Искусственный интеллект Yva.ai позволяет анализировать семантику коммуникации без доступа к его содержимому.

Информация, содержащаяся в текстовых сообщениях, является чрезвычайно чувствительной для бизнеса наших клиентов. Осознавая это, мы сознательно спроектировали Yva.ai таким образом, что вся текстовая аналитика реализована как классификация. Перед системой стоит задача: понимать наличие или отсутствие в тексте набора высокоуровневых признаков, способных дать полезную информацию о производительности отдельных сотрудников компании, об их вкладе в здоровую атмосферу в коллективе, о фактическом (не номинальном) месте сотрудника в бизнес-процессах предприятия.

Yva.ai спроектирована таким образом, что текстовые сообщения не хранятся в платформе, поэтому их невозможно прочитать или украсть, они существуют только в информационных системах компании клиента. Доверять Yva.ai чтение текста — абсолютно безопасно.

Мы разработали и запатентовали двухступенчатую процедуру работы с текстом. Благодаря ей, мы можем использовать уже обученные классификаторы или обучить новые даже не имея самого текста.

Задача в понимании системы Yva.ai — это наличие в содержательной части сообщения поручения для конкретного человека или группы сотрудников. 

Подмножество негатива отражает многогранную сущность вредных с точки зрения бизнеса процессов. Они имеют очень разнообразную природу. 

Конфликт может быть межличностным, когда два человека находятся в состоянии личной неприязни. Или групповым, когда, например, разные подразделения компании не могут наладить совместную работу. 

В тексте конфликт может иметь нетривиальную форму выражения. Важно отделять его от сарказма, шуток и пр. 

Как Yva.ai работает с такой сложной темой определения наличия конфликта в тексте? 

Ответ очень прост. Нейронные сети и их возможности являются отражением тех данных, на которых они были обучены. Нейронные сети классификаторов Yva.ai обучены на больших объемах текстов, размеченных специалистами вручную. Мы позаботились о том, чтобы содержание таких текстов как можно полнее отражало все грани человеческого общения посредством обмена текстовыми сообщениями.  

Пример письма, в котором определен конфликт:

«Андрей, Дима тебя не слышит. Его действия направлены на уничтожение компании ФИРМА. Я говорил с Русланом несколько раз на этой неделе. Ситуация серьезная.

Имея полный доступ ко всем данным Фирма, Дима оказался некомпетентен прочитать, проанализировать и правильно подать финансовую информацию акционерам UPGRADE. Меня на ключевую встречу по этому вопросу фактически не позвали. Я был готов присутствовать, достаточно было перенести ее на 1 час. Итогом стало полное фиаско в переговорах и эмоциональные попытки взвалить вину на менеджмент.

Я надеюсь, теперь становятся более понятны причины, по которым я запрашиваю первичную информацию, полученную Димой в апреле. Я хочу изучить оригинальные данные от собственников UPGRADE, а не интерпретацию Димы и его коллег.

Количество ошибок превышает разумные пределы. Ненужная эмоциональность подкрепляется наглой упертостью. Это все ведет в тупик. Предлагаю отозвать мандат Димы на переговоры по сделке с UPGRADE. 

Я готов с завтрашнего дня включиться и тратить 50-70% своего времени на переговоры с UPGRADE».

 

Метрики по коммуникации с задачами делятся на три блока:

  • Метрики для всех контактов, то есть любая коммуникация с конфликтами сотрудника,

  • Метрики для внутренних контактов, то есть коммуникация с конфликтами внутри организации,

  • Метрики для внешних контактов, то есть коммуникация с конфликтами с людьми вне организации.

Для каждого блока метрик Yva.ai рассчитывает:

Количество полученных писем с конфликтами

Количество входящих писем сотрудника с конфликтами без учёта рассылок и автоматических уведомлений.

Доля полученных писем с конфликтами, как доля входящих писем сотрудника с конфликтами от всех полученных писем без учёта рассылок и автоматических уведомлений.

Количество отправленных писем с конфликтами

Количество исходящих писем сотрудника с конфликтами без учета писем, которые помечены как автоматические.

Доля отправленных писем с конфликтами

Доля исходящих писем сотрудника с конфликтами от всех полученных писем без учёта рассылок и автоматических уведомлений.

Среднее время ответа на письма с конфликтами

Среднее время ответа сотрудника на входящие письма с конфликтами при учете только тех писем, на которые сотрудник ответил. 
Расчет для недели: берутся все исходящие письма пользователя за неделю. Для каждого из этих писем проверяется - какие из них были ответами на входящее предыдущее письмо с конфликтом. Для каждого письма, которое является ответом, берется разница в ЧЧ:ММ:СС между моментом отправки ответа и моментом получения задачи. За неделю берётся медиана всех полученных значений. Из подсчёта исключаются письма которые помечены как автоматические.
Расчет за период больше недели: медиана недельных значений.

Доля ответов на письма с задачами

Доля входящих писем с конфликтами, на которые сотрудник ответил.

Расчет для недели: берутся все входящие письма пользователя с конфликтами. Для каждого из этих писем проверяется - был ли ответ на это письмо с конфликтом. Это даёт +1 письмо-ответ.
Из списка писем-ответов исключаются отправленные письма, которые помечены как автоматические.
Искомая метрика считается, как «количество писем-ответов» / «общее количество полученных писем».

  • Расчет для периода больше недели: медиана недельных значений.

В Reports API отображается: