Ребекка Грін, CTO і співзасновник Regal – Серія інтерв’ю

Ребекка Грін, CTO і співзасновник Regal, є технологічним виконавцем, лідером продукту та інвестором з великим досвідом будівництва цифрових бізнесів, орієнтованих на клієнтів. До того, як вона стала співзасновником Regal у 2020 році, вона обіймала посаду головного офіцера з продукту в Handy, де вона керувала командами продукту, дизайну та даних і підтримувала інтеграцію компанії з ANGI Homeservices після придбання. Раніше в своїй кар’єрі Грін працювала в галузі управління продуктом в Amazon (AMZN ) та займала посади стратегії, консалтингу та фінансових послуг в Booz & Company, First Manhattan Consulting Group та Bear Stearns. Вона також є партнером у Blue Trail Partners, де підтримує засновників у будівництві високоефективних компаній.

Regal є корпоративною голосовою платформою AI, яка дозволяє центрам контактів створювати, розгортати, покращувати та керувати автономними агентами AI для продажів, підтримки клієнтів та операційних робочих процесів. Її платформа поєднує голосову технологію, просунуту систему запитів та дані клієнтів в режимі реального часу для надання персоналізованих входящих та виходящих розмов, а також інтегрується з існуючими системами управління відносинами з клієнтами, центрами контактів, телефонними системами та базами даних. Заснована у 2020 році, компанія призначена для того, щоб допомогти підприємствам автоматизувати взаємодію з клієнтами без заміни існуючої технологічної інфраструктури.

Ви допомогли розширити Handy з ранньої стадії стартапу до бізнесу, який в кінцевому підсумку став частиною ANGI, давши вам перший досвід будівництва продуктів через гіперзрост. Які уроки з цього шляху переконали вас стати співзасновником Regal, і яку проблему досвіду клієнта ви відчували, що просто не можна було вирішити за допомогою існуючої технології центрів контактів?

Поки ми були в ANGI, мій співзасновник, Алекс, і я керували центром контактної служби на 3 000 осіб, який обробляв майже 100 мільйонів взаємодій з клієнтами щороку. Спочатку моя мета полягала в тому, щоб клієнти як можна рідше зверталися до нас, оскільки всі в сфері технологій казали “голос мертвий”, тому ми грали на цій анти-телефонній позиції. Часто задавані питання, чат-боти, приховування номера телефону на сайті. Ми робили все можливе, щоб клієнти зверталися до самопослуги.

Але клієнти продовжували дзвонити. Люди хочуть дзвонити, коли щось важливе, термінове або надто складне, щоб пояснити в текстовому полі. Тоді ми почали глибше вивчати голос як канал виходу, оскільки дані почали показувати, що це дуже ефективно. Якщо ви хочете, щоб клієнт оновив свою кредитну карту або нагадав про призначення, електронна пошта отримує, можливо, 2% кліку. З телефонними дзвінками ми могли отримати 20-30% людей, які відповідають. Це в 10 разів краще.

Проблема полягала в тому, що жодна існуюча технологія центрів контактів не дозволяла компаніям задовольнити цей попит за прийнятною ціною. Голосові дзвінки коштують близько 10 доларів кожен для обслуговування, тому більшість компаній мали стимул уникати їх, навіть коли клієнти хотіли цього. Пропуск між високим попитом на голосові дзвінки та відсутністю ефективного способу їх доставки є тим, що переконало мого співзасновника та мене створити Regal у 2020 році.

Regal тепер обробила сотні мільйонів взаємодій з клієнтами, що працюють на основі AI, у корпоративних організаціях. Які були найбільшими технічними проблемами при створенні голосового AI достатньо надійного для виробництва у корпоративному масштабі, і які прориви зробили можливим широке впровадження?

Regal недавно перетнула позначку у 500 мільйонів дзвінків, оброблених за допомогою AI, що становить близько 408 років розмов. У нас зараз є 100+ голосів AI, 33 мови та 26 великомасштабних мовних моделей, і ми згенерували 9 мільярдів доларів доходу для наших клієнтів.

Для нас і наших клієнтів найбільшою проблемою було те, щоб агенти мали правильний контекст під час розмови з клієнтом і давали точні поради. Ми працюємо з компаніями в деяких з найбільш регульованих галузей, таких як охорона здоров’я та страхування, де дуже важливо, щоб AI зрозумів, що він може і не може сказати. Тому ми ставимося до нашого AI як до працівників: вам потрібно його тренувати, контролювати та постійно оцінювати його роботу.

Справжній прорив стався з появою великомасштабних мовних моделей з справжнім розумінням та генерацією мови, що зробило можливим автоматизацію складних, багаторазових дзвінків вперше.

Багато людей досі асоціюють агентів голосового AI з розчаровуючими системами IVR або роботизованими чат-ботами. Що фундаментально змінилося за останні кілька років, щоб сучасні голосові агенти могли забезпечити більш природні розмови?

Агенти голосового AI зовсім інші, ніж системи IVR минулого. Хтось, хто все ще використовує систему IVR, дуже обмежений, оскільки вони детерміністи. Сьогодні агенти真正 розуміють розмову так, як це робить людина, використовуючи великомасштабні мовні моделі для генерації мови та керуючись контекстом та даними з 500 мільйонів попередніх розмов. У поєднанні з кращою якістю голосу, покращеним часом відгуку та більш природною логікою розмови більшість клієнтів сьогодні не можуть відрізнити, чи розмовляють вони з AI, або їм байдуже, якщо вони можуть,只要 це дає їм потрібний результат.

Як CTO, як ви балансуєте швидкі досягнення в галузі основних моделей з потребою у стабільності, безпеці та передбачуваній поведінці для корпоративних клієнтів?

Це є основним напруженням, яке я керую як CTO: основні моделі розвиваються дуже швидко, але наші корпоративні клієнти в регульованих галузях потребують передбачуваності, безпеки та стабільної поведінки.

Ми не є постачальником моделей самих по собі; ми надаємо застосунок для створення агентів AI, і ми розташовані поряд з іншими програмами центрів контактів. Ця відокремленість дозволяє нам робити покращення без дестабілізації захисних механізмів, інтеграцій та засобів контролю сумісності, на які покладаються наші клієнти. Це також причина, чому ми зосередилися на тому, щоб дозволити будь-якій команді створювати агентів AI, які обробляють складні робочі процеси за кілька тижнів, а не місяців. Ми недавно запустили продукт під назвою Copilot, який за допомогою однієї розмови може створити робочий перший проект голосового агента для команд з логікою бізнесу, брендом та безпекою компанії, вже закладених у нього.

Платформа Regal з’єднує агентів AI з контекстом клієнта та бізнес-процесами, а не просто відповідає на питання. Чому доступ до даних клієнта та бізнес-систем стає таким же важливим, як і досягнення в галузі мовних моделей самих по собі?

Самостійно мова може тримати розмову, але вона не може нічого зробити для клієнта. У момент, коли ви просите її перевірити замовлення, застосувати знижку, ескаліровать справу або оновити запис, агент AI потрібно підключити до тих самих систем, які використовують ваші людські агенти – наприклад, їх CRM та системи обліку.

Якщо мова моделей самих по собі покращується, то доступ до реальних даних клієнта та бізнес-систем є тим, що справді відрізняє великий досвід роботи з AI від розчаровуючого.

Ваша платформа обслуговує організації в галузях, таких як охорона здоров’я, страхування, освіта та фінансові послуги. Що ці високорегульовані галузі навчили вас про розгортання AI відповідально, підтримуючи довіру клієнтів?

Ми свідомо зосереджуємося на високорегульованих, більш складних галузях, а не на легких випадках низького ризику, частково через мій власний досвід у керівництві продуктом, дизайном та даними, а також через роботу з корпоративними центрами контактів.

Довіра та сумісність справді важливі в цих взаємодіях. Відповідальне розгортання AI полягає в тому, щоб агенти мали надійні засоби захисту, точний контекст рівня рахунку та чіткий шлях до людини, коли щось виходить за межі їхньої сфери дії. Довіра в регульованих галузях не виникає з того, що AI є безпомилковим, а з того, що воно передбачуване та виправне.

Багато людей вважають, що AI замінить людських агентів центрів контактів. Як ви бачите розвиток відносин між людськими працівниками та агентами AI протягом наступних п’яти років, і які обов’язки повинні завжди залишатися людьми?

AI не забере роботу у всіх, але воно змінить вигляд роботи.

Більш важливою людською роллю протягом наступних кількох років не є традиційний агент центру контактів – це зовсім нова роль. Мій співзасновник і я називаємо її інженером CX: людина, яка керує та наглядає за агентами AI самих по собі, працюючи в зворотному напрямку від клієнтського шляху, а не сидить у окремих дзвінках. Ви вже можете побачити цю зміну, яка відбувається більш широко, з AWS, яка тільки що вклала 1 мільярд доларів у підрозділ Forward Deployed Engineering, щоб допомогти клієнтам будувати з AI, роль, яка фактично не існувала рік тому.

Ми можемо очікувати подібної зміни в CX: оскільки агенти AI обробляють більшу частину обсягу, люди, які оркеструють, керують та перевіряють якість цих агентів, стають найбільш важливими працівниками.

Голосовий AI покращився драматично, але клієнти стають дедалі більш обізнаними про те, що вони розмовляють з AI. Яка роль прозорості та розголошення грає в будівництві довгострокової довіри, і повинні компанії завжди повідомляти клієнтам про те, що вони взаємодіють з агентом AI?

Клієнти завжди можуть попросити людину, і ми будемо будувати це у кожному розгортанні. Що ми фактично бачимо на практиці, так це те, що більшість людей або не можуть відрізнити, що вони розмовляють з AI, або їм байдуже, якщо вони зрозуміли це, оскільки сама взаємодія важливіша для них, ніж те, хто знаходиться на іншому кінці.

Є також структурна причина, чому про це не говорять більше: деякі компанії вже зараз обробляють більшу частину своїх взаємодій з клієнтами за допомогою AI, але ще не рекламують цього. Я вважаю, що прозорість має значення в момент, коли клієнт про це запитує, але не потрібно її розголошувати на кожній взаємодії.

З того часу, як AI став здатним обробляти дедалі більш складні розмови, які метрики повинні організації зосередитися на тому, щоб покращити досвід клієнта, окрім простої зниження витрат?

Усередині організацій потрібно звернути увагу на те, як багато їхня власна команда фактично використовує AI щодня, і ставити це як загальне хороше знамення. Але більша метрика, яку компанії повинні враховувати, – це доходи на одного працівника. Якщо AI справді працює, це число повинно зростати, і це те, що фінансує зростання та кращі маржі. AI не замінює вашу команду, але люди, які добре використовують його, роблять набагато більше, зберігаючи при цьому одну й ту ж команду. Вони можуть обслуговувати більше клієнтів, закривати більше угод, будувати більше, коли доходи на одного працівника є метрикою, яку ви вимірюєте.

Оглядаючись вперед, які нові технології або можливості, на вашу думку, визначать наступне покоління корпоративних агентів AI, і які розробки ви особисто найважче чекаєте, щоб допомогти їм вийти на ринок протягом наступних років?

Сьогодні голос вже становить 60-70% всіх взаємодій з клієнтами, а решта розподілена між чатом, електронною поштою та текстом. Коли AI робить голосові взаємодії більш якісними та здатними, я очікую, що голос стане домінуючим каналом і в кінцевому підсумку досягне 95% усіх взаємодій з клієнтами.

Що визначить наступне покоління корпоративних агентів AI, так це те, наскільки вони будуть проактивними та залученими у взаємодії з клієнтами. Новизна AI у досвіді клієнта зникає, і всі знають, що воно стає дедалі більш здатним, але я лично очікую, щоб воно вийшло за межі своїх можливостей та виконувало ще більш складні випадки.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Regal.