Computerworld magazin 2022.09.21. LIII. évfolyam 18. szám
A Computerworld magazin 2022. szeptember 21-én megjelent száma.
A Computerworld magazin 2022. szeptember 21-én megjelent száma.
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
TECHNOLÓGIA<br />
CW: Az automatikus elemzések,<br />
érzelemértékelések elvégzésekor<br />
bizonyára a vonatkozó jogszabályoknak<br />
megfelelően kell eljárni.<br />
A jogi háttér miként befolyásolja a<br />
folyamatokat?<br />
JCs: Kétségtelen tény, hogy vannak<br />
jogi akadályok, kis túlzással azt is lehet<br />
mondani, hogy a GDPR üldözi a mesterségesintelligencia-alapú<br />
érzelemelemzést.<br />
A közelmúltban a Nemzeti Adatvédelmi<br />
és Információszabadság Hatóság (NAIH)<br />
250 millió forintra büntette az egyik nagy<br />
magyar bankot, mert mesterségesintelligencia-alapú<br />
érzelemfelismerő algo -<br />
ritmust használt beszélgetéseinek a kiértékelésére.<br />
A határozat megállapítja, hogy<br />
az érzelem rögzítése szenzitív, különleges<br />
adatkezelésnek minősül, és így további<br />
szigorítások szükségesek a folyamatban.<br />
Ezen túlmenően az érzelem mint pszichikai<br />
állapot akár biometrikus, illetve<br />
egészségügyi adatnak tekinthető, ami<br />
a GDPR szerint szintén megszigorítja a<br />
feldolgozást. Jelenleg kodifikáció alatt áll<br />
egy európai szintű törvénytervezet arról,<br />
hogy a mesterséges intelligenciát adatvédelmi<br />
szempontból hogy kell kezelni. Ebben<br />
az úgynevezett Artificial Intelligence Act<br />
nevű tervezetben az Európai Adatvédelmi<br />
Testület és az európai adatvédelmi biztos<br />
is alapértelmezetten kerülendőnek minősítette<br />
ezt a technológiát.<br />
CW: Elképzelhető, hogy a jogi akadályok<br />
meghiúsítják a mesterségesintelligencia-alapú<br />
érzelemfelismerést?<br />
JCs: Azért nem eszik olyan forrón a<br />
kását. A magyar bank elmarasztalásával<br />
kapcsolatban egyeztettünk adatvédelmi<br />
jogászokkal. A határozatból kiderült, hogy<br />
alapvetően nem a mesterségesintelligencia-alapú<br />
érzelemfelismerést akarja<br />
„kiirtani” a GDPR, hanem ennek a pénzintézetnek<br />
a konkrét megoldását ítélték<br />
törvényellenesnek. Aggodalmainkkal a<br />
NAIH-hoz is fordultunk. Korrekt választ<br />
kaptunk, miszerint európai szinten az<br />
hangzott el, hogy alapértelmezetten kerülendő<br />
az érzelemelemzés. Ez egyelőre<br />
csak egy vélemény, az Artificial Intelligence<br />
Act mondja majd ki a végleges törvényt.<br />
Jelenleg az Európai Bizottság állásfoglalása<br />
szerint abban a kategóriában,<br />
ahol a mesterségesintelligencia-alapú<br />
rendszerek tiltottak, nem szerepel az<br />
érzelemfelismerés.<br />
CW: Hogy kérik majd ki az ügyfelek<br />
engedélyét, hogy érzelmeiket elemezhesse<br />
a rendszer?<br />
JCs: Induljunk ki a GDPR-ból, ami három<br />
kritériumot szab: tájékoztatni kell az<br />
ügyfelet (a tájékoztatás legyen általános,<br />
mindenre kiterjedő, de ne legyen túl hosszú),<br />
biztosítani kell <strong>szám</strong>ára a tiltakozás jogát,<br />
továbbá hozzáférést kell adni az ügyfélnek<br />
azokhoz az adatokhoz, amiket tároltak róla,<br />
illetve lehetővé kell tenni <strong>szám</strong>ára, hogy a<br />
tárolt adatokat töröltesse. Az egyik hazai<br />
mobiltársaság például a hosszadalmas<br />
IVR folyamat során nem csupán arról<br />
tájékoztatja a betelefonálót, hogy hívását<br />
rögzítik, hanem azt is közli, hogy a beszélgetést<br />
később szoftveralapú elemzésnek<br />
vetik alá. Izgalmas kérdés az is, hogy igény<br />
esetén miként lehet a tárolt adatokat az<br />
ügyfél rendelkezésére bocsátani. A beszélgetés<br />
visszajátszása nem jelent kihívást,<br />
de ha érzelemelemzés is történik, akkor<br />
– megfelelő magyarázattal ellátva – a<br />
híváshoz rendelt elégedettségi mutatót<br />
is át kell adni az ügyfélnek. Némi kihívást<br />
jelent az is, hogy a tiltást több lépcsőben<br />
kell biztosítani. Dönthet úgy az ügyfél, hogy<br />
mindent tilt, tehát nem engedélyezi a beszélgetés<br />
rögzítését, de rendelkezhet úgy is,<br />
hogy a rögzítéshez ugyan hozzájárul, de a<br />
felvett anyagon semmiféle elemzést nem<br />
engedélyez.<br />
CW: Hogy történik a CARIN legújabb,<br />
mesterséges intelligenciát alkalmazó,<br />
híváselemző moduljának<br />
beüzemelése?<br />
JCs: Felhasználásának gyakorlatilag két<br />
szintje van. Ezeket a tanuló rendszereket<br />
eleve úgy szállítjuk, hogy az alap leiratozó,<br />
videófelismerő és audiófelismerő algoritmusok<br />
viszonylag nagy mennyiségű adaton<br />
már tanított rendszerek, azaz tökéletesen<br />
használhatóak. Bevezetésük nem sokkal<br />
bonyolultabb, mint egy contact centerben a<br />
rögzítő beüzemelése. A következő lépcső,<br />
amikor az ügyfél igényt tart például arra,<br />
hogy a rendszert saját ügyintézőihez<br />
igazítsuk, tanítsuk. Ez különösen a hangalapú<br />
felismerésnél izgalmas, hiszen ha<br />
valakinél sok minta áll rendelkezésre, akkor<br />
a rendszer következtetni tud az illető kezelő<br />
hangulatára, érzelmeire, elégedettségére,<br />
esetleges indulatosságára. Első körben,<br />
amikor a termék 2023 őszén várhatóan<br />
piacra kerül, nem a testre szabott tanítás<br />
lesz jellemző.<br />
CW: Mekkora költséggel kell <strong>szám</strong>olnia<br />
annak, aki vásárolna egy híváselemző<br />
modult?<br />
JCs: A meglévő CARIN rendszerünk<br />
egy plusz szolgáltatásaként tekintünk a<br />
mesterségesintelligencia-alapú modulra.<br />
Az érzelemdetektálás, a leiratozás, az<br />
idegen nyelvre fordítás 30-40 százalékkal<br />
növeli a termék árát.<br />
CW: Leiratozás, idegen nyelvre<br />
fordítás? Ez szervesen kapcsolódik az<br />
érzelemdetektáláshoz?<br />
JCs: Miután befejeződött a beszélgetés,<br />
az első lépés mindig az automatikus<br />
leiratozás. Utána már szöveg alapon<br />
lehet keresni, majd visszajátszani akár<br />
az egész felvételt, akár az adott szövegrészhez<br />
tartozó hangot. Ha a beszélgetés<br />
nem angolul zajlik, a leiratozott szöveget<br />
automatikusan angolra fordítja a rendszer.<br />
Természetesen nem műfordításra<br />
kell gondolni, de az angol szöveg tartalmilag<br />
jól értelmezhető, következésképpen<br />
az érzelemfelismerés és -elemzés<br />
elvégezhető.<br />
CW: Milyen fő előnyökre <strong>szám</strong>íthat egy<br />
szervezet, ha contact centerében érzelemdetektálást<br />
is végeznek?<br />
JCs: A pénzintézetek, valamint a különböző<br />
szolgáltatók <strong>szám</strong>ára nagyon fontos<br />
az elvándorlás megakadályozása. Ez úgy<br />
érhető el legjobban, ha nem várják meg,<br />
amíg az ügyfél panaszkodik. A látens<br />
panaszokat az érzelemelemzéssel kiválóan<br />
fel lehet tárni. Természetesen ennél<br />
az eljárásnál is gondosan kell ügyelni a<br />
GDPR betartására. Az állásidők automatikus<br />
detektálása szintén része lehet a<br />
feldolgozásnak. Ha például egy folyamat<br />
során túl sokat kell várnia az ügyfélnek,<br />
túl sokáig szól a zene, vagy hallgat az<br />
ügyintéző, ki kell vizsgálni a háttérben<br />
meghúzódó okokat. Előfordulhat, hogy<br />
az ügyintéző(k) továbbképzése jelenti a<br />
megoldást a problémára, de az is lehet,<br />
hogy magát a folyamatot kell megváltoztatni.<br />
A mesterségesintelligencia-alapú<br />
érzelemelemzéssel a szolgáltató arra<br />
törekszik, hogy az ügyfél <strong>szám</strong>ára minél<br />
pozitívabbá tegye az élményt. Ha a rendszer<br />
automatikusan kiszűri például az<br />
ügyintézők nem megfelelő hangdinamikáját,<br />
szóhasználatát, akkor gyorsabbá,<br />
udvariasabbá és hatékonyabbá tehető az<br />
ügyintézés.<br />
<strong>2022.09.21.</strong> | | 17
Change language