Rana Gujral, CEO al Behavioral Signals – Seria de interviuri

Rana Gujral este CEO al Behavioral Signals, o companie care podestește golul de comunicare dintre oameni și mașini prin introducerea inteligenței emoționale, din vorbire, în conversațiile cu IA.

Behavioral Signals este o companie relativ tânără, fondată în 2016. Puteți împărtăși povestea de origine?

Împins de o pasiune pentru a aduce tehnologiile inovatoare brevetate de speech-to-emotion și speech-to-behaviors pe piață, CTO, Alex Potamianos și Șeful științific, Shri Narayanan au fondat Behavioral Signals în 2016. Shri este profesor Andrew J. Viterbi de inginerie la Universitatea din California de Sud (USC). El a fondat și conduce în prezent Laboratorul de analiză și interpretare a semnalelor (SAIL) la USC. Alex este un inovator bine cunoscut în domeniul vorbirii și al procesării limbajului natural, al sistemelor de răspuns vocal interactiv și al informaticii comportamentale. El are peste 20 de ani de experiență de conducere atât în partea corporativă, cât și în partea antreprenorială a afacerilor, în timp ce background-ul său include lucrul la AT&T Labs-Research, Bell Labs și Lucent Technologies.

Cu scopul de a îmbunătăți și de a schimba pentru totdeauna lumea afacerilor, credem că tehnologia este în centrul a ceea ce poate fi realizat. Algoritmii Behavioral Signals analizează emoțiile și comportamentele umane, transformă datele în informații utilizabile și duc la luarea unor decizii de afaceri mai bune și la creșterea profiturilor. Până acum, emoția umană a fost considerată imposibil de cuantificat și imposibil de măsurat. Cu motorul nostru de analitică brevetat, măsurăm și interpretăm partea “cum” a interacțiunilor umane.

Behavioral Signals se bazează pe un tip de învățare automată a afectivității computaționale (cunoscută și sub numele de Emotion AI). Puteți explica ce este aceasta?

Inteligența artificială emoțională, numită și Emotion AI sau computație afectivă, este utilizată pentru a dezvolta mașini capabile să citească, să interpreteze, să răspundă și să imite emoțiile umane – modul în care, ca oameni, experimentăm și exprimăm emoții. Ce înseamnă acest lucru pentru consumatori? Înseamnă că dispozitivele dvs., cum ar fi smartphone-ul sau boxele inteligente, vor putea oferi interacțiuni care se simt mai naturale decât oricând, prin simpla citire a semnalelor emoționale din vocea dvs.

Pe măsură ce crește dependența noastră de IA, crește și nevoia de IA emoțională. Este una să îi ceri asistentului tău virtual să-ți citească rezultatele meciurilor de azi, dar este cu totul altceva să-ți încredinți părinții în vârstă îngrijirii unui bot condus de IA. În prezent, IA poate face lucruri incredibile, cum ar fi diagnosticarea afecțiunilor medicale și stabilirea tratamentelor, dar îi lipsește încă inteligența emoțională pentru a comunica cu pacienții într-un mod mai uman.

Ce alte tipuri de tehnologii de învățare automată sunt utilizate?

Când vine vorba de învățarea automată, ne bazăm în principal pe învățarea profundă și PNL în modelele noastre de analitică a semnalelor comportamentale. Pentru a explica acest lucru mai bine, am deschis un domeniu, Procesarea semnalelor comportamentale, bazat pe peste un deceniu de cercetare premiată și brevetată, pentru a detecta automat informațiile codificate în vocea umană din audio și pentru a măsura calitatea interacțiunii umane. Este o disciplină emergentă care combină ingineria cu științele comportamentale și are ca scop cuantificarea și interpretarea interacțiunii și comunicării umane prin utilizarea inovațiilor de inginerie și calcul. Învățarea profundă este instrumentul care ne ajută să creăm modele predictive mai bune.

Ce tip de date colectați din tonul vocii?

Tehnologia noastră de IA cu învățare profundă analizează ce și cum se spune, pe ambele părți ale unei conversații, măsurând emoțiile și comportamentele. Gama de emoții este destul de diversă, dar ceea ce contează cu adevărat este inteligența agregată a acestei analize. Pentru a vă da un exemplu, luați în considerare o conversație între un angajat al unei bănci și un client; putem captura și măsura politețea, compunerea (calmă vs. agitată), empatia față de client, reacțiile clientului și stilul general de vorbire, cum ar fi lent, rapid, implicat sau neimplicat, pentru a calcula scorul calității conversației, eficacitatea rezultatului și performanța angajatului.

Ce tip de analiză a datelor se efectuează pentru a prezice intenția?

Prezicerea intenției este foarte asemănătoare cu ceea ce a fost menționat anterior. Utilizăm semnalele comportamentale din voce pentru a prezice intenția unui client de a cumpăra un produs, de a reînnoi o abonare sau de a plăti o datorie. Prezicerea intenției poate ajuta companiile să crească vânzările și raportul de colectare, să reducă costurile și, în cele din urmă, să îmbunătățească satisfacția clienților.

Behavioral Signals a fost de 6 ori câștigător al premiului INTERSPEECH pentru calitatea interacțiunilor umane și paralingvistică computațională. Ce este această provocare și ce realizare este aceasta?

Interspeech este cea mai mare conferință tehnică din lume axată pe procesarea vorbirii și aplicațiile sale. Are cea mai mare asistență în acest domeniu și un număr semnificativ de lucrări de cercetare. Conferința subliniază abordările interdisciplinare care abordează toate aspectele științei și tehnologiei vorbirii, de la teorii de bază la aplicații avansate. Provocările sale sunt considerate premii Turing în recunoașterea vorbirii și disciplina procesării limbajului natural. Câștigarea acestui premiu este o recunoaștere importantă a lucrării noastre științifice și a abilității noastre unice de a detecta semnale din datele audio asociate cu comportamentele și trăsăturile care determină luarea deciziilor umane.

Cât de repede poate Behavioral Signals să se adapteze la diferite limbi și ce dimensiune are setul de date necesar?

Tehnologia noastră este agnostică din punct de vedere al limbii. Ascultăm cum se spune ceva, mai degrabă decât ce se spune. Ascultăm emoțiile exprimate, care sunt destul de universale în toate limbile. Desigur, fiecare limbă are propriile sale trăsături unice care pot necesita o ajustare a algoritmilor noștri, dar diferența în modelele noastre de analiză predictivă este, în general, mică.

Puteți discuta despre cea mai recentă soluție Behavioral Signals, Conversația mediată de IA?

Conversațiile mediate de IA (AI-MC) sunt o soluție de rutare automată a apelurilor care utilizează inteligența emoțională și datele vocale pentru a asocia clientul cu cel mai potrivit angajat pentru a gestiona un anumit apel. Dacă ne întoarcem la exemplul menționat anterior, al angajatului băncii și al clientului, tehnologia noastră poate ghida dinamica conversației cu scopul final de a îmbunătăți rezultatul, indiferent dacă acesta are legătură cu o experiență mai bună a clientului, creșterea colectării sau rezolvarea mai rapidă a problemelor. Indiferent de obiectiv, există întotdeauna un catalizator care ar permite ambelor părți să ajungă la rezultatul dorit. Acest factor care contribuie este, de obicei, un proces uman simplu și natural: afinitatea sau raportul dezvoltat între oameni. Indiferent de tipul de comunicare de afaceri (apel de vânzări, suport, colectare), aceasta va fi întotdeauna o interacțiune între oameni reali, unde rareori afinitatea este identică între două perechi de oameni. Avem comportamente și trăsături specifice care ne ajută să ne înțelegem mai bine cu unii oameni decât cu alții. Această potrivire se bazează pe datele de profil și pe algoritmii noștri superiori, dezvoltați din ani de cercetare și experiență în PNL și Procesarea semnalelor comportamentale.

Am implementat recent soluția AI-MC a Behavioral Signals pentru a îmbunătăți eficacitatea și eficiența centrului de apeluri al unei bănci din UE. Studiul de caz a fost recunoscut de Gartner și inclus în raportul său de adoptare a Emotion AI. Soluția a demonstrat un ROI semnificativ, cu o creștere de 20% a cererilor active de restructurare a datoriilor. În plus, această îmbunătățire a fost realizată cu 7,6% mai puține apeluri, ceea ce a condus la reduceri suplimentare de costuri. În numere absolute, aceste rezultate au corespuns unui avans de 300 de milioane de dolari pentru bancă.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre Behavioral Signals?

În timp ce ne mândrim cu realizările noastre de cercetare, suntem la fel de recunoscători pentru recunoașterea din industrie. În toamna anului 2019, tehnologia noastră a fost listată ca lider de caz în cercetarea Maverick a Gartner, care prezintă tehnologii de ultimă oră. Începutul acestui an, am fost incluși în ciclul de hype al Gartner, unde tehnologia noastră a fost evaluată ca “transformațională”. Luna trecută, am fost listați ca Furnizor de tehnologie cool Gartner 2020.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Behavioral Signals ar trebui să viziteze site-ul nostru.