Josh Feast, CEO và Đồng sáng lập của Cogito – Loạt phỏng vấn

Josh Feast, là CEO và Đồng sáng lập của Cogito, một doanh nghiệp kết hợp Emotion và Conversation AI vào một nền tảng đổi mới cung cấp huấn luyện và hướng dẫn thời gian thực cho các đại lý trung tâm liên lạc, cung cấp cho các giám sát viên khả năng nhìn thấy các cuộc trò chuyện trực tiếp từ các đội làm việc từ bất kỳ nơi nào và liên tục theo dõi trải nghiệm của khách hàng và nhân viên.

Câu chuyện của Cogito bắt đầu từ năm 1999, trước khi công ty được thành lập. Bạn có thể chia sẻ một số thông tin về những ngày đầu tại MIT Human Dynamics Lab và những gì đang được thực hiện?

Từ năm 1999 đến 2006, Tiến sĩ Sandy Pentland đã phát triển các khoa học cơ bản chứng minh sự hiện diện và sức mạnh của các tín hiệu xã hội trong giao tiếp của con người và khả năng của máy móc để phát hiện và giải thích chúng.

Vào năm 2007, Cogito được tách ra từ MIT Media Lab. Bạn có thể chia sẻ câu chuyện về sự ra đời này?

Trước khi tôi đến MIT, tôi đã nhận ra nhu cầu về công nghệ được thông tin bởi ngữ cảnh hội thoại để hỗ trợ người dùng trong các tình huống đầy cảm xúc. Trong thời gian làm việc tại Bộ phận Dịch vụ Gia đình và Trẻ em New Zealand (nay là đơn vị Gia đình, Trẻ em và Phát triển của Bộ Phát triển Xã hội), tôi nhận thấy rằng nhiều công nhân xã hội bị kiệt sức do tính chất công việc cao của họ và tin rằng các hệ thống quản lý hỗ trợ họ sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ công nghệ như vậy. Tôi đã đưa những quan sát của mình từ thời gian đó đến MIT, và Cogito sau đó được tạo ra từ nghiên cứu của Tiến sĩ Pentland tại MIT Media Lab, dường như giải quyết trực tiếp vấn đề này. Cogito đã nhận được tài trợ từ Cơ quan Nghiên cứu Dự án Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) để nghiên cứu và phát triển một nền tảng trí tuệ nhân tạo và mô hình hành vi để tự động phát hiện trạng thái tâm lý của con người. Công nghệ này đã chứng minh thành công trong việc giúp các cựu chiến binh quân đội trở về từ chiến trường thông qua các triển khai với Bộ Cựu chiến binh (VA).

Công nghệ Emotion AI được sử dụng tại Cogito lần đầu tiên được xác thực bằng cách hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe để phát hiện sớm các dấu hiệu của PTSD và các rối loạn tâm thần khác ở các binh sĩ trở về từ chiến trường. Bạn có thể thảo luận về một số chi tiết về điều này và các loại kết quả được nhìn thấy?

Mục tiêu của việc triển khai công nghệ này cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe là phát hiện trầm cảm và ngăn chặn tự sát ở các cựu chiến binh quân đội trở về từ chiến trường. Nền tảng chúng tôi phát triển cho phép các bác sĩ theo dõi sức khỏe tâm thần tổng thể của các cựu chiến binh thông qua tín hiệu giọng nói và xác định các sự kiện như vô gia cư và các dấu hiệu cảnh báo khác của sức khỏe tâm thần kém. Chúng tôi nhanh chóng nhận ra rằng chúng tôi đã có điều gì đó đặc biệt, và rằng ứng dụng của công nghệ này có thể chứng minh hữu ích ngoài việc hỗ trợ các cựu chiến binh quân đội và hệ thống chăm sóc sức khỏe trong các lĩnh vực có khối lượng lớn các cuộc trò chuyện phức tạp, đầy cảm xúc. Với gốc rễ vẫn tập trung vào trải nghiệm con người, chúng tôi đã trở thành Cogito mà bạn biết ngày nay, hỗ trợ huấn luyện và hướng dẫn thời gian thực cho các đại lý trung tâm liên lạc quy mô lớn trên nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả chăm sóc sức khỏe.

Bạn có thể thảo luận về cách Cogito sử dụng AI để phân tích các tín hiệu hành vi và cung cấp phản hồi trong thời gian thực trong các cuộc trò chuyện?

Cogito sử dụng sự kết hợp mạnh mẽ của Emotion và Conversation AI để tiết lộ những thông tin mới từ tất cả các cuộc trò chuyện, trích xuất cả điều gì đã được nói và như thế nào khách hàng nhận được thông điệp. Các mô hình AI này đo lường trải nghiệm khách hàng (CX) trong thời gian thực trên tất cả các cuộc gọi để có tác động trong thời gian thực, so với phân tích sau cuộc gọi chỉ tập trung vào việc cải thiện các tương tác trong tương lai.

Cogito trích xuất và phân tích hơn 200 tín hiệu âm thanh và giọng nói trong vài mili giây để cung cấp cho các đại lý trung tâm liên lạc các tín hiệu về cách điều chỉnh hành vi của họ và đưa ra các khuyến nghị tốt nhất dựa trên các chủ đề được thảo luận và kết quả mong muốn.

Cogito thực hiện phân tích giọng nói trực tiếp trong cuộc gọi để tăng cường hành vi trong thời gian thực và tạo ra các kết nối con người tốt hơn trên quy mô lớn giữa khách hàng và các đại lý trung tâm liên lạc, bất kể họ làm việc ở đâu.

Làm thế nào phản hồi này hướng dẫn các đại lý xây dựng mối quan hệ tốt hơn với khách hàng?

Phản hồi thời gian thực mà các đại lý trung tâm liên lạc nhận được từ các gợi ý của Cogito cho phép các đại lý thể hiện trí tuệ cảm xúc nhất quán hơn, dẫn đến việc các đại lý cung cấp sự đồng cảm trên mỗi cuộc gọi. Sự đồng cảm được cải thiện dẫn đến các kết quả cuộc trò chuyện tốt hơn, chẳng hạn như giảm thời gian xử lý cuộc gọi, tăng tỷ lệ giải quyết cuộc gọi đầu tiên, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tăng giá trị khách hàng suốt đời.

Mỗi đại diện trung tâm liên lạc có những điểm mạnh và điểm yếu khác nhau. Phản hồi thời gian thực mà họ nhận được trên cuộc gọi giúp cải thiện dịch vụ khách hàng của họ, cho dù đó là cung cấp sự đồng cảm nhiều hơn, nói chậm hơn hoặc âm thanh vui vẻ hơn. Phản hồi được tùy chỉnh này trong thời gian thực cho phép các đại lý xây dựng mối quan hệ với khách hàng dựa trên trải nghiệm cụ thể của khách hàng đó và các tín hiệu giọng nói được chọn bởi mô hình AI. Điều này cải thiện cả trải nghiệm khách hàng và trải nghiệm của đại lý.

Phản hồi thời gian thực không chỉ có lợi cho CX – nó cũng có lợi cho trải nghiệm của nhân viên (EX). Các công cụ của chúng tôi giúp hỗ trợ các đại diện có trải nghiệm làm việc tích cực hơn, điều này đã được chứng minh là thúc đẩy mức CX cao hơn.

Vào năm 2019, Cogito đã phát hành một bài báo có tiêu đề “Loại bỏ thiên vị giới tính trong nhận dạng cảm xúc giọng nói.” Những thông tin chính nào khi nói đến tác động của thiên vị giới tính trong giọng nói liên quan đến cảm xúc?

Bài báo của chúng tôi tập trung vào cách tiếp cận mô hình và các kỹ thuật tối ưu hóa cũng như thiên vị mẫu. Do đó, cần phải thực hiện nhiều nghiên cứu hơn để giảm thiểu thiên vị tiêu cực nói chung trong học máy và cụ thể trong nhận dạng cảm xúc giọng nói. Những thông tin chính bao gồm:

Giọng nói nữ thường có âm cao hơn giọng nói nam, dẫn đến các hài hòa rộng hơn.

Các mô hình nhận dạng cảm xúc giọng nói có thể bị ảnh hưởng bởi sự khác biệt này. Điều này có thể dẫn đến độ chính xác thấp hơn cho giọng nói nữ so với giọng nói nam.

Các kỹ thuật loại bỏ thiên vị máy học có thể được áp dụng để giảm sự mất cân bằng về độ chính xác. Trong bài báo, Cogito giới thiệu một kỹ thuật loại bỏ thiên vị mới thực hiện có lợi so với baseline.

Cogito hoạt động như thế nào để giảm thiểu tác động của thiên vị giới tính không mong muốn hoặc các loại thiên vị khác?

Cogito sử dụng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) kết hợp các hệ thống AI nhận thức con người, mô hình máy học sâu và các quy tắc phức tạp khác giúp máy tính hiểu, phân tích và mô phỏng ngôn ngữ con người. Chúng tôi liên tục làm việc và phát triển NLP của mình với dữ liệu mới để giảm thiểu thiên vị.

Cogito có một giao thức toàn diện cho việc phát triển mô hình học máy, nhằm mục đích rõ ràng là giảm thiểu thiên vị và đảm bảo các tính năng sản phẩm dựa trên học máy (ML) đạo đức. Giao thức này bao gồm các lĩnh vực như lấy mẫu dữ liệu cho đào tạo, giảm thiểu thiên vị trong việc gắn nhãn của con người và sử dụng các kỹ thuật loại bỏ thiên vị học máy.

Cogito sử dụng một tập dữ liệu “công bằng” bao gồm một lượng lớn dữ liệu âm thanh mà người nói tự báo cáo các danh mục dân số khác nhau. Tất cả các mô hình đều được đánh giá chống lại tập dữ liệu công bằng và chống lại các danh mục dân số khác nhau. Chúng tôi cũng sử dụng các kỹ thuật ML Ops để theo dõi khách quan các mô hình trong sản xuất và thực hiện các cuộc kiểm toán mô hình có gắn nhãn của con người một cách hệ thống.

Quan điểm cá nhân của bạn về việc AI không chỉ thay thế con người, mà còn tăng cường hành vi con người là gì?

Có những điều con người có thể làm và những sắc thái họ có thể cung cấp trong các tương tác giữa con người với con người mà công nghệ như AI không thể bắt chước một mình. Ví dụ, khách hàng muốn nhận được sự đồng cảm khi họ liên hệ với hỗ trợ khách hàng. Nếu khách hàng chỉ tương tác với một hệ thống tự động được cung cấp bởi AI, vấn đề của họ có thể được giải quyết, nhưng họ có thể kết thúc cảm thấy bực tức hoặc khó chịu với tương tác. Nếu chúng tôi thay thế tất cả các đại lý trung tâm liên lạc bằng AI, thì chúng tôi đang loại bỏ yếu tố con người cần thiết để xây dựng mối quan hệ và đạt được và duy trì khách hàng trung thành lâu dài.

Khi tham gia vào một tương tác dịch vụ, con người đánh giá cao việc nói chuyện với ai đó có thể đặt mình vào vị trí của họ, ai đó đã có những trải nghiệm tương tự như những gì họ đang trải qua. Theo cùng một hướng, con người đánh giá cao cảm giác ai đó khác đang chăm sóc họ và sở hữu giải pháp cho vấn đề của họ. Sẽ mất một thời gian dài trước khi AI độc lập thực sự được coi là một thứ gì đó khác ngoài một công cụ tự giúp đỡ.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Cogito?

Tại Cogito, chúng tôi đang phát triển các công nghệ mới để mở ra thế hệ tiếp theo của các trung tâm liên lạc. Đầu năm nay, chúng tôi đã phát hành Điểm số Trải nghiệm Nhân viên (EX) để theo dõi trải nghiệm của các đại lý. Tương tự như Điểm số Trải nghiệm Khách hàng (CX) của chúng tôi, Điểm số EX kết hợp Emotion AI và Conversation AI nhận thức con người, suy dẫn thông tin chi tiết thời gian thực trên các trường hợp riêng lẻ hoặc xu hướng trên nhiều cuộc gọi. Trong bối cảnh có mức độ không hài lòng, kiệt sức và thôi việc cao, Điểm số EX giúp giải quyết câu hỏi về cách ngăn chặn kiệt sức và giúp trải nghiệm của đại lý, điều này反过来 lại thúc đẩy trải nghiệm khách hàng tốt hơn và tính bền vững kinh doanh lâu dài.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Cogito.