Джош Фист, генеральный директор и сооснователь Cogito – Интервью

Джош Фист – генеральный директор и сооснователь Cogito, предприятия, которое объединяет Эмоциональный и Конверсационный ИИ в инновационную платформу, предоставляющую реальное коучинг и руководство для агентов контактных центров, дает руководителям видимость живых разговоров от их команд, работающих из любого места, и непрерывно отслеживает опыт клиентов и сотрудников.

История Cogito начинается в 1999 году, до основания компании. Не могли бы вы поделиться некоторыми идеями о этих ранних днях в лаборатории MIT Human Dynamics и о том, над чем работали?

С 1999 по 2006 год доктор Сэнди Пентленд разработал фундаментальную базовую науку, демонстрирующую присутствие и силу социальных сигналов в человеческом общении и способность машин обнаруживать и интерпретировать их.

В 2007 году Cogito была выделена из лаборатории MIT Media. Не могли бы вы поделиться этой историей происхождения?

До моих дней в MIT я признал необходимость технологии, которая была бы информирована контекстом разговора, чтобы помочь своим пользователям в эмоционально заряженных ситуациях. Пока я работал в Департаменте детского, юношеского и семейного обслуживания Новой Зеландии (ныне известном как подразделение Child, Youth and Family Министерства социального развития), я заметил, что многие социальные работники выгорали из-за высокоэмоционального характера их обязанностей и считал, что системы управления, которые поддерживали их, сильно бы выиграли от такой технологии. Я привез свои наблюдения из того времени в MIT, и Cogito была позже создана из исследований доктора Пентленда в лаборатории MIT Media, которые, казалось, напрямую решали эту проблему. Cogito получила финансирование от Агентства перспективных исследований и разработок Министерства обороны (DARPA) для исследования и разработки платформы искусственного интеллекта и поведенческих моделей для автоматического обнаружения человеческих психологических состояний. Эта технология оказалась успешной в помощи военным ветеранам, возвращающимся из боевых действий, через развертывания в Департаменте по делам ветеранов (VA).

Технология Emotion AI, используемая в Cogito, была впервые подтверждена помощью поставщикам медицинских услуг в обнаружении ранних признаков ПТСР и других психических расстройств у солдат, возвращающихся из боевых действий. Не могли бы вы обсудить некоторые подробности об этом и о типах результатов, которые были получены?

Целью развертывания этой технологии для поставщиков медицинских услуг было обнаружение депрессии и предотвращение самоубийства у военных ветеранов, возвращающихся из боевых действий. Платформа, которую мы разработали, позволяла врачам отслеживать общее психическое здоровье ветеранов через голосовые сигналы и определять события, такие как бездомность и другие предупреждающие знаки плохого психического здоровья. Мы быстро поняли, что у нас есть что-то особенное, и что применение этой технологии может оказаться полезным не только для поддержки военных ветеранов и систем здравоохранения в областях с высоким объемом сложных, эмоционально заряженных разговоров. С нашими корнями, все еще центрированными на человеческом опыте, мы стали Cogito, которую вы знаете сегодня, поддерживая реальное коучинг и руководство для агентов контактных центров крупномасштабных предприятий в различных отраслях, включая здравоохранение.

Не могли бы вы обсудить, как Cogito использует ИИ для анализа поведенческих сигналов и предоставления обратной связи в момент разговора?

Cogito использует мощную комбинацию Emotion и Conversation AI для раскрытия новых прозрений из всех разговоров, извлекая как что было сказано, так и как клиенты получили сообщение. Эти модели ИИ измеряют опыт клиента (CX) в реальном времени на всех звонках, чтобы оказать влияние в момент, а не после звонка, который фокусируется только на улучшении будущих взаимодействий.

Cogito извлекает и анализирует более 200 акустических и голосовых сигналов за миллисекунды, чтобы дать агентам контактных центров сигналы о том, как скорректировать свое поведение и вынести лучшие рекомендации на основе обсуждаемых тем и желаемых результатов.

Cogito выполняет живой, в-звонке анализ голоса, чтобы дополнить поведение в реальном времени и создать лучшие человеческие связи в масштабе между клиентами и агентами контактных центров, независимо от того, где они работают.

Как эта обратная связь направляет агентов на построение лучших отношений с клиентами?

Обратная связь в реальном времени, которую агенты контактных центров получают от нажатий Cogito, позволяет агентам демонстрировать более последовательный эмоциональный интеллект, что приводит к тому, что агенты оказывают сочувствие на каждом звонке. Улучшенное сочувствие приводит к лучшим результатам разговора, таким как сокращение времени обработки звонков, увеличение разрешения первого звонка, улучшение удовлетворенности клиентов и увеличение стоимости клиента на протяжении всей жизни.

Каждый представитель контактного центра имеет разные сильные и слабые стороны. Обратная связь в реальном времени, которую они получают на звонке, помогает улучшить их обслуживание клиентов, будь то предоставление большего сочувствия, более медленная речь или более позитивный тон. Эта индивидуальная обратная связь в момент позволяет агентам построить отношения с клиентом на основе опыта этого клиента и его голосовых сигналов, которые обнаруживаются моделью ИИ. В свою очередь, это улучшает как опыт клиента, так и опыт агента.

Обратная связь в реальном времени не только полезна для CX, но и полезна для опыта сотрудника (EX). Наши инструменты помогают поддерживать представителей, чтобы они имели более положительный опыт работы, что доказано как фактор, стимулирующий более высокие уровни CX.

В 2019 году Cogito опубликовала статью под названием “Гендерная де-байасизация в распознавании эмоций в речи.” Какие были некоторые ключевые прозрения, когда речь шла об эффекте гендерной предвзятости в речи с точки зрения эмоций?

Наша статья фокусировалась на подходе к моделированию и методах оптимизации, а также на выборочном предвзятости. Поэтому необходимо провести больше исследований, чтобы смягчить негативную предвзятость в целом в машинном обучении и в частности в распознавании эмоций в речи. Ключевые прозрения включают:

Голос женщины, как правило, выше, чем у мужчин, что приводит к более широкому пространству между гармониками.

Модели распознавания эмоций в речи могут быть затронуты этим различием. Это может привести к более низкой точности для женской речи по сравнению с мужской речью.

Методы де-байасинга машинного обучения можно применить, чтобы уменьшить это несоответствие точности. В статье Cogito вводит новый метод де-байасинга, который работает благоприятно по сравнению с базовой линией.

Как Cogito работает, чтобы смягчить эффекты нежелательной гендерной или другой предвзятости?

Cogito использует модели обработки естественного языка (NLP), которые объединяют системы ИИ, осведомленные о человеке, глубокие модели машинного обучения и другие сложные правила, которые помогают компьютерам понимать, анализировать и имитировать человеческий язык. Мы постоянно работаем над и совершенствуем наши NLP с новыми данными, чтобы смягчить предвзятость.

Cogito имеет комплексный протокол разработки моделей машинного обучения, который направлен явно на смягчение предвзятости и обеспечение этичного машинного обучения (ML) на основе функций продукта. Этот протокол охватывает такие области, как выбор данных для обучения, смягчение предвзятости в маркировке человека и использование методов де-байасинга ML.

Cogito использует набор данных «справедливости», состоящий из большого объема аудиоданных, где говорящие самоидентифицируют себя в различных демографических категориях. Все модели оцениваются по набору данных справедливости и по различным демографическим категориям. Мы также используем методы ML Ops, чтобы объективно отслеживать модели в производстве и систематически проводить аудиты моделей с помощью аннотации человека.

Каково ваше личное мнение о том, что ИИ не должен только заменять людей, но и дополнять человеческое поведение?

Существуют вещи, которые люди могут делать и нюансы, которые они могут предоставлять в человеческих взаимодействиях, которые технологии, такие как ИИ, не могут воспроизвести самостоятельно. Например, клиенты хотят получить сочувствие, когда они обращаются в службу поддержки клиентов. Если клиент взаимодействует только с автоматизированной системой, работающей на ИИ, его проблема может быть решена, но он может оказаться разочарованным или раздраженным взаимодействием. Если мы заменим всех агентов контактных центров на ИИ, мы тогда устраняем человеческий элемент, который необходим для построения отношений и достижения и поддержания лояльных клиентов.

Когда вы участвуете в сервисном взаимодействии, люди ценят возможность говорить с кем-то, кто может поставить себя на их место, кто имел опыт, подобный тому, который они сами переживают. Аналогично, люди ценят ощущение того, что кто-то другой заботится о них и владеет решением их проблемы. Будет долго, прежде чем ИИ будет действительно восприниматься как что-то другое, чем инструмент самообслуживания.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Cogito?

В Cogito мы разрабатываем новые технологии, чтобы ввести следующее поколение контактных центров. Ранее в этом году мы выпустили наш балл опыта сотрудника (EX Score), чтобы отслеживать опыт агентов. Аналогично нашему баллу опыта клиента (CX Score), EX Score объединяет осведомленный о человеке Emotion AI и Conversation AI, получая прозрения в реальном времени на отдельные случаи или тенденции на нескольких звонках. Среди высоких уровней недовольства, выгорания и текучести кадров балл EX помогает решить вопрос о том, как предотвратить выгорание и помочь опыту агента, что в свою очередь стимулирует лучшие опыт клиента и долгосрочную устойчивость бизнеса.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Cogito.