Офер Ронен, сооснователь и генеральный директор Tomato.ai – Интервью-серия

Офер Ронен – сооснователь и генеральный директор Tomato.ai, платформы, предлагающей решение с помощью ИИ для смягчения акцентов для голосов агентов из офшорных центров, что приводит к улучшению показателей удовлетворенности клиентов и продаж.

Ранее Офер продал три технологические стартапы, два из которых были проданы Google (GOOGL ), а один – IAC. Он провел последние пять лет в Google, разрабатывая решения для контакт-центров на основе ИИ в инкубаторе Area 120. Он заключил сделки на сумму более 500 миллионов долларов для этих новых решений. Он имеет степень магистра в области компьютерных наук с акцентом на ИИ в Университете Мичигана и степень MBA в Корнелле.

Что изначально привлекло вас к машинному обучению и ИИ?

ИИ имеет длинную историю взлетов и падений. Периоды, когда была большая надежда на то, что технология изменит отрасли, за которыми следовали периоды разочарования, потому что она не совсем оправдала ожидания.

Когда я делал магистерскую степень по ИИ пару десятилетий назад в Университете Мичигана, это был период разочарования, когда ИИ не совсем делал своего рода влияние. Меня интересовала идея, что компьютеры можно обучить выполнять задачи на основе примеров, а не традиционных эвристик, которые требуют размышлений о том, какие явные инструкции предоставить. В то время я работал в исследовательской лаборатории ИИ над виртуальными агентами, которые помогают учителям найти ресурсы в Интернете для своих классов. Тогда у нас не было больших данных, мощных вычислительных ресурсов или передовых нейронных сетей, которые у нас есть сегодня, поэтому возможности, которые мы построили, были ограничены.

С 2016 по 2019 год вы работали в инкубаторе Google Area 120, чтобы разработать высокоэффективные виртуальные агенты для крупнейших контакт-центров. Что было это решение?

Более недавно я работал в инкубаторе Google Area 120 над некоторыми из крупнейших развертываний виртуальных агентов голоса, включая несколько проектов для компаний из списка Fortune 50 с более чем ста миллионами звонков поддержки в год.

Чтобы построить более эффективные виртуальные агенты голоса, которые могут справиться с сложными разговорами, мы взяли миллионы исторических разговоров между людьми и использовали эти разговоры, чтобы обнаружить тип последующих вопросов, которые клиенты имеют помимо их первоначальной заявленной проблемы. Анализируя последующие вопросы и различные способы, которыми клиенты формулируют каждый вопрос, мы смогли построить гибкие виртуальные агенты, которые могут иметь извилистые разговоры. Это лучше отражало тип разговоров, которые клиенты имеют с человеческими агентами. В результате получилось значительное увеличение количества звонков, полностью обработанных виртуальными агентами.

В 2021 и 2022 годах вы построили второй стартап в Area 120. Не могли бы вы рассказать, что это была за компания и что вы узнали из этого опыта?

Мой второй стартап в Area 120 снова был сосредоточен на контакт-центрах. Наше решение было направлено на снижение текучести кадров путем проактивного обращения к клиентам сразу после неудавшегося звонка поддержки, когда клиент выразил свою проблему, но не получил решение. Обращение осуществлялось виртуальными агентами, обученными решать эти открытые проблемы. То, что я узнал из этого опыта, заключается в том, что текучесть кадров – это сложный показатель для своевременного измерения. Для получения статистически значимых результатов изменений в текучести кадров может потребоваться шесть месяцев. Это затрудняет оптимизацию опыта достаточно быстро и убеждение клиентов в том, что решение работает.

Не могли бы вы рассказать историю создания вашего третьего стартапа Tomato.ai и почему вы решили сделать это самостоятельно, а не работать в Google?

Идея Tomato.ai, моего третьего стартапа в области контакт-центров, пришла от Джеймса Фэна, моего сооснователя и технического директора. Джеймс подумал, что было бы более эффективно продавать вино с французским акцентом, и что, если бы любой мог быть сделан, чтобы звучать как француз?

Это было семя идеи, и оттуда наши мысли эволюционировали. Когда мы исследовали это дальше, мы обнаружили более острую боль клиентов при общении с агентами из офшорных центров, имеющими акценты. Клиенты испытывали трудности с пониманием и доверием. Это представляло собой более крупную рыночную возможность. Учитывая наш опыт, мы поняли, какой значительный эффект это окажет на контакт-центры, помогая им улучшить продажи и показатели поддержки. Мы теперь называем это решение “Смягчением акцентов”.

Джеймс и я ранее возглавляли и продали стартапы, включая каждый из нас, продавших стартап Google.

Мы решили покинуть Google, чтобы начать Tomato.ai, потому что после многих лет работы в Google мы хотели вернуться к созданию и руководству своей собственной компанией.

Tomato.ai решает важную проблему в контакт-центрах, которая заключается в смягчении акцентов агентов. Не могли бы вы обсудить, почему фильтры голоса являются предпочтительным решением по сравнению с обучением агентов?

В Tomato.ai мы понимаем важность четкой коммуникации в контакт-центрах, где акценты иногда могут создавать барьеры. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на традиционное обучение агентов, мы разработали фильтры голоса, или то, что мы называем “смягчением акцентов”. Эти фильтры помогают агентам сохранять свой уникальный голос, уменьшая их акценты и улучшая ясность для звонящих. Используя фильтры голоса, мы обеспечиваем лучшую коммуникацию и строим доверие между агентами и звонящими, делая каждый взаимодействие более эффективным и удовлетворительным для клиента. Итак, по сравнению с обширными программами обучения, фильтры голоса предлагают более простое и немедленное решение для решения проблем, связанных с акцентами, в контакт-центрах.

Когда существующие агенты используют эти инструменты для улучшения своей производительности, они будут иметь возможность требовать более высокие ставки, отражая их возросшую ценность в обеспечении исключительных впечатлений от обслуживания клиентов. Одновременно демократизирующий эффект генеративного ИИ принесет новых агентов начального уровня в эту область, расширяя пул талантов и снижая почасовую оплату. Этот парадокс знаменует собой фундаментальную трансформацию динамики услуг контакт-центров, где технологии и человеческая экспертиза меняют ландшафт отрасли, открывая путь к более инклюзивному и конкурентному будущему.

Какие разные технологии машинного обучения и ИИ используются для обеспечения фильтрации голоса?

Такое решение реального времени для фильтрации голоса не было бы возможно всего лишь пару лет назад. Достижения в области исследований речи, в сочетании с новыми архитектурами, такими как модель трансформера и глубокие нейронные сети, и более мощным ИИ-аппаратным обеспечением (например, ТПУ от Google и ГПУ от NVidia), делают возможным построение таких решений сегодня. Это все еще очень сложная проблема, требующая от нашей команды изобретения новых методов для обучения моделей “речь-к-речи”, которые имеют низкую задержку и высокое качество.

Какой обратная связь получен от контакт-центров, и как это повлияло на показатели текучести кадров?

У нас есть сильный спрос со стороны крупных и небольших офшорных контакт-центров на пробную версию нашего решения по смягчению акцентов. Эти контакт-центры признают, что Tomato.ai может помочь с двумя их главными проблемами: (1) показатели производительности агентов из офшорных центров не соответствуют показателям агентов из внутренних центров, и (2) сложно найти достаточно квалифицированных агентов для найма на рынках, таких как Индия и Филиппины.

Мы ожидаем, что в ближайшие недели у нас будут кейсы, которые подчеркивают влияние, которое контакт-центры испытывают при использовании смягчения акцентов. Мы ожидаем, что продажи будут демонстрировать немедленный рост ключевых показателей, таких как выручка, коэффициенты закрытия и квалификации лидов. В то же время мы ожидаем, что звонки поддержки будут демонстрировать более короткие времена обработки, меньше повторных звонков и улучшенную удовлетворенность клиентов.

Как упоминалось выше, показатели текучести кадров требуют более длительного времени для подтверждения, и поэтому кейсы с этими улучшениями будут доступны позже.

Tomato.ai недавно привлекла 10 миллионов долларов в рамках раунда финансирования, что это значит для будущего компании?

Когда Tomato.ai готовится к своему первому выпуску продукта, команда остается приверженной своей цели изменить ландшафт глобальной коммуникации и будущее работы, один разговор за раз.

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