Офер Ронен, соучредитель и генеральный директор Tomato.ai – серия интервью

Офер Ронен — соучредитель и генеральный директор компании Помидор.ай, платформу, которая предлагает голосовой фильтр на базе искусственного интеллекта для смягчения акцентов голосов оффшорных агентов во время их разговора, что приводит к улучшению показателей CSAT и продаж.

Ранее Офер продал три технологических стартапа: два Google и один IAC. Последние пять лет он провел в Google, создавая решения искусственного интеллекта для контакт-центров в рамках Инкубатор Area 120. Он заключил сделки на эти новые решения на сумму более 500 миллионов долларов. Он получил степень магистра компьютерной инженерии со специализацией в области искусственного интеллекта в Мичиганском университете и степень MBA в Корнелле.

Что изначально привлекло вас в машинном обучении и ИИ?

ИИ имеет долгую историю стартов и остановок. Периоды, когда были большие надежды на то, что технология преобразует отрасли, сменялись периодами разочарования, потому что они не совсем оправдали шумиху.

Когда пару десятилетий назад я учился на степень магистра в области искусственного интеллекта в Мичиганском университете, это был период разочарования, когда искусственный интеллект не оказывал особого влияния. Меня заинтриговала идея о том, что компьютеры можно научить выполнять задачи с помощью примеров, а не традиционной эвристики, которая требует размышлений о том, какие явные инструкции предоставлять. В то время я работал в исследовательской лаборатории искусственного интеллекта над виртуальными агентами, которые помогают учителям находить в Интернете ресурсы для своих занятий. Тогда у нас не было больших данных, мощных вычислительных ресурсов или передовых нейронных сетей, которые есть сегодня, поэтому возможности, которые мы создали, были ограничены.

С 2016 по 2019 год вы работали в инкубаторе Google Area 120, разрабатывая высоконадежных виртуальных агентов для крупнейших контакт-центров. В чем именно заключалось это решение?

Совсем недавно я работал в инкубаторе Google Area 120 над некоторыми из крупнейших развертываний голосовых виртуальных агентов, включая пару проектов для компаний из списка Fortune 50 с более чем ста миллионами обращений в службу поддержки в год.

Чтобы создать более надежных голосовых виртуальных агентов, способных обрабатывать сложные разговоры, мы взяли миллионы исторических разговоров между людьми и использовали эти разговоры для определения типа дополнительных вопросов, которые возникают у клиентов помимо первоначально заявленной проблемы. Изучая дополнительные вопросы и изучая различные способы формулирования каждым вопросом клиентов, мы смогли создать гибких виртуальных агентов, которые могут вести извилистые разговоры. Это лучше отражало разговоры клиентов с людьми-агентами. Конечным результатом стало существенное увеличение общего количества вызовов, полностью обрабатываемых виртуальными агентами.

В 2021 и 2022 годах вы построили второй стартап на Зоне 2. Не могли бы вы рассказать, что это за компания и что вы узнали из этого опыта?

Мой второй стартап в Зоне 120 снова был ориентирован на колл-центры. Наше решение направлено на сокращение оттока клиентов за счет упреждающего обращения к клиентам сразу после неудачного звонка в службу поддержки, когда клиент выразил свою проблему, но не нашел решения. Информационную работу будут осуществлять виртуальные агенты, обученные решать эти открытые проблемы. Из этого опыта я узнал, что отток сотрудников — это показатель, который сложно измерить своевременно. Для получения статистически значимых результатов по изменению оттока может потребоваться 6 месяцев. Из-за этого становится сложно достаточно быстро оптимизировать взаимодействие и убедить клиентов, что решение работает.

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

Идея Помидор.ай, мой третий стартап контакт-центра, принадлежит Джеймсу Фэну, моему соучредителю и техническому директору. Джеймс думал, что будет эффективнее продавать вино, используя французский акцент, и что, если кого-нибудь можно будет заставить говорить по-французски?

Это было семенем идеи, и оттуда развилось наше мышление. По мере дальнейшего исследования мы обнаружили более острую проблему, которую испытывают клиенты при разговоре с оффшорными агентами с акцентом. У клиентов были проблемы с пониманием и доверием. Это представляло собой более широкую рыночную возможность. Учитывая наш опыт, мы поняли, какое значительное влияние это окажет на колл-центры, помогая им улучшить показатели продаж и поддержки. Теперь мы называем этот тип решения «смягчением акцента».

Мы с Джеймсом ранее руководили и продавали стартапы, в том числе каждый из нас продавал стартап Google.

Мы решили покинуть Google, чтобы запустить Tomato.ai, потому что после многих лет работы в Google нам не терпелось вернуться к созданию и управлению собственной компанией.

Tomato.ai решает важную проблему колл-центров — смягчение акцентов для операторов. Не могли бы вы обсудить, почему голосовые фильтры являются предпочтительным решением для обучения агентов?

В Tomato.ai мы понимаем важность четкого общения в колл-центрах, где акценты иногда могут создавать препятствия. Вместо того чтобы полагаться исключительно на традиционное обучение агентов, мы разработали голосовые фильтры или то, что мы называем «смягчением акцента». Эти фильтры помогают агентам сохранять свой уникальный голос, одновременно уменьшая акцент и улучшая разборчивость речи для звонящих. Используя голосовые фильтры, мы обеспечиваем лучшее общение и укрепляем доверие между агентами и абонентами, делая каждое взаимодействие более эффективным и удовлетворяющим клиента. Таким образом, по сравнению с обширными программами обучения, голосовые фильтры предлагают более простое и оперативное решение проблем, связанных с акцентом, в колл-центрах.

Поскольку существующие агенты будут использовать эти инструменты для повышения своей эффективности, они получат возможность устанавливать более высокие ставки, что отражает их возросшую ценность в обеспечении исключительного качества обслуживания клиентов. В то же время демократизирующий эффект генеративного искусственного интеллекта приведет к привлечению новых агентов начального уровня, расширяя кадровый резерв и снижая почасовые ставки. Эта дихотомия означает фундаментальную трансформацию в динамике услуг колл-центров, где технологии и человеческий опыт меняют ландшафт отрасли, прокладывая путь к более инклюзивному и конкурентоспособному будущему.

Какие различные технологии машинного обучения и искусственного интеллекта используются для фильтрации голоса?

Еще пару лет назад подобный тип решения для фильтрации голоса в реальном времени был бы невозможен. Достижения в области исследований речи в сочетании с новыми архитектурами, такими как модель трансформатора и глубокие нейронные сети, а также более мощным оборудованием искусственного интеллекта (например, TPU от Google и графическими процессорами от NVidia) делают создание таких решений сегодня более возможным. Это по-прежнему очень сложная проблема, которая требует от нашей команды изобретения новых методов обучения моделей преобразования речи в речь, которые имеют низкую задержку и высокое качество.

Какие отзывы были получены от колл-центров и как это повлияло на уровень оттока сотрудников?

У нас есть большой спрос со стороны крупных и малых оффшорных колл-центров на опробование нашего решения по смягчению акцента. Эти колл-центры признают, что Tomato.ai может помочь решить две главные проблемы (1) показатели эффективности работы оффшорных агентов не на должном уровне по сравнению с оншорными агентами (2) трудно найти достаточно квалифицированных агентов для найма на оффшорных рынках, таких как Индия и Филиппины.

Мы ожидаем, что в ближайшие недели будут опубликованы тематические исследования, в которых будет продемонстрировано влияние использования Accent Softening в колл-центрах. Мы ожидаем, что звонки по продажам увидят немедленный рост таких ключевых показателей, как доход, процент закрытия и процент квалификации потенциальных клиентов. В то же время мы ожидаем, что время обработки обращений в службу поддержки будет сокращаться, количество обратных вызовов будет меньше, а CSAT будет улучшен.

Как упоминалось выше, проверка показателей оттока занимает больше времени, поэтому тематические исследования этих улучшений будут опубликованы позже.

Tomato.ai недавно привлекла финансирование в размере 10 миллионов долларов. Что это значит для будущего компании?

Пока Tomato.ai готовится к запуску своего первого продукта, команда остается непоколебимой в своем стремлении изменить ландшафт глобальных коммуникаций и будущее работы, один разговор за раз.

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