 더 높은 수준의 고객 경험을 제공할 수 있을 것입니다.同時에, 생성적 AI의 민주화 효과는 새로운 입문 에이전트를 유치하여, 인재 풀을 확대하고 시간당 비용을 낮출 것입니다. 이것은 연락처 센터 서비스의 역학에서 근본적인 변화를 나타내며, 기술과 인간 전문 지식이 산업의 지형을 재정의하여, 더 포용적이고 경쟁적인 미래를 열어줍니다.

보이스 필터링을 가능하게 하는 다양한 머신 러닝과 AI 기술에 대해 이야기해 주세요.

실시간 보이스 필터링 솔루션은 몇 년 전에는 불가능했습니다. 음성 연구의 발전과 새로운 아키텍처의 개발, 더 강력한 AI 하드웨어의 등장으로, 이러한 솔루션을 개발할 수 있게 되었습니다. 그러나 이것은まだ 어려운 문제로, 저희 팀은 낮은 지연 시간과 높은 품질의 음성-음성 모델을 훈련시키는 새로운 기술을 개발해야 합니다.

연락처 센터에서 받은 피드백과 이 것이 직원 이탈률에 미친 영향에 대해 이야기해 주세요.

우리는 대형 및 소형 오프쇼어 연락처 센터에서 강한 수요를 받고 있습니다. 이러한 연락처 센터는 토마토.ai가 두 가지 주요 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 첫 번째는 오프쇼어 에이전트의 성과 지표가 온쇼어 에이전트에 비해 낮은 것입니다. 두 번째는 인도와 필리핀 같은 오프쇼어 시장에서 충분한 자격을 가진 에이전트를招聘하는 것이 어렵습니다.

우리는 향후 몇 주 내에 연락처 센터에서 억양 부드럽게 하는 솔루션을 사용하여 어떤 영향을 미치는지 보여주는 사례 연구를 갖게 될 것입니다. 우리는 판매 호출에서 주요 지표가 즉시 개선될 것으로 예상합니다. 지원 호출에서는 처리 시간이 짧아지고, 콜백이 줄어들고, 고객 만족도가 개선될 것입니다.

위에서 언급한 대로, 고객 이탈률은 더 오랜 시간이 필요하여, 이러한 향상을 보여주는 사례 연구는 나중에 나올 것입니다.

토마토.ai는 최근 1,000만 달러의 자금을 조달했습니다. 이것은 회사 미래에 어떤 의미를 가집니까?

토마토.ai가 첫 제품 출시를 준비하면서, 팀은 글로벌 의사소통과 일의 미래를 재정의하는 데 대한 약속을 지키고 있습니다. 한 번에 한 대화씩.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 토마토.ai를 방문하세요.