Студентка 3 курса ИФТЭБ НИЯУ МИФИ Виталина Проценко вместе со своей командой создала тренажер по улучшению коммуникаций, который поможет прокачать навыки общения в области сервиса и продаж.
Тренажер по улучшению коммуникаций Speech Up+ — это бот, который может общаться с человеком, как реальный клиент или инвестор. Стартап улучшает навыки общения человека в разных коммуникативных ситуациях, даже в самых трудных. Алгоритм работы с тренажером таков: пользователь подключается к телеграм-боту и пишет примерно следующее: «Я хочу улучшить свои коммуникативные навыки, у меня завтра встреча с инвестором, мне нужно защитить свой проект. Послушай меня и скажи, насколько я правильно это делаю». Телеграм-бот присылает в ответ голосовые сообщения как бы «от инвестора», начиная с приветствия и представления.
«У проекта есть преимущество перед конкурентами — управление речевым поведением, — рассказывает Виталина Проценко. — Например, ты занимаешься гостиничным бизнесом и тебе, как администратору, надо прокачать свои навыки в общении с самым сложным клиентом, который недоволен абсолютно всем, да еще и не трезв. Бот создает такого клиента, эмоционально его «ведет», записывая голосовые сообщения «от него» в соответствующих тоне и лексике. А пользователь учится отвечать ему — в зависимости от задачи: успокоить, решить проблему. Следующие голосовые сообщения бота зависят от ответа человека, но изначально боту можно задать максимально трудную задачу — например, разговор с нетрезвым клиентом «на взводе», — и бот будет ее выполнять, а пользователю придется проявить максимум терпения, чтобы научиться общаться с такими клиентами. Бот реагирует на эмоцию, он считывает интонирование и лексику. Бот также отслеживает ненормативную лексику, слова-паразиты, скорость речи, наличие всяких «э-э-э» и «ну-у-у-у-у», то есть обращает внимание на то, что люди обычно не контролируют. Для этого у нас в команде есть психологи, именно они дали нашей базе данных такую фактуру».
Высоту тона говорящего контролирует нейросеть. Команда стартапа Speech Up+ использовала несколько предобученных нейросетей, а также сети, обученные командой самостоятельно на своих дата-сетах. Каждая нейросеть отвечает за определенную характеристику речевого поведения: за транскрибацию, определение эмоций в тексте речи и в голосе, конгруэнтности, уверенности, психолингвистические маркеры. В конце общения бот производит его пост-анализ, причем как эмоциональной составляющей разговора, так и лексики.