Полиграф, высокопарно называемый «детектором лжи», с его датчиками, проводами и постоянным стрессом для испытуемого (который — прямая дорога к недостоверности результатов), должен уступить своё первенство алгоритмическим инструментам. В этом уверены в московской компании F2FGroup, которая занимается разработкой софта для автоматической оценки недостоверности предоставляемой информации, пишет журнал «Инвест-Форсайт». Программа основана на неконтролируемых свойствах человеческого голоса и работает при помощи индивидуально разработанных тестов.
Как утверждают психологи, слова в жизни человека играют не самую большую роль: 70% коммуникаций происходит невербально, поэтому мы сможем много узнать о своем собеседнике, анализируя его мимику, голос и движения тела. Совмещение всех трёх компонентов в один инструмент анализа поведения позволяет создать алгоритм, который практически невозможно будет обмануть ни театральному актёру, ни разведчику, ни тибетскому монаху. Московская F2FGroup занимается разработкой софта для автоматической оценки недостоверности предоставляемой информации — и уверена в надёжности результатов.
Бизнес начался с увлечения американским сериалом «Обмани меня», в котором доктор Лайтман ловко раскрывал преступления, определяя, кто из людей что скрывает. Как рассказывает журнал «Инвест-Форсайт», основательница компании Наталья Захарова, вдохновленная идеями американского профессора психологии Пола Экмана, решила исследовать объективные способы оценки поведения человека. Изучив азы НЛП, метапрограмм, профайлинга, за более глубокими знаниями она пошла на факультет психологии МГУ. Г-жа Захарова мечтала создать команду экспертов – фейскодер, психофизиолог, профайлер – для анализа сложных случаев. Так появилась лаборатория на ул. Усачёва, которую возглавил доктор психологических наук, профессор кафедры психологии личности факультета психологии МГУ Алексей Гусев.
Одновременно основательница компании изучала международный рынок, чтобы понять, какие инструменты анализа поведения используются и у каких есть коммерческое применение. В процессе она с коллегами познакомилась с голландскими разработчиками программного обеспечения по анализу мимики. Длительная «охота» за высококлассными экспертами закончилась тем, что к команде молодого проекта присоединился еще один специалист – сертифицированный по методу Пола Экмана фейскодер Михаил Баев.
Выкристаллизовалась следующая бизнес-идея — взять методики оценки достоверности информации, которые используются в судебно-психологической экспертизе, и автоматизировать их. Это позволяло бы в режиме реального времени оценивать поведение человека, повысить объективность экспертных оценок и снизить влияние человеческого фактора.
В F2FGroup начали с исследования голоса. Недоступные человеческому слуху вокальные колебания выдают степень волнения человека при обсуждении каких-либо тем и отражают его истинные намерения. Компьютерная программа автоматически оценивает 151 параметр, отражающий стресс, когнитивное и эмоциональное напряжение. В компании провели более 500 исследований и утверждают, что надежность данной технологии при оценке предоставляемой информации сравнима с полиграфом.
В основе анализа – метод Layered Voice Analysis (LVA) израильской компании Nemesysco, которая занимается инструментами распознавания лжи по голосу с конца 1990-х. Основатель компании Амир Либерман провел около 10 000 лабораторных исследований, в его портфолио 500 кейсов – совместная работа с полицией, крупными компаниями и 15 тысяч кейсов из колл-центров. Более года московский стартап изучал возможности данной технологии. Плюсом стало то, что ранее в нашей стране пилотные проекты с софтом Nemesysco делали в одном из аэропортов, крупном банке, ведущей телекоммуникационной компании, в ряде госучреждений, спецслужб.
Адаптация программного обеспечения, включающего специальные опросники, потребовала культурную адаптацию. Так, пришлось убрать ряд вопросов, не соответствующих современным социокультурным реалиям современных российских компаний, многие вопросы были изменены. Практически на старте у компании было несколько серьезных возможностей проверить алгоритмы работы LVA. Команду проекта привлекали к полицейским расследованиям — и их технологии работали.
По словам Натальи Захаровой, автоматические инструменты оценки поведения могут быть востребованы во всех сферах, где с клиентом общаются по телефону – в колл-центрах торговых сетей или банков, при первичных собеседованиях HR-специалистов с кандидатами, для оценки рисков в страховых и транспортных компаниях.
Сегодня службы безопасности и HR вынуждены выбирать между надёжными, но дорогостоящими процедурами оценки и недорогими методами, дающими менее надёжные результаты. Программа F2FGroup основана на неконтролируемых свойствах человеческого голоса и работает при помощи индивидуально разработанных тестов.
Программа LVA позволяет проводить анализ эмоционального состояния машинистов, водителей общественного транспорта (автобусов, троллейбусов, трамваев), других участников транспортной деятельности, а также сотрудников служб транспортной безопасности.
«Это идеальный инструмент для проверки эмоционального состояния пилота перед полетом или водителя такси перед выходом на работу. Анализ голоса выявляет факторы риска, по которым дальше можно проводить более глубокие исследования с помощью того же полиграфа», – отмечает Наталья Захарова.
Преимущества LVA очевидны:
— отсутствие датчиков и проводов при проведении исследования (хрестоматийный вид полиграфа представляется сразу же)
— объективность: интервью проводится в форме свободной беседы что исключает фактор стресса (при исследовании на «детекторе лжи» допускаются только ответы «да-нет»)
— данные обрабатываются в автоматическом режиме без участия исследователя (а не нуждаются в длительной обработке и интерпретации с помощью специалиста)
— возможность проверки 20 человек в день на одной станции (против двух человек в день на полиграфе)
— простой для понимания отчёт
— исследования можно проводить часто (на полиграфе — раз в полгода)
— наконец, цена — 1200 руб. за одно тестирование (при 4500 руб. за одно тестирование с помощью полиграфа).
Этот метод не заменяет, а дополняет полиграф, особенно в тех случаях, когда требуется экспресс-анализ или когда нужно проверить большое количество людей.
«Мы участвовали в расследовании хищения денег с большого предприятия по пошиву одежды, – рассказывает Наталья Захарова. – Круг подозреваемых был около 10 человек, на месте мы с каждым провели профайлинговую беседу, по результатам которой только одного человека пригласили в лабораторию, и через 2,5 часа у нас была информация, которую полицейские получить не смогли, и заключение о причастности к преступлению. Однако уголовное дело до сих пор числится нераскрытым, хотя этот кейс впоследствии проверяли с помощью новых алгоритмов и неоднократно подтверждали. Во втором случае при расследовании хищения денег из сейфа смогли сократить круг подозреваемых с 18 человек до 2 – причастность одного из них к преступлению была подтверждена на полиграфе, второй от проверки отказался и уволился».
Однако одного голоса мало. В F2FGroup будет проходить обкатку бета-версия алгоритма по распознаванию эмоций на лице. Это уже собственная разработка московской компании — анализ эмоций и лицевых экспрессий в ходе кадровых проверок при помощи технологии FaceReader. Позволяет проводить онлайн и оффлайн анализ эмоционального состояния и искренности респондента в ходе проведения интервью, основанный на системе кодирования лицевых движений Пола Экмана, которая является общепризнанной в мировом сообществе. FaceReader также позволяет производить детальное исследование эмоционально-лицевых экспрессий и подлинности эмоций в ходе служебного расследования. Эта система, в отличие от человека, раcпознаёт микровыражения исследуемого лица, которые могут длиться всего несколько миллисекунд. Точность оценки эмоций программой — 98%.
В перспективе планируется совмещать автоматические анализы голоса и мимики и добавить к ним оценки движений тела.
Задача-максимум, которую ставит перед собой команда F2FGroup (в ней 20 человек, все они прошли голосовую проверку), – сделать один из элементов для «нервной системы» ИИ, над которым работают Amazon, Facebook, Google и Apple.
Пока же в арсенале F2FGroup — проверка широкого спектра рисков:
— корпоративная лояльность
— соблюдение конфиденциальности в компании
— воровство на рабочем месте
— употребление алкоголя и наркотиков
— возможности взяточничества и «откатов»
— донесения начальству
— правдивость указанной в резюме информации
— сексуальные домогательства
— причастность к преступным и террористическим группировкам
— игровая зависимость (игромания)
— эмоциональное состояние водителей, машинистов и пилотов.
© ГородБРЯНСК.Ru, 2018
