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

Джош Фіст є генеральним директором і співзасновником Cogito, підприємства, яке поєднує Емоцію та Конверсаційний AI в інноваційну платформу, яка забезпечує реальне тренування та керівництво агентам контакт-центрів, надає керівникам видимість у живих розмовах від їхніх команд, які працюють з будь-якого місця, та безперервно відстежує досвід клієнтів та працівників.

Історія Cogito починається у 1999 році, до заснування компанії. Чи можете Ви поділитися деякими відомостями про ці ранні дні в MIT Human Dynamics Lab і про те, над чим працювали?

З 1999 по 2006 рік доктор Сенді Пентленд розробив фундаментальні базові науки, які демонструють присутність і силу соціальних сигналів у людській комунікації та здатність машин виявляти і тлумачити їх.

У 2007 році Cogito було відокремлено від MIT Media Lab. Чи можете Ви поділитися цією історією походження?

До моїх днів у MIT я визнав необхідність технологій, які інформуються контекстом розмови, щоб допомогти своїм користувачам у складних ситуаціях. Під час роботи у Міністерстві соціального розвитку Нової Зеландії я помітив, що багато соціальних працівників були виснажені через високу емоційну складність їхніх обов’язків, і вважав, що системи управління, які підтримували їх, могли б суттєво виграти від такої технології. Я приніс свої спостереження з того часу до MIT, і пізніше Cogito було створено на основі досліджень доктора Пентленда в MIT Media Lab, які, здавалося, безпосередньо вирішували цю проблему. Cogito отримало фінансування від Агентства передових дослідницьких проектів Міністерства оборони (DARPA) для дослідження та розробки штучного інтелекту та поведінкових моделей для автоматичного виявлення психологічних станів людини. Ця технологія виявилася успішною у допомозі військовим ветеранам, які поверталися з бойових дій через розгортання у Міністерстві у справах ветеранів (VA).

Технологія Emotion AI, яку використовує Cogito, спочатку була перевірена на допомогу медичним працівникам у виявленні ранніх ознак ПТСР та інших психічних розладів у солдатів, які поверталися з бойових дій. Чи можете Ви обговорити деякі деталі щодо цього та типи результатів, які були отримані?

Метою розгортання цієї технології було допомогти медичним працівникам виявити депресію та запобігти самогубству серед військових ветеранів, які поверталися з бойових дій. Платформа, яку ми розробили, дозволила лікарям відстежувати загальний психічний стан ветеранів через голосові сигнали та визначати події, такі як бездомність та інші ознаки поганого психічного здоров’я. Ми швидко зрозуміли, що маємо щось особливе, і що застосування цієї технології може бути корисним не лише для військових ветеранів та систем охорони здоров’я, а й у галузях з високим об’ємом складних, емоційно насичених розмов. З нашими коренями, все ще центрованими на людському досвіді, ми стали тим Cogito, яким ви знаєте сьогодні, підтримуючи реальне тренування та керівництво для великомасштабних підприємств контакт-центрів у різних галузях, включаючи охорону здоров’я.

Чи можете Ви обговорити, як Cogito використовує AI для аналізу поведінчих сигналів та надання відгуку в момент розмови?

Cogito використовує потужну комбінацію Emotion AI та Conversation AI для відкриття нових знань з усіх розмов, витягуючи як що було сказано, так і як клієнти сприйняли повідомлення. Ці моделі AI вимірюють досвід клієнта (CX) в реальному часі на всіх дзвінках, щоб мати вплив у моменті, а не після дзвінка, який зосереджується лише на поліпшенні майбутніх взаємодій.

Cogito витягує та аналізує понад 200 акустичних та голосових сигналів за мілісекунди, щоб надати контакт-центрам сигнали про те, як коригувати свою поведінку та надавати рекомендації на основі обговорених тем та бажаних результатів.

Cogito виконує живий аналіз голосу під час дзвінка, щоб посилити поведінку в реальному часі та створювати кращі людські зв’язки у масштабі між клієнтами та агентами контакт-центрів, незалежно від того, де вони працюють.

Як цей відгук допомагає агентам будувати кращі відносини з клієнтами?

Відгук у реальному часі, який отримують агенти контакт-центрів від Cogito, дозволяє їм демонструвати більш послідовну емоційну інтелігентність, що призводить до того, що агенти надають співчуття на кожному дзвінку. Покращене співчуття призводить до кращих результатів розмов, таких як зменшення часу обробки дзвінка, збільшення першої резолюції дзвінка, покращення задоволеності клієнтів та збільшення цінності клієнтів.

Кожен представник контакт-центру має різні сильні та слабкі сторони. Відгук у реальному часі, який вони отримують під час дзвінка, допомагає поліпшити їхній сервіс, наприклад, надавати більше співчуття, говорити повільніше або звучати більш оптимістично. Цей персоналізований відгук у моменті дозволяє агентам будувати відносини з клієнтами на основі їхнього досвіду та голосових сигналів, виявлених моделлю AI. Це покращує як досвід клієнта, так і досвід агента.

Відгук у реальному часі не лише корисний для CX, а й для досвіду працівника (EX). Наші інструменти допомагають представникам контакт-центрів мати більш позитивний досвід роботи, що, як доведено, сприяє вищому рівню CX.

У 2019 році Cogito опублікував статтю під назвою «Дебіасування гендеру в розпізнаванні емоцій мови». Які були деякі ключові висновки щодо впливу гендерної упередженості на мову щодо емоцій?

Наша стаття зосереджувалася на підході моделювання та оптимізаційних техніках, а також на вибірковому упередженні. Тому необхідно провести більше досліджень, щоб пом’якшити негативне упередження загалом у машинному навчанні та особливо у розпізнаванні емоцій мови. Ключові висновки включають:

Жіноча мова має вищу частоту, ніж чоловіча мова, що призводить до більш широкого простору гармонік.

Моделі розпізнавання емоцій мови можуть бути вплинуті цією різницею. Це може привести до нижньої точності для жіночої мови порівняно з чоловічою мовою.

Техніки дебіасування машинного навчання можна застосовувати для зменшення цього дисбалансу точності. У статті Cogito представляє нову техніку дебіасування, яка працює краще порівняно з базовим рівнем.

Як Cogito діє для пом’якшення впливу нежаданих гендерних або інших типів упередженості?

Cogito використовує моделі обробки природної мови (NLP), які поєднують системи штучного інтелекту, орієнтовані на людину, глибокі моделі машинного навчання та інші складні правила, які допомагають комп’ютерам зрозуміти, проаналізувати та симулювати людську мову. Ми постійно працюємо над покращенням наших NLP з новими даними, щоб пом’якшити упередженість.

Cogito має комплексний протокол розробки моделей машинного навчання, який явно спрямований на пом’якшення упередженості та забезпечення етичного машинного навчання (ML) у функціях продукту. Цей протокол охоплює такі області, як вибір даних для навчання, пом’якшення упередженості при маркуванні людьми та використання технік дебіасування ML.

Cogito використовує набір даних «справедливості», який складається з великої кількості аудіоданих, де мовці самоідентифікують різні демографічні категорії. Усі моделі оцінюються щодо набору даних справедливості та щодо різних демографічних категорій. Ми також використовуємо техніки ML Ops для об’єктивного моніторингу моделей у виробництві та систематичного проведення аудиту моделей з анотацією людьми.

Які Ваші особисті погляди на те, як AI не повинен лише замінювати людей, а радше доповнювати людську поведінку?

Є речі, які люди можуть робити, і нюанси, які вони можуть надавати у взаємодії між людьми, яких технології, такі як AI, не можуть відтворити самостійно. Наприклад, клієнти хочуть отримувати співчуття, коли вони звертаються до служби підтримки клієнтів. Якщо клієнт взаємодіє лише з автоматизованою системою, підтримуваною AI, їхня проблема може бути вирішена, але вони можуть закінчити відчувати розчарування або дратівливість від взаємодії. Якщо ми заміняємо всіх агентів контакт-центрів на AI, то ми ліквідуємо людський елемент, необхідний для побудови відносин та досягнення і підтримання тривалих, лояльних клієнтів.

Коли люди взаємодіють у службі, вони цінують розмову з людиною, яка може поставити себе на їхнє місце, хто мав подібний досвід до того, через що вони проходять. Аналогічно, люди цінують відчуття того, що хтось інший піклується про них і володіє розв’язанням їхньої проблеми. Це буде тривати довгий час, поки самостійний AI не буде сприйматися як щось інше, ніж інструмент самодопомоги.

Чи є щось інше, що Ви хотіли б поділитися про Cogito?

У Cogito ми розробляємо нові технології, щоб запровадити наступне покоління контакт-центрів. На початку цього року ми випустили свій індекс досвіду працівника (EX), щоб відстежувати досвід агентів. Аналогічно до нашого індексу досвіду клієнта (CX), індекс EX поєднує орієнтований на людину Emotion AI та Conversation AI, витягуючи реальні знання у реальному часі через окремі інстанси або тенденції у декількох дзвінках. Серед високого рівня незадоволеності, виснаження та відходу працівників індекс EX допомагає вирішити питання про те, як запобігти виснаженню та поліпшити досвід агента, що, в свою чергу, сприяє кращому досвіду клієнта та довгостроковій сталості бізнесу.

Дякуємо за чудове інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Cogito.