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Predicción del comportamiento a través del habla

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Un proveedor israelí de tecnología basada en la voz ha lanzado recientemente una nueva e innovadora herramienta. La aplicación Voicesense analiza el habla en tiempo real y utiliza algoritmos de inteligencia artificial para proporcionar un perfil instantáneo del comportamiento del individuo.

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Yoav Degani, fundador y CEO, explica que la tecnología puede emplearse para predecir las preferencias de compra de un cliente que llama, por ejemplo.

No sólo podemos mostrar que una llamada es positiva o negativa, sino que podemos revelar un patrón mucho más sofisticado. Podemos predecir o evaluar si alguien tiende a tomar riesgos y guiar al agente sobre si podría comprar y, de ser así, cuál sería su estilo de compra. También podemos mostrar si el cliente está enfocado en la relación precio-valor, la calidad, la marca o la innovación, tal vez

TIEMPO REAL

Voicesense pasó varios años investigando soluciones de análisis basadas en voz; correlacionando diferentes patrones de habla con tendencias de comportamiento y construyendo bases de datos.

Inicialmente, se centró en la generación de perfiles de personalidad completos basados totalmente en las características de no contenido del discurso de un individuo: entonación, ritmo y énfasis.

Ahora, dice el Sr. Degani, esto se ha llevado más lejos:

Podemos medir más de 200 parámetros diferentes cada segundo dentro de la llamada y podemos generar los patrones típicos del habla del individuo. Hoy podemos hacerlo en tiempo real, así como fuera de línea: podemos hacerlo sobre la nube o en las instalaciones.

FÁCIL DE INSTALAR

La tecnología se puede integrar en el propio sistema del cliente y se conecta de nuevo a los servidores de Voicesense. No implica una inversión significativa en hardware o infraestructura, explica el Sr. Degani.

Transmitimos el audio en tiempo real directamente a nuestro servidor para su análisis y luego presentamos los datos a los usuarios. Podemos analizar más de 1.000 llamadas simultáneamente en el mismo servidor en tiempo real - otro servidor calcula las puntuaciones predicativas y proporcionamos APIs al sistema del cliente. Cuando los agentes abren su sistema pueden ver nuestros análisis incorporados a su base de datos.

APRENDIZAJE CONTROLADO

Voicesense utiliza la IA para construir y actualizar sus modelos predictivos, dice el Sr. Degani.

Aplicamos técnicas de aprendizaje automático a nuestras bases de datos; mantenemos todos los datos de los clientes en nuestra base de datos central y de vez en cuando actualizamos nuestros modelos en el sitio del cliente. El sistema está aprendiendo, y actualizamos los modelos, pero estamos tratando de hacerlo de forma controlada.

APLICACIÓN GENERALIZADA

La tecnología ya se está utilizando en Israel, Europa, los Estados Unidos y el Lejano Oriente. Es adecuado para las compañías de ventas, donde puede ayudar a reclutar y entrenar, así como a aumentar las compras, dice el Sr. Degani.

También podemos analizar a los agentes, prediciendo quién se destacará en la venta y quién en el servicio al cliente.

Fintech es otra área de aplicación, destaca: en el mundo de la banca, los préstamos y los préstamos, la evaluación de riesgos es esencial.

Estas compañías tienen información sobre sus clientes (puntajes de crédito, etc.) pero saben poco sobre sus patrones de comportamiento. No saben si alguien es impulsivo, toma riesgos o tiene integridad - y estos factores juegan un papel crítico en las decisiones financieras de alguien.

Pero la plataforma puede tener una amplia gama de aplicaciones.

En el ámbito de la salud, por ejemplo, todavía no existe una herramienta de seguimiento remoto de objetivos como ésta. Alguien con depresión podría necesitar ver a un médico una vez al mes, así que estamos hablando de grandes recursos. Si podemos analizar sus patrones de habla a través de su smartphone, subir los datos a la nube y enviar un informe al hospital o al terapeuta, podría haber implicaciones significativas.

Esta tecnología podría formar parte de las grandes tendencias que estamos viendo en salud digital.

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