Тинькофф VoiceKit: «Искусственному интеллекту не нужны лингвисты»

Для начала разберемся в терминах. Если вы понимаете разницу между расшифровкой речи и речевой аналитикой, можете пропустить этот пункт.

Тинькофф предоставляет внешним клиентам услугу распознавания и синтеза речи — перевода звука в текст и наоборот. Технологии UIS позволяют эти расшифрованные данные анализировать — по ключевым словам и их сочетаниям. Основной профит для бизнеса кроется именно в этих конечных данных.

Речевые технологии — это распознавание, синтез и анализ речи при помощи машинного обучения и нейросетей.

Расшифровка речи — это перевод звука в текст.

Речевая аналитика — это количественный и качественный анализ речи через ее текстовую расшифровку.

Что предлагает Tinkoff VoiceKit:

— единую систему распознавания без разделения на тематики;

— расстановку знаков препинания и согласование окончаний для удобства чтения;

— облачное решение с доступом к актуальной версии системы без обновления оборудования.

Что позволяет UIS:

— находить разговоры по отдельным словам (продажа, негатив, отдельные услуги/товары);

— отслеживать скрипт по ключевым словам, например: «приветствие», «акции», «допродажа»;

— автоматически размечать звонки по заданным словам, фразам и тематикам.

С помощью речевой аналитики клиенты UIS контролируют работу колл-центров, отделов продаж и клиентского сервиса. Они повышают качество обслуживания, находят инсайты и в результате увеличивают продажи. Пример можно посмотреть на нашем сайте. К слову, для контроля колл-центра в Тинькофф используют тот же Tinkoff VoiceKit в связке с собственной аналитикой, которая, правда, недоступна внешним клиентам.

Но для внедрения подобных систем аналитики важно понимать, чем она отличается от «работы по старинке» — когда выделенный сотрудник прослушивает несколько звонков и пытается делать выводы о ситуации в целом. И это, пожалуй, главный отраслевой барьер, с которым сталкиваются поставщики речевых технологий.

Денис Ерзиков: Если бизнес «по старинке» прослушивает 5–10 % звонков, он никогда не узнает полной картины — 90 % информации останется в серой зоне. Каким был контроль качества в Тинькофф до внедрения речевых технологий? И в какой момент их стали применять для решения этой задачи?

Денис Ерзиков: Почему решили предложить продукт рынку? Поняли, что он готов на все 100 % и будет востребован, коммерчески успешен?

Вадим Купцов, Тинькофф: Здесь все не так однозначно. Первыми клиентами действительно стали партнеры, с которыми уже что-то тестировали, видели, что цели бизнеса достигаются. Но выход на внешний рынок, наоборот, позволил нам дополнительно расширять список тематик, дообучать и развивать систему. Если в какой-то нише точность расшифровки недостаточна, мы смотрим, хватит ли данных — записей звонков — для дообучения системы. Если да, прокачиваем весь движок — у нас нет деления на тематики. Разумеется, любой проект должен приносить прибыль, но тут все взаимосвязано.

«Если систему распознавания Tinkoff VoiceKit обучить на 10 клиентах тематики «Строительные материалы», эти «навыки» будут доступны всем клиентам. Конечно, если это интернет-магазин макраме, а звонков — 5–10 в месяц, данных для обучения недостаточно».

Денис Ерзиков: Точность расшифровки записанной речи человеком — 99 %, искусственным интеллектом после обучения тематике — от 80 до 95 %. Плюс машина прослушает 100 % разговоров. По КПД человек существенно уступает машине. В чем секрет и как происходит эта «магия»?

Денис Ерзиков: Алгоритмам речевой аналитики не требуется связный текст. Они допускают погрешность в точности до 10 % и работают с отдельными словами, каждое из которых, в идеале, и вовсе бы нормализовать — привести к начальной форме. Например, «именительный падеж, единственное число» для существительных. Но качество расшифровки и стройность текста важны для клиента — удобнее читать, ссылаться на материал, находить инсайты. Какова у вас точность расшифровки?

Андрей Степанов, Тинькофф: Нельзя говорить о точности расшифровки для всей системы распознавания. Она зависит от тематики и качества звука. Если кто-то из разработчиков заявляет, что ошибка системы не выше 5 %, скорее всего, речь об аудиокнигах. Это такой маркер: хорошее качество звука и широкой лексикон. Тест на аудиокнигах показывает, насколько богатый язык распознает модель. Но в бизнес-тематиках много специфической лексики, качество речи и записи не всегда идеально. Поэтому нам и интересно партнерство с новыми клиентами — чем больше тематик, тем шире лексикон системы.

При проверке системы Tinkoff VoiceKit на аудиокнигах доля ошибок не превышает 3–4 %, в бизнес-тематиках, знакомых системе, — 10 %.

Денис Ерзиков: Tinkoff VoiceKit расставляет знаки препинания и согласует окончания. Опция, необязательная для алгоритмов речевой аналитики, но такая важная для того, кто будет эту расшифровку читать. Как система не путается в запятых? Ведь один только союз «как» имеет не меньше шести правил пунктуации.

Андрей Степанов, Тинькофф: Пока что модель по работе с пунктуацией не учитывает интонацию. Но, надеюсь, мы придем и к этому. На текущий момент система на основе текста выдает 5–6 возможных вариантов — какие знаки должны стоять, как человек должен был это говорить: где пауза, где восклицательный знак. Далее она определяет, где вероятность выше. Сейчас точность расставленных знаков достигает 93 %.

«Парадоксально, но факт: к разработке моделей как базовой расшифровки, так и расстановки пунктуации Tinkoff VoiceKit не привлекались лингвисты. Нейросети настолько продвинулись по качеству и скорости тренировки, что сами выступают в роли лингвиста и успешно обучаются под конкретный язык. И русский язык, каким бы великим и могучим он ни был, не стал исключением».

Технология Tinkoff VoiceKit доступна всем клиентам UIS наряду с решением от прежнего партнера. Пользователи могут выбрать вариант расшифровки, который им кажется более удачным. Единственное, на что стоит обратить внимание, это алгоритм «Smart-тег» от UIS. Если он был обучен на массиве данных, полученных с помощью одной системы распознавания, при переходе на другую может потребоваться его дообучение.

Алгоритм UIS «Smart-тег» сам определит, что, например, такие слова и словосочетания, как «хочу купить», «интересует автомобиль», «трейд ин», характерны для звонков в салон, а «ремонт», «сломался», «не работает» — для обращений в сервис. Эти словосочетания не нужно придумывать, подбирать вручную — это сделает сам алгоритм.

Клиенты UIS могут обучить алгоритм «Smart-тег» на основе расшифровок Tinkoff VoiceKit, использовать все опции сквозной аналитики и работать в едином интерфейсе в личном кабинете.

— В рамках речевой аналитики большую часть времени разработчиков занимает создание интерфейсов и алгоритмов для работы со всем массивом данных, — отмечает Дарья Черникова. — В два клика найти звонок с нужным словом, выгрузить отчет, добавить вручную теги, которые подтянутся в сводку. Без этого вы получите не сервис речевой аналитики, а разрозненный набор опций. Мы постоянно общаемся с клиентами: что добавить, как сделать удобнее. Так, мы неоднократно слышали, что в расшифровке не хватает знаков препинания. Мы понимаем, что они не влияют на расстановку тегов и поиск по словам, но кому-то с таким текстом работать комфортнее, — это важная обратная связь. После подключения Tinkoff VoiceKit эта проблема будет полностью решена.

Речевую аналитику в UIS мы изначально разрабатывали для контроля качества колл-центров, отдела продаж и клиентского сервиса. Везде, где есть вербальная коммуникация, внедрение речевой аналитики оправданно и перспективно. А учитывая тренд на работу с большими данными, без анализа записей разговоров трудно представить маркетинг будущего — маркетинг, в котором предельно персонифицирована коммуникация, а бизнес знает о клиенте зачастую больше, чем он сам.

• Подробнее о возможностях речевой аналитики UIS читайте здесь.
• Описание продукта «Речевая аналитика» смотрите здесь.
• Детали кейса по увеличению продаж интернет-магазина с помощью речевой аналитики читайте на нашем сайте.