Джош Фіст, генеральний директор і співзасновник Cogito – Інтерв’ю серії

Джош Фіст – генеральний директор і співзасновник Cogito, підприємства, яке поєднує Емоційний та Розмовний ІІ для створення інноваційної платформи, що забезпечує реал-тайм тренінг та керівництво для операторів контакт-центрів, надає керівникам видимість у живих розмовах їхніх команд, які працюють з будь-якого місця, та безперервно моніторить досвід клієнтів та працівників.

Історія Cogito починається у 1999 році, до заснування компанії. Чи можете Ви поділитися деякими ідеями про ці ранні дні в лабораторії людської динаміки Массачусетського технологічного інституту та про те, над чим працювали?

З 1999 по 2006 рік доктор Сенді Пентленд розробив фундаментальну базову науку, яка демонструє присутність і силу соціальних сигналів у людській комунікації та здатність машин виявляти та інтерпретувати їх.

У 2007 році Cogito було виділено з Медіа-лабораторії Массачусетського технологічного інституту. Чи можете Ви поділитися цією історією походження?

До моїх днів у Массачусетському технологічному інституті я визнав необхідність технологій, які були б інформовані контекстом розмови, щоб допомогти своїм користувачам у ситуаціях, пов’язаних з емоціями. Під час роботи у відділі дитячих, молодіжних та сімейних послуг Нової Зеландії (нині відомому як підрозділ дитини, молоді та сім’ї Міністерства соціального розвитку) я помітив, що багато соціальних працівників були виснажені через високоемоціональний характер їхніх обов’язків і вважав, що системи управління, які підтримували їх, могли б суттєво виграти від таких технологій. Я приніс свої спостереження з того часу до Массачусетського технологічного інституту, і згодом Cogito було створено на основі досліджень доктора Пентленда в Медіа-лабораторії Массачусетського технологічного інституту, які, здавалося, безпосередньо вирішували цю проблему. Cogito отримало фінансування від Агентства оборонних передових досліджень і розробок (DARPA) для дослідження та розробки штучної інтелектуальної платформи 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 Емоційного ІІ, яку використовує Cogito, була вперше 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 результатів, які були отримані?

Метою розгортання цієї технології для медичних працівників було виявлення депресії та профілактика самогубств серед військових ветеранів, які поверталися з бойових дій. Платформа, яку ми розробили, дозволяла лікарям відстежувати загальний психічний стан ветеранів через голосові сигнали та визначати події, такі як бездомність, та інші попередні ознаки поганого психічного здоров’я. Ми швидко зрозуміли, що маємо щось особливе, і що застосування цієї технології могло бути корисним не тільки для підтримки військових ветеранів та систем охорони здоров’я у сферах з великою кількістю складних, високоемоціональних розмов. З нашими коренями, все ще центрованими на людському досвіді, ми стали Cogito, яким ви знаєте сьогодні, підтримуючи реал-тайм тренінг та керівництво для великомасштабних операторів контакт-центрів у різних галузях, включаючи охорону здоров’я.

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

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

Cogito витягує та аналізує понад 200 акустичних та голосових сигналів за мілісекунди, щоб надати операторам контакт-центрів сигнали щодо того, як коригувати свою поведінку та поверхнево рекомендувати найкращі варіанти, залежно від обговорюваних тем та бажаних результатів.

Cogito виконує живий, вхідний аналіз голосу для доповнення поведінки в реальному часі, створюючи кращі людські зв’язки у масштабі між клієнтами та операторами контакт-центрів, незалежно від того, де вони працюють.

Як цей відгук допомагає операторам будувати кращі відносини з клієнтами?

Відгук у реальному часі, який оператори контакт-центрів отримують від Cogito, дозволяє їм демонструвати більш послідовну емоційну інтелект, що призводить до того, що оператори надають співчуття на кожному дзвінку. Покращене співчуття призводить до кращих результатів розмови, таких як зменшення часу обробки дзвінків, збільшення кількості перших дзвінків, покращення задоволеності клієнтів та збільшення вартості клієнта.

Кожен представник контакт-центру має різні сильні та слабкі сторони. Відгуки в реальному часі, які вони отримують під час дзвінка, допомагають покращити їхній сервіс, наприклад, надати більше співчуття, говорити повільніше або звучати більш оптимістично. Цей індивідуальний відгук у моменті дозволяє операторам будувати відносини з клієнтом на основі досвіду клієнта та голосових сигналів, виявлених моделлю ІІ. Це, в свою чергу, покращує як досвід клієнта, так і досвід оператора.

Відгук у реальному часі не тільки корисний для CX, але також корисний для досвіду працівника (EX). Наші інструменти допомагають представникам мати більш позитивний досвід роботи, який, як доведено, сприяє вищому рівню CX.

У 2019 році Cogito опублікував статтю під назвою «Дебіасування у визначенні емоцій у мовленні». Які були деякі ключові ідеї щодо впливу гендерного біасу на мовлення щодо емоцій?

Наша стаття була зосереджена на підході моделювання та техніках оптимізації, а також на вибірковому біасі. Тому необхідно провести більше досліджень, щоб пом’якшити негативний біас загалом у машинному навчанні та особливо у визначенні емоцій у мовленні. Ключові ідеї включають:

Жіноча мова звичайно має вищу частоту, ніж чоловіча мова, що призводить до більш широко розставлених гармонік.

Моделі визначення емоцій у мовленні можуть бути під впливом цієї різниці. Це може призвести до нижчої точності для жіночої мови порівняно з чоловічою.

Техніки дебіасування можна застосовувати для зменшення цього дисбалансу точності. У статті Cogito представляє нову техніку дебіасування, яка працює краще, ніж базовий варіант.

Як Cogito діє для пом’якшення впливу нежаданого гендерного або іншого типу біасу?

Cogito використовує моделі обробки природної мови (NLP), які поєднують системи ІІ, що усвідомлюють людину, глибокі моделі машинного навчання та інші складні правила, які допомагають комп’ютерам розуміти, аналізувати та імітувати людську мову. Ми постійно працюємо над покращенням наших моделей NLP з новими даними, щоб пом’якшити біас.

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

Cogito використовує набір даних «справедливості», який складається з великої кількості аудіоданих, де диктори самі звіряють 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 людською анотацією.

Які Ваші особисті погляди на те, що ІІ не повинен тільки замінювати людей, а радше доповнювати людську поведінку?

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

Під час участі у сервісній взаємодії люди цінують розмову з тими, хто може поставити себе на їхнє місце, хто мав досвід, подібний до того, через який вони проходять. У тому ж дусі люди цінують відчуття того, що хтось інший піклується про них та займається вирішенням їхньої проблеми. Буде тривати довгий час, поки самостійний ІІ не буде сприйматися як щось інше, ніж інструмент самопомощи.

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

У Cogito ми розробляємо нові технології для початку наступного покоління контакт-центрів. На початку цього року ми випустили свій Індекс досвіду працівника (EX Score), щоб відстежувати досвід операторів. Аналогічно нашому індексу досвіду клієнта (CX), Індекс досвіду працівника поєднує ІІ, що усвідомлює людину, та ІІ розмови, витягуючи прозріння у реальному часі через окремі випадки або тенденції у декількох дзвінках. Серед високих рівнів незадоволеності, вигорання та відходу, Індекс досвіду працівника допомагає вирішити питання про те, як запобігти вигоранню та допомогти досвіду оператора, що, в свою чергу, сприяє кращому досвіду клієнта та довгостроковій стабільності бізнесу.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Cogito.