;
Кейсы 14 декабря 2020

Тест на эмпатию: как голосовые боты определяют пол и настроение людей

Далее

Голосовые ассистенты и умные колонки, которые некогда относились к разряду know-how, постепенно переходят в категорию обыденной реальности. По данным Statista, к концу этого года количество используемых продуктов на основе технологии достигнет 4,2 млрд в глобальных масштабах, а через четыре года этот показатель удвоится. Учитывая стремительную популяризацию голосовых интерфейсов, они станут более совершенными не только в распознавании речи, но и в других важных аспектов. Игорь Калинин, основатель компании TWIN, поделился последними достижениями рынка voice-роботов в сфере определения настроения и пола собеседника.

Голосовые боты уже стали ценными сотрудниками, которые могут предоставить более качественный сервис за меньшую стоимость. Разумеется, в сравнении с человеком. Можно выделить несколько преимуществ ботов: они всегда на связи, мгновенно отвечают на звонок и сохраняют невозмутимость, даже если на том проводе не очень корректно и вежливо разговаривают. Но есть и очевидный минус: холодный рассудок бота не всегда нравится чересчур эмоциональному клиенту. Часто «машина» просто повторяет стандартный набор фраз, что только усиливает раздражение. Это приводит к необходимости создания эмоционального интеллекта.

Один из вариантов решения этой проблемы — предзаписанный скрипт для различных ситуаций, включая разговор с разъяренным собеседником. Он позволяет голосовому боту адаптироваться к ситуации и оказывать релевантную помощь. Это можно назвать запрограммированной эмпатией, главное условие которой — умение правильно распознавать эмоции человека и реагировать на них. И текущий уровень развития технологии существенно повышает EQ (с англ. Emotional Quotient, «эмоциональный интеллект» —«Хайтек») голосовых ботов. Например, боты TWIN в 96% случаев правильно определяют базовые эмоции: позитивные, негативные или нейтральные.

Но создание эмпатичных ботов, которые могут имитировать EQ благодаря предзаписанным сценариям, требует больших вычислительных мощностей, а значит, их стоимость автоматически возрастает. Для бизнеса это не всегда рентабельно. Именно поэтому зачастую робот переводит разговор на живого сотрудника, как только диалог требует эмпатического общения.

Как голосовой софт распознает настроение человека

Определение эмоций по голосу — это микросервис, постепенно обучающийся на примерах. Для этого собирают множество диалогов между ботом и клиентом и анализируют их качество, оценивая, насколько правильно робот распознал эмоцию. Ошибки корректируются и заменяются правильным вариантом в системе.

Однако без человека тут не обойтись. Анализом и маркировкой эмоций занимаются разметчики-лингвисты, четко определяющие оттенки речи и реакции: позитивной, негативной или базовой. Они прослушивают множество диалогов, из которых выделяют эпизоды с ярко выраженной эмоциональной окраской, категоризируют их и заносят в соответствующую базу. Так создается набор датасетов или моделей, составляющий основу эмоционального интеллекта бота. Очень важно, чтобы маркировкой занимался профессионал, так как даже небольшая погрешность может полностью «убить» весь датасет.

После того, как модель с размеченной выборкой данных готова, наступает фаза обучения нейронной сети. На этом этапе, помимо качества датасетов, нужны лучшие ML-инженеры (специалисты по машинному обучению — «Хайтек»). Кроме того, стоит тщательно подобрать стек технологий. Только так система будет идеально работать, распознавая эмоциональную окраску практически любой речи, за исключением шепота.


Главные сложности в распознавании эмоций:

  • Многообразие эмоциональных оттенков — даже человеку бывает сложно отличить обеспокоенность и раздраженность. Именно поэтому пока разграничивают три базовые эмоции: это позволяет снизить погрешность.
  • Форма выражения эмоций — часто в определении настроения робот опирается на словесные формулировки. Однако такой подход не всегда эффективен. Например, нецензурная лексика сама по себе не обязательно говорит о негативе. Поэтому в TWIN разделили два микросервиса определения эмоций: один обучен на голосе и используется в звонках, другой — на текстах, применяется в чатах.

В каких сферах ботам нужно уметь различать эмоции?

Сервисное сопровождение

В сервисном сопровождении часто возникают ситуации, когда клиента нужно быстро перевести с робота на оператора, особенно если человек настроен негативно. Компании из транспортной отрасли часто сталкиваются с типичным обращением: в контакт-центр звонит разъяренный пользователь, не получивший вовремя заказ. Приняв звонок, робот слышит много критики в адрес компании, но не может адекватно отреагировать. Из подобных ситуаций мы вынесли урок: теперь звонок автоматически переводится на оператора, сразу как только система идентифицирует негативные эмоции.

Эмоциональный интеллект становится частью сервиса в электронной торговле. Так, например, Amazon научил своего голосового ассистента Alexa распознавать эмоции по интонации. Функция, вероятно, поможет улучшить качество коммуникации умного помощника и пользователей. А Emotibot предлагает голосового помощника для пост-продажного обслуживания в e-commerce. Бот подстраивает ответы под настроение собеседника, чтобы предотвратить эскалацию жалоб.

Аналитика

Call-центры тоже начинают экспериментировать с технологией распознавания эмоций для того, чтобы оценивать качество сервиса. Например, система может проанализировать речь оператора на предмет возникновения негативных оттенков речи: это контролирует коммуникацию сотрудников с клиентами и предупреждает регулярные нарушения этики общения.

Голосовые технологии с распознаванием эмоций помогают также анализировать динамику настроения клиентов: например, определять, стали ли покупатели в целом больше испытывать раздражение или, наоборот, обнаружили большую лояльность к бренду. Это дает понимание, проходит ли автоматизация call-центра успешно или какие-то процессы нуждаются в доработке. Так, например, подобную технологию протестировал Росбанк. В результате аналитики диалога бота и клиента менеджер получает статистический отчет по каждому звонку, где отражаются такие данные, как динамика индекса удовлетворенности потребителя и сравнительный индикатор эффективности сервиса.

Продажи

Эмоциональное состояние напрямую влияет на готовность покупателя сделать покупку. Человеку проще что-то продать, когда он в хорошем настроении. Это подтверждают исследования: например, белорусский эксперимент продемонстрировал прямую связь между позитивными эмоциями и готовностью общаться с менеджером по продажам, а также общей лояльностью к бренду.

Распознавание эмоций может увеличить доход от ботов, которые занимаются обработкой лидов. Так, например, опираясь на этот маркер, робот-продавец способен сразу же переводить звонок на «живого» сотрудника, чтобы не упустить «горячий» лид. Вероятно, в будущем этот инструмент будут использовать большинство компании, где боты занимаются обзвоном холодной или теплой базы.

Индустрия разработки уже предложила онлайн-ритейлерам гайд-бота, который может выступить в роли цифрового консультанта и строить диалог с пользователем, исходя из его характера (бот определяет его по эмоциям). Однако подобные решения только вступили в стадию изучения и тестирования рынком, поэтому массового распространения пока не получили.

Должен ли робот распознавать пол собеседника

Клиенты хотят видеть индивидуальный подход к обслуживанию в любой индустрии. В ходе опроса SmarterHQ две трети потребителей признались: они вовлекаются в общение, только когда получают персонализированные сообщения. Это диктует необходимость и дальше работать над тем, чтобы голосовые боты становились умнее, сегментируя собеседников по различным критериям, из которых самое очевидное — это пол.

Распознавание пола позволяет строить речь с учетом этого критерия, а также снизить процент ошибок при наборе абонента. Например, если в базе значится Наталья, а трубку взял собеседник мужского пола, бот сможет моментально среагировать и произнести: «Могу я поговорить с Натальей?» вместо «Здравствуйте, Наталья».

Со звонками то же самое. Давайте смоделируем ситуацию: робот набирает клиента, чье имя в базе — Наталья. Соответственно, он переключается на режим общения с женщиной. Но вдруг трубку поднимает муж или брат Натальи и говорит: «Извините, я не Наталья». Если робот не определит по голосу пол собеседника, может получиться забавная ситуация: клиент будет доказывать, что он не Наталья, а робот будет продолжать общаться с Натальей, и разговор, скорее всего, очень быстро закончится.

Конечно, можно и вовсе отказаться от имен и обращаться ко всем унифицировано, ведь примерно в 3% случаев трубку берет человек, который не записан при регистрации. Но для ритейлеров, например, это будет стоит нескольких очков лояльности. Только представьте: вы заказали товар из интернет-магазина, перед его отправкой звонит бот и спрашивает, удобно ли будет получить заказ в ближайшее время. Безымянное обращение сделает разговор холодным, тогда как простое «Здравствуйте, Сергей!» сильно его смягчит. Очень кстати можно вспомнить крылатую фразу Дейла Карнеги: «Имя человека — самый сладостный и самый важный для него звук на любом языке». Это подтверждают и ученые Деннис П. Кармоди и Майкл Льюис, которые доказали, что наш мозг приходит в экстаз, когда мы слышим свое имя, что моментально концентрирует внимание на звуке.

Таким образом, чтобы избежать неловких ситуаций, при этом не жертвуя потребительской лояльностью, нужно отличать мужчин и женщин по голосу. Наши боты, например, правильно определяют пол человека в 98% случаев. На Западе аналогичной функцией оснащен My Voice AI, умеющий также определять примерный возраст и эмоциональное состояние.

Роботы только начинают изучать глубины человеческой речи и отличать настроение клиента или его пол. Вероятно, что в будущем технологии будут стремительно развиваться. По прогнозу Gartner, через два года «эмоциональной диагностикой» будут оснащены 10% всех устройств. Это неизбежно стимулирует развитие рынка систем для аналитики и распознавания эмоций: согласно данным MarketsAndMarkets, он вырастет с $21,6 млрд в 2019 году до $56 млрд к 2024 году при среднегодовом темпе прироста в 21%.


Читайте также:

Астрономы нашли экзопланету со странной орбитой

Ледник «Судного дня» оказался опаснее, чем думали ученые. Рассказываем главное

Земля в процессе шестого вымирания. Как это отразится на человечестве

Загрузка...