Джош Фист, генеральный директор и сооснователь Cogito – Серия интервью

Джош Фист является генеральным директором и сооснователем Cogito, предприятия, которое объединяет Эмоцию и Разговорный ИИ в инновационную платформу, предоставляющую реальное коучинг и руководство агентам 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 MIT Media Lab. Не могли бы вы поделиться этой историей происхождения?

До моих дней в MIT я осознал необходимость технологии, которая информируется контекстом разговора, чтобы помочь пользователям в эмоционально заряженных ситуациях. Работая в Департаменте детства, молодежи и семьи 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 поддерживают их, сильно выиграли бы 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 психологических состояний человека. Эта технология оказалась успешной в помощи военным ветеранам, возвращающимся из боевых действий, через развертывания в Департаменте по делам ветеранов (VA).

Технология Эмоционального ИИ, используемая в Cogito, была впервые проверена на помощи поставщикам медицинских услуг в обнаружении ранних признаков ПТСР и других психических расстройств у солдат, возвращающихся из боевых действий. Не могли бы вы обсудить некоторые детали об этом и о том, какие результаты были получены?

Целью развертывания этой технологии для поставщиков медицинских услуг было обнаружение депрессии и предотвращение самоубийств среди 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. Сохраняя наши корни в центре человеческого опыта, мы стали Cogito, которую вы знаете сегодня, поддерживая реальное коучинг и руководство для агентов контактных центров крупномасштабных предприятий в нескольких 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 Эмоционального и Разговорного ИИ, чтобы раскрыть новые идеи из всех разговоров, извлекая как что было сказано, так и как клиенты воспринимали сообщение. Эти модели ИИ измеряют опыт клиента (CX) в реальном времени на всех звонках, чтобы оказать влияние в момент, а не пост-звонковый анализ, который сосредоточен 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 помогает агентам строить лучшие отношения с клиентами?

Обратная связь в реальном времени, которую агенты контактных центров получают от 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 снижение времени обработки звонков, увеличение разрешения первого звонка, улучшение удовлетворенности клиентов и увеличение стоимости клиента.

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 строить отношения с клиентом на основе опыта этого конкретного клиента и его голосовых сигналов, обнаруженных моделью ИИ. Это, в свою очередь, улучшает как опыт клиента, так и опыт агента.

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

В 2019 году Cogito опубликовала статью под названием «Дебиасирование гендера в распознавании эмоций речи». Какие были некоторые ключевые идеи, когда речь шла об эффекте гендерного предвзятости в речи с точки зрения эмоций?

Наша статья была сосредоточена на подходе к моделированию и методах оптимизации, а также на выборочном предвзятости. Следовательно, необходимо провести больше исследований, чтобы смягчить отрицательное предвзятость в целом в машинном обучении и в частности в распознавании эмоций речи. Ключевые идеи включают:

Женская речь, как правило, имеет более высокую высоту, чем мужская речь, что приводит к более широкому расположению гармоник.

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

Методы дебиасирования машинного обучения могут быть применены для уменьшения этого дисбаланса точности. В статье Cogito вводит новый метод дебиасирования, который работает благоприятно по сравнению с базовой линией.

Как Cogito работает, чтобы смягчить эффекты нежелательного гендерного или других типов 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模улировать человеческий язык. Мы постоянно работаем над и совершенствуем наши NLP с новыми данными, чтобы смягчить предвзятость.

Cogito имеет комплексный протокол для 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 человеческой маркировке и использование методов дебиасирования 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 для объективного мониторинга моделей в производстве и систематического проведения аудитов моделей с помощью человеческой аннотации.

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

Есть вещи, которые люди могут делать и нюансы, которые они могут предоставить в человеческих взаимодействиях, которые технологии, такие как ИИ, не могут имитировать 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 закончить тем, что чувствует себя разочарованным или раздраженным от взаимодействия. Если мы заменим всех агентов контактных центров на ИИ, то мы исключаем человеческий элемент, который необходим для построения отношений и достижения и поддержания лояльных клиентов.

Когда человек участвует в сервисном взаимодействии, он ценит возможность говорить с кем-то, кто может поставить себя на его место, кто имел опыт, подобный тому, который он сам проходит. Аналогично, люди ценят ощущение того, что кто-то другой заботится о них и владеет решением их проблемы. Пройдет много времени, прежде чем ИИ будет воспринят как что-то, кроме инструмента 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), чтобы отслеживать опыт агентов. Аналогично нашему баллу опыта клиента (CX), балл EX объединяет осведомленный о человеке Эмоциональный ИИ и Разговорный ИИ, получая идеи в реальном времени на отдельных экземплярах или тенденциях на нескольких звонках. Среди высоких уровней недовольства, выгорания и текучести кадров балл EX помогает решить вопрос о том, как предотвратить выгорание и улучшить опыт агента, что, в свою очередь, стимулирует лучшие опыт клиента и долгосрочную устойчивость бизнеса.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Cogito.