— Дмитрий, какие тенденции наблюдаются на рынке AI-технологий?

— Основной тренд текущего года — автоматизация бизнес-процессов в различных отраслях с помощью роботизированных технологий. Кроме того, стремительными темпами развивается эмоциональный интеллект (EI). Умение анализировать эмоции и управлять ими в ближайшем будущем станет весомым конкурентным преимуществом. Чем выше уровень EI, тем больше шансов выстроить качественную эффективную коммуникацию c клиентами и партнерами. Именно поэтому вектор развития IT-компаний сегодня лежит в плоскости обучения искусственного интеллекта диагностике эмоций. AI+EI — формула ближайшего будущего. Компания «АБК» одной из первых в России разработала модуль распознавания эмоций (Speech Emotion Recognition — SER). 

Кроме того, для многих компаний в этом году актуальной будет тема, связанная с масштабной цифровой трансформацией. В связи с этим «АБК» приняла стратегическое решение развивать направление речевых технологий под отдельным брендом. С апреля все продукты в данном направлении реализуются под новым торговым знаком — Voice Systems Robotics (VSR, VS Robotics).

— Расскажите подробнее, в чем принцип работы системы распознавания эмоций?

— В основе модели лежит сверточная нейронная сеть, которая позволяет по голосу идентифицировать различные типы эмоций — злость, раздражение, удивление, печаль, страх, радость, нейтральное настроение. 

Эмоциональный окрас речи — это дополнительная информация, которая отсутствует в текстовом представлении. Для эффективной коммуникации недостаточно просто расшифровать речь и превратить ее в текст — может быть потеряна важная составляющая. К примеру, слово «да» в зависимости от контекста и интонации может иметь противоположные значения.

— Как возникла идея создания подобной технологии? 

— Работа над проектом ведется около полутора лет. Идея возникла, когда появилась необходимость оценить работу нашего контакт-центра и принять управленческие решения. Первым шагом стал анализ телефонных переговоров в направлении взыскания. Разметчики прослушали около 1 млн записей разговоров операторов с должниками, разложили данные на семь эмоций и увидели сильный перевес в сторону двух типов эмоций — нейтральной и раздражения, а оставшиеся пять присутствовали в заметно меньшем процентном соотношении. Это вполне логично для сферы взыскания, но разбалансированные данные не подходят для обучения модуля. Тогда к исходным показателям стали подгружать аудиодорожки из фильмов, телепередач, stand up-шоу, театральных постановок.

Сегодня мы имеем две модели распознавания эмоций, обученные на разных данных. Первая умеет классифицировать полученный звук по трем эмоциям (негативные/нейтральные/позитивные), а вторая — по семи эмоциям (злость, раздражение, удивление, печаль, страх, радость, нейтральная). 

— В чем эффективность подобной технологии? Где она может работать? 

— Используя технологию распознавания эмоций, можно составить более полный портрет клиента, выявить степень его удовлетворенности, пики эмоционального градуса, использовать оптимальные сценарии диалога в зависимости от состояния клиента в конкретном кейсе. Кроме того, разработка позволяет оценивать интонации сотрудников, заранее выявлять выгорание или переутомление и предпринимать соответствующие меры. SER легко интегрируется в систему речевой аналитики контакт-центров организаций.

Инновационная разработка уже внедрена и успешно функционирует в Сбербанке, помогая ежедневно повышать качество взаимодействия с клиентами по вопросам урегулирования задолженности. Технология доказала свою эффективность, и в мае этого года Сбербанк и «АктивБизнесКонсалт» стали победителями в номинации «Практика клиентской аналитики» в рамках ежегодной премии CX WORLD AWARDS 2020.

В ближайших планах компании — адаптация решения под различные сферы деятельности: подбор персонала, маркетинг, логистика, техническая поддержка, ретейл. 

— Как вы видите дальнейшее развитие продукта?

— Одно из приоритетных направлений — совмещение системы с решением «Робот-оператор», а также увеличение точности определения каждой эмоции. Сейчас модель, различающая семь эмоций, демонстрирует результат с точностью около 53%, а модель, фиксирующая три эмоции, — с точностью 78%. До конца года мы планируем существенно повысить метрики качества для модели из семи эмоций. Кстати, на нашем сайте посетители могут протестировать технологию, воспользовавшись демоверсией в разделе «Распознавание речи».

Разработка позволяет оценивать интонации сотрудников, заранее выявлять выгорание или переутомление и предпринимать соответствующие меры

Следующий этап — обучение модели распознаванию эмоций по видео и тексту и развитие мобильного приложения по распознаванию эмоций в онлайн- и офлайн-режимах. «Пилот» уже активно тестируется внутри компании.

Одним из значимых направлений развития технологии для «АБК» является социальная составляющая. Уже сейчас мы ведем работы по модификации технологии для медицины. Это колоссальная инвестиция в будущее. Она позволит на ранних этапах диагностировать развитие серьезных недугов — депрессии, аортокоронарных заболеваний, болезней Паркинсона и Альцгеймера. 

Если смотреть глобально, то любой успешный бизнес строится на умении понимать, слышать, чувствовать клиентов и вовремя реагировать на их потребности. Наша технология основана именно на этом. Внедрение механизмов работы с эмоциями в скором времени станет must have для компаний, которые стремятся повысить уровень эффективности.