Balso robotai jau tapo vertingais darbuotojais, galinčiais teikti geresnes paslaugas
Vienas iš šios problemos sprendimo variantų yraiš anksto įrašytas scenarijus įvairioms situacijoms, įskaitant pokalbį su piktu pašnekovu. Tai leidžia balso robotui prisitaikyti prie situacijos ir suteikti reikiamą pagalbą. Tai galima pavadinti užprogramuota empatija, kurios pagrindinė sąlyga yra gebėjimas teisingai atpažinti žmogaus emocijas ir į jas reaguoti. O dabartinis technologijos vystymosi lygis žymiai padidina balso robotų EQ (iš anglų kalbos emocinio citato, „emocinis intelektas“ - „Aukštosios technologijos“). Pavyzdžiui, TWIN robotai 96% atvejų teisingai nustato pagrindines emocijas: teigiamas, neigiamas ar neutralias.
Tačiau kuriant empatiškus robotus, kurie galiEQ modeliavimas iš anksto įrašytų scenarijų dėka reikalauja didelės skaičiavimo galios, o tai reiškia, kad jų kaina automatiškai didėja. Tai ne visada naudinga verslui. Štai kodėl robotas dažnai perjungia pokalbį į gyvą darbuotoją, kai tik dialogui reikia empatiško bendravimo.
Kaip balso programinė įranga atpažįsta žmogaus nuotaiką
Balso emocijų aptikimas yra mikropaslaugapalaipsniui mokosi iš pavyzdžio. Norėdami tai padaryti, jie surenka daugybę dialogų tarp boto ir kliento ir analizuoja jų kokybę, įvertindami, kaip teisingai robotas atpažino emociją. Klaidos ištaisomos ir pakeičiamos tinkama sistemos versija.
Tačiau to negalima padaryti be žmogaus.Emocijų analizę ir žymėjimą atlieka kalbininkai, kurie aiškiai apibrėžia kalbos ir reakcijų atspalvius: teigiamus, neigiamus ar pagrindinius. Jie klauso daug dialogų, iš kurių atrenka epizodus su ryškiais emociniais atspalviais, suskirsto juos į kategorijas ir įveda į atitinkamą duomenų bazę. Taip sukuriamas duomenų rinkinių arba modelių rinkinys, kuris sudaro roboto emocinio intelekto pagrindą. Labai svarbu, kad žymėjimą atliktų profesionalas, nes net ir nedidelė klaida gali visiškai „užmušti“ visą duomenų rinkinį.
Po pažymėto pavyzdžio modelioDuomenys paruošti, prasideda neuroninio tinklo mokymo etapas. Šiame etape, be duomenų rinkinių kokybės, reikalingi geriausi ML inžinieriai (mašininio mokymosi specialistai – Hi-Tech). Be to, verta atidžiai pasirinkti technologijų krūvą. Tik taip sistema veiks puikiai, atpažindama beveik bet kokios kalbos emocinę spalvą, išskyrus šnabždesį.
Pagrindiniai emocijų atpažinimo sunkumai:
- Emocinių atspalvių įvairovė– Net ir žmogui gali būti sunku atskirti susirūpinimą ir susierzinimą. Štai kodėl jie šiuo metu išskiria tris pagrindines emocijas: tai leidžia sumažinti klaidą.
- Emocijų raiška– robotas dažnai remiasiį žodines formuluotes. Tačiau šis metodas ne visada veiksmingas. Pavyzdžiui, nepadori kalba savaime nebūtinai rodo negatyvumą. Todėl TWIN padalijo dvi emocijų aptikimo mikropaslaugas: viena mokoma balsu ir naudojama skambučiams, kita – tekstams ir naudojama pokalbiuose.
Kokiose srityse robotai turi sugebėti atskirti emocijas?
Pagalba paslaugoms
Parama paslaugoms dažnai apimasituacijos, kai klientą reikia greitai perkelti iš roboto operatoriui, ypač jei asmuo nusiteikęs neigiamai. Transporto pramonės įmonėms dažnai tenka susidurti su tipišku skambučiu: piktas vartotojas paskambina į kontaktų centrą, kuris laiku negavo užsakymo. Gavęs skambutį, robotas girdi daug kritikos įmonei, tačiau negali tinkamai atsakyti. Iš tokių situacijų išmokome pamoką: dabar skambutis automatiškai perduodamas operatoriui, kai tik sistema nustato neigiamas emocijas.
Emocinis intelektas tampa tarnybos dalimielektroninėje prekyboje. Pavyzdžiui, „Amazon“ išmokė savo balso padėjėją Alexą atpažinti emocijas intonacijos būdu. Tikėtina, kad ši funkcija padės pagerinti išmaniojo asistento ir vartotojų bendravimo kokybę. „Emotibot“ siūlo balso asistentą elektroninės komercijos paslaugoms po pardavimo. Botas atsakymus pakoreguoja pagal pašnekovo nuotaiką, kad būtų išvengta skundų eskalavimo.
„Analytics“
Skambučių centrai taip pat pradeda eksperimentuotiemocijų atpažinimo technologija, siekiant įvertinti paslaugų kokybę. Pavyzdžiui, sistema gali analizuoti operatoriaus kalbą dėl neigiamų kalbos konotacijų atsiradimo: taip kontroliuojamas darbuotojų bendravimas su klientais ir užkertamas kelias reguliariems bendravimo etikos pažeidimams.
Balso technologija su emocijų atpažinimuJie taip pat padeda analizuoti klientų nuotaikos dinamiką: pavyzdžiui, nustatyti, ar klientai apskritai tapo labiau suerzinti, ar atvirkščiai, surado daugiau lojalumo prekės ženklui. Tai leidžia suprasti, ar skambučių centro automatizavimas vyksta gerai, ar reikia tobulinti kai kuriuos procesus. Pavyzdžiui, panašią technologiją išbandė „Rosbank“. Analizuodamas dialogo tarp roboto ir kliento analizę, vadovas gauna kiekvieno skambučio statistinę ataskaitą, kurioje atsispindi tokie duomenys kaip vartotojų pasitenkinimo indekso dinamika ir lyginamasis paslaugų efektyvumo rodiklis.
Pardavimai
Emocinė būsena tiesiogiai veikiapirkėjo noras pirkti. Žmogui lengviau ką nors parduoti, kai yra geros nuotaikos. Tyrimai tai patvirtina: pavyzdžiui, Baltarusijos eksperimentas parodė tiesioginį ryšį tarp teigiamų emocijų ir noro bendrauti su pardavimų vadovu bei bendro lojalumo prekės ženklui.
Emocijų atpažinimas gali padidinti pajamasrobotai, tvarkantys švino apdorojimą. Taigi, pavyzdžiui, pasikliaudamas šiuo žymekliu, pardavėjo robotas sugeba nedelsdamas perduoti skambutį „gyvam“ darbuotojui, kad nepraleistų „karšto“ švino. Tikriausiai ateityje šį įrankį naudos dauguma įmonių, kuriose robotai užsiima šalto ar šilto pagrindo iškvietimu.
Plėtros pramonė jau pasiūlėinternetiniai mažmenininkai yra vadovas, kuris gali veikti kaip skaitmeninis konsultantas ir užmegzti dialogą su vartotoju pagal jo charakterį (botas nustato jį pagal emocijas). Tačiau tokie sprendimai tik dabar įžengė į rinkos tyrimo ir testavimo stadiją, todėl masinio platinimo dar nėra sulaukę.
Ar robotas turėtų atpažinti pašnekovo lytį
Klientai nori matyti individualų požiūrį įpaslauga bet kurioje pramonės šakoje. SmarterHQ apklausoje du trečdaliai vartotojų pripažino, kad į pokalbius įsitraukia tik gavę asmeninius pranešimus. Tai diktuoja poreikį ir toliau dirbti, kad balso robotai būtų išmanesni, segmentuoti pašnekovus pagal įvairius kriterijus, iš kurių akivaizdžiausias – lytis.
Lyties atpažinimas leidžia kurti kalbąatsižvelgiant į šį kriterijų, taip pat sumažinti klaidų procentą renkant abonentą. Pavyzdžiui, jei Natalija yra įtraukta į duomenų bazę, o vyras pašnekovas pakėlė telefoną, robotas galės akimirksniu sureaguoti ir pasakyti: "Ar galiu pasikalbėti su Natalija?" vietoj „Labas, Natalija“.
Tas pats ir su skambučiais.Imituojame situaciją: robotas įdarbina klientą, kurio vardas duomenų bazėje yra Natalija. Atitinkamai jis pereina prie bendravimo su moterimi režimo. Bet staiga Natalijos vyras ar brolis pakelia ragelį ir sako: „Atsiprašau, aš ne Natalija“. Jei robotas balsu nenustatys pašnekovo lyties, gali susidaryti juokinga situacija: klientas įrodys, kad jis ne Natalija, o robotas toliau bendraus su Natalija, o pokalbis greičiausiai labai greitai baigsis.
Žinoma, galite visiškai atsisakyti vardų irkreiptis į visus vieningai, nes maždaug 3% atvejų telefonu atsiliepia registracijos metu neužsiregistravęs asmuo. Tačiau, pavyzdžiui, mažmenininkams tai kainuos kelis lojalumo taškus. Įsivaizduokite: užsisakėte prekę iš internetinės parduotuvės, o prieš ją išsiųsdamas paskambina botas ir klausia, ar bus patogu artimiausiu metu gauti užsakymą. Bevardis adresas atvėsins pokalbį, o paprastas „Sveikas, Sergej! labai suminkštins. Labai naudinga prisiminti Dale'o Carnegie posakį: „Žmogaus vardas jam yra mieliausias ir svarbiausias garsas bet kuria kalba“. Tai patvirtina mokslininkai Dennisas P. Carmody ir Michaelas Lewisas, kurie įrodė, kad mūsų smegenys patenka į ekstazę, kai išgirstame savo vardą, kuris akimirksniu sutelkia dėmesį į garsą.
Taigi, kad išvengtumėte nemalonių situacijų,neaukojant vartotojų lojalumo, būtina atskirti vyrus ir moteris balsu. Pavyzdžiui, mūsų robotai 98% atvejų teisingai nustato asmens lytį. Vakaruose panaši funkcija yra įdiegta „My Voice AI“, kuri taip pat gali nustatyti apytikslį amžių ir emocinę būseną.
Robotai dar tik pradeda tyrinėti gelmesžmogaus kalbą ir atskirti kliento nuotaiką ar lytį. Tikėtina, kad ateityje technologijos sparčiai tobulės. „Gartner“ prognozuoja, kad per dvejus metus 10% visų prietaisų bus įrengta emocinė diagnostika. Tai neišvengiamai paskatins analizės ir emocijų atpažinimo sistemų rinkos plėtrą: „MarketsAndMarkets“ duomenimis, ji išaugs nuo 21,6 mlrd. USD 2019 m. Iki 56 mlrd. USD iki 2024 m., O vidutinis metinis augimo tempas sieks 21%.
Taip pat žiūrėkite:
Astronomai rado egzoplanetą su keista orbita
Doomsday ledynas pasirodė pavojingesnis, nei manė mokslininkai. Mes pasakome pagrindinį dalyką
Žemė yra šeštojo išnykimo procese. Kaip tai paveiks žmoniją