Австралийский финансовый сторожевой пес, возможно, мечтает о том дне, когда программное обеспечение наблюдения за колл-центром автоматически поймает мошенников из отдела страховых продаж.
Но есть еще путь, прежде чем голосовая аналитика на базе искусственного интеллекта сможет расшифровать вербализацию, которая пузырится из бойлерной отдела продаж.
Это проверка реальности, вызванная тем, что регуляторы и промышленность быстро плевались прототипами новых решений regtech, поскольку банки, страховщики и аудиторы пытались найти способы автоматически обнаруживать плохое поведение, не создавая при этом дыру в прибыли, подрывающую затраты на соблюдение требований.
На внимательно наблюдаемом форуме regtech в конце прошлого месяца ASIC изложила свои выводы из испытания программного обеспечения голосовой аналитики, примененного к выборке звонков о продаже страхования жизни.
Со свежеотточенным набором зубов сторожевой пес говорит, что видит “большой потенциал” в использовании голосовой аналитики для автоматического выявления случаев потенциального неправомерного поведения в звонках по продаже страхования жизни — но есть и подвох.
Система видеонаблюдения действительно будет эффективна только в том случае, если страховщики начнут записывать звонки с более высоким качеством.
По словам Барбары Бюттнер, старшего менеджера по страховкам в группе финансовых услуг ASIC, ASIC надеялась определить, сможет ли ИИ “повторить то, что потребовалось нескольким сотрудникам ASIC много месяцев”.
То есть можно ли использовать голосовую аналитику (и голос в текст) для распознавания показателей плохой практики продаж в звонках по страхованию жизни?
Ответ, по словам Бюттнера, — “квалифицированное да”.
“Эти инструменты были способны воспроизвести многое из того, что команда людей делала для ASIC, но они определенно лучше выявляли некоторые примеры неправомерных действий, чем другие”, — сказала она.
Качество позвонить просмотров суда
Одна из главных проблем, с которой столкнулись ASIC и ее технологические партнеры в ходе испытаний — Daisee, Deloitte и Call Journey, — заключалась в том, что качество звонков, как правило, затрудняло понимание содержания ИИ и даже человеческим наблюдателям.
“Проблемы, с которыми мы столкнулись, действительно повлияли на результаты испытания — по-другому сказать нельзя”, — сказал Бюттнер.
“Качество вызова действительно повлияло на качество транскрипции, и это повлияло на способность выполнять поиск некоторых слов и более сложные поиски.
“Размер выборки также был проблемой. Я думаю, что в идеальном мире у вас были бы не сотни, а тысячи или десятки тысяч часов [звонков], чтобы работать с этой технологией и обучать ее.
“Из-за проблем с качеством звонков мы снизились до нескольких сотен хороших звонков, и это повлияло на нашу способность использовать голосовые сигналы, что было довольно важным компонентом испытания.”
ASIC надеялся использовать ИИ для анализа призывов к чувствам или уязвимости. Это можно определить, прислушиваясь к изменениям высоты тона, тишине, перегибам, колебаниям, длине ответа и другим переменным.
Но качество вызова в целом было недостаточно высоким, чтобы запустить “более сложный анализ голосового сигнала”.
“Наши размеры выборки, вероятно, сдерживали нас, чтобы действительно исследовать это, и поэтому я думаю, что в этом случае нам, вероятно, нужно сделать немного больше работы”, — сказал Бюттнер.
Некоторые страховщики также записывали звонки в целях обеспечения качества в моно. Это потребовало дополнительной технологии, чтобы попытаться разделить динамики на вызове
“Когда вы измеряете настроение, если у вас есть монофоническая запись, вы на самом деле измеряете, насколько счастлив агент — и когда вы когда-нибудь слышали, чтобы несчастный агент пытался продать?” — говорит Миа Ландер, партнер отдела аудита и обеспечения, управления, регулирования и консультирования «Делойта».
— Значит, это повлияет на ваши результаты.”
Программная компенсация идет только до сих пор
Все три технологические компании, участвовавшие в испытании ASIC, столкнулись с различными проблемами с качеством звонков.
“Одной из самых сложных вещей, которые мы, как и мои коллеги, находили в этом, конечно, было качество записи”, — сказал Ландер.
— Это не ново. Мы все время сталкиваемся с этим.
“Когда вы смотрите на программы восстановления, где вы возвращаетесь к записям звонков, возможно, до 10 лет, эти записи звонков не были бы сделаны в оптимальной среде.”
Все фирмы заявили, что они смогли “компенсировать” эти проблемы, используя различные алгоритмы и инструменты для очистки звука или иным образом определить контекст таким образом, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний.
“Глядя на качество записей … существует огромное количество вариативности в данных, и на самом деле только 30 процентов звонков были отличного или очень хорошего качества”, — сказал генеральный директор Daisee Ричард Кимбер.
“Несмотря на это, мы все еще смогли получить значительное количество информации и смогли найти все проблемы, которые [ASIC хотел распознать].
— Но в будущем этого больше не будет. Каждая компания в комнате должна иметь систему записи звонков мирового класса.”
Одна из проблем заключается в том, что современные системы записи звонков не были разработаны с учетом голосовой аналитики.
“Если в комнате есть ИТ-директора, представляющие свои конкретные организации, то в большинстве случаев люди хотят записать разговор, потому что они должны это сделать, и они должны хранить его, сжимать его, и он должен быть полностью сжат”, — сказал генеральный директор Call Journey Пол Хамфри.
“Большинство людей не записывают звонок, потому что им нужно проанализировать его, чтобы он был на достойном уровне качества.
“По нашему опыту, мы все еще видим ряд клиентов — вполне вероятно, высокую склонность людей — с монозаписями, поэтому нам пришлось упорно работать над нашей технологией, чтобы создать возможность управлять монозаписями и разделять двух абонентов.
“Но опять же, большинство наших клиентов начнут принимать изменения в том, как они записывают свои звонки, просто чтобы они могли получить гораздо большую информацию, и мы наблюдаем это довольно часто сейчас.”
Хамфри продолжил: “Аналитика разговоров может значительно улучшиться с помощью одной простой отраслевой практики, и это высококачественные записи.
“Многие из наших клиентов сейчас меняют свои возможности записи, чтобы иметь возможность делать это, и вы можете получить очень хорошие точные результаты с этой точки зрения, чтобы охватить эти вещи в соответствии с правилами неправомерного поведения.
“Мы действительно считаем, что все участники отрасли должны изменить свои возможности записи. Это только облегчит дело.”
Технологические фирмы также использовали программное обеспечение, чтобы попытаться минимизировать фоновый шум в записанных звонках.
— Я был в колл-центре, — сказал Лэндер.
“То, что вы не можете контролировать, — это шум на стороне клиента. Итак, в этом наборе данных у нас были клиенты, звонящие извне, у нас были клиенты, звонящие с кричащими детьми, и все это повлияет на качество записи и, следовательно, на качество аналитики, которая у вас есть.
“Если вы пытаетесь сделать что-то более точное, то вам нужно подумать обо всех этих вещах.”
АЗИЯ остается позитивной
Бюттнер признал, что “несоответствия” в качестве звонков означают, что голосовая аналитика “может занять некоторое время … быть реалистичным” для производственного использования.
Однако она была уверена, что эти трудности можно преодолеть.
“Для ASIC, я думаю, мы могли бы действительно расширить масштабы наблюдения и расследования, прослушивая тысячи, а не кропотливо прослушивая сотни звонков», — сказала она.
“Мы продолжим изучать, как это вписывается в наш нормативный инструментарий. И такие люди, как я, которые руководят командой заинтересованных сторон, были бы очень рады, если бы нам не пришлось тратить восемь месяцев с 10 людьми, слушающими записи звонков.”
С Джулианом Байковски.
