Искусственный интеллект перестал быть инструментом только для автоматизации рутинных процессов. Сегодня он начинает интегрироваться в более тонкие сферы, в том числе во взаимодействие человека и цифровых систем.
Одним из таких направлений становится эмоциональный ИИ, который учит системы распознавать настроение собеседника и учитывать его в общении. В ОТП Банке мы рассматриваем эту технологию как важный элемент будущей трансформации финансового сектора. В материале мы разберём, что такое эмоциональный ИИ, как устроена технология, почему она становится значимым трендом и с какими ограничениями бизнес сталкивается при её внедрении.
От автоматизации к эмоциям
Технологии, позволяющие системам искусственного интеллекта распознавать и интерпретировать эмоции, получили название «аффективные вычисления» или «эмоциональный искусственный интеллект». Их задача — добавить к цифровому взаимодействию то, что делает его по-настоящему естественным: понимание контекста и эмоционального состояния собеседника.
Эта область сегодня активно развивается. Если в 2019 году рынок решений для распознавания эмоций оценивался в $19 млрд, то к 2026 году он вырастет почти вдвое, до $37 млрд. Такой интерес к технологии связан с тем, что ИИ уже уверенно справляется с автоматизацией рутинных процессов, а следующим шагом становится работа с более тонкими и сложными аспектами — человеческими эмоциями.
Для бизнеса именно здесь возникает ключевой вызов. Клиенту важно не только получить корректный ответ, но и почувствовать, что его услышали. Эмоциональный ИИ помогает системам реагировать в зависимости от состояния собеседника, отличать раздражение от растерянности и поддерживать диалог там, где стандартная автоматизация уже не справляется. Поэтому способность слышать и интерпретировать эмоции становится не дополнением к цифровым сервисам, а основой для построения доверительных взаимодействий.
Как устроен эмоциональный ИИ
Эмоциональный искусственный интеллект как отдельное направление был сформирован ещё в 1995 году. Его цель — научить машины анализировать, распознавать и даже симулировать человеческие эмоции, делая взаимодействие между человеком и системой максимально естественным.
В основе технологии лежат методы машинного обучения, нейронные сети и обработка естественного языка. Сверточные модели работают с изображениями и видео, распознавая характерные выражения лица и жесты. Рекуррентные сети применяются к аудиоданным, чтобы фиксировать изменения в тембре и интонации речи. Языковые модели позволяют анализировать текстовые сообщения, определяя их эмоциональную окраску и контекст.
Важное преимущество эмоционального ИИ заключается в мультимодальности. Алгоритмы не ограничиваются одним источником информации, а объединяют данные сразу из нескольких каналов: визуальных, аудиальных и текстовых. Такая интеграция повышает точность и позволяет лучше понимать ситуацию.
Эмоции: сложный язык для ИИ
Можно ли доверить машине то, что даже людям не всегда под силу? Главная трудность эмоционального ИИ в том, что эмоции сами по себе неоднозначны. Даже люди нередко ошибаются в их интерпретации: улыбка может означать радость, вежливость или нервозность, а одинаковая фраза в разных контекстах звучит то как шутка, то как упрёк. Поэтому ожидать от алгоритма безошибочного «чтения эмоций» пока невозможно.
Чтобы приблизиться к системному пониманию, исследователи начали искать способы формализовать эмоциональные реакции. Так появились классификации базовых состояний, которые впоследствии легли в основу так называемых «эмоциональных словарей». Один из первых подходов разработал психолог Пол Экман: его «большая шестёрка» (радость, гнев, страх, печаль, удивление и отвращение) до сих пор используется в качестве основы для многих моделей. Позже исследователь Нико Фрейда предложил более широкий взгляд: двенадцать эмоций, описанных через «тенденции действия» — побуждения к определённым поступкам. Такой подход позволяет алгоритмам учитывать не только знак реакции, позитивный или негативный, но и её глубину и направление.
На базе этих теорий был создан стандарт EmotionML, где эмоции могут описываться либо через словари, либо через многомерные шкалы. Например, модель Pleasure–Arousal–Dominance (удовольствие–возбуждение–доминирование) отражает, насколько состояние приятное, насколько оно интенсивное и насколько человек ощущает контроль над ситуацией. Такой континуум точнее передаёт сложность эмоциональных реакций, но делает обучение ИИ ещё более ресурсоёмким.
Дополнительное измерение вносит культурный контекст. Жесты, мимика и даже тембр голоса воспринимаются по-разному в разных странах. В одних культурах улыбка — знак дружелюбия, в других она может скрывать неловкость или раздражение. Для глобальных сервисов это означает необходимость адаптировать алгоритмы под локальные особенности, чтобы не искажать смысл.
К этому добавляется сложность самой разметки. Эксперты не всегда сходятся в оценке: то, что один считает нейтральным, другой может трактовать как скрытую агрессию. В итоге в датасетах появляются противоречия, а модели усваивают не всегда точные закономерности.
Наконец, эмоции всегда зависят от контекста. Машина может зафиксировать повышенный тон голоса, но не понять, вызван ли он гневом или шумной обстановкой. Она может «увидеть» улыбку, но не уловить сарказма. Поэтому эмоциональный ИИ пока работает скорее как инструмент вероятностной оценки. Он может предположить, что собеседник с высокой долей вероятности испытывает гнев или радость, но дать стопроцентный ответ не способен. И всё же даже такие приближения открывают для бизнеса новые сценарии, где важна не абсолютная точность, а возможность уловить общий эмоциональный фон.
Как эмоциональный ИИ помогает бизнесу
Практическая ценность эмоционального ИИ проявляется в том, что он делает цифровые сервисы более адаптивными и «человечными». Если алгоритмы способны учитывать настроение собеседника, они помогают бизнесу выстраивать доверительные отношения и удерживать внимание клиента дольше.
Мы в ОТП Банке также движемся в этом направлении. Наша команда проанализировала клиентскую базу и выделила несколько типов поведения, что позволяет выстраивать коммуникацию «на языке клиента» и делать взаимодействие более естественным. Сейчас мы уделяем особое внимание индивидуализации общения, чтобы каждый диалог был максимально понятным и уместным.
Похожий подход уже внедряется и в индустрии в целом. В кол-центрах эмоциональный ИИ помогает анализировать интонации и решать, стоит ли передавать разговор опытному оператору или продолжать автоматический диалог. Виртуальные ассистенты корректируют тон общения в зависимости от эмоционального состояния собеседника: если пользователь раздражён, ответы формулируются мягче и конструктивнее; если растерян — акцент делается на подсказках и простых инструкциях. Такой подход снижает количество конфликтов и делает сервис более эффективным.
В маркетинге эмоциональный ИИ используется для анализа реакции на кампании, продукты и сервисы. Сопоставляя эмоциональные паттерны из сообщений, звонков или даже мимики в видео, компании могут точнее понимать, что вызывает интерес, а что — отторжение. Это позволяет не просто сегментировать аудиторию, а строить коммуникацию так, чтобы она соответствовала настроению конкретной группы пользователей.
Те же принципы находят применение и внутри организации. В HR-процессах эмоциональный ИИ помогает оценивать состояние кандидатов на собеседованиях или отслеживать уровень стресса сотрудников. Такие инструменты позволяют вовремя заметить признаки выгорания, выявить скрытые конфликты и принять меры до того, как проблема повлияет на результативность команды.
В конечном счёте эмоциональный ИИ расширяет границы автоматизации. Он не просто ускоряет процессы, а формирует условия для эмпатичного взаимодействия. Даже если технологии пока далеки от безошибочности, их способность уловить общий эмоциональный фон делает их ценным инструментом для бизнеса, который стремится к доверительным и долгосрочным отношениям.
Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»
