Behavioral Signals CEO'su Rana Gujral - Röportaj Dizisi

Rana Gujral, duygusal zekayı konuşmadan yapay zeka ile konuşmalara dahil ederek insanlar ve makineler arasındaki iletişim boşluğunu dolduran bir şirket olan Behavioral Signals'ın CEO'sudur.

Davranışsal Sinyaller, 2016'da piyasaya sürülen nispeten genç bir girişimdir. Başlangıç ​​hikayesini paylaşabilir misiniz?

Şirketin çığır açan patentli konuşmadan duyguya ve konuşmadan davranışa teknolojilerini pazara sunma tutkusuyla hareket eden CTO, Alex Potamianos ve Baş Bilim İnsanı Shri Narayanan, 2016'da Behavioral Signals'ı kurdu. Shri, bir Andrew J. Viterbi'dir. şirketinde Mühendislik Profesörü Güney Kaliforniya Üniversitesi (USC). nin kurucusu ve halen yöneticiliğini yapmaktadır. Sinyal Analizi ve Yorumlama Laboratuvarı (SAIL) USC'de. Alex, konuşma ve doğal dil işleme, etkileşimli sesli yanıt sistemleri ve davranışsal bilişim alanlarında saygın bir yenilikçidir. İşin hem kurumsal hem de girişimci yönlerinde 20 yılı aşkın liderlik deneyimine sahiptir ve geçmişi AT&T Labs-Research, Bell Labs ve Lucent Technologies'de çalışmayı içermektedir.

İş dünyasını geliştirme ve sonsuza dek değiştirme hedefiyle, teknolojinin başarılabileceklerin merkezinde olduğuna inanıyoruz. Behavioral Signals'ın algoritmaları, insan duygularını ve davranışlarını analiz eder, verileri kullanılabilir bilgilere dönüştürür ve daha iyi iş kararları alınmasına ve kârın artmasına yol açar. Şimdiye kadar, insan duygularını ölçmenin ve ölçmenin imkansız olduğu düşünülüyordu. Patentli analitik motorumuz ile insan etkileşimlerinin “nasıl” kısmını ölçüyor ve yorumluyoruz.

Davranışsal Sinyaller, bir tür makine öğrenimi duygusal hesaplamaya (Duygu Yapay Zekası olarak da bilinir) dayanır. Bunun ne olduğunu açıklayabilir misiniz?

Emotion AI veya duygusal bilgi işlem olarak da adlandırılan duygusal yapay zeka, insan duygularını - insanlar olarak bizim duyguları deneyimleme ve ifade etme şeklimizi - okuyabilen, yorumlayabilen, yanıtlayabilen ve taklit edebilen makineler geliştirmek için kullanılıyor. Bu tüketiciler için ne anlama geliyor? Bu, akıllı telefonunuz veya akıllı hoparlörleriniz gibi cihazlarınızın, yalnızca sesinizdeki duygusal ipuçlarını okuyarak size her zamankinden daha doğal hissettiren bir etkileşim sunabileceği anlamına gelir.

Yapay zekaya olan güvenimiz arttıkça, duygusal açıdan zeki yapay zekaya olan ihtiyacımız da artıyor. Sanal asistanınızdan size bugünün maç skorlarını okumasını istemek bir şey, ancak yaşlanan ebeveynlerinizi yapay zeka güdümlü bir robotun bakımına emanet etmek tamamen başka bir şey. Şu anda yapay zeka, tıbbi durumları teşhis etmek ve tedavileri özetlemek gibi inanılmaz şeyler yapabiliyor olabilir, ancak yine de hastalarla daha insancıl bir şekilde iletişim kurmak için duygusal zekaya ihtiyacı var.

Başka hangi tür makine öğrenimi teknolojileri kullanılıyor?

Makine öğrenimi söz konusu olduğunda, Davranışsal Sinyal İşleme analitiği modellerimizde esas olarak derin öğrenme ve NLP'den yararlanırız. Bunu biraz daha iyi açıklamak için, insan sesinde kodlanan bilgileri sesten otomatik olarak algılamak ve kalitesini ölçmek için on yılı aşkın ödüllü ve patentli araştırmaya dayanan Davranışsal Sinyal İşleme alanına öncülük ettik. insan etkileşimi. Mühendislik ile davranış bilimleri arasında köprü kuran ve mühendislik ve bilgi işlem yeniliklerini kullanarak insan etkileşimini ve iletişimini ölçmeyi ve yorumlamayı amaçlayan, gelişmekte olan bir disiplindir. Derin öğrenme, daha iyi tahmine dayalı modeller oluşturmaya yardımcı olan araçtır.

Ses tonundan ne tür veriler topluyorsunuz?

Derin öğrenme yapay zeka teknolojimiz, neyin ve neyin ne olduğunu analiz eder. Nasıl bir konuşmanın her iki tarafında duygu ve davranışları ölçen bir şeyler söyleniyor. Duygu yelpazesi oldukça çeşitlidir, ancak asıl önemli olan bu analizin toplam zekasıdır. Bir örnek vermek gerekirse, bir banka çalışanı ile bir müşteri arasındaki konuşmayı ele alalım; konuşma kalite puanını ve sonucun etkililiğini hesaplamak için nezaketi, soğukkanlılığı (sakin veya heyecanlı), müşteriye karşı empatiyi, müşterinin tepkilerini ve yavaş, hızlı, meşgul veya ilgisiz gibi genel konuşma tarzını yakalayabilir ve ölçebiliriz. ve çalışanın performansı.

Amacı tahmin etmek için ne tür veri analizi yapılır?

Niyet tahmini, daha önce bahsedilenlere çok benzer. Bir müşterinin bir ürünü satın alma, abonelik yenileme niyetini veya bir borçlunun borcunu ödeyip ödemeyeceğini tahmin etmek için sesteki davranışsal sinyalleri kullanırız. Niyet tahmini, şirketlerin satış ve tahsilat oranlarını artırmasına, maliyetlerini düşürmesine ve sonuç olarak müşteri memnuniyetini iyileştirmesine yardımcı olabilir.

Behavioral Signals, INTERSPEECH kalitesinde insan etkileşimleri ve hesaplamalı paralinguistik mücadelesinde 6 kez Altın kazanan oldu. Bu zorluk nedir ve bu ne kadar önemli bir başarıdır?

konuşma Konuşma işleme ve uygulamalarına odaklanan dünyanın en büyük teknik konferansıdır. Bu alandaki en büyük katılıma ve önemli sayıda araştırma makalesine ev sahipliği yapmaktadır. Konferans, temel teorilerden ileri düzey uygulamalara kadar konuşma bilimi ve teknolojisinin tüm yönlerini ele alan disiplinlerarası yaklaşımları vurgulamaktadır. Konferans, konuşma tanıma ve doğal dil işleme disiplinlerinde Turing Ödülü olarak kabul edilmektedir. Bu ödülü kazanmak, bilimsel çalışmalarımızın ve insan karar alma süreçlerini yönlendiren davranış ve özelliklerle ilişkili ses verilerinden sinyalleri tespit etme konusundaki benzersiz yeteneğimizin önemli bir takdiridir.

Davranışsal Sinyaller farklı dillere ne kadar hızlı uyum sağlayabilir ve ne kadar büyük bir veri kümesine ihtiyaç vardır?

Teknolojimiz dilden bağımsızdır. biz dinleriz Nasıl gerçekte söylenenden çok bir şey söyleniyor. Tüm dillerde oldukça evrensel olan ifade edilen duyguları dinliyoruz. Tabii ki, her dilin kendine özgü özellikleri vardır, bu da algoritmalarımızda ince ayar gerektirebilir, ancak tahmine dayalı analitik modellerimizdeki fark genellikle küçüktür.

Davranışsal Sinyallerin en son çözümü olan AI-Aracılı Konuşmayı tartışabilir misiniz?

AI Aracılı Konuşmalar (AI-MC), müşteriyi belirli bir aramayı yönetmeye en uygun çalışanla eşleştirmek için duygu AI ve ses verilerini kullanan otomatik bir çağrı yönlendirme çözümüdür. Yukarıda belirtilen banka çalışanı ve müşteri örneğine geri dönersek, teknolojimiz, daha iyi müşteri deneyimi, artan tahsilatlar veya daha hızlı çözüm süreleri ile ilgili olsun, sonucu iyileştirme nihai hedefiyle konuşma dinamiğini yönlendirebilir. . Amaç ne olursa olsun, her zaman her iki tarafın da istenen sonuca ulaşmasını sağlayacak bir katalizör vardır. Bu katkıda bulunan faktör genellikle basit ve doğal olarak meydana gelen bir insan sürecidir: insanlar arasında geliştirilen yakınlık veya yakınlık. İş iletişiminin türü ne olursa olsun (satış görüşmesi, destek, tahsilat), her zaman gerçek insanlar arasındaki bir etkileşim olacaktır ve iki insan çifti arasındaki yakınlık nadiren aynıdır. Bazı insanlarla diğerlerinden daha iyi geçinmemize yardımcı olan belirli davranışlarımız ve özelliklerimiz var. Bu eşleşme, profil verilerine ve NLP ve Davranışsal Sinyal İşleme alanında yıllarca süren araştırma ve deneyimden geliştirilen üstün algoritmalarımıza dayanmaktadır.

Yakın zamanda, bir AB Bankasının çağrı merkezinin etkinliğini ve verimliliğini artırmak için Behavioral Signals'ın AI-MC çözümünü hayata geçirdik. Vaka çalışması Gartner tarafından tanındı ve Emotion AI Benimseme Raporuna dahil edildi. Çözüm, aktif borç yeniden yapılandırma başvurularında %20 artışla önemli bir yatırım getirisi gösterdi. Ayrıca bu iyileşme %7.6 daha az çağrı ile sağlanarak ilave maliyet düşüşleri sağlanmıştır. Mutlak rakamlarla, bu sonuçlar banka için 300 milyon dolarlık bir artışa karşılık geldi.

Davranışsal Sinyaller hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Araştırma başarılarımızdan çok gurur duysak da, sektördeki övgüler için de aynı derecede minnettarız. 2019 sonbaharında teknolojimiz, Gartner'ın en yeni teknolojileri profilleyen gıpta ile bakılan Maverick Araştırmasında kullanım durumu lideri olarak listelendi. Bu yılın başlarında, teknolojimizin 'dönüşümsel' olarak derecelendirildiği Gartner Hype Cycle'a dahil olduk. Geçen ay Gartner Cool Vendor 2020 olarak listelendik.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Davranışsal Sinyalleri ziyaret etmelidir.