Джош Фіст, генеральний директор і співзасновник Cogito – Серія інтерв’ю

Джош Фіст, генеральний директор і співзасновник Cogito, підприємство, яке поєднує штучний інтелект Emotion and Conversation в інноваційну платформу, яка надає тренінги та вказівки в режимі реального часу для агентів контакт-центру, надає керівникам бачення живих розмов їхніх команд, які працюють з будь-якого місця, і постійно відстежує досвід клієнтів і співробітників.

Історія Cogito починається в 1999 році, ще до заснування компанії. Чи могли б ви поділитися деякими ідеями про перші дні роботи в лабораторії Human Dynamics MIT і над чим працювали?

З 1999 по 2006 рік доктор Сенді Пентланд розробив фундаментальну фундаментальну науку, яка демонструє присутність і силу соціальних сигналів у людському спілкуванні та здатність машин виявляти та інтерпретувати їх.

У 2007 році Cogito було виділено з MIT Media Lab. Не могли б ви поділитися цією історією походження?

До мого навчання в Массачусетському технологічному інституті я усвідомлював потребу в технології, яка базується на розмовному контексті, щоб допомогти користувачам у емоційно насичених ситуаціях. Працюючи в Департаменті служб у справах дітей, молоді та сім’ї Нової Зеландії (нині відомому як відділ у справах дітей, молоді та сім’ї Міністерства соціального розвитку), я помітив, що багато соціальних працівників вигоріли через дуже емоційну природу своїх обов’язків і вважав, що системи управління, які їх підтримують, отримають значну користь від такої технології. Я приніс свої спостереження того часу до Массачусетського технологічного інституту, і пізніше було створено Cogito на основі досліджень медіалабораторії Массачусетського технологічного інституту, проведених доктором Пентландом, які, здавалося, безпосередньо вирішували проблему. Cogito отримала фінансування від Агентства передових оборонних дослідницьких проектів (DARPA) на дослідження та розробку платформи штучного інтелекту та моделей поведінки для автоматичного визначення психологічного стану людини. Ця технологія виявилася успішною в допомозі військовим ветеранам, які поверталися з бойових дій через розгортання в Департаменті у справах ветеранів (VA).

Технологія Emotion AI, яка використовується в Cogito, була вперше перевірена, допомагаючи постачальникам медичних послуг виявляти ранні ознаки посттравматичного стресового розладу та інших розладів психічного здоров’я у солдатів, які повертаються з бойових дій. Чи могли б ви обговорити деякі подробиці щодо цього та типи результатів, які ви бачили?

Метою застосування цієї технології для постачальників медичних послуг було виявлення депресії та запобігання самогубствам у військових ветеранів, які повертаються з бойових дій. Платформа, яку ми розробили, дозволила лікарям відстежувати загальний психічний стан ветеранів за допомогою голосових сигналів і точно визначати такі події, як бездомність, та інші попереджувальні ознаки поганого психічного здоров’я. Ми швидко зрозуміли, що у нас є щось особливе, і що застосування цієї технології може виявитися корисним не тільки для підтримки військових ветеранів і систем охорони здоров’я в районах, де багато складних, емоційно насичених розмов. Оскільки наше коріння все ще зосереджено на людському досвіді, ми стали Cogito, якого ви знаєте сьогодні, підтримуючи навчання та керівництво в режимі реального часу для агентів великих корпоративних контакт-центрів у багатьох галузях, включаючи охорону здоров’я.

Чи можете ви обговорити, як Cogito використовує штучний інтелект для аналізу поведінкових ознак і надання миттєвого зворотного зв’язку під час розмов?

Cogito використовує потужну комбінацію штучного інтелекту Emotion і Conversation, щоб виявляти нові ідеї з усіх розмов, вилучаючи обидва що було сказано і як клієнти отримали повідомлення. Ці моделі штучного інтелекту вимірюють взаємодію з клієнтами (CX) у режимі реального часу для всіх дзвінків, щоб мати вплив на даний момент, у порівнянні з аналізом після дзвінка, який зосереджується лише на покращенні майбутніх взаємодій.

Cogito виділяє та аналізує понад 200 акустичних і голосових сигналів за мілісекунди, щоб надати агентам контакт-центру підказки щодо того, як скорегувати свою поведінку, і отримати найкращі рекомендації на основі обговорюваних тем і бажаних результатів.

Cogito виконує живий аналіз голосу під час виклику, щоб покращити поведінку в режимі реального часу, щоб створити кращі людські зв’язки в масштабі між клієнтами та агентами контакт-центру, незалежно від того, де вони працюють.

Як цей відгук допомагає агентам будувати кращі стосунки з клієнтами?

Зворотній зв’язок агентів контакт-центру в режимі реального часу, який отримують від підказок Cogito, дозволяє агентам демонструвати більш послідовний емоційний інтелект, що призводить до того, що агенти виявляють співчуття під час кожного виклику. Поліпшення емпатії призводить до кращих результатів розмови, таких як скорочення часу обробки дзвінка, збільшення першого розв’язання дзвінка, покращення задоволеності клієнтів і збільшення життєвої цінності клієнта.

Кожен представник контакт-центру має різні сильні та слабкі сторони. Спонукання в режимі реального часу, які вони отримують під час дзвінка, допомагають покращити обслуговування клієнтів, чи то для того, щоб виявляти більше співчуття, говорити повільніше або звучати оптимістичніше. Цей індивідуальний зворотний зв’язок у даний момент дозволяє агентам будувати відносини з клієнтом на основі досвіду цього конкретного клієнта та його голосових сигналів, уловлених моделлю ШІ. У свою чергу, це покращує як клієнтський досвід, так і досвід агента.

Зворотній зв’язок у режимі реального часу корисний не лише для CX – він також покращує досвід роботи співробітників (EX). Наші інструменти допомагають представникам підтримки отримати більше позитивного досвіду роботи, що, як доведено, підвищує рівень CX.

У 2019 році Cogito випустив статтю під назвою «Гендерне упередження в розпізнаванні мовних емоцій». Якими були ключові висновки, коли мова зайшла про вплив гендерних упереджень у мовленні на емоції?

Наша стаття була зосереджена на підході до моделювання та методах оптимізації, а також на зміщеннях вибірки. Тому необхідно провести додаткові дослідження, щоб пом’якшити негативні упередження загалом у машинному навчанні та, зокрема, у розпізнаванні мовних емоцій. Ключові ідеї включають:

Жіноче мовлення, як правило, має вищу тональність, ніж чоловіче, що призводить до більш широких відстаней між гармоніками.

Ця різниця може вплинути на моделі розпізнавання мовних емоцій. Це може призвести до нижчої точності жіночої мови порівняно з чоловічою.

Для зменшення цього дисбалансу точності можна застосувати методи машинного навчання усунення зміщень. У статті Cogito представляє нову техніку усунення зміщень, яка має кращі показники порівняно з базовою лінією.

Як Cogito пом’якшує вплив небажаної статі чи інших типів упередженості?

Cogito використовує моделі обробки природної мови (NLP), які поєднують системи штучного інтелекту, які розуміють людину, моделі машин глибокого навчання та інші складні правила, які допомагають комп’ютерам розуміти, аналізувати та симулювати людську мову. Ми постійно працюємо над і розвиваємо наші НЛП за допомогою нових даних, щоб пом’якшити упередженість.

У Cogito є комплексний протокол для розробки моделі машинного навчання, який явно спрямований на пом’якшення упередженості та забезпечення етичних функцій продукту на основі машинного навчання (ML). Цей протокол охоплює такі сфери, як вибірка даних для навчання, пом’якшення упередженості при маркуванні людьми та використання методів усунення упереджень машинного навчання.

Cogito використовує набір даних «справедливості», що складається з великої кількості аудіоданих, у яких спікери самостійно повідомляють про різні демографічні категорії. Усі моделі оцінюються за набором даних справедливості та за різними демографічними категоріями. Ми також використовуємо методи ML Ops для об’єктивного моніторингу моделей у виробництві та систематичного проведення аудиту моделей із анотаціями людини.

Які ваші особисті погляди на те, як штучний інтелект повинен не тільки замінити людей, але й покращити людську поведінку?

Є речі, які люди можуть робити, і нюанси, які вони можуть надати у взаємодії між людьми, які такі технології, як штучний інтелект, не можуть емулювати самостійно. Наприклад, клієнти хочуть отримати співчуття, коли вони звертаються до служби підтримки клієнтів. Якщо клієнт взаємодіє лише з автоматизованою системою на основі штучного інтелекту, його проблему можна вирішити, але в кінцевому підсумку він може почуватися розчарованим або роздратованим від взаємодії. Якщо ми замінимо всіх агентів контакт-центру штучним інтелектом, ми позбудемося людського фактора, необхідного для побудови стосунків і досягнення та підтримки постійних лояльних клієнтів.

Під час взаємодії з послугами люди цінують розмову з кимось, хто може поставити себе на їхнє місце, хто мав досвід, подібний до того, через що вони самі. Подібним чином люди цінують відчуття того, що хтось інший піклується про них і володіє вирішенням їхньої проблеми. Мине багато часу, перш ніж автономний штучний інтелект справді сприйметься як щось інше, ніж інструмент самодопомоги.

Чи є ще щось, чим ви хотіли б поділитися про Cogito?

У Cogito ми розробляємо нові технології, щоб запровадити наступне покоління контакт-центрів. На початку цього року ми опублікували рейтинг досвіду співробітників (EX), щоб відстежувати досвід агентів. Подібно до нашого показника взаємодії з клієнтами (CX), рейтинг EX поєднує в собі штучний інтелект емоцій і розмов, що дає змогу отримувати статистичні дані в реальному часі для окремих випадків або тенденцій для кількох дзвінків. Серед високих рівнів незадоволеності, виснаження та виснаження показник EX Score допомагає вирішити питання про те, як запобігти вигорянню та покращити досвід агента, що, у свою чергу, сприяє кращому досвіду клієнтів і довгостроковій стабільності бізнесу.

Дякую за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Cogito.