Текст: Игорь Никитин, основатель IT-компании WMT Group 

Фото: Katja Anokhina, Unsplash

Последние несколько лет системы, использующие искусственный интеллект, учатся обнаруживать и различать человеческие эмоции. Направление настолько перспективное, что, по прогнозам, к 2026 году объем рынка удвоится, достигнув $37,1 млрд. Как происходит обучение и для каких целей бизнес использует технологии распознавания эмоций, рассказал редакции «Инк» основатель IT-компании WMT Group Игорь Никитин.

Большая часть бизнес-процессов завязана на общении. Выстроить коммуникацию внутри компании, провести деловую встречу, добиться нужных результатов на переговорах — для этих и других задач и нужен эмоциональный искусственный интеллект (Emotion AI). По тону голоса, мимике, жестикуляции и даже тому, какие слова выбирает человек, он может распознать его настроение и подсказать, как лучше себя вести в конкретной ситуации.

Как это работает?

Технология Emotion AI основана на моделях машинного обучения, натренированных на огромных наборах данных с изображениями и видео разных состояний людей, образцах голоса и текста. Чем их больше, тем лучше. Данные проходят предварительную обработку, чтобы гарантировать их чистоту и пригодность для анализа. Например, удаляется фоновый шум из аудиозаписей. Дальше извлекаются определенные признаки, которые указывают на те или иные эмоции. Здесь к делу приступают глубокие нейросети:

• сверточные нейронные сети анализируют визуальные данные, фото и видео, выражение лица, позу, жестикуляцию;
• рекуррентные нейронные сети эффективны при оценке временных последовательных данных, например изменении тона и высоты голоса;
• языковые модели разбирают по полочкам текст — определяют контекст, последовательность слов, а в результате и эмоциональную окраску.

Используя извлеченные признаки, модели машинного обучения классифицируют данные по определенным категориям. Одни относятся к базовым эмоциям: счастье, грусть, удивление, страх.  Другие — к сложным, таким как волнение, скука, замешательство. Чтобы распознавание работало точнее, на этапе обучения данные из разных источников часто комбинируют: видео с текстом, с аудио или и с тем, и с другим.

• Коммуникация внутри компании. С ИИ можно отслеживать эмоциональный фон докладчика во время презентации и подсказывать остальным участникам подходящие фразы, чтобы приободрить его и разрядить обстановку. Такое решение разработали в WMT Group. За сценарий с подсказками отвечает продукт, который подходит для всех видеозвонков и предлагает оптимальные ответы. Сервис собирает аналитику по всем онлайн-встречам, помогая руководителям быть в курсе психологического состояния сотрудников.

Инструменты Emotion AI позволяют обнаруживать конфликты на ранних стадиях и предотвращать их развитие, выявлять выгоревших сотрудников и помогать им, например, меняя график. Их также можно использовать при приеме на работу, как международная компания Unilever. ИИ оценивает видеоинтервью соискателей, по выражению лица, оттенкам голоса и языку тела определяя, подходит ли человек на должность.

• Продажи. Emotion AI помогает увеличивать продажи, положительно влияя на лояльность клиентов. Например, «Энко», девелопер из Тюмени внедрил инструмент на базе речевой аналитики. Во время телефонных разговоров ИИ оценивает эмоции потенциальных покупателей, помогая менеджерам понять, в какое русло направить диалог, чтобы завершить сделку. Похожая опция есть у Zoom IQ for Sales. Решение анализирует настроение клиентов во время диалога и подсказывает продавцу подходящий скрипт.

Еще эмоциональный ИИ можно использовать, чтобы узнать мнение клиентов о продуктах и услугах, предлагая подходящие варианты во время общения. Чат-боты в интернет-магазинах могут также анализировать настроение клиентов через сообщения. Если кто-то из пользователей окажется недоволен, можно переключить его на общение с менеджером или сделать скидку.

• Служба поддержки. Виртуальные помощники на базе ИИ улучшают взаимодействие с клиентами, адаптируя ответы под их эмоции. Например, если расстроенный покупатель пишет в техподдержку по поводу задержки доставки, чат-бот может отреагировать с сочувствием, предложив оптимальное решение и улучшив тем самым пользовательский опыт.

Автоматизированные кол-центры также могут использовать Emotion AI. Существуют решения, которые не просто находят ответы в базе знаний, но и озвучивают их с определенной интонацией, делая паузы и выделяя слова, имитируя человеческую речь. Если же ситуация сложная и настроение клиента ухудшается, виртуальный помощник переводит его на сотрудника, чтобы не обострять положение. Подобные решения уже используют крупные российские банки и телекоммуникационные компании, такие как «МТС».

• Маркетинг. Эмоциональный ИИ используют, чтобы оценить реакцию аудитории на рекламные материалы и продукты. Это помогает брендам лучше понимать своих потребителей и корректировать предложения под них.

Emotion AI применяют на фокус-группах. Одной из первых ввела такую практику Coca-Cola: перед запуском видеороликов их показывают ограниченному количеству зрителей, в то время как ИИ отслеживает их эмоции. Система анализирует мимику, что позволяет компании выявить, какие элементы рекламы вызывают радость, недовольство, удивление. Платформа YouTube также применяет технологии распознавания эмоций для улучшения рекомендаций. В России похожими проектами занимается компания Neurobotics.

• Здравоохранение. В медицине распознавание эмоций можно использовать, чтобы оценивать состояние пациентов. Приложения с Emotion AI быстро определяют признаки стресса и депрессии. На практике это позволило бы врачам общей практики направлять таких пациентов к специалистам за психологической помощью. Также существуют проекты, помогающие людям с аутизмом понимать эмоции окружающих, что облегчает их повседневную жизнь. Несколько лет назад появилось устройство, которое устанавливается поверх очков Google Glass и сообщает владельцу о настроении людей, находящихся поблизости.

Возможно, скоро появится искусственный интеллект, который не просто понимает эмоции, но и может давать эмпатичные реакции. Представьте виртуального помощника, который поддерживает пользователя, определяя настроение просто по тембру его голоса. Это сделает ИИ еще более «человечным».