Офер Ронен, сооснователь и генеральный директор Tomato.ai – Серия интервью

Офер Ронен является сооснователем и генеральным директором Tomato.ai, платформы, которая предлагает голосовой фильтр, работающий на основе ИИ, для смягчения акцентов голосов агентов из офшорных центров, когда они говорят, что приводит к улучшению показателей удовлетворенности клиентов и продаж.

Ранее Офер продал три стартапа в области технологий, два – компании Google, и один – компании IAC. Он провел последние пять лет в Google, разрабатывая решения ИИ для контактных центров в рамках инкубатора Area 120. Он заключил сделки на сумму более 500 миллионов долларов для этих новых решений. Он имеет степень магистра в области компьютерных наук с специализацией на ИИ в Университете Мичигана и степень МБА 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 сможет трансформировать 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 прорыв. Меня заинтересовала идея, что компьютеры могут быть обучены выполнять задачи через примеры, а не традиционными эвристиками, 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 занятий. 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 высокоустойчивые виртуальные агенты для крупнейших контактных центров. Что было это решение именно?

Более 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 звонков поддержки в год.

Чтобы построить более устойчивые голосовые виртуальные агенты, которые могут справиться с сложными разговорами, мы использовали миллионы исторических разговоров между людьми и использовали эти разговоры, чтобы обнаружить тип последующих вопросов, которые клиенты имеют помимо их первоначально заявленной проблемы. Анализируя последующие вопросы и различные способы, которыми клиенты формулируют каждый вопрос, мы смогли построить гибкие виртуальные агенты, которые могут вести извилистые разговоры. Это лучше отражало тот вид разговоров, которые клиенты ведут с человеческими агентами. В результате получился существенный рост количества звонков, полностью обработанных виртуальными агентами.

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

Мой второй стартап в рамках Area 120 снова был сосредоточен на контактных центрах. Наше решение было направлено на снижение отказов от клиентов, связанных с поддержкой, путем проактивного обращения к клиентам сразу после неудавшегося звонка поддержки, когда клиент выразил свою проблему, но не получил решения. Обращение осуществлялось виртуальными агентами, обученными для решения этих открытых вопросов. То, что я узнал из этого опыта, заключается в том, что отказ является трудной метрикой для измерения в своевременной манере. Для получения статистически значимых результатов изменений в отказах может потребоваться 6 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 контактных центров, возникла у 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 звучать как француз?

Это была семя идеи, и оттуда наши мысли эволюционировали. Когда мы исследовали это дальше, мы обнаружили более острую боль для клиентов, когда они говорили с агентами из офшорных центров, имеющими акценты. Клиенты испытывали трудности с пониманием и доверием. Это представляло собой более крупную возможность на рынке. Учитывая наш опыт, мы поняли, какой значительный эффект это окажет на контактные центры, помогая им улучшить свои продажи и показатели поддержки. Мы теперь называем это решение “Смягчение акцентов”.

Джеймс и я ранее возглавляли и продавали стартапы, включая каждый из нас, который продал стартап Google.

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

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

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

Когда существующие агенты используют эти инструменты для улучшения своей производительности, они будут иметь возможность требовать более высокие ставки, отражая их увеличенную ценность в обеспечении исключительного опыта клиентов. Одновременно демократизирующий эффект генеративного ИИ приведет к привлечению новых агентов начального уровня, расширяя пул талантов и снижая почасовую оплату. Это дуализм знаменует собой фундаментальную трансформацию динамики услуг контактных центров, где технологии и человеческая экспертиза преобразуют ландшафт отрасли, открывая путь к более инклюзивному и конкурентному будущему.

Какие из различных технологий машинного обучения и ИИ используются для обеспечения голосовой фильтрации?

Такое решение реального времени для голосовой фильтрации не было бы возможно всего 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, которая требует от нашей команды изобретения новых методов для обучения моделей речь-к-речи, которые имеют низкую задержку и высокое качество.

Какой обратная связь была получена от контактных центров, и как она повлияла на показатели текучести кадров?

У нас есть сильный спрос со стороны крупных и небольших офшорных контактных центров на возможность попробовать наше решение для смягчения акцентов. Эти контактные 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, (2) трудно 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 тот вид влияния, который контактные центры испытывают при использовании смягчения акцентов. Мы ожидаем, что продажи звонков увидят немедленный рост ключевых метрик, таких как доход, коэффициенты закрытия и квалификации лидов. В то же время мы ожидаем, что звонки поддержки увидят более короткие времена обработки, меньше повторных звонков и улучшение удовлетворенности клиентов.

Как упоминалось выше, показатели текучести кадров требуют больше времени для подтверждения, 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 запуску своего первого продукта, команда остается приверженной своей цели трансформировать ландшафт глобальной коммуникации и будущее работы, один разговор за раз.

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