Офер Ронен, співзасновник і генеральний директор Tomato.ai – Серія інтерв’ю

Офер Ронен – співзасновник і генеральний директор Tomato.ai, платформи, яка пропонує AI-підтримку фільтра голосу для пом’якшення акцентів агентів з офшорних центрів, що веде до покращення показників задоволеності клієнтів і продажів.

Офер раніше продав три технологічні стартапи, два – компанії Google (GOOGL ), і один – компанії IAC. Він провів останні п’ять років у Google, будуючи рішення для контакт-центрів на основі штучного інтелекту в інкубаторі Area 120. Він закрив понад 500 мільйонів доларів угод для цих нових рішень. Він має ступінь магістра комп’ютерної інженерії з фокусом на штучному інтелекті в Університеті Мічигану, і ступінь MBA в Корнелльському університеті.

Що спочатку привернуло вашу увагу до машинного навчання і штучного інтелекту?

Штучний інтелект має довгу історію початку і зупинки. Періоди, коли була велика надія на те, що технологія зможе трансформувати галузі, за якими слідували періоди розчарування, оскільки вона не зовсім виправдала очікування.

Коли я робив магістратуру з штучним інтелектом кілька десятиліть тому в Університеті Мічигану, це був період розчарування, коли штучний інтелект не зовсім робив вплив. Мене цікавила ідея, що комп’ютери можна навчити виконувати завдання за допомогою прикладів, а не традиційних евристик, які вимагають думати про те, які явні інструкції надати. На той час я працював у дослідницькій лабораторії штучного інтелекту над віртуальними агентами, які допомагають учителям знаходити ресурси в Інтернеті для своїх класів. Тоді у нас не було великих даних, потужних обчислювальних ресурсів або передових нейронних мереж, які у нас є сьогодні, тому можливості, які ми побудували, були обмежені.

З 2016 по 2019 рік ви працювали в інкубаторі Google Area 120 для створення високоробастних віртуальних агентів для найбільших контакт-центрів. Що було це рішення саме?

Нещодавно я працював в інкубаторі Google Area 120 над деякими з найбільших розгортань віртуальних агентів голосу, включаючи кілька проектів для компаній Fortune 50 з понад ста мільйонами дзвінків підтримки на рік.

Для створення більш робастних віртуальних агентів голосу, які можуть обробляти складні розмови, ми використали мільйони історичних розмов між людьми і використали ці розмови для виявлення типу наступних питань клієнтів після їх первинної заявленої проблеми. Використовуючи наступні питання і різні способи, як клієнти формулюють кожне питання, ми змогли побудувати гнучкі віртуальні агенти, які можуть мати блуканні розмови. Це краще відображало той тип розмов, які клієнти мають з людськими агентами. Результатом було суттєве збільшення кількості дзвінків, повністю оброблених віртуальними агентами.

У 2021 і 2022 роках ви побудували другий стартап в Area 120, можете поділитися, що це була за компанія і що ви вивчили з цього досвіду?

Мій другий стартап в Area 120 знову був зосереджений на контакт-центрах. Наше рішення було зосереджено на зменшенні відтоку клієнтів шляхом проактивного звернення до клієнтів відразу після невдалого дзвінка підтримки, коли клієнт висловив свою проблему, але не прийшов до розв’язання. Звернення здійснювалися віртуальними агентами, навченими звертатися до цих відкритих питань. Що я вивчив з цього досвіду, то те, що відтік є складним показником для вимірювання вчасно. Можна зайняти 6 місяців, щоб отримати статистично значимі результати для змін у відтоці. Це робить його важким для оптимізації досвіду швидко і для переконання клієнтів, що рішення працює.

Можете поділитися історією створення вашого третього стартапу Tomato.ai і чому ви вирішили зробити це самостійно, а не працювати в Google?

Ідея Tomato.ai, мого третього стартапу контакт-центру, виникла від Джеймса Фена, мого співзасновника і технічного директора. Джеймс подумав, що було б більш ефективно продавати вино з французьким акцентом, і що, якщо кожному можна зробити французьким?

Це була початкова ідея, і відтоді наша думка еволюціонувала. Коли ми дослідили це більше, ми знайшли більш гостру болючу точку, яку клієнти відчувають, коли розмовляють з агентами з офшорних центрів з акцентом. Клієнти мали проблеми з розумінням і довірою. Це представляло більший ринок можливостей. Враховуючи наш досвід, ми зрозуміли, який великий вплив це матиме на контакт-центри, допомагаючи їм покращити свої продажі і метрики підтримки. Тепер ми називаємо це типом рішення “Пом’якшення акценту”.

Джеймс і я раніше очолювали і продавали стартапи, включаючи кожен зі своїх стартапів, проданих компанії Google.

Ми вирішили покинути Google, щоб створити Tomato.ai, оскільки після багатьох років у Google ми хотіли повернутися до створення і керівництва нашою власною компанією.

Tomato.ai вирішує важливу проблему контакт-центрів, яка полягає у пом’якшенні акцентів агентів. Можете обговорити, чому фільтри голосу є переважним рішенням порівняно з тренуванням агентів?

У Tomato.ai ми розуміємо важливість ясної комунікації в контакт-центрах, де акценти іноді можуть створювати бар’єри. Замість того, щоб покладатися лише на традиційне тренування агентів, ми розробили фільтри голосу, або те, що ми називаємо “пом’якшенням акценту”. Ці фільтри допомагають агентам зберегти свій унікальний голос, зменшуючи їх акцент, покращуючи ясність для дзвінків. Використовуючи фільтри голосу, ми забезпечуємо кращу комунікацію і будемо довіру між агентами і дзвінками, роблячи кожну взаємодію більш ефективною і задоволеною для клієнта. Тому порівняно з тривалими програмами тренування, фільтри голосу пропонують простіше і більш негайне рішення для вирішення проблем, пов’язаних з акцентом, у контакт-центрах.

Коли існуючі агенти використовують ці інструменти для покращення своєї продуктивності, вони будуть уповноважені вимагати вищу оплату, відображаючи свою збільшену вартість у забезпеченні виняткових клієнтських досвідів. Одночасно демократизуючий ефект генеративного штучного інтелекту приведе нових агентів рівня входу до складу, розширюючи басейн талантів і знижуючи годинну оплату. Ця ділема свідчить про фундаментальну трансформацію в динаміці галузі контакт-центрів, де технології і людська експертиза перебудовують ландшафт галузі, відкриваючи шлях до більш інклюзивного і конкурентного майбутнього.

Які різні технології машинного навчання і штучного інтелекту використовуються для забезпечення фільтрації голосу?

Таке реальне рішення фільтрації голосу не було б можливим лише кілька років тому. Подальші дослідження мовлення, поєднані з новими архітектурами, такими як модель трансформера і глибокі нейронні мережі, і більш потужним апаратним забезпеченням штучного інтелекту (як TPUs від Google і GPU від NVidia), роблять можливим створення таких рішень сьогодні. Це все ще дуже складна проблема, яка вимагає від нашої команди винаходити нові техніки для навчання моделей мови у мову, які мають низьку затримку і високу якість.

Який відгук отримано від контакт-центрів, і як це вплинуло на показники відтоку працівників?

У нас є сильний попит від великих і малих офшорних контакт-центрів спробувати наше рішення пом’якшення акценту. Ці контакт-центри розуміють, що Tomato.ai може допомогти їм у двох основних проблемах (1) показники продуктивності агентів офшорних центрів не відповідають показникам агентів внутрішніх центрів (2) складно знайти достатньо кваліфікованих агентів для найму на офшорних ринках, таких як Індія і Філіппіни.

Ми очікуємо, що в найближчі тижні у нас будуть кейси, які підкреслюють вплив, який контакт-центри відчувають при використанні нашого рішення пом’якшення акценту. Ми очікуємо, що дзвінки продажів побачать негайний підйом у ключових показниках, таких як доходи, показники закриття угод і кваліфікації лідів. Одночасно ми очікуємо, що дзвінки підтримки побачать коротші часи обробки, менше повторних дзвінків і покращення показників задоволеності клієнтів.

Як згадувалося вище, показники відтоку працівників потребують більше часу для підтвердження, і тому кейси з цими покращеннями будуть представлені пізніше.

Tomato.ai недавно залучив 10 мільйонів доларів у рамках раунду фінансування, що це означає для майбутнього компанії?

Оскільки Tomato.ai готується до свого першого запуску продукту, команда залишається твердо прив’язаною до своєї мети перетворити ландшафт глобальної комунікації і майбутнє праці, одну розмову за раз.

Дякуємо за чудовий інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Tomato.ai.