1. Технологія багаторівневого аналізу голосу
2. Голосовий детектор брехні
3. Як розібратися в людських емоціях
4. Співбесіда при прийомі на роботу
5. Оцінка кредитного ризику
6. Виплати по страхових випадках
7. Принцип роботи голосового детектора брехні

Як фінансова організація приймає рішення про видачу кредиту? Особливо, коли рішення треба озвучити протягом 20 хвилин після подачі заявки.

Як зрозуміти, що у людини виник реальний страховий випадок, і перед вами чесна людина, а не черговий шахрай?

Як з'ясувати, брав чи не винна людина відкати на попередньому місці роботи? Адже дуже часто компанії, щоб не мати проблем, просто звільняють співробітника «за згодою сторін».

Про це та багато іншого розповів в своїй лекції на факультеті психології МГУ Амір Ліберман (Amir Liberman) з компанії Nemesysco (Ізраїль).

Технологія багаторівневого аналізу голосу

Поряд з класичним детектором брехні, за допомогою якого аналізуються фізіологічні показники людини під час відповідей на питання - частота серцевих скорочень (ЧСС), шкірно-гальванічна реакція (КГР), дихання та ін., Існують і альтернативні методи детекції брехні.

Один з них - Layered Voice Analysis, або багаторівневий аналіз голосу, розроблений компанією Nemesysco і її ідеологом - Аміром Ліберманом, який поділився своїми напрацюваннями під час лекції в МГУ.

Чи здогадувалися ви про те, що голос може дати набагато більше інформації про людину і його емоційному стані, ніж будь-які інші параметри (наприклад, дихання або пульс)? При цьому абсолютно неважливо, що саме і на якій мові він говорить.

Можна вимовити фразу «як я радий вас бачити» так, що ніхто не повірить, що ви дійсно раді бачити цю людину. При цьому можна різко і голосно сказати людині - «ти зобов'язаний зробити це прямо зараз, швидко виконуй, інакше буде гірше». І людині повірять, по крайней мере в те, що з ним краще не сперечатися. У цих двох прикладах добре видно, як виявляються абсолютно різні емоції в голосі.

Голосовий детектор брехні

На розпізнаванні емоцій влаштована робота голосового детектора брехні, де абсолютно неважливо, що саме людина вимовляє, а важливо - як він це робить.

Коли людина бреше, він намагається звучати якомога більш нормально. Тому треба зануритися в голос якомога глибше, розбити звуки голосу на складові і почати аналізувати кожну з них.

І тут відразу виникають три проблеми, які треба вирішувати.

1 - Кількісно емоцію оцінити дуже складно; так само складно сказати, що ось це - точно емоція, що відповідає, наприклад, за страх чи радість, і ніяка інша.

2 - Не існує якогось об'єктивного прийнятого методу визначення емоцій. Одна з версій, що емоція - це форма стресу. Але це не завжди так.

3 - Ні загальноприйнятою адекватної шкали визначення емоцій або стресу. Метод, при якому сама людина оцінює за певною шкалою свій рівень стресу, зі зрозумілих причин не є об'єктивним.

Якщо сформулювати простіше - треба розібратися в людських емоціях, і тоді ми зможемо не тільки відрізнити правду від брехні, а й підемо далі - навчимося читати людські думки!

Як розібратися в людських емоціях

Технологія Layered Voice Analysis (LVA ™) - багаторівневого аналізу голосу, заснована на вивченні кореляції між голосовими параметрами людини і основними людськими емоціями в різних їх комбінаціях, які дозволяють визначити наміри людини сказати неправду в реальному житті.

Для проведення експериментів і знаходження тих самих кореляцій розробники компанії Nemesysco використовували записи голосів з різних джерел і на різних мовах - записи допитів в поліції, телефонні переговори в call-центрах тощо.

На основі результатів проведених експериментів вдалося розробити технологію, яку можна застосовувати в різних областях - в поліції, під час співбесід з потенційними кандидатами при прийомі на роботу службами HR, при перевірці благонадійності співробітників службами безпеки, при роботі call-центрів страхових компаній і кредитних організацій і пр.

Служба безпеки при використанні технології багаторівневого аналізу голосу визначає психічний стан і емоційну реакцію в момент перевірки кандидата або співробітника компанії, потенційного позичальника тощо. На предмет прихованих емоційних сигналів в його промові. Технологія дозволяє ідентифікувати різні типи стресу, когнітивні процеси і емоційні реакції, які проявляються в різних важковловимих тембрах голосу. Отримана інформація дозволяє зрозуміти, що насправді думає ваш співрозмовник, що його напружує, де він відповідає невпевнено, які питання вимагають його посиленої уваги, що його більше турбує.

Технологія LVA використовує математичний апарат для визначення різних видів паттернів і аномалій мови і класифікує їх в термінах стресу, збудження, збентеження і інших емоційних станів, класифікація яких була розроблена для цих цілей.

Розглянемо докладніше, як це працює, і що конкретно можна перевірити за допомогою даної технології.

Співбесіда при прийомі на роботу

Основне, що роботодавець хоче знати про потенційного кандидата, природно, якщо кандидат підходить в професійному сенсі, чи не було у нього проблем на попередньому місці роботи і чи є у нього схильності або залежності, які він намагається приховати. Тому кандидату задаються стандартні питання на стандартні теми: чи були випадки крадіжок, чи брав відкати, чи були випадки шахрайства, чи були проблеми з алкоголем або наркотиками, чи грає в азартні ігри і наскільки кандидат лояльний по відношенню до роботодавця.

Відповіді аналізуються із застосуванням даної технології і на виході замовник отримує звіт, з якого видно, які питання викликали найбільшу напругу.

Оцінка кредитного ризику

Потенційний позичальник заповнює анкету, де відповідає на стандартні запитання. Банк повинен за короткий час перевірити, наскільки відповіді правдиві, і оцінити, чи зможе людина виплачувати кредит.

Якщо мова йде про місце проживання, дату народження та ін., Перевірити це не складно. Інформацію про місце роботи і щомісячному доході, на підставі якої розраховується сума кредиту і в деяких випадках - процентна ставка, за такий час перевірити практично неможливо. Скажу більше - це не завжди можливо перевірити навіть за більш тривалий час. Банки несуть великі ризики і великі збитки, приймаючи рішення про видачу кредиту тільки на основі тієї інформації, яку отримали від потенційного позичальника. Що ж робити?

І ось тут на допомогу може прийти технологія багаторівневого аналізу голосу Layered Voice Analysis!

Дана технологія була використана в Росії при оцінці кредитного ризику мікрофінансової організації. Потенційному позичальникові по телефону задавали ряд питань, на підставі відповідей на які приймалося рішення про видачу йому кредиту.

Наприклад, якщо було ясно, що людина ніде не працює, при цьому він стверджував, що має постійне місце роботи, у видачі кредиту йому відмовляли. Тому що з великою ймовірністю даний кредит разом з позичальником стали б проблемними для цієї фінансової організації.

Виплати по страхових випадках

Дуже наочний приклад по страховому випадку стався в Угорщині. У січні 2011 року тут стався землетрус силою 4.3 бала.

Всього в страхову компанію після землетрусу надійшло 163 претензії. А тепер подивіться, як змінюється частка «високоризикованих претензій» (High risk claims) у порівнянні з «законними претензіями» (Legitimate claims) в залежності від відстані від епіцентру. І все це визначалося тільки на підставі телефонної розмови. Іншими словами, 27% претензій - це потенційний фрод!

Принцип роботи голосового детектора брехні

І тепер найцікавіше, а як же це працює?

Людині задають заздалегідь підготовлені питання в залежності від поставленого завдання (прийом на роботу, видача кредиту тощо). Відповіді записуються і відправляються в хмарне сховище даних, де відбувається аналіз записів, після чого видається результат, який показує, наскільки людина був правдивий у відповідях на кожне з питань.

На підставі отриманої інформації замовник приймає рішення. Хочу звернути увагу, що тут є один нюанс, про який говорять самі розробники технології. У деяких випадках цей метод використовують спільно з класичним методом детекції брехні. Тобто первинний (або масовий) аналіз робиться за допомогою технології Layered Voice Analysis, а вже більш глибокий - старих добрих поліграфом !

Але повернемося до голосової детекції. Здавалося б, все просто. Є тільки деякі питання:

1 - всі дані зберігаються в хмарах, алгоритми розрахунків замовнику не надаються. Природне запитання у компанії, якій пропонують викласти 15-20 $ за опитування однієї людини: наскільки цього можна довіряти? З боку це виглядає як «чорний ящик».

2 - питання, пов'язані з законом про захист персональних даних, який був прийнятий відносно недавно: наскільки законно взагалі записувати голос людини по телефону для подальшого аналізу, не маючи при цьому його письмової згоди? Звичайно, можна покликати його в офіс, але тоді ця процедура втрачає будь-який сенс. Наскільки законно зберігати персональні дані людини на серверах, розташованих за межами РФ? Смію припустити, що свої дата-центри в Росії компанія навряд чи має.

Описана вище завдання, пов'язане з оцінкою кредитних ризиків в мікрофінансової організації, була виконана ще до прийняття цього закону (інакше б це було пряме порушення законодавства).

Так що в цьому напрямку ще є над чим попрацювати.

І як висновок: можна довіряти цій технології або, навпаки, вважати все це шаманством, але нам від цього від усього цього нікуди не дітися.

Розуміння людських емоцій і мотивацій завжди була ключем в майже будь-якому аспекті нашого життя. Чим більше ми розуміємо емоції людини, тим простіше розуміти його реакцію і з ним взаємодіяти.

І якщо дана технологія знайде широке застосування, то скоро ми побачимо нові рекламні оголошення: «Допоможу обдурити голосовий детектор брехні» ...

Читайте також

Поліграф очима опера, або до чого тут психофізіології?

Всі новини на каналі в Telegram

і у вашій поштовій скриньці