Rana Gujral, CEO al Behavioral Signals – Seria de interviuri

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

Behavioral Signals este o companie relativ tânără, lansată în 2016. Ne puteți împărtăși povestea de genesis?

Impulsată de o pasiune de a aduce pe piață tehnologiile inovatoare brevetate de speech-to-emotion și speech-to-behaviors, CTO, Alex Potamianos și Șeful științific, Shri Narayanan au fondat Behavioral Signals în 2016. Shri este profesor Andrew J. Viterbi de inginerie la University of Southern California (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 în conducere atât în sectorul corporativ, cât și în cel antreprenorial, iar 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 la baza a ceea ce poate fi realizat. Algoritmii Behavioral Signals analizează emoțiile și comportamentele umane, transformă datele în informații utilizabile și conduc la luarea unor decizii de afaceri mai bune și la creșterea profitului. 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). Ne puteți explica ce este aceasta?

Inteligența artificială emoțională, cunoscută și sub numele de Emotion AI sau afectivitate computațională, este utilizată pentru a dezvolta mașini capabile să citească, să interpreteze, să răspundă și să imite afectul uman – 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 să pară mai naturale ca niciodată, pur și simplu citind semnalele emoționale din vocea dvs.

Pe măsură ce crește dependența noastră de IA, crește și nevoia de IA emoțională inteligentă. Este una să îi cereți asistentului dvs. virtual să vă citească rezultatele jocurilor de azi, dar este cu totul altceva să îi încredințați îngrijirea părinților dvs. în vârstă unui robot condus de IA. În prezent, IA poate face lucruri incredibile, cum ar fi diagnosticarea afecțiunilor medicale și stabilirea tratamentelor, dar încă are nevoie de inteligență 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, noi utilizăm în principal învățarea profundă și PNL în modelele noastre de analitică Behavioral Signals. Pentru a explica acest lucru puțin mai bine, am deschis un domeniu, Procesarea semnalelor comportamentale, pe baza a peste un deceniu de cercetare și de brevete premiate, 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 a comunicării umane prin utilizarea inovațiilor inginerești și de 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 inteligență artificială 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 capta și măsura politețea, calmul (liniștit vs agitat), empatia față de client, reacțiile clientului și stilul general de vorbire, cum ar fi lent, rapid, implicat sau dezimplicat, 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 semnificativă este?

Interspeech este cea mai mare conferință tehnică din lume axată pe procesarea vorbirii și aplicațiile sale. Se mândrește cu cea mai mare asistență în acest domeniu și un număr semnificativ de lucrări științifice. Conferința subliniază abordările interdisciplinare care abordează toate aspectele științei vorbirii și tehnologiei, de la teoriile de bază la aplicațiile avansate. Provocările sale sunt considerate Premiul Turing în recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural. A câștiga acest 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 conduc la 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 ajustarea algoritmilor noștri, dar diferența în modelele noastre de analize predictive 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 a IA 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, cu creșterea colectării sau cu 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), 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 anumiți oameni decât cu alții. Acest mecanism de 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 crește 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 numărului de aplicații de restructurare a datoriilor active. 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. La 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 servicii cool Gartner 2020.

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