Josh Feast, VD och medgrundare av Cogito – Intervjuserie

Josh Feast är VD och medgrundare av Cogito, ett företag som kombinerar Emotion och Conversation AI till en innovativ plattform som ger realtidscoaching och vägledning till kontakcenteragenter, ger chefer insyn i levande samtal från deras team som arbetar från var som helst, och kontinuerligt övervakar kund- och medarbetarupplevelser.

Cogitos historia börjar 1999, innan företaget grundades. Kan du dela några insikter om dessa tidiga dagar på MIT Human Dynamics Lab och vad som arbetades med?

Från 1999 till 2006 utvecklade Dr. Sandy Pentland grundläggande grundvetenskap som demonstrerade närvaron och kraften av sociala signaler i mänsklig kommunikation och förmågan hos maskiner att upptäcka och tolka dem.

2007 såldes Cogito ut från MIT Media Lab. Kan du dela denna ursprungshistoria?

Innan mina dagar på MIT, erkände jag behovet av teknik som är informerad av samtalssammanhang för att hjälpa användarna under emotionellt laddade situationer. Medan jag arbetade på Nya Zeelands departement för barn, ungdom och familj (nu känd som barn-, ungdoms- och familjenheten inom socialutvecklingsministeriet), märkte jag att många socialarbetare var utbrända på grund av de höga emotionella kraven i deras uppgifter och trodde att de ledningssystem som stödde dem skulle ha stor nytta av en sådan teknik. Jag förde mina observationer från den tiden till MIT, och Cogito skapades senare från Dr. Pentlands forskning på MIT Media Lab som tycktes direkt lösa problemet. Cogito fick finansiering från Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) för att forska och utveckla en artificiell intelligensplattform och beteendemodeller för att automatiskt upptäcka mänskliga psykologiska tillstånd. Denna teknik visade sig vara framgångsrik i att hjälpa militärveteraner som återvände från strid genom insatser med Veteran Affairs (VA).

Den Emotion AI-teknik som används på Cogito validerades först genom att hjälpa vårdgivare att upptäcka tidiga tecken på PTSD och andra psykiska hälsostörningar hos soldater som återvände från strid. Kan du diskutera några detaljer om detta och de resultat som sågs?

Målet med att distribuera denna teknik till vårdgivare var att upptäcka depression och förhindra självmord hos militärveteraner som återvände från strid. Den plattform vi utvecklade möjliggjorde för läkare att spåra veteraners allmänna psykiska hälsa genom röstsignalerna och att identifiera händelser som hemlöshet och andra varningstecken för dålig psykisk hälsa. Vi insåg snabbt att vi hade något speciellt, och att teknikens tillämpning kunde visa sig användbar bortom att stödja militärveteraner och hälsovårdssystem i områden med höga volymer av komplexa, emotionellt laddade samtal. Med våra rötter fortfarande centrerade på den mänskliga upplevelsen, blev vi den Cogito du känner till idag, som stöder realtidscoaching och vägledning för storskaliga företagskontakcenteragenter inom flera branscher, inklusive hälsovård.

Kan du diskutera hur Cogito använder AI för att analysera beteendesignaler och ge direkt feedback under samtal?

Cogito använder en kraftfull kombination av Emotion och Conversation AI för att avslöja nya insikter från alla samtal, extraherar både vad som sades och hur kunderna tog emot meddelandet. Dessa AI-modeller mäter kundupplevelse (CX) i realtid på alla samtal för att ha effekt i ögonblicket, snarare än post-samtalsanalys som bara fokuserar på att förbättra framtida interaktioner.

Cogito extraherar och analyserar mer än 200 akustiska och röstsignaleringar på millisekunder för att ge kontakcenteragenter signaler på hur de kan anpassa sitt beteende och ge de bästa rekommendationerna baserat på de diskuterade ämnena och önskade resultaten.

Cogito utför live, i-samtal röstanalys för att förstärka beteende i realtid och skapa bättre mänskliga kontakter i stor skala mellan kunder och kontakcenteragenter, oavsett var de arbetar.

Hur vägleder denna feedback agenter att bygga bättre relationer med kunder?

Den direkt feedback som kontakcenteragenter får från Cogitos påminnelser tillåter agenter att visa mer konsekvent emotionell intelligens, vilket resulterar i att agenter levererar empati på varje samtal. Förbättrad empati leder till bättre samtalresultat, såsom minskade samtalstider, ökad första samtalstillfredsställelse, förbättrad kundtillfredsställelse och ökad kundlivstidsvärde.

Varje kontakcenterrepresentant har olika styrkor och svagheter. Den direkt feedback de får på samtalet hjälper till att förbättra deras kundservice, antingen genom att ge mer empati, tala långsammare eller låta mer uppmuntrande. Denna skräddarsydda feedback i ögonblicket tillåter agenter att bygga en relation med kunden baserat på den specifika kundens upplevelse och deras röstsignaleringar som uppfångas av AI-modellen. I sin tur förbättrar detta både kundupplevelsen och agentupplevelsen.

Den direkt feedbacken är inte bara fördelaktig för CX – den gynnar också medarbetarupplevelsen (EX). Våra verktyg hjälper representanter att ha mer positiva arbetsupplevelser, vilket visat sig driva högre nivåer av CX.

2019 släppte Cogito en rapport med titeln “Könsavbiasering i tal emotionell igenkänning.” Vilka var några av de viktigaste insikterna när det gäller effekten av könsbias i tal med avseende på emotion?

Vår rapport fokuserade på modelleringstillvägagångssätt och optimeringstekniker samt urvalsbias. Därför måste mer forskning göras för att mildra negativ bias generellt i maskinlärning och specifikt i tal emotionell igenkänning. Viktiga insikter inkluderar:

Kvinnligt tal tenderar att vara högre pitch än manligt tal, vilket resulterar i mer spridda harmoniska.

Tal emotionell igenkänning modeller kan påverkas av denna skillnad. Detta kan leda till lägre noggrannhet för kvinnligt tal jämfört med manligt tal.

Avbiasmekanismer för maskinlärning kan tillämpas för att minska denna noggrannhetsobalans. I rapporten introducerar Cogito en ny avbiasmekanism som presterar fördelaktigt i förhållande till baslinjen.

Hur fungerar Cogito för att mildra effekterna av oönskad köns- eller annan typ av bias?

Cogito använder naturlig språkbehandling (NLP) modeller som kombinerar mänskligt medvetna AI-system, djupa maskinmodeller och andra komplexa regler som hjälper datorer att förstå, analysera och simulera mänskligt språk. Vi arbetar kontinuerligt med och utvecklar våra NLP med ny data för att mildra bias.

Cogito har ett omfattande protokoll för maskinlärningsmodellutveckling, som syftar explicit till att mildra bias och säkerställa etisk maskinlärningsbaserad produktfunktion. Detta protokoll täcker områden som urval av data för utbildning, mildring av bias i mänsklig märkning och användning av maskinlärningsavbiasmekanismer.

Cogito använder en “rättvis” datamängd som består av en stor mängd ljuddata där talarna själva rapporterar olika demografiska kategorier. Alla modeller utvärderas mot rättvisedatamängden och mot de olika demografiska kategorierna. Vi använder också ML Ops-tekniker för att objektivt övervaka modeller i produktion och systematiskt genomföra modellrevisioner med mänsklig annotering.

Vad är dina personliga åsikter om hur AI inte bara ska ersätta människor, utan snarare förstärka mänskligt beteende?

Det finns saker som människor kan göra och nyanser som de kan tillföra i mänskliga interaktioner som teknologi som AI inte kan efterlikna på egen hand. Till exempel vill kunder få empati när de kontaktar kundsupport. Om kunden interagerar endast med ett automatiserat system som drivs av AI, kan deras problem lösas, men de kan känna sig frustrerade eller irriterade av interaktionen. Om vi ersätter alla kontakcenteragenter med AI, eliminerar vi den mänskliga faktorn som är nödvändig för att bygga relationer och uppnå och behålla lojala kunder.

När man är involverad i en serviceinteraktion, värderar människor att tala med någon som kan sätta sig i deras skor, som har haft upplevelser liknande det de själva går igenom. På samma sätt värderar människor känslan av att någon annan tar hand om dem och äger lösningen på deras problem. Det kommer att ta lång tid innan fristående AI verkligen uppfattas som något annat än ett självhjälpsverktyg.

Finns det något annat du vill dela om Cogito?

På Cogito utvecklar vi nya teknologier för att införa nästa generation av kontakcenter. Tidigare i år släppte vi vår medarbetarupplevelse (EX) Poäng för att spåra agenters upplevelser. Liknande vår kundupplevelse (CX) poäng, kombinerar EX-poängen mänskligt medveten Emotion AI och Conversation AI, som ger insikter i realtid över enskilda instanser eller trender över flera samtal. Bland höga nivåer av missnöje, utbrändhet och avgång, hjälper EX-poängen till att lösa frågan om hur man kan förhindra utbrändhet och hjälpa agentupplevelsen, vilket i sin tur driver bättre kundupplevelser och långsiktig affärshållbarhet.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer kan besöka Cogito.