Россияне определили идеального голосового помощника

Россияне определили идеального голосового помощника

Россияне определили идеального голосового помощника

Как показало исследование разработчика голосовых помощников, проведенное совместно с исследовательским центром «Позиция», идеальный голосовой помощник должен быть вежливым, спокойным и звонить днем.

Опрос был проведен среди жителей городов с населением свыше миллиона человек. В нем приняли участие 1233 респондента.

Как показали результаты, почти две трети (61%) россиян регулярно сталкиваются с голосовыми роботами на горячей линии. 40% опрошенных предпочитают звонить на горячую линию днём с 12:00 до 18:00, 29% — вечером с 18:00 до 22:00.

Принимать входящие звонки от роботизированных операторов колл-центров россияне также в большинстве случаев предпочитают днём (44%) или вечером (31%).

В голосе робота более чем трети россиян (34%) нравится вежливость. На втором месте идет схожесть голоса с человеческим (28%). Третье и четвертое места разделили официальность и четкое произношение слов, которые набрали по 25%.

Как оказалось, тембр голоса для россиян не имеет большого значения. Так ответили 40%. Оставшиеся разделились почти поровну между мужскими и женскими, правда последние набрали чуть больше голосов. По данным международных исследований, предпочтительным является женский голос.

Половина опрошенных считает, что обращение робота к абоненту по имени и отчеству никак не влияет на повышение доверия к машине. По мнению трети такое обращение располагает к доверительной коммуникации.

Но при этом полностью доверяют голосовому помощнику важную информацию 25% россиян. Около 40% опрошенных не доверяют голосовому ассистенту на горячей линии важную информацию, а больше трети – лишь отдельные тезисы.

Для 43% россиян важно, чтобы робот в разговоре признавался, что он робот. 33% респондентов ответили, что это не важно. Для оставшихся опрошенных этот факт не имеет значения.

«Для реализации голосового агента разработчики используют собственную экспертизу для выбора под каждый конкретный сценарий не только наиболее конверсионного диктора, но и такие важные параметры как: темп речи, ненавязчивость, а также лояльность и доброжелательность при общении с абонентом, — отметил коммерческий директор Neuro.net Александр Лошкарев. — Голосовой помощник должен быть не только голосом бренда и следовать внутреннему регламенту компании при коммуникации, но и быть настоящим помощником, способным решить любой вопрос абонента. Индивидуальная разработка голосовых агентов под требования заказчиков позволяет решить все эти вопросы и адаптировать робота под любую вариативность в диалоге».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru