Érzelmes program az ügyfélszolgálatoknál
A Voice Miner érzelem- és beszédfelismerő hangbányászati módszer alkalmazói nemcsak véletlenszerűen értéke-lik ugyanis a panaszunkról készült hangfelvételt, de figyelik annak érzelmi színezetét, és dühödt vagy keserű szavaink után - mint ügyfelek - még gyorsabban számíthatunk a megoldásra. A Nextent Zrt. és az adatbányászattal foglalkozó Data Research Kft. termékének algoritmikus hátterét a szegedi Alkalmazott Intelligencia Kutató Kht. dr. Kocsor András kutató vezetésével fejlesztette ki.
Az előzményekhez tudni kell, hogy az ügyfélszolgálati hívásoknak csak átlagosan egy százalékát hallgatják vissza és értékelik ki a vállalatok, és ebből a mintavételből készítenek kimutatásokat. Bár az ügyintézők sok esetben készítenek feljegyezéseket, ezek nem tudnak olyan pontos információval szolgálni, mint a rögzített hanganyag - mondta Bódogh Attila, a Nextent üzletfejlesztési igazgatója a szeptember eleji sajtótájékoztatón.
- Pedig a hívásoknak átlagosan nyolc százaléka bizonyul problémásnak, ilyenkor a cégnek indokolt volna aktívan foglalkoznia az üggyel. A hiányos információk miatt azonban erre nincs lehetőség, a vezetőség egyszerűen nem szerez időben tudomást arról, hogy a vállalatnak lépnie kellene: pl. mert az elégedetlen ügyfél el fogja hagyni a szolgáltatóját. Sok helyen, bár van lemorzsolódást előre jelző modell, ezeket hetente vagy havonta futtatják, tehát túl későn veszik észre, ha valaki a "végső lépésre" készül.
A Voice Miner rendszer mesterséges intelligencián alapuló beszédjel-feldolgozás segítségével a tárolt beszélgetésekből detektálja az érzelmi állapotokat (pl. az intonáció alapján) és azok változásait, felismeri az elhangzott kulcsszavakat, és ennek segítségével képes a beszélgetés tartalmának megállapítására is. Ráadásul nem szúrópróbaszerű válogatást végez, hanem az összes tárolt beszélgetést feldolgozza. Mindezt egy mai átlagos, kétmagos processzoron futtatva, az eredeti beszélgetési időtartam mintegy tizede alatt, de hamarosan várható az algoritmus grafikus processzoron (GPU) futó változata, amellyel lehetővé válik akár a valós idejű feldolgozás is.
A program képes a három alaphangulat (pozitív, semleges, negatív) és öt érzelmi szegmens (elégedetlenség, szomorúság, aggódás, öröm, közömnösség) alapján osztályozni a beszélgetést. A technológia alkalmazásával tehát a beszélgetések elemzésével a vezetők tájékozódhatnak arról, hogy milyen stílusban, milyen hangnemben kommunikáltak egymással a partnerek, illetve hogy az ügyintéző mennyire tartotta be a protokollt.
- "Számon tarthatják, mit telefonoztam s mikor, miért, kinek" - bár a költő már évtizedekkel ezelőtt is "Levegő"-ért kiáltott a megfigyelések miatt, az adatvédelmi biztos szerint a hangfelvételek érzelmi színezete szerinti tárolása miatt nem szükséges explicit nyilatkozat az ügyfél részéről, ugyanakkor a tapasztalatok alapján a vállalatok a szerződésekbe belefoglalják ennek szabályozását, a törvényt és az ügyfelek érzékenységét is maximálisan figyelembe véve - mondta egy kérdésre válaszolva Bódogh Attila.
A sajtótájékoztatón látható volt, hogy a szoftver képes megmutatni azt is, hogy adott beszélgetés alatt hogyan alakultak a hívó érzelmei, milyennel kezdett, és milyennel fejezte be, például sikerült-e megnyugtatni. Az egyes érzelmek kimutatása nem digitális (bináris) módon történik, hanem valószínűségi mutatóval, mely egyúttal jelzi az érzelem erejét is. A program képes jelentéseket készíteni a beszélgetésekben elhangzó bizonyos kulcsszavak előfordulásáról is, így a vezetők látják, milyen témákban keresik fel cégüket.
A Voice Miner hangbányászó modelljét mintegy 500 óra telefonos élőbeszéd, nem pedig előre megírt szöveg felolvasása alapján fejlesztették ki a beszélgetések elemeire bontott feldolgozásával és a mintázatok azonosításával - mondta el dr. Kocsor András kutató-fejlesztő a bemutatón. A munkában matematikusok és programozók mellett nyelvészek és adatfeldolgozók is részt vettek.
A számítógépes beszédkutatás területe nemcsak piaci, hanem tudományos szempontból is robbanás előtt áll, véli Kocsor. A kutató szerint például hatalmas lehetőség van az online rádiós és televíziós adások indexelésében, tehát keresni lehet az elhangzott szövegben is. A jövőben akár a keresőprogramok szolgáltatásai közé is kerülhet a most bemutatotthoz hasonló program.
A Nextent hangbányászati megoldását - kb. tízmilliós licencdíj ellenében - jelenleg egy energia- és egy mobilszolgáltatónál tervezi bevezetni - közölte Bódogh Attila, de nincs kizárva a pénzügyi szektorban való megjelenésük sem. A Nextent szerint a bevezetéstől számított 2-3 hónap múlva mutatkoznak az első eredmények. A jövőbeli fejlesztési irány a modell pontosabbá tétele mellett arra mutat, hogy a Voice Miner segítségével már a hívás kezdetekor lássa az ügyfélszolgálatos a hívó hangulatát és várható viselkedését.
