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๋ผ๋ ๊ตฌ๋ฅด๋, Behavioral Signals์ CEO – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
라나 구르랄은 Behavioral Signals의 CEO로, 음성에서 감정 지능을 도입하여 인간과 기계 간의 의사소통 격차를 메우는 회사입니다.
Behavioral Signals는 비교적 젊은 스타트업으로 2016년에 설립되었습니다. 창립 이야기를 공유해 주실 수 있나요?
CTO인 알렉스 포타미아노스와 수석 과학자인 슈리 나라야난이 2016年に Behavioral Signals를 설립했습니다. 슈리는 남가주 대학교(USC)의 앤드류 J. 비테르비 공학 교수입니다. 그는 USC의 신호 분석 및 해석 연구소(SAIL)를 설립하고 현재 지도하고 있습니다. 알렉스는 음성 및 자연어 처리, 상호 작용 음성 응답 시스템 및 행동 정보학 분야의 혁신가입니다. 그는 20년 이상의 리더십 경험을 가지고 있으며, AT&T 연구소, 벨 연구소, 루센트 테크놀로지에서 일한 경험이 있습니다.
우리는 기술이 비즈니스 세계를 향상시키고 영원히 변경할 수 있는 핵심이라고 믿습니다. Behavioral Signals의 알고리즘은 인간의 감정과 행동을 분석하고 데이터를 사용 가능한 정보로 변환하여 더好的 비즈니스 결정을 내리고 이익을 증가시킵니다. 지금까지 인간의 감정은 측정할 수 없다고 생각되었지만, 우리의 특허된 분석 엔진을 사용하여 우리는 “어떻게”하는 부분을 측정하고 해석합니다.
Behavioral Signals는 감정 인식 컴퓨팅(Emotion AI)이라고도 하는 기계 학습 감정 컴퓨팅의 한 유형에 의존합니다. 이것이 무엇인지 설명해 주실 수 있나요?
감정 인공지능, 즉 Emotion AI 또는 감정 컴퓨팅은 인간의 감정을 읽고, 해석하고, 반응하고, 모방할 수 있는 기계를 개발하는 데 사용됩니다. 이것은 소비자에게 무엇을 의미합니까? 이것은 ваш 디바이스(예: 스마트폰 또는 스마트 스피커)가 당신의 목소리에서 감정적인 신호를 읽을 수 있으므로 자연스러운 상호 작용을 제공할 수 있다는 것을 의미합니다.
우리의 AI에 대한 의존도가 증가함에 따라 감정적으로 지능 있는 AI의 필요성도 증가합니다. 가상 보조자를 통해 오늘의 게임 점수를 읽어달라고 요청하는 것은 한 가지이지만, 노인 부모님의 돌봄을 AI 구동 봇에 맡기는 것은 전혀 다른 것입니다. 현재 AI는 의료 조건을 진단하고 치료를 제시하는 등 놀라운 일을 할 수 있지만, 환자와 더 인간적인 방식으로 소통하려면 감정 지능이 필요합니다.
다른 유형의 기계 학습 기술은 무엇인가요?
기계 학습에 관하여, 우리는 주로 우리의 Behavioral Signals Processing 분석 모델에서 딥 러닝과 NLP를 사용합니다. 이것을 조금 더 설명하자면, 우리는 오랜 연구와 특허된 연구를 기반으로 음성에서 자동으로 감정 정보를 감지하고 인간 상호 작용의 품질을 측정하는 새로운 분야인 행동 신호 처리를 개척했습니다. 이것은 공학과 행동 과학을 연결하는 새로운 학문으로, 공학적 혁신을 사용하여 인간의 상호 작용과 의사소통을 정량화하고 해석하는 것을 목표로 합니다. 딥 러닝은 더好的 예측 모델을 생성하는 데 도움이 됩니다.
음성의 톤에서 어떤 데이터를 수집합니까?
우리의 딥 러닝 AI 기술은 대화의 양쪽에서 무엇이 어떻게 말하는지 분석하여 감정과 행동을 측정합니다. 감정의 범위는 khá 다양하지만 실제로 중요한 것은 이 분석의 집계 지능입니다. 예를 들어, 은행 직원과 고객 사이의 대화를 고려해 보십시오. 우리는 친절함, 침착함(침착 vs. 불안), 고객에 대한 공감, 고객의 반응, 느린 속도, 빠른 속도, 참여도, 불참여 등과 같은 전체 대화 스타일을 捕获하고 측정하여 대화 품질 점수, 결과의 효과, 직원의 성과를 계산할 수 있습니다.
의도 예측을 위해 어떤 유형의 데이터 분석을 합니까?
의도 예측은 이미 언급한 것과 매우 유사합니다. 우리는 음성의 행동 신호를 사용하여 고객이 제품을 구매하거나 구독을 갱신하거나 채무를 지불할 의도를 예측합니다. 의도 예측은 회사들이 판매와 수집 비율을 증가시키고 비용을 절감하고 궁극적으로 고객 만족도를 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Behavioral Signals는 6번의 Gold Winner로 INTERSPEECH 인간 상호 작용 및 계산적 의사소통 도전을 수상했습니다. 이 도전이 무엇이며, 이것이 얼마나 중요한 성과입니까?
Interspeech는 음성 처리 및 응용 분야에서 가장 큰 기술会议입니다. 이는 해당 분야에서 가장 큰 참석자 수와 많은 연구 논문을 보유하고 있습니다. 회의는 음성 과학 및 기술의 모든 측면에 대한 접근 방식을 강조하며, 기본 이론에서 고급 응용까지 다룹니다. 도전은 음성 인식 및 자연어 처리 분야의 튜링 상으로 간주됩니다. 이를 수상하는 것은 우리의 과학적 연구와 인간의 의사결정에 영향을 미치는 음성 데이터와 관련된 신호를 감지하는 우리의 고유한 능력에 대한 중요한 인정을 의미합니다.
Behavioral Signals는 다른 언어에 얼마나 빠르게 적응할 수 있으며, 얼마나 큰 데이터셋이 필요합니까?
우리의 기술은 언어에 독립적입니다. 우리는 무엇이 실제로 말하는지보다 어떻게 말하는지 듣습니다. 우리는 표현된 감정을 듣습니다. 이는 모든 언어에서 khá 普遍적입니다. 물론, 각 언어에는 우리의 알고리즘을 조정해야 할 수 있는 고유한 특성이 있지만, 우리의 예측 분석 모델에 대한 차이는 일반적으로 작습니다.
Behavioral Signals의 최신 솔루션인 AI-Mediated Conversation에 대해 논의해 주실 수 있나요?
AI-Mediated Conversations(AI-MC)은 감정 AI와 음성 데이터를 사용하여 고객을 특정 호출을 처리하기 위한 가장 적합한 직원과 일치시키는 자동화된 호출 라우팅 솔루션입니다. 위에서 언급한 은행 직원과 고객의 예를 다시 살펴보겠습니다. 우리의 기술은 궁극적으로 고객 경험, 수집, 또는 해결 시간을 개선하는 것을 목표로 대화 동적을 안내할 수 있습니다. 목표는 항상 두 사람 사이에 자연스럽게 발생하는 인간적인 과정인 친화력 또는 공감을 개발하는 것입니다. 우리는 특정 행동과 특성이 일부 사람과 더 잘 지내도록 도와주는 프로파일 데이터와 수년간의 연구 및 경험을 기반으로 개발된卓越한 알고리즘을 사용합니다.
우리는 최근 Behavioral Signals의 AI-MC 솔루션을 EU 은행의 콜 센터의 효율성을 향상시키기 위해 구현했습니다. 이 사례 연구는 Gartner의 Emotion AI Adoption Report에 포함되었습니다. 솔루션은 20%의 활성 채무 구조 조정 신청 증가와 함께 상당한 ROI를 보여주었습니다. 또한, 이러한 개선은 7.6% 더 적은 호출로 이루어졌으며, 이는 추가 비용 절감을 의미했습니다. 절대적인 수치로 이는 은행에 3억 달러의 상승을 의미했습니다.
Behavioral Signals에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있나요?
우리는 연구 업적에 대해 자랑스럽게 생각하지만, 우리는 또한 산업의 찬사에 감사합니다. 2019년 가을, 우리의 기술은 Gartner의 매버릭 연구에서 사용 사례 리더로 나열되었습니다. 이 연구는 가장 앞서가는 기술을 프로파일링합니다.今年 초, 우리는 Gartner의 하이프 사이클에 포함되었습니다. 여기서 우리의 기술은 ‘변革적’으로 평가되었습니다. 지난 달, 우리는 Gartner Cool Vendor 2020으로 선정되었습니다.
감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Behavioral Signals를 방문하십시오.
