Cisco AI Assistant für Webex Contact Center: Administratorhandbuch zum Konfigurieren vorgeschlagener Antworten

Deployment-Workflow für vorgeschlagene Antworten

Dieser Artikel bietet Administratoren einen Workflow zum Bereitstellen und Optimieren der Funktion für vorgeschlagene Antworten in Webex Contact Center. Die vorgeschlagenen Antworten geben den Agenten KI-gesteuerte Echtzeit-Anleitungen an die Hand, um die Kundeninteraktionen und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Diese Funktion nutzt AI Assistant Skills, die in Webex AI Studio definiert und verwaltet werden, um Gesprächsprotokolle zu analysieren und Agenten kontextbezogene Antworten oder Aktionen anzubieten.

Als Administrator sind Sie für die Einrichtung, Konfiguration und Wartung dieser Funktion verantwortlich. Dieser Artikel dient als zentraler Navigationspunkt, der den End-to-End-Bereitstellungs- und Verwaltungsprozess beschreibt und zu jedem Schritt mit ausführlichen Artikeln verlinkt. Die Befolgung dieses Workflows gewährleistet eine erfolgreiche und optimierte Implementierung des Features in Ihrer Organisation.

Die Implementierung der vorgeschlagenen Antworten umfasst eine logische Abfolge von Schritten, von der ersten Aktivierung bis zur laufenden Optimierung. Der Prozess gliedert sich in vier Hauptphasen:

Schritt 1: Aktivieren der Funktion – Aktivieren

Aktivieren Sie zunächst die Funktion für vorgeschlagene Antworten in Control Hub und stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind. Dieser grundlegende Schritt ist für die weitere Konfiguration erforderlich und umfasst die folgenden Aktivitäten:

Aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten in Control Hub.
Überprüfen Sie die Lizenzanforderungen.
Stellen Sie sicher, dass unterstützende Dienste, wie z. B. Transkriptionen in Echtzeit, bereit sind.

Referenzartikel: Aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten für Ihre Webex Contact Center

Schritt 2: Definition von KI-Intelligenz – Aufbau von AI Assistant-Fähigkeiten

Erstellen Sie die KI-Intelligenz, die vorgeschlagene Antworten mit dem Webex AI Studio unterstützt. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Erstellen Sie neue AI Assistant-Fähigkeiten in Webex AI Studio.
Definieren Sie die Ziele für jede Fähigkeit.
Verknüpfen Sie Fähigkeiten mit relevanten Wissensdatenbanken.
Konfigurieren Sie spezifische Aktionen für jede Qualifikation.

Referenzartikel:

Schritt 3: Bereitstellung – Verknüpfung von Intelligenz und Betrieb

Integrieren Sie konfigurierte AI Assistant-Skills in Ihre Live-Contact-Center-Umgebung, indem Sie sie bestimmten Warteschlangen zuweisen. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Weisen Sie Warteschlangen AI Assistant-Skills zu.

Referenzartikel: Link AI Assistant Fertigkeiten zu Warteschlangen

Schritt 4: Überwachung und Optimierung – Sicherstellung der Leistung und kontinuierliche Verbesserung

Überprüfen Sie nach der Bereitstellung die Funktionalität, überwachen Sie die Leistung und verfeinern Sie iterativ Ihre Konfigurationen, um maximale Effektivität zu erzielen. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Testen Sie AI Assistant-Antworten mithilfe von Vorschaufunktionen.
Analysieren Sie die Auswirkungen auf die Agentenleistung.
Verwenden Sie Sitzungsdaten für die Überwachung und das Debuggen.

Referenzartikel: Testen und Überwachen der Leistung der vorgeschlagenen Antworten

Die Bereitstellung ist ein iterativer Prozess. Überwachen Sie regelmäßig die Leistung der vorgeschlagenen Antworten und nutzen Sie Erkenntnisse aus der Überwachung und Optimierung, um Ihre AI Assistant Fähigkeiten und Aktionen anzupassen. Diese kontinuierliche Verbesserungsschleife trägt dazu bei, dass die Funktion auf die sich entwickelnden Kundenbedürfnisse und betrieblichen Anforderungen abgestimmt bleibt.

Aktiviere Antwortvorschläge für deine Webex Contact Center

In diesem Artikel wird erläutert, wie Contact Center-Administratoren die Funktion "Antwortvorschläge" für Agenten aktivieren und verwalten können, um die Kommunikationseffizienz, die Agentenleistung und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

"Vorgeschlagene Antworten" ist eine AI Assistant Echtzeit-Funktion in Webex Contact Center, die die Produktivität der Agenten und die Kundenzufriedenheit steigert. Diese Funktion nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI), um menschlichen Agenten bei Live-Kundeninteraktionen kontextbezogene Anleitungen zu bieten und sowohl Sprach- als auch digitale Kanäle zu unterstützen. Vorgeschlagene Antworten zielt darauf ab, die Agentenerfahrung zu verändern, indem zeitnahe, relevante Vorschläge gemacht werden, was direkt innerhalb der Agent Desktop gesagt und welche Maßnahmen ergriffen werden sollen. Diese proaktive Unterstützung rationalisiert Arbeitsabläufe, verkürzt die Reaktionszeiten und gewährleistet eine konsistente, qualitativ hochwertige Servicebereitstellung.

Als Webex Contact Center Administrator können Sie die Funktion für vorgeschlagene Antworten für Ihre Organisation aktivieren und verwalten. Dieser Prozess umfasst die Sicherstellung, dass Ihr System die erforderlichen Voraussetzungen erfüllt, und die Aktivierung der Funktion in Control Hub. Nach der Aktivierung können Sie AI Assistant Skills konfigurieren, um die Vorschläge, die Ihren Agenten zur Verfügung gestellt werden, anzupassen.

Wer kann diese Funktion nutzen?

Die vorgeschlagenen Antworten sind für die folgenden Beteiligten nützlich:

Agenten: Profitieren Sie von kontextbezogenen Vorschlägen in Echtzeit, die den Aufwand für die Suche nach Informationen reduzieren und die Antwortgenauigkeit verbessern.
Administratoren: Verwalten und konfigurieren Sie Einstellungen für vorgeschlagene Antworten auf Organisations- und Warteschlangenebene, erstellen und optimieren Sie AI Assistant-Skills, testen und debuggen Sie Konfigurationen, überwachen Sie die Leistung und optimieren Sie die Funktion kontinuierlich für ihr Contact Center.

Vorteile

Die Implementierung von vorgeschlagenen Antworten bietet erhebliche Vorteile für Ihr gesamtes Contact Center:

Verbesserte Agenteneffizienz: Agenten verbringen weniger Zeit mit der Suche nach Informationen oder der Konsultation von Kollegen, was zu schnelleren Lösungen und einer verbesserten Produktivität führt.
Kürzere Bearbeitungszeiten: Sofortige, genaue Vorschläge helfen Agenten, Anfragen schneller zu lösen, was sich direkt auf die durchschnittliche Erledigungszeit (AHT) auswirkt.
Konsistentes Kundenerlebnis: Stellt sicher, dass alle Agenten, unabhängig von ihrer Erfahrung, genaue und konsistente Informationen bereitstellen und so das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.
Weniger Arbeit nach dem Anruf: Die Agenten können die erforderlichen Aktionen und Dokumentationen während der Interaktion abschließen, wodurch die Aufgaben nach dem Anruf minimiert werden.
Verbesserte Problemlösung beim ersten Kontakt: Durch den sofortigen Zugriff auf relevante Informationen und Aktionen sind die Agenten besser in der Lage, Kundenprobleme beim ersten Kontakt zu lösen.
Verkürzung der Einarbeitungszeiten für neue Mitarbeiter: Neue Agenten gewinnen mit KI-Anleitungen in Echtzeit schneller an Selbstvertrauen und Kenntnissen.
Skalierbarkeit: Unterstützt Ihr wachsendes Contact Center, indem es Agenten ermöglicht, ein größeres Interaktionsvolumen effektiver zu verarbeiten.
Dual-Channel-Fähigkeit: Unterstützt sowohl Sprachanrufe als auch digitale Interaktionen und liefert Vorschläge in Echtzeit, unabhängig davon, ob Agenten über Telefonanrufe oder digitale Kanäle wie Chat oder E-Mail mit Kunden in Kontakt treten.

Funktionsweise von Antwortvorschlägen

"Vorgeschlagene Antworten" lässt sich mithilfe des folgenden allgemeinen Flows nahtlos in die Abläufe Ihres Contact Centers integrieren:

Interaktion beginnt: Ein Kunde initiiert eine Sprach- oder digitale Interaktion, die über eine konfigurierte Warteschlange an einen Agenten weitergeleitet wird.
Echtzeit-Transkription: Bei Sprachinteraktionen wird das Gespräch in Echtzeit transkribiert. Bei digitalen Interaktionen wird Text erfasst. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .
Agent erhält Vorschläge: Der Agent kann auf seinem Desktop auf die Schaltfläche "Vorschläge abrufen" klicken , oder Vorschläge können proaktiv basierend auf dem Konversationskontext angezeigt werden.
AI Assistant Skill-Prozesse: Der Skill AI Assistant, der mit der spezifischen Warteschlange verknüpft ist und von der Wissensdatenbank und den definierten Aktionen unterstützt wird, analysiert die Konversation in Echtzeit (Transkript für Sprache, Text für digitales).
Generierte Vorschläge: Der AI Assistant-Skill generiert relevante Textvorschläge für Antworten oder schlägt Aktionen vor, die auf der Anfrage des Kunden basieren.
Agent prüft und handelt: Der Agent prüft die Vorschläge und entscheidet, ob er sie unverändert verwendet, ändert oder die vorgeschlagenen Aktionen ausführt.
Kontinuierliche Unterstützung: Während der gesamten Interaktion werden weiterhin Vorschläge gemacht, die sich an die sich entwickelnde Konversation anpassen.

Nutzungsrichtlinien

Die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" erfordert ein sorgfältiges Management, um eine ethische Verwendung zu gewährleisten und die Kommunikation zu verbessern. Als Administrator sind Sie dafür verantwortlich, Agenten über die Aktivierung der Funktion und ihre KI-gestützte Natur zu informieren. Stellen Sie sicher, dass die Reaktionsfähigkeit der Benutzeroberfläche auf verschiedenen Geräten auf konsistente Funktionalität getestet wird.

Ausführlichere Informationen zu den Nutzungsrichtlinien und zum Datenschutz finden Sie im Hinweis zu Agentenantworten und Antwortvorschlägen – KI-Transparenz.

Voraussetzungen

Bevor Sie vorgeschlagene Antworten aktivieren, stellen Sie sicher, dass Ihre Webex Contact Center Organisation die folgenden Anforderungen erfüllt:

Webex Contact Center Flex 4,0: Ihr Contact Center muss auf der Flex 4,0-Plattform laufen.
AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die A-FLEX-AI-ASST-Add-on-SKU erworben haben. Diese Berechtigung gewährt Zugriff auf alle AI Assistant-Funktionen, einschließlich vorgeschlagener Antworten. Informationen zur Verwaltung Ihres Abonnements und Ihrer Nutzung finden Sie in der Nutzungs- und Abrechnungsdokumentation.
Media Forking für Sprachinteraktionen: Für Sprachinteraktionen muss Media Forking im Flow Designer für die entsprechenden Warteschlangen aktiviert sein. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Medien-Streaming für bestimmte Warteschlangen .
Webex Connect aktiviert: Wenn Sie von KI vorgeschlagene Aktionen konfigurieren und verwenden möchten, die externe Systemintegrationen und Fulfillment-Flows umfassen, muss Webex Connect für Ihre Organisation aktiviert und konfiguriert werden.
Erforderliche Benutzerberechtigungen: Sie müssen über die erforderlichen Berechtigungen für die rollenbasierte Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC) verfügen, um auf die Einstellungen des Contact Centers im Control Hub zuzugreifen und diesezu ändern. Insbesondere sollte Ihre Rolle den Zugriff auf die Funktion AI Assistant – Vorgeschlagene Antworten umfassen. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Verwalten von Benutzerprofilen in Webex Contact Center .

So aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Funktion "Antwortvorschläge" für Ihren Webex Contact Center zu aktivieren:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktopdarstellung .
3	Aktivieren Sie die Option "Vorgeschlagene Antworten", um die Funktion auf Organisationsebene zu aktivieren.
4	Klicken Sie auf AI Assistant Skills zuweisen und wählen Sie die KI-Skill aus, die Sie Ihrer Warteschlange zuweisen möchten. Fügen Sie eine oder mehrere Warteschleifen zur ausgewählten Kompetenz hinzu und speichern Sie Ihre Änderungen. Diese Kenntnisse bestimmen die Art der Vorschläge, die Agenten in jeder Warteschlange erhalten. Wenn der spezifische AI Assistant-Skill, den Sie zuweisen möchten, noch nicht aufgeführt ist, oder für eine erstmalige Einrichtung, bei der noch keine Skills erstellt wurden, klicken Sie auf AI Assistant Skills verwalten, um eine neue Skill im Webex AI Studio zu erstellen. Nachdem Sie die Qualifikation erstellt haben, kehren Sie zu diesem Bildschirm zurück und schließen Sie den Zuweisungsprozess ab. Weitere Informationen zum Zuweisen von Fähigkeiten zu Warteschlangen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Fähigkeiten zu Warteschlangen .

Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind Kernkomponenten, die die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" in Webex Contact Center unterstützen. Diese intelligenten Konfigurationen definieren, wie die AI Assistant menschliche Agenten in Echtzeit anleiten. Als Administrator verwenden Sie das Webex AI Studio, um diese Skills zu erstellen, zu konfigurieren und zu verwalten und sie an die spezifischen Anforderungen der Warteschlangen und Interaktionstypen Ihres Contact Centers anzupassen.

Dieser Artikel führt Sie durch den Zugriff auf Webex AI Studio, das Verständnis seiner Umgebung und den detaillierten Prozess der Erstellung und Verwaltung von AI Assistant Skills.

Zugriff auf Webex AI Studio

Um auf das Webex AI Studio zuzugreifen, befolgen Sie die Anweisungen:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktop-Darstellung .
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.

Grundlegendes zu Webex AI Studio

Das Webex AI Studio bietet dedizierte Dashboards für die Verwaltung von AI Assistant-Skills und KI-Agenten.

Wenn Ihre Organisation nur vorgeschlagene Antworten verwendet, wird standardmäßig das Dashboard AI Assistant Skills angezeigt.
Wenn Ihr Unternehmen auch KI-Agenten verwendet, sind sowohl die Dashboards AI Assistant skills als auch AI Agents verfügbar, sodass Sie bei Bedarf zwischen ihnen wechseln können.

Grundlegendes zum AI Assistant skills Dashboard

Das AI Assistant Skills-Dashboard dient als zentrale Anlaufstelle für die umfassende Verwaltung aller AI Assistant Skills, die für vorgeschlagene Antworten konfiguriert sind. Es bietet einen Überblick über Ihre vorhandenen Fähigkeiten und einen schnellen Zugriff auf verschiedene Managementfunktionen.

Dashboard-Anzeige

Auf dem Dashboard werden AI Assistant Skills als Karten oder Zeilen in einer Listenansicht dargestellt. Jeder Eintrag enthält wichtige Details zum schnellen Nachschlagen:

Skill-Name: Der beschreibende Name, den Sie dem Skill AI Assistant zugewiesen haben.
Warteschleifen: Die Anzahl der Warteschleifen, mit denen der Skill aktuell verknüpft ist.
Ziel des Assistenten: Eine kurze Beschreibung des Zwecks der Fertigkeit.
Zuletzt geändert: Datum und Uhrzeit der letzten Aktualisierung des Skills.
Zuletzt geändert von: Der Benutzer, der die Qualifikation zuletzt geändert hat.
Erstellungsdatum: Das Datum, an dem der Skill erstellt wurde.
Erstellt von: Der Benutzer, der die Qualifikation erstellt hat.

Dashboard-Aktionen

Im Haupt-Dashboard können Sie die folgenden Aktionen durchführen, um Ihre AI Assistant-Kenntnisse effizient zu verwalten:

Neuen AI Assistant-Skill erstellen: Klicke auf + Skills erstellen, um einen neuen AI Assistant-Skill von Grund auf neu zu konfigurieren.
Skill AI Assistant importieren: Verwenden Sie Skills importieren, um Skills AI Assistant im JSON-Format hochzuladen. Auf diese Weise können Sie schnell vorkonfigurierte Kenntnisse hinzufügen oder Backups aus externen Quellen wiederherstellen.
Suchen und filtern: Verwenden Sie die Suchleiste, um schnell Skills nach Name, verknüpfter Warteschlange oder Datum der letzten Änderung zu finden.
Vorschau: Öffnen Sie das Vorschau-Widget des Skills, um seine Antworten in einer simulierten Umgebung zu testen.

Individuelles Kompetenzmanagement

Für jeden einzelnen AI Assistant-Skill, der auf dem Dashboard aufgelistet ist, können Sie auf zusätzliche Verwaltungsoptionen zugreifen:

Skill-Einstellungen ändern: Klicken Sie auf den Namen oder die Karte eines Skills, um dessen Konfigurationsseite zu öffnen und seine Einstellungen zu ändern, einschließlich des Profils, der Wissensdatenbank und der Aktionen.
Schnellaktionen: Greifen Sie auf Schnellaktionen für einen bestimmten Skill zu, indem Sie auf das Ellipsensymbol (drei Punkte) klicken, um Aufgaben auszuführen, wie z. B.:
- PIN: PIN den Skill für einen schnellen Zugriff an den Anfang Ihres Dashboards.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des Skills, um eine nahtlose Integration, Authentifizierung und Tests in externen Anwendungen oder Entwicklungsumgebungen zu ermöglichen.
- Exportieren: Exportieren Sie die Details des Skills (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner, um sie zu sichern oder zu übertragen.
- Löschen: Den Skill AI Assistant dauerhaft löschen.

Wenn Sie versuchen, eine Qualifikation zu löschen, die mit einer oder mehreren Warteschleifen verknüpft ist, wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, die Sie darüber informiert, dass die Qualifikation gerade verwendet wird. Sie müssen dies bestätigen, bevor Sie fortfahren. Wenn bestätigt, wird der Control Hub über den Löschvorgang benachrichtigt.

AI Assistant Kompetenzen schaffen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen AI Assistant Skill zu konfigurieren, der Ihren Agenten relevante Vorschläge unterbreitet:

1	Klicken Sie im Dashboard AI Assistant skills auf + Create skills.
2	Wählen Sie Von Grund auf neu starten und klicken Sie auf Weiter.
3	Geben Sie einen eindeutigen, beschreibenden Namen in das Feld "Skill-Name " ein. Das Feld "System-ID ", das den Skill eindeutig identifiziert, wird automatisch auf Basis des Skill-Namens ausgefüllt.
4	Geben Sie im Feld "Ziel " ein präzises Ziel an. Beispiel: "Sie sind ein hilfsbereiter und höflicher Assistent, der den Agenten hilft, Fragen zu verlorenem Gepäck zu beantworten und notwendige Maßnahmen zu empfehlen." Best Practices finden Sie im Abschnitt Definieren von Zielen .
5	Klicken Sie auf Erstellen.
6	Auf dem Bildschirm Skill-Konfiguration ist Profil Tab standardmäßig ausgewählt. Geben Sie im Textfeld "Anweisungen " eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Verhalten der KI und die Generierung von Antworten an. Best Practices findest du im Abschnitt Herstellungsanweisungen .
7	Wechseln Sie in die Knowledge Tab, um eine relevante Wissensdatenbank auszuwählen. Der Skill verwendet diese Quelle, um Vorschläge zu generieren. Wenn keine geeignete Wissensdatenbank vorhanden ist, klicken Sie auf + Neu hinzufügen. Nachdem Sie es erstellt haben, kehren Sie zum Bereich "Skill-Konfiguration" zurück. Jede Qualifikation kann mit nur einer Wissensdatenbank verknüpft werden. Sowohl AI Assistant-Skills als auch KI-Agenten können dieselbe Wissensdatenbank verwenden. Best Practices zum Organisieren einer Wissensdatenbank finden Sie im Abschnitt Strukturieren von Wissensdatenbanken .
8	Gehen Sie zu Aktionen Tab, um Aktionen zu aktivieren, zu deaktivieren, zu bearbeiten oder zu löschen. Sie können auch neue Aktionen erstellen, indem Sie auf + Neue Aktion klicken. Aktionen ermöglichen es KI-Fähigkeiten, bestimmte Aufgaben vorzuschlagen oder auszuführen (z. B. das Erstellen von Fällen, das Abrufen von Informationen, das Versenden von E-Mails oder das Durchführen von Integrationen) sowie Informationen vorzuschlagen, die zur Beantwortung der Kunden verwendet werden können. Wenn Sie keine Verbindung mit einer Wissensdatenbank herstellen, fügen Sie mindestens eine Aktion hinzu. Best Practices finden Sie im Abschnitt Definieren von Aktionen . Detaillierte Anweisungen finden Sie im Artikel Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills .
9	Wenn alle Pflichtfelder ausgefüllt sind, klicken Sie auf Änderungen speichern. Testen Sie vor dem Veröffentlichen eines Skills sein Verhalten mithilfe der Schaltfläche Vorschau . Auf diese Weise können Sie die Relevanz und Genauigkeit von Vorschlägen überprüfen. Ausführliche Informationen finden Sie im Abschnitt Vorschau AI Assistant Skill-Antworten .
10	Klicken Sie auf Veröffentlichen , um die Qualifikation abzuschließen.

Hinweis zur KI-Engine: Das für diese Funktion verwendete KI-Modell ist GPT-4o-mini, um eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Was kommt als nächstes

Nachdem Sie Ihre AI Assistant-Skills erstellt und konfiguriert haben, fahren Sie mit den nächsten Schritten zum Bereitstellen von Antwortvorschlägen für Ihr Contact Center fort:

AI Assistant Skills zu Warteschleifen zuweisen: Wenn Sie Ihre Skills für Agenten verfügbar machen möchten, weisen Sie sie den entsprechenden Contact Center-Warteschlangen zu. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Skills to queues .

Nachdem Sie Ihre Kenntnisse zugewiesen und Aktionen konfiguriert haben (falls erforderlich), fahren Sie mit dem Testen und Überwachen der Funktion "Vorgeschlagene Antworten" fort, um eine optimale Agentenleistung und ein optimales Kundenerlebnis sicherzustellen. Anleitungen zur Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung finden Sie im Artikel Testen und Überwachen der vorgeschlagenen Reaktion auf die Leistung .

Aktionen für AI Assistant-Skills konfigurieren

Aktionen sind eine Kernfunktion in Webex AI Studio, die es dem AI Assistant ermöglicht, nicht nur Antworten vorzuschlagen, sondern auch bestimmte Aufgaben zu empfehlen oder auszuführen. Diese Aufgaben können innerhalb der Webex Contact Center-Umgebung oder durch Integration mit externen Systemen ausgeführt werden. Als Administrator definieren Sie diese Aktionen in Webex AI Studio und geben ihren Zweck, ihre Auslöser, die erforderlichen Benutzerinformationen und die Fulfillment-Methoden an.

In diesem Artikel wird der Prozess der Konfiguration von Aktionen für Ihre AI Assistant-Skills beschrieben, einschließlich der Definition von Aktionstypen, der Angabe von Benutzereingaben und der Konfiguration von Erfüllungsmodi, um die Effizienz der Agenten und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Aktionstypen und Fulfillment-Modi verstehen

Aktionstyp	Beschreibung	Wann ist es zu verwenden?	Interaktion mit dem Agenten
Moderierter Modus	Vor der Ausführung ist eine Überprüfung durch den Agenten und eine ausdrückliche Genehmigung erforderlich.	Bei Aktionen, bei denen viel auf dem Spiel steht, bei sensiblen Daten oder wenn Agenteneingaben oder -überprüfungen erforderlich sind.	Der Agent prüft die gesammelten Informationen, kann sie ändern und klickt dann auf Genehmigen , um fortzufahren.
Unmoderierter Modus	Führt autonom und ohne Agenteneingriff aus.	Routineaufgaben, Aufgaben mit geringem Risiko oder sich wiederholende Aufgaben, bei denen keine Agenteneingabe oder -überprüfung erforderlich ist.	Der Agent erhält Statusaktualisierungen in Echtzeit und eine Bestätigung über den Abschluss der Aktion.

Voraussetzungen

Bevor Sie Aktionen für AI Assistant-Skills konfigurieren, stellen Sie Folgendes sicher:

Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
vorhandener AI Assistant Skill:Ein Skill muss bereits im Webex AI Studio erstellt werden. Aktionen werden als Komponenten eines KI-Skills konfiguriert.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills

Um eine neue Aktion für einen Skill hinzuzufügen und zu konfigurieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich unter Desktopdarstellung zu AI Assistant .
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.
4	Klicken Sie auf den Skill, für den Sie Aktionen konfigurieren möchten.
5	Navigieren Sie zu Aktionen Tab und klicken Sie auf + Neue Aktion. Sie können maximal 10 Aktionen für einen Skill konfigurieren.
6	Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an: Aktionsname: Geben Sie einen klaren, präzisen und beschreibenden Namen für die Aktion ein. Dieser Name wird Agenten angezeigt. Er darf maximal 75 Zeichen lang sein. Beispiele: "Flugdetails abrufen", "Fall erstellen", "Rückruf planen". Beschreibung der Aktion: Geben Sie eine kurze Erläuterung des Zwecks der Maßnahme an. Dies hilft den Agenten, seine Funktion zu verstehen. Er darf maximal 1024 Zeichen lang sein. Beispiel: "Bei dieser Aktion wird der PNR des Kunden verwendet und die Flugdaten werden abgerufen." Aktionsumfang: Wählen Sie aus, wie die Aktion mit Daten und Fulfillment interagiert: Slot-Filling: Die Aktion konzentriert sich auf das Sammeln bestimmter Informationen (Slots) aus der Konversation, ohne dass ein externes System ausgeführt wird. Agenten können diese Informationen kopieren und in ein beliebiges System eines Drittanbieters einfügen, um eine Aktion auszuführen. Slot-Füllung und -Erfüllung: Die Aktion sammelt Informationen und verwendet diese dann, um mit externen Systemen oder Workflows zu interagieren. Slot-Füllung > Eingabe-Entitäten (Benutzereingaben): Definieren Sie die Informationen, die der KI-Skill von Kunden oder anderen Systemen benötigt, um die Aktion auszuführen. Wenn Slot-filling ausgewählt ist, wird nur der Abschnitt Eingabeelemente angezeigt. Wenn Slot-Filling und Fulfillment ausgewählt ist, werden sowohl Input-Entitäten als auch Webex Connect Flow Builder Fulfillment-Abschnitte angezeigt. Konfiguration: Fügen Sie Eingabeentitäten in einem Tabellenformat oder mithilfe des JSON-Editors hinzu. Tabellenformat: Klicken Sie auf + Neue Eingabeentität , und geben Sie den Namen der Entität, den Typ (z. B. Zeichenfolge, Zahl, benutzerdefinierte Liste/Auswahlmöglichkeiten, Regex, Datum, Uhrzeit, Telefon, E-Mail, Ziffer), die Beschreibung und Beispiele an. Markieren Sie eine Entität als erforderlich , falls erforderlich. Grundlegendes zu Eingabeentitätstypen: Beim Definieren einer Eingabeentität wählen Sie einen Typ aus, der die Art der Daten angibt, die der AI Assistant-Skill sammeln möchte. Hier ist eine Aufschlüsselung der verfügbaren Typen: Zeichenfolge: Für Freitexteingaben, z. B. ein Kundenname oder eine allgemeine Abfrage. Zahl: Für numerische Eingaben, wie z.B. Mengen oder Altersangaben. Benutzerdefinierte Liste/Auswahlmöglichkeiten: Für vordefinierte auswählbare Optionen, bei denen Sie eine Liste akzeptabler Werte angeben (z. B. "Klein", "Mittel", "Groß" für eine Größe). Regex: Für benutzerdefinierte Validierungsregeln für bestimmte Eingabemuster, um sicherzustellen, dass die Daten einem bestimmten Format entsprechen (z. B. einem bestimmten Produkt-ID-Format). Datum: Zum Sammeln von Datumsinformationen, die häufig mit einer Datumsauswahl in der Agentenoberfläche angezeigt werden. Zeit: Zum Sammeln von Zeitinformationen, die häufig mit einer Zeitauswahl in der Agentenschnittstelle angezeigt werden. Telefon: Für Telefonnummern mit integrierter Validierung für gängige Telefonnummernformate. E-Mail: Für E-Mail-Adressen, mit integrierter Validierung für Standard-E-Mail-Formate. Ziffer: Für eine feste Anzahl von numerischen Zeichen (z. B. eine 4-stellige PIN). Fulfillment-Modus konfigurieren: Legen Sie die Agentenüberprüfung für jede Eingabeentität fest . Diese Option gibt an, ob der Agent die Eingabe überprüfen oder ändern muss, bevor eine Aktion ausgeführt wird. Diese Einstellung legt direkt fest, ob die Aktion im moderierten oder nicht moderierten Modus ausgeführt wird: Wenn Ja festgelegt ist, wird die Aktion im moderierten Modus ausgeführt (Überprüfung und Genehmigung durch Agenten erforderlich). Wenn diese Option auf Nein gesetzt ist, wird die Aktion automatisch im Modus "Unmoderiert" ausgeführt. JSON-Editor: Klicken Sie stattdessen auf JSON verwenden, um das Eingabeparameterschema im JSON-Format zu definieren. Weitere Informationen zur JSON-Schemastruktur finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema. Webex Connect Flow Builder Fulfillment: Definiert den Workflow für die Ausführung der Aktion nach dem Auslösen. Ausführliche Anweisungen zum Konfigurieren von Fulfillment-Flows in Webex Connect für AI Assistant-Kenntnisse finden Sie im Artikel Konfigurieren von Fulfillment-Flows für KI-Agentenaktionen . Dienst auswählen: Wählen Sie den erforderlichen Dienst aus, der im Clientarbeitsbereich Webex Connect konfiguriert ist. Webex AI Studio kann nur auf Services und Flows zugreifen, die innerhalb des Arbeitsbereichs auf Clientebene konfiguriert sind. Flow auswählen: Wählen Sie den erforderlichen Flow aus, der im Client-Arbeitsbereich Webex Connect konfiguriert ist.
7	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die neue Aktion für den KI-Skill zu speichern.
8	Nachdem Sie die Aktion konfiguriert haben, klicken Sie auf der Konfigurationsseite für KI-Skills auf Veröffentlichen , um den Skill live zu schalten und die Änderungen zu übernehmen.

Durch die sorgfältige Konfiguration von Aktionen ermöglichen Sie es Ihrem AI Assistant, dynamische, umsetzbare Anleitungen bereitzustellen und so die Fähigkeiten der Agenten erheblich zu verbessern und die allgemeine Effizienz der Kundeninteraktion zu verbessern.

Verknüpfen Sie AI Assistant-Fertigkeiten mit Warteschlangen

Um sicherzustellen, dass die von AI Assistant vorgeschlagenen Antworten eine relevante und zeitnahe Anleitung bieten, müssen Sie AI Assistant Skills genau mit den entsprechenden Warteschlangen in Ihrem Webex Contact Center verknüpfen. Diese Konfiguration stellt sicher, dass, wenn ein menschlicher Agent eine Kundeninteraktion aus einer bestimmten Warteschlange bearbeitet, das System genau weiß, welche KI-Kompetenz Vorschläge basierend auf der Art der von dieser Warteschlange bearbeiteten Kundenanfrage machen soll.

Dieser Artikel enthält Anweisungen zum Verknüpfen von AI Assistant-Skills mit Warteschlangen sowie wichtige Überlegungen für eine effektive Bereitstellung und optimale Leistung.

Vorteile

Die Verknüpfung von KI-Kenntnissen mit Warteschlangen bietet mehrere Vorteile für den Betrieb von Contact Centern:

Gezielte Vorschläge: Agenten erhalten kontextbezogene Vorschläge, die auf die spezifische Art von Interaktionen zugeschnitten sind, die von jeder Warteschlange verarbeitet werden.
optimierte Leistung: KI-Verarbeitungsressourcen werden effizient genutzt, indem die richtige KI-Fähigkeit nur dann aktiviert wird, wenn Interaktionen durch die zugehörigen Warteschlangen fließen, wodurch unnötige Verarbeitung minimiert wird.
Skalierbarkeit: Ermöglicht die Verwaltung einer Vielzahl von Kundenanfragen über mehrere Warteschlangen hinweg, die jeweils von einer spezialisierten KI-Kompetenz unterstützt werden, und unterstützt das Wachstum und die Anpassung des Unternehmens.
Verbesserte Agenteneffizienz: Kontextbezogene Vorschläge helfen Agenten, schneller und genauer zu reagieren, wodurch die Bearbeitungszeiten verkürzt und die Produktivität verbessert werden.

Betriebliche Hinweise und Einschränkungen

Befolgen Sie diese Hinweise und Überlegungen zur effektiven Verknüpfung von KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen:

Eine Warteschlange, eine KI-Fertigkeit: Eine einzelne Warteschlange kann mit jeweils einer KI-Fertigkeit verknüpft werden, um widersprüchliche Vorschläge für dieselbe Interaktion zu vermeiden.
Ein KI-Skill, mehrere Warteschlangen: Ein einzelner AI-Skill kann mit mehreren Warteschlangen verknüpft werden, was nützlich ist, wenn mehrere Warteschlangen ähnliche Arten von Anfragen bearbeiten.
Medien-Streaming für Sprachkanäle: Für Sprachinteraktionen muss Medien-Streaming für alle Warteschlangen aktiviert sein, die mit KI-Skills verknüpft sind. Beim Medien-Streaming wird der Audio-Stream dupliziert und eine Echtzeit-Transkription ermöglicht, die für den KI-Skill unerlässlich ist, um Vorschläge zu generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten.
Auswirkung des Entfernens von Warteschlangen: Wenn Sie versuchen, die Zuweisung einer Warteschlange zu einem KI-Skill aufzuheben, wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, insbesondere wenn aktive Anrufe betroffen sein können.
Batch-Zuweisung :Wenn ein KI-Skill mit mehr als 50 Warteschlangen verknüpft ist, müssen Sie die Zuweisung aufgrund von Systemeinschränkungen möglicherweise stapelweise aufheben.
Löschen von KI-Skills: Ein AI-Skill kann nicht gelöscht werden, solange er noch mit Warteschlangen verknüpft ist. Heben Sie die Zuweisung aller Warteschleifen auf, bevor Sie eine Qualifikation löschen.

Voraussetzungen

Bevor Sie KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen verknüpfen, stellen Sie sicher, dass die folgenden Anforderungen erfüllt sind:

Vorgeschlagene Antworten aktiviert: Stellen Sie sicher, dass die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" aktiviert ist. Anweisungen finden Sie unter Vorgeschlagene Antworten für Webex Contact Center aktivieren.
AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die AI Assistant-Add-on-SKU (A-FLEX-AI-ASST) für Webex Contact Center erworben haben.
Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
Konfigurierter KI-Skill: mindestens ein AI-Skill muss in Webex AI Studio erstellt, konfiguriert und veröffentlicht werden. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills.
Konfigurierte Warteschlangen: Die Zielwarteschlangen müssen in Ihrer Webex Contact Center eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Erstellen von Warteschlangen und Konfigurieren von Routing-Mustern .

Verknüpfen von KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen

Um sicherzustellen, dass Agenten präzise, kontextbezogene Vorschläge erhalten, verknüpfen Sie Ihre KI-Kenntnisse wie folgt mit den entsprechenden Warteschlangen:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktopdarstellung.
3	Klicken Sie unter "Vorgeschlagene Antworten" auf "AI Assistant Skills zuweisen", um die KI-Skills und die Warteschlangen auszuwählen, die Sie verknüpfen möchten.
4	Wählen Sie eine KI-Fertigkeit aus und suchen Sie den Abschnitt "Zugewiesene Warteschlangen ", in dem die Warteschlangen angezeigt werden, die derzeit mit dieser Fertigkeit verknüpft sind.
5	Klicken Sie auf Warteschleifen hinzufügen.
6	Verwenden Sie auf dem Bildschirm Warteschleifen auswählen, die Suchleiste, um bestimmte Warteschlangen nach Namen zu suchen.
7	Aktivieren Sie die Kontrollkästchen neben den Warteschlangen, die Sie mit dieser KI-Fähigkeit verknüpfen möchten. Sie können bis zu 50 Warteschlangen gleichzeitig auswählen. Wiederholen Sie diesen Vorgang, um weitere Warteschlangen zu verknüpfen.
8	Klicken Sie auf Speichern , um die ausgewählten Warteschlangen dem KI-Skill zuzuweisen.

Testen und überwachen Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten

Nachdem Sie die vorgeschlagenen Antworten konfiguriert und Ihre AI Assistant-Fähigkeiten eingerichtet haben, ist es wichtig, ihre Wirksamkeit zu testen und ihre Leistung kontinuierlich zu überwachen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass die AI Assistant genaue und relevante Vorschläge enthält, was zu einer verbesserten Agenteneffizienz und einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Webex Contact Center bietet umfassende Tools innerhalb von Webex AI Studio und Analyzer für gründliche Tests und laufende Überwachung.

Dieser Artikel führt Sie durch die Prozesse der Vorschau von AI Assistant Skill-Antworten, der Überwachung ihrer Auswirkungen mithilfe von Leistungsmetriken und der Verwendung der Registerkarten "Sitzungen" und "Verlauf " für die Überwachung und das Debuggen.

Voraussetzungen

Bevor Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten testen und überwachen, müssen Sie Folgendes sicherstellen:

AI Assistant-Add-on-SKU:Ihre Organisation muss die AI Assistant-Add-on-SKU (A-FLEX-AI-ASST) für Webex Contact Center erworben haben.
Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über die erforderlichen Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
Konfigurierter AI Assistant-Skill: Ein AI Assistant-Skill muss erstellt, konfiguriert und im Webex AI Studio mit relevanten Wissensdatenbanken, Anweisungen und Aktionen veröffentlicht werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills und Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant-Skills .
AI Assistant-Skill mit Warteschleifen verknüpft: Der AI Assistant-Skill, der Antworten vorschlägt, muss mit den entsprechenden Warteschleifen verknüpft werden.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Fähigkeiten zu Warteschlangen .
Echtzeit-Transkription aktiviert (für Sprache): Für Sprachinteraktionen muss die Echtzeit-Transkription für die entsprechenden Warteschlangen aktiviert sein. Dies ist essenziell, damit der AI Assistant gesprochene Gespräche verarbeiten und Vorschläge generieren kann.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Vorschau des Skills AI Assistant

Bevor Sie einen AI Assistant-Skill für Live-Agenten bereitstellen, können Sie sein Verhalten in einer simulierten Umgebung in Webex AI Studio testen. Auf diese Weise können Sie die Relevanz und Genauigkeit von Vorschlägen überprüfen. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich unter Desktopdarstellung zu AI Assistant .
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.
4	Klicken Sie im Dashboard "AI Assistant Skills" auf den AI Assistant Skill, den Sie testen möchten. Dadurch wird die Konfigurationsseite geöffnet.
5	Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorschau .

Chat-Modus-Vorschau: Die Vorschau im Webex AI Studio ermöglicht es Ihnen, eine Chat-Interaktion zu simulieren. Sie können in die Rolle eines Kunden schlüpfen, Abfragen eingeben und beobachten, wie der Skill AI Assistant Vorschläge generiert, so wie ein menschlicher Agent sie sehen würde.

Hinweis zum Testen von Sprachkanälen:Für eine detaillierte Vorschau, wie Vorschläge während Live-Sprachinteraktionen angezeigt werden und funktionieren, müssen Sie zu # Agent Desktop wechseln und die Funktion in einem realen Anrufszenario testen. Dies setzt voraus, dass die Echtzeittranskription für den Anruf aktiv ist.

Verwenden von Analyzer für die Leistungsüberwachung

Die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" ist Teil der AI Assistant. Sie können AI Assistant Berichte und KPIs in Analyzer überprüfen, um die Nutzung und Effektivität zu überwachen.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel AI Assistant reports in Analyzer .

Erkenntnisse, die der Bericht "Vorgeschlagene Antworten" bietet

Dieser Bericht bietet Einblicke in die realen Auswirkungen der vorgeschlagenen Antworten auf die Agentenleistung und die Kundenzufriedenheit und hilft Ihnen, Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung zu sammeln und die Effektivität der Funktion zu messen. Der Bericht bietet Einblicke in die folgenden Schlüsselbereiche:

Nutzungsmetriken: Verfolgen Sie, wie oft Agenten die Schaltfläche "Vorschläge abrufen" verwenden, wie viele Vorschläge pro Interaktion angeboten werden und wie hoch die Akzeptanzrate der Funktion ist.
Auswirkungen auf KPIs: Überwachen Sie Änderungen der durchschnittlichen Bearbeitungszeit (AHT), der Konsultationen/Weiterleitungen, der Kundenzufriedenheit (CSAT)/der automatischen CSAT und der Erstkontaktlösung (FCR) für Interaktionen, bei denen vorgeschlagene Antworten verwendet wurden.
Aktionsausführung: Verfolgen Sie die Anzahl der durchgeführten unmoderierten und moderierten Aktionen und deren Erfolgsquoten.
Echtzeit-Transkriptions-KPIs: Vergleichen Sie bei Sprachinteraktionen die Leistung der vorgeschlagenen Antworten mit dem Bericht "Echtzeit-Transkriptions-KPIs ", um sicherzustellen, dass der zugrunde liegende Transkriptionsdienst optimal funktioniert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Verwendung von AI Studio für die Überwachung und das Debuggen

Neben der Konfiguration Tab bietet das Webex AI Studio zwei Registerkarten zum Prüfen und Debuggen Ihrer AI Assistant skills: Sessions und History.

Sitzungen Tab

Die SitzungenTab bietet eine detaillierte Aufzeichnung aller Interaktionen , bei denen ein AI Assistant-Skill für vorgeschlagene Antworten verwendet wurde. Es kann für die Überwachung, das Debuggen und die kontinuierliche Verbesserung der AI Assistant-Skill-Leistung in Live-Interaktionen verwendet werden. Um die Erkenntnisse aus diesem Tab effektiv zu nutzen, führen Sie die folgenden Aktionen aus:

Interaktionen anzeigen und filtern:Auf der Seite "Sitzungen" wird eine Liste aller Interaktionen angezeigt, bei denen AI Assistant Skills Vorschläge gemacht haben:
- - Suche: Verwenden Sie die Suchleiste, um bestimmte Interaktionen nach Kontaktsitzungs-ID, Verbraucher-ID oder Interaktions-ID zu suchen.
  - Filter: Wenden Sie Filter an, um die Liste einzugrenzen nach:
    - Kontaktdatum: Interaktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums.
    - Agenten, Teams, Warteschlangen: Interaktionen, die von bestimmten Mitarbeitern erledigt oder über bestimmte Warteschlangen weitergeleitet werden.
    - Kanaltypen: Sprachliche oder digitale Interaktionen.
    - Vorgeschlagene/durchgeführte Aktionen: Interaktionen, bei denen bestimmte Aktionen vorgeschlagen oder ausgeführt wurden.
    - Fehler aufgetreten: Zum Filtern von Sitzungen, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
    - Testsitzungen ausblenden: Zum Ausschließen von Testsitzungen aus Ihrer Ansicht.
    - Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern von Sitzungen, in denen eine Agentenübergabe stattgefunden hat.
    - Abgelehnt: Zum Filtern von Sitzungen, die von Agenten abgelehnt wurden.
    - Markierte Interaktionen (falls implementiert): Interaktionen, die von menschlichen Agenten zur Überprüfung markiert wurden.
detaillierte Interaktionsansicht:Klicken Sie auf eine beliebige Interaktion in der Liste, um umfassende Details anzuzeigen:
- Interaktionstranskript: Das vollständige Gespräch zwischen dem menschlichen Agenten und dem Kunden, das von der Echtzeit-Transkriptionsfunktion bereitgestellt wird.
- AI Assistant verwendeter Skill: Gibt an, welcher AI Assistant-Skill Vorschläge für diese Interaktion gemacht hat.
- Vorschlagsliste: Zeigt alle Vorschläge an, die dem menschlichen Agenten gemacht wurden, verknüpft mit der spezifischen Kundenabfrage, die ihn ausgelöst hat.
- Quelle der Vorschläge: Zeigt die wichtigsten Artikel, FAQs oder Abschnitte aus der Wissensdatenbank an, die zum Generieren der Vorschläge verwendet wurden. Auf diese Weise können Sie die Richtigkeit und Relevanz der Informationen überprüfen.
- Vorgeschlagene und durchgeführte Aktionen: Enthält Details dazu, welche Aktionen vorgeschlagen wurden und ob sie ausgeführt wurden (im unmoderierten oder moderierten Modus).
- Agentenänderungen: Wenn ein menschlicher Agent vor dem Absenden Felder in einer moderierten Aktion bearbeitet hat, werden diese Änderungen aufgezeichnet.
- Zusätzlicher Kontext:Alle zusätzlichen Informationen, die vom menschlichen Agenten zur Verfeinerung von Vorschlägen bereitgestellt werden, sind sichtbar.
- Metadaten: Dazu gehören die Kontaktsitzungs-ID, die ID/der Name des menschlichen Agenten, die Team-ID/der Name, die Warteschleifen-ID/der Name, das Datum/die Uhrzeit des Kontakts und der Kanaltyp.

Geschichte Tab

Der Verlauf Tab enthält eine Aufzeichnung der Konfigurationsänderungen und Versionen Ihrer AI Assistant-Kenntnisse. Obwohl es sich nicht direkt um ein Tool zur Leistungsüberwachung für Live-Interaktionen handelt, ist es wichtig, um zu verstehen, warum sich die Leistung aufgrund von Konfigurationsaktualisierungen geändert haben könnte.

Versionsverlauf: Verfolgt verschiedene veröffentlichte Versionen Ihres AI Assistant-Skills, sodass Sie bei Bedarf zu früheren Konfigurationen zurückkehren können.
Änderungsprotokolle: Stellt ein detailliertes Protokoll der Änderungen bereit, die an den Einstellungen des Skills AI Assistant vorgenommen wurden, einschließlich derjenigen, die die Änderung vorgenommen haben, wann und was geändert wurde. Dies ist für die Überwachung und das Debuggen von Konfigurationsproblemen unerlässlich.

Strategien für den Einsatz von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind leistungsstarke Tools innerhalb der Funktion "Vorgeschlagene Antworten", die entwickelt wurden, um die Leistung Ihrer menschlichen Agenten zu verbessern, indem sie kontextbezogene Anleitungen in Echtzeit bereitstellen. Der Begriff "Skill" wird in Webex Contact Center häufig verwendet, um die Fähigkeiten menschlicher Agenten zu beschreiben. Um AI Assistant Fähigkeiten effektiv zu nutzen, ist es entscheidend, ihre Besonderheiten zu verstehen und sie strategisch einzusetzen, um Ihre menschliche Belegschaft zu ergänzen.

Dieser Artikel enthält eine strategische Anleitung für Administratoren zum effektiven Einsatz von AI Assistant-Skills. Es verdeutlicht die wichtigsten Begriffe, bietet Best Practices für die Verknüpfung von Skills mit Warteschlangen in verschiedenen Szenarien und bietet Einblicke in das Entwerfen von Skills für bestimmte Anwendungsfälle.

AI Assistant Skills verstehen

In Webex Contact Center kann sich der Begriff "Skill" auf verschiedene Konzepte beziehen. Um die vorgeschlagenen Antworten effektiv einzusetzen, ist es wichtig zu verstehen, was eine AI Assistant-Fähigkeit ist und wie sie sich von anderen etablierten Terminologien unterscheidet:

AI Assistant Skill: Eine konfigurierbare Einheit in AI Studio, die einen menschlichen Agenten anleitet, indem sie während der Kundeninteraktionen Vorschläge (Informationen) und Aktionen in Echtzeit bereitstellt. Es fungiert als intelligenter Assistent für Ihre Agenten.
- Hauptzweck: Unterstützung menschlicher Agenten in Echtzeit durch kontextbezogene Vorschläge und Aktionen.
Menschliche Agentenkompetenz (oder Agentenkompetenz): Bezieht sich auf die Kenntnisse oder Attribute eines menschlichen Agenten (z. B. Sprachkenntnisse, Produktkenntnisse, technisches Fachwissen). Diese werden vom Routing-System verwendet, um Kundeninteraktionen mit dem qualifiziertesten menschlichen Agenten abzugleichen.
- Hauptzweck: Kundeninteraktionen an den am besten geeigneten menschlichen Agenten basierend auf seinen Fähigkeiten weiterzuleiten.
KI-Agent: Eine autonome Einheit, die ebenfalls in AI Studio konfiguriert ist und direkt mit Kunden interagiert (z. B. ein Chatbot oder ein virtueller Agent in einem IVR). KI-Agenten verarbeiten Interaktionen selbstständig, bevor sie möglicherweise zu einem menschlichen Agenten eskalieren.
- Hauptzweck: Kundeninteraktionen autonom und ohne menschliches Eingreifen abwickeln.

Hauptunterschied: Ein Skill AI Assistant unterstützt einen menschlichen Agenten. Eine Fertigkeit eines menschlichen Agenten beschreibt die Fähigkeit eines menschlichen Agenten. Ein KI-Agent interagiert mit einem Kunden.

Detailliertere Definitionen dieser und anderer KI-Konzepte finden Sie in der KI-Terminologie und -Konzepten in Webex Contact Center Artikel.

Best Practices für das Zuweisen von AI Assistant-Skills zu Warteschlangen

AI Assistant Skills werden Warteschlangen zugewiesen, um sicherzustellen, dass Agenten, die Interaktionen aus dieser Warteschlange bearbeiten, relevante Vorschläge erhalten. Während die Verfahrensschritte zum Verknüpfen im Artikel Link AI Assistant Fähigkeiten zu Warteschlangen behandelt werden, finden Sie hier strategische Best Practices für die Entscheidung, welche Fähigkeit welcher Warteschlange zugewiesen werden soll:

Eine Warteschlange, ein AI Assistant-Skill: Eine einzelne Warteschlange kann jeweils nur mit einem AI Assistant-Skill verknüpft werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Agenten, die Interaktionen aus dieser Warteschlange bearbeiten, konsistente und zielgerichtete Anleitungen erhalten.
Warteschlangenspezialisierung:
- Hochspezialisierte Warteschlangen: Weisen Sie Warteschlangen, die sich mit sehr spezifischen Themen befassen (z. B. "Warteschlange für Abrechnungsanfrage", "technischer Support – Produkt X"), einen hochspezialisierten AI Assistant-Skill zu, der genau für dieses Thema entwickelt wurde (z. B. "Skill des Abrechnungsassistenten", "Support-Skill Produkt X"). Dies bietet eine tiefgreifende, relevante Anleitung.
- Allgemeine Warteschlangen: Weisen Sie breit angelegten Warteschlangen, die ein breiteres Spektrum an häufig gestellten Anfragen bearbeiten (z. B. "allgemeiner Kundenservice"), eine allgemeine AI Assistant-Fähigkeit zu, die häufig gestellte Fragen und allgemeine Agentenaufgaben abdeckt.
Szenario: Warteschlangen mit mehreren menschlichen Agentenkenntnissen:
- Selbst wenn eine einzelne Warteschlange mit menschlichen Agenten mit unterschiedlichen menschlichen Agentenkenntnissen besetzt ist (z. B. "Englischer Support", "Spanischer Support", "technischer Support"), sollte die AI Assistant-Fähigkeit, die dieser Warteschlange zugewiesen ist, so konzipiert sein, dass sie den Gesamtzweck dieser Warteschlange unterstützt. Der Skill AI Assistant liefert Vorschläge, die auf dem Konversationskontext und der Funktion der Warteschlange basieren und nicht unbedingt die spezifischen Fähigkeiten des einzelnen menschlichen Agenten widerspiegeln.
- Best Practice: Entwerfen Sie den Skill AI Assistant so, dass er breit genug ist, um jeden menschlichen Agenten bei der Bearbeitung einer Interaktion in dieser Warteschlange zu unterstützen, unabhängig von seinen individuellen menschlichen Fähigkeiten. Die Sprachunterstützung für den Skill AI Assistant sollte mit den Sprachen übereinstimmen, die von der Warteschlange verarbeitet werden.

Entwerfen von AI Assistant Skills für bestimmte Anwendungsfälle

Das Entwerfen eines effektiven AI Assistant-Skills umfasst mehr als nur die Konfiguration. Es erfordert strategisches Denken über das spezifische Betriebsszenario, das es unterstützen wird. Dieser Abschnitt enthält eine Anleitung, wie Sie das Design Ihrer AI Assistant-Skills für häufige Anwendungsfälle angehen können.

Detaillierte Schritte zum Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills . Best Practices zum Erstellen von Anweisungen, Strukturieren von Wissensdatenbanken und Definieren von Aktionen finden Sie im Artikel Best Practices zur Optimierung von AI Assistant Skills .

Anwendungsfall für den Produktsupport:
- Ziel: Unterstützung von Agenten bei der Bereitstellung von Schritten zur Fehlerbehebung, Produktspezifikationen und Garantieinformationen für bestimmte Produkte.
- KB-Inhalt: Detaillierte Produkthandbücher, FAQs, allgemeine Fehlerbehebungsabläufe, Garantierichtlinien.
- Aktionen: Schlagen Sie vor: "Produktspezifikationen abrufen", "Fehlerbehebung einleiten", "Garantiestatus überprüfen".
- Schwerpunkt der Anweisungen: Leiten Sie die KI an, um Produktnamen und Symptome zu identifizieren und dem Agenten Schritt-für-Schritt-Lösungen oder relevante Dokumentationslinks zur Verfügung zu stellen.
Anwendungsfall "Sales Inquiry":
- Ziel: Agenten dabei zu helfen, genaue Produktfunktionen und Preise bereitzustellen und Leads zu qualifizieren.
- KB-Inhalt: Produktkataloge, Preisblätter, Funktionsvergleiche, Lead-Qualifikationskriterien.
- Aktionen: Vorschläge "Preise bereitstellen", "Lagerverfügbarkeit prüfen", "Lead erstellen".
- Fokus auf Anweisungen: Leiten Sie die KI an, um Kundenbedürfnisse und Produktinteressen zu identifizieren und dem Agenten relevante Verkaufsunterlagen oder nächste Schritte vorzuschlagen.
Anwendungsfall Abrechnung und Kontoverwaltung:
- Ziel: Unterstützung von Agenten bei der Abwicklung von Zahlungsvorgängen, Kontoaktualisierungen und allgemeinen Streitbeilegungen.
- KB-Inhalt: Abrechnungsrichtlinien, Zahlungsmethoden, Kontoaktualisierungsverfahren, Streitbeilegungsabläufe.
- Aktionen: Vorschlag "Zahlung verarbeiten", "Kontodaten aktualisieren", "Abrechnungsstreit einleiten".
- Fokus auf Anweisungen: Leiten Sie die KI an, Kontonummern und Transaktionsdetails zu identifizieren und dem Agenten relevante Verfahren oder Aktionen vorzuschlagen.

Wichtige Entwurfsüberlegungen für Anwendungsfälle

Definition des Umfangs: Definieren Sie klar, was der AI Assistant-Skill abdeckt und was nicht. Vermeiden Sie es, die Fertigkeit zu breit zu fassen, da dies ihre Effektivität verwässern kann.
Ausrichtung der Wissensdatenbank: Stellen Sie sicher, dass die mit dem Skill verknüpfte Wissensdatenbank genaue, relevante und agentenzentrierte Informationen enthält, die für den definierten Bereich des Skills spezifisch sind.
Aktionsintegration: Identifizieren Sie wichtige Aktionen, die die Aufgaben von Agenten in diesem Anwendungsfall wirklich automatisieren oder rationalisieren können. Priorisieren Sie Maßnahmen, die den manuellen Aufwand reduzieren oder die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen.
Nuance der Anweisungen: Passen Sie die Anweisungen an die spezifischen Bedürfnisse der Agenten an, die diesen Anwendungsfall bearbeiten. Berücksichtigen Sie ihren typischen Arbeitsablauf und die Informationen, die sie am dringendsten benötigen.

Indem Sie Ihre AI Assistant-Fähigkeiten strategisch einsetzen und gestalten, können Sie deren Einfluss auf die Effizienz der Agenten und die Kundenzufriedenheit in Ihren Webex Contact Center maximieren.

Best Practices zur Optimierung von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind der intelligente Kern der Funktion "Antwortvorschläge" in Webex Contact Center. Im Gegensatz zu KI-Agenten, die direkt mit Kunden interagieren, sind AI Assistant Skills so konzipiert, dass sie Ihre menschlichen Agenten in Echtzeit befähigen und anleiten. Die Optimierung dieser Fähigkeiten erfordert eine sorgfältige Ausarbeitung ihrer Ziele, Anweisungen, der Struktur der Wissensdatenbank und der Aktionsdefinitionen, um genaue, relevante und umsetzbare Vorschläge zu gewährleisten.

Dieser Artikel enthält Best Practices für Administratoren, um hocheffektive KI-Fähigkeiten zu entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf strategischem Design und Inhaltsqualität liegt. Detaillierte Schritte zum Erstellen und Verwalten von KI-Fähigkeiten, zum Definieren von Aktionen und zum Verknüpfen mit Warteschlangen finden Sie in den jeweiligen Administratorartikeln.

Bewährte Verfahren

Ziel definieren

Das Ziel definiert den Zweck Ihrer KI-Fähigkeit. Es handelt sich um eine übergeordnete Aussage, die das Verhalten der KI steuert und ihre Rolle bei der Unterstützung des menschlichen Agenten verdeutlicht.

Konzentrieren Sie sich auf die Unterstützung des Agenten: Formulieren Sie klar, wie die KI dem menschlichen Agenten helfen wird. Das Ziel sollte immer die Rolle der KI als Support-Tool für den Agenten widerspiegeln, nicht als direkte kundenorientierte Einheit.

Beispiel: "Sie sind ein hilfsbereiter und höflicher Assistent, der den Agenten hilft, Fragen zu verlorenem Gepäck zu beantworten und notwendige Maßnahmen zu empfehlen."

Halten Sie es prägnant und handlungsorientiert: Ein kurzes, klares Ziel hilft der KI, den Fokus zu behalten.
An den Skill-Fähigkeiten ausrichten: Stellen Sie sicher, dass das Ziel realistisch und erreichbar ist, basierend auf den Inhalten der Wissensdatenbank und den für den Skill definierten Aktionen.

Detaillierte Schritte zum Festlegen des Ziels finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Fähigkeiten .

Bastelanleitung

Anweisungen bieten detaillierte Anleitungen für Ihre KI-Fähigkeiten, wie Sie Informationen verarbeiten und Vorschläge generieren können. In diesem Abschnitt unterscheiden Sie Ihren AI Assistant-Skill von einem KI-Agenten, da diese Anweisungen für die KI gelten, um den Agenten zu unterstützen.

Definieren Sie die Persona eines Skills (als Assistent des Agenten): Geben Sie die Rolle und das Fachwissen des Skills als Assistent des menschlichen Agenten klar an.

Beispiel: "Sie sind ein Experte AI Assistant für Agenten, die Abrechnungsanfragen bearbeiten. Ihre Aufgabe ist es, Kundengespräche zu analysieren und den Agenten die relevantesten Informationen und Maßnahmen zur Lösung von Abrechnungsfragen zur Verfügung zu stellen."

Skizzieren Sie Aufgaben und Entscheidungsablauf: Unterteilen Sie die Gesamtaufgabe aus Sicht der KI in spezifische, aufeinanderfolgende Schritte. Leiten Sie die KI an, worauf sie im Gespräch achten soll und welche Art von Vorschlag oder Aktion sie machen soll.

Beispiel: "Achten Sie zunächst auf das Hauptproblem des Kunden in Bezug auf sein verlorenes Gepäck. Wenn dann Flugdetails benötigt werden, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion "Flugdetails abrufen" zu verwenden. Wenn eine Forderung eingereicht werden muss, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion "Verlorenen Gepäckanspruch erstellen" zu verwenden.

Festlegen der Vorschlagsformatierung: Weisen Sie die KI an, Informationen für den Agenten klar und prägnant darzustellen.

Beispiel: "Vorschläge sollten in klaren, mit Aufzählungszeichen versehenen Punkten dargestellt werden, um die Lesbarkeit zu erleichtern. Aktionsvorschläge sollten den Namen der Aktion und ihren Zweck für den Agenten klar angeben."

Verweisen Sie klar auf Aktionen: Wenn die KI eine Aktion vorschlagen soll, verweisen Sie explizit auf den konfigurierten Aktionsnamen.

Beispiel: "Wenn der Kunde eine 'betrügerische Abbuchung' erwähnt, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion <Betrugsuntersuchung einleiten> durchzuführen."

Planen Sie Fehlerbehandlung und Fallbacks: Weisen Sie die KI an, wie sie reagieren soll, wenn sie keinen sicheren oder relevanten Vorschlag machen kann.

Beispiel: "Wenn Sie für den aktuellen Kontext des Agenten keinen zuverlässigen Vorschlag machen können, informieren Sie den Agenten mit folgenden Worten: 'Kein relevanter Vorschlag verfügbar. Bitte schlagen Sie in der Wissensdatenbank nach oder wenden Sie sich an einen Supervisor.'"

Leitplanken hinzufügen (Unterstützungsumfang): Erinnern Sie die KI daran, innerhalb ihres definierten Bereichs zu bleiben.

Beispiel: "Ihre Vorschläge müssen immer darauf ausgerichtet sein, den Agenten bei der Interaktion mit dem Kunden zu unterstützen. Versuchen Sie nicht, Fragen zu beantworten, die nicht mit der Abrechnung zu tun haben, oder direkt mit dem Kunden zu interagieren."

Detaillierte Schritte zum Bereitstellen von Anweisungen finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Strukturierung von Wissensdatenbanken

Die Knowledge Base ist die faktische Grundlage für Ihre KI-Kompetenz. Die Organisation sollte Informationen priorisieren, die einem Agenten helfen, effektiv zu reagieren oder zu handeln.

Agentenzentrierte Inhalte: Priorisieren Sie Informationen, die Agenten häufig erklären, Fehler beheben oder auf deren Grundlage sie reagieren müssen. Konzentrieren Sie sich auf Inhalte, die für den Workflow eines Agenten direkt nützlich sind.

Beispiel: "Geben Sie für einen Artikel "Rückerstattungsrichtlinie" nicht nur den Richtlinientext an, sondern auch häufige Kundenfragen und praktische Schritte zur Bearbeitung einer Rückerstattung."

Organisieren Sie Inhalte logisch: Verwenden Sie Kategorien innerhalb Ihrer KB, um verwandte Informationen zu gruppieren. Dies hilft sowohl der KI als auch den Agenten, effizient zu navigieren und verbessert die Relevanz von Vorschlägen.
Stellen Sie Genauigkeit und Konsistenz sicher: Stellen Sie sicher, dass alle Informationen korrekt und aktuell sind. Vermeiden Sie widersprüchliche oder veraltete Inhalte.
Optimieren Sie die Dokumentenqualität:
- Klarheit: Verwenden Sie eine einfache Sprache.
- Prägnanz: Seien Sie direkt; KI und Agenten brauchen schnelle Antworten.
- Struktur: Verwenden Sie Überschriften, Zwischenüberschriften, Aufzählungszeichen und nummerierte Listen zur besseren Lesbarkeit und um der KI zu helfen, wichtige Informationen zu extrahieren.
- Dateigröße: Erwägen Sie, sehr große Dokumente in kleinere, themenspezifische Dokumente aufzuteilen, um die Abrufgeschwindigkeit und Relevanz zu verbessern.
Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung: Überprüfen Sie Ihre KB-Inhalte kontinuierlich, um sicherzustellen, dass sie relevant und korrekt bleiben. Aktualisieren Sie Informationen, wenn sich Richtlinien, Produkte oder Prozesse ändern.

Ausführliche Anweisungen zum Verknüpfen einer Wissensdatenbank mit einem Skill finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Definieren von Aktionen

Aktionen definieren bestimmte Aufgaben, die der KI-Skill vorschlagen oder ausführen kann. Berücksichtigen Sie beim Konfigurieren von Aktionen, wie diese dem Agenten präsentiert werden und welche Auswirkungen sie auf den Workflow haben.

Aktionsziele klar definieren: Der Aktionsname und die Aktionsbeschreibung sollten klar, prägnant und für den Agenten sofort verständlich sein.

Beispiel: Aktionsname: "Auftragsstatus abrufen"; Aktionsbeschreibung: "Mit dieser Aktion wird der aktuelle Status der Bestellung eines Kunden anhand seiner Bestell-ID abgerufen."

Minimieren Sie die Komplexität: Halten Sie die einzelnen Aktionen einfach und fokussiert. Unterteilen Sie komplexe, mehrstufige Prozesse in kleinere, unterschiedliche Aktionen.
Beschreiben Sie Benutzereingaben genau: Geben Sie für jede Benutzereingabe (Slot) eine klare Beschreibung an, damit die KI die erforderlichen Informationen genau identifizieren und sammeln kann.
Wählen Sie einen geeigneten Fulfillment-Modus aus: Informieren Sie die Agenten über die Unterschiede zwischen den Fulfillment-Modi:
- Unmoderierter Modus: Für routinemäßige Aktionen mit geringem Risiko, die keine Agentenüberprüfung erfordern (z. B. Protokollieren eines einfachen Interaktionsdetails). Sorgen Sie für eine robuste Fehlerbehandlung.
- Moderierter Modus: Für Aktionen, die eine Überprüfung, Eingabe oder Genehmigung durch einen Agenten erfordern (z. B. das Senden eines Formulars oder das Bestätigen sensibler Daten). Dies stärkt den Agenten und gewährleistet die Genauigkeit.

Ausführliche Informationen finden Sie im Artikel Verstehen und Verwalten von KI-vorgeschlagenen Aktionen .

Design für den Agenten-Workflow: Überlegen Sie, wie die Aktion in # Agent Desktop angezeigt wird. Verwenden Sie die Konfiguration des Kartenlayouts , um die Informationsdarstellung zu beeinflussen.

Detaillierte Schritte zum Konfigurieren von Aktionen finden Sie im Artikel Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills .

Testen und Iteration

Das Entwickeln und Optimieren effektiver KI-Fähigkeiten ist ein iterativer Prozess. Kontinuierliches Testen und Verfeinern sind unerlässlich, um kontinuierliche Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten.

Regelmäßig testen und in der Vorschau anzeigen: Verwenden Sie die Vorschaufunktion in AI Studio, um Interaktionen zu simulieren und zu überprüfen, ob Ihr Skill genaue und relevante Vorschläge und Aktionen generiert.
Überwachen von Leistungsdaten: Verwenden Sie Analyzer für Leistungsmetriken und den Sitzungsverlauf in AI Studio für eine detaillierte Überwachung und das Debuggen von Interaktionen. Diese Daten sind entscheidend für die Identifizierung von Bereichen, die verfeinert werden müssen.
Auf der Grundlage von Feedback verfeinern: Achten Sie genau auf das Feedback der Agenten zu Vorschlägen und Aktionen. Verwenden Sie dieses Feedback zusammen mit Erkenntnissen aus der Sitzungsverlaufsanalyse, um das Ziel, die Anweisungen, den Inhalt der Wissensdatenbank und die Aktionsdefinitionen Ihres Skills zu verfeinern. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre KI-Fähigkeiten effektiv bleiben und sich an die sich ändernden Bedürfnisse der Agenten und den Betrieb des Contact Centers anpassen.

Ausführliche Schritte zum Testen und Überwachen finden Sie im Artikel Testen und Überwachen der Leistung von vorgeschlagenen Antworten.

KI-Terminologie und -Konzepte in Webex Contact Center

Um die KI-Funktionen in Webex Contact Center effektiv nutzen zu können, ist es wichtig, die Schlüsselbegriffe und das Zusammenspiel der verschiedenen KI-Komponenten zu verstehen. Dieser Artikel enthält ein Glossar mit wichtigen KI-Konzepten, das Ihnen hilft, intelligente Funktionen zu navigieren und zu nutzen, die die Kundeninteraktionen und die betriebliche Effizienz verbessern.

KI-Terminologie

AI Assistant: Die KI-Funktion in Webex Contact Center entwickelt, um die Leistung der Agenten zu verbessern. Funktionen wie Echtzeit-Transkripte, Antwortvorschläge, KI-generierte Zusammenfassungen, automatisierte Wellness-Pausen, automatische CSAT und Themenanalysen sind Kernkomponenten des AI Assistant.
AI Assistant skills:Konfigurierbare Entitäten, die in AI Studio erstellt und verwaltet werden und die Funktion für vorgeschlagene Antworten unterstützen. Diese Skills unterstützen Agenten in Echtzeit, indem sie kontextbezogene Vorschläge und Aktionen bereitstellen und als intelligente Leitfäden dienen.
KI-Agenten: Im Gegensatz zu AI Assistant-Fähigkeiten bearbeiten KI-Agenten selbstständig Kundeninteraktionen (sprachlich oder digital) ohne sofortiges menschliches Eingreifen. Sie können häufig gestellte Fragen (FAQs) beantworten, Routineanfragen bearbeiten oder Kunden weiterleiten, wobei sie oft als erster Ansprechpartner dienen, bevor sie an einen menschlichen Agenten weitergeleitet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Webex AI Agent.
AI Studio: Die zentrale Plattform in Webex Contact Center, auf der Administratoren sowohl AI Assistant-Skills (für die Agentenunterstützung) als auch KI-Agenten (für autonome Interaktionen) erstellen, verwalten und konfigurieren. Abhängig von den aktivierten Funktionen Ihrer Organisation sehen Sie möglicherweise eines oder beide Dashboards in AI Studio.
Wissensdatenbank (KB): Ein zentrales Repository für Informationen (z. B. FAQs, Artikel und Dokumente), die AI Assistant Skills und KI-Agenten verwenden, um genaue und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Aktionen: Vordefinierte Aufgaben oder Workflows, die ein AI Assistant-Skill einem Agenten vorschlagen oder im Namen des Agenten ausführen kann (mit oder ohne Überprüfung durch den Agenten). Für KI-Agenten sind Aktionen Aufgaben, die sie autonom ausführen.
Fulfillment-Modi:Definieren Sie, wie ein AI Assistant-Skill Aktionen ausführt:
- Moderierter Modus: Der Skill AI Assistant sammelt Informationen für eine Aktion und legt sie dem Agenten zur Überprüfung und expliziten Genehmigung vor der Ausführung vor.
- Unmoderierter Modus: Die Aktion wird vom Skill AI Assistant unabhängig ausgeführt, ohne dass ein Eingreifen oder eine Genehmigung des Agenten erforderlich ist.

Deployment-Workflow für vorgeschlagene Antworten

Dieser Artikel bietet Administratoren einen Workflow zum Bereitstellen und Optimieren der Funktion für vorgeschlagene Antworten in Webex Contact Center. Die vorgeschlagenen Antworten geben den Agenten KI-gesteuerte Echtzeit-Anleitungen an die Hand, um die Kundeninteraktionen und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Diese Funktion nutzt AI Assistant Skills, die in Webex AI Studio definiert und verwaltet werden, um Gesprächsprotokolle zu analysieren und Agenten kontextbezogene Antworten oder Aktionen anzubieten.

Als Administrator sind Sie für die Einrichtung, Konfiguration und Wartung dieser Funktion verantwortlich. Dieser Artikel dient als zentraler Navigationspunkt, der den End-to-End-Bereitstellungs- und Verwaltungsprozess beschreibt und zu jedem Schritt mit ausführlichen Artikeln verlinkt. Die Befolgung dieses Workflows gewährleistet eine erfolgreiche und optimierte Implementierung des Features in Ihrer Organisation.

Die Implementierung der vorgeschlagenen Antworten umfasst eine logische Abfolge von Schritten, von der ersten Aktivierung bis zur laufenden Optimierung. Der Prozess gliedert sich in vier Hauptphasen:

Schritt 1: Aktivieren der Funktion – Aktivieren

Aktivieren Sie zunächst die Funktion für vorgeschlagene Antworten in Control Hub und stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind. Dieser grundlegende Schritt ist für die weitere Konfiguration erforderlich und umfasst die folgenden Aktivitäten:

Aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten in Control Hub.
Überprüfen Sie die Lizenzanforderungen.
Stellen Sie sicher, dass unterstützende Dienste, wie z. B. Transkriptionen in Echtzeit, bereit sind.

Referenzartikel: Aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten für Ihre Webex Contact Center

Schritt 2: Definition von KI-Intelligenz – Aufbau von AI Assistant-Fähigkeiten

Erstellen Sie die KI-Intelligenz, die vorgeschlagene Antworten mit dem Webex AI Studio unterstützt. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Erstellen Sie neue AI Assistant-Fähigkeiten in Webex AI Studio.
Definieren Sie die Ziele für jede Fähigkeit.
Verknüpfen Sie Fähigkeiten mit relevanten Wissensdatenbanken.
Konfigurieren Sie spezifische Aktionen für jede Qualifikation.

Referenzartikel:

Schritt 3: Bereitstellung – Verknüpfung von Intelligenz und Betrieb

Integrieren Sie konfigurierte AI Assistant-Skills in Ihre Live-Contact-Center-Umgebung, indem Sie sie bestimmten Warteschlangen zuweisen. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Weisen Sie Warteschlangen AI Assistant-Skills zu.

Referenzartikel: Link AI Assistant Skills zu Warteschlangen

Schritt 4: Überwachung und Optimierung – Sicherstellung der Leistung und kontinuierliche Verbesserung

Überprüfen Sie nach der Bereitstellung die Funktionalität, überwachen Sie die Leistung und verfeinern Sie iterativ Ihre Konfigurationen, um maximale Effektivität zu erzielen. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Testen Sie AI Assistant-Antworten mithilfe von Vorschaufunktionen.
Analysieren Sie die Auswirkungen auf die Agentenleistung.
Verwenden Sie Sitzungsdaten für die Überwachung und das Debuggen.

Referenzartikel: Testen und Überwachen der Leistung der vorgeschlagenen Antworten

Die Bereitstellung ist ein iterativer Prozess. Überwachen Sie regelmäßig die Leistung der vorgeschlagenen Antworten und nutzen Sie Erkenntnisse aus der Überwachung und Optimierung, um Ihre AI Assistant Fähigkeiten und Aktionen anzupassen. Diese kontinuierliche Verbesserungsschleife trägt dazu bei, dass die Funktion auf die sich entwickelnden Kundenbedürfnisse und betrieblichen Anforderungen abgestimmt bleibt.

Aktiviere Antwortvorschläge für deine Webex Contact Center

In diesem Artikel wird erläutert, wie Contact Center-Administratoren die Funktion "Antwortvorschläge" für Agenten aktivieren und verwalten können, um die Kommunikationseffizienz, die Agentenleistung und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

"Vorgeschlagene Antworten" ist eine AI Assistant Echtzeit-Funktion in Webex Contact Center, die die Produktivität der Agenten und die Kundenzufriedenheit steigert. Diese Funktion nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI), um menschlichen Agenten bei Live-Kundeninteraktionen kontextbezogene Anleitungen zu bieten und sowohl Sprach- als auch digitale Kanäle zu unterstützen. Vorgeschlagene Antworten zielen darauf ab, die Agentenerfahrung zu verändern, indem zeitnahe, relevante Vorschläge gemacht werden, was direkt innerhalb der Agent Desktop gesagt und welche Maßnahmen ergriffen werden sollen. Diese proaktive Unterstützung rationalisiert Arbeitsabläufe, verkürzt die Reaktionszeiten und gewährleistet eine konsistente, qualitativ hochwertige Servicebereitstellung.

Als Webex Contact Center Administrator können Sie die Funktion für vorgeschlagene Antworten für Ihre Organisation aktivieren und verwalten. Dieser Prozess umfasst die Sicherstellung, dass Ihr System die erforderlichen Voraussetzungen erfüllt, und die Aktivierung der Funktion in Control Hub. Nach der Aktivierung können Sie AI Assistant-Skills konfigurieren, um die Vorschläge, die Ihren Agenten unterbreitet werden, anzupassen.

Wer kann diese Funktion nutzen?

Die vorgeschlagenen Antworten sind für die folgenden Beteiligten nützlich:

Agenten: Profitieren Sie von kontextbezogenen Vorschlägen in Echtzeit, die den Aufwand für die Suche nach Informationen reduzieren und die Antwortgenauigkeit verbessern.
Administratoren: Verwalten und konfigurieren Sie Einstellungen für vorgeschlagene Antworten auf Organisations- und Warteschlangenebene, erstellen und optimieren Sie AI Assistant-Skills, testen und debuggen Sie Konfigurationen, überwachen Sie die Leistung und optimieren Sie die Funktion kontinuierlich für ihr Contact Center.

Vorteile

Die Implementierung von vorgeschlagenen Antworten bietet erhebliche Vorteile für Ihr gesamtes Contact Center:

Verbesserte Agenteneffizienz: Agenten verbringen weniger Zeit mit der Suche nach Informationen oder der Konsultation von Kollegen, was zu schnelleren Lösungen und einer verbesserten Produktivität führt.
Kürzere Bearbeitungszeiten: Sofortige, genaue Vorschläge helfen Agenten, Anfragen schneller zu lösen, was sich direkt auf die durchschnittliche Erledigungszeit (AHT) auswirkt.
Konsistentes Kundenerlebnis: Stellt sicher, dass alle Agenten, unabhängig von ihrer Erfahrung, genaue und konsistente Informationen bereitstellen und so das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.
Weniger Arbeit nach dem Anruf: Die Agenten können die erforderlichen Aktionen und Dokumentationen während der Interaktion abschließen, wodurch die Aufgaben nach dem Anruf minimiert werden.
Verbesserte Problemlösung beim ersten Kontakt: Durch den sofortigen Zugriff auf relevante Informationen und Aktionen sind die Agenten besser in der Lage, Kundenprobleme beim ersten Kontakt zu lösen.
Verkürzung der Einarbeitungszeiten für neue Mitarbeiter: Neue Agenten gewinnen mit KI-Anleitungen in Echtzeit schneller an Selbstvertrauen und Kenntnissen.
Skalierbarkeit: Unterstützt Ihr wachsendes Contact Center, indem es Agenten ermöglicht, ein größeres Interaktionsvolumen effektiver zu verarbeiten.
Dual-Channel-Fähigkeit: Unterstützt sowohl Sprachanrufe als auch digitale Interaktionen und liefert Vorschläge in Echtzeit, unabhängig davon, ob Agenten über Telefonanrufe oder digitale Kanäle wie Chat oder E-Mail mit Kunden in Kontakt treten.

Funktionsweise von Antwortvorschlägen

"Vorgeschlagene Antworten" lässt sich mithilfe des folgenden allgemeinen Flows nahtlos in die Abläufe Ihres Contact Centers integrieren:

Interaktion beginnt: Ein Kunde initiiert eine Sprach- oder digitale Interaktion, die über eine konfigurierte Warteschlange an einen Agenten weitergeleitet wird.
Echtzeit-Transkription: Bei Sprachinteraktionen wird das Gespräch in Echtzeit transkribiert. Bei digitalen Interaktionen wird Text erfasst. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .
Agent erhält Vorschläge: Der Agent kann auf seinem Desktop auf die Schaltfläche "Vorschläge abrufen" klicken , oder Vorschläge können proaktiv basierend auf dem Konversationskontext angezeigt werden.
AI Assistant Skill-Prozesse: Der Skill AI Assistant, der mit der jeweiligen Warteschlange verknüpft ist und von der Wissensdatenbank und den definierten Aktionen unterstützt wird, analysiert die Konversation in Echtzeit (Transkript für Sprache, Text für digitales).
Generierte Vorschläge: Der Skill AI Assistant generiert relevante Textvorschläge für Antworten oder schlägt Aktionen vor, die auf der Anfrage des Kunden basieren.
Agent prüft und handelt: Der Agent prüft die Vorschläge und entscheidet, ob er sie unverändert verwendet, ändert oder die vorgeschlagenen Aktionen ausführt.
Kontinuierliche Unterstützung: Während der gesamten Interaktion werden weiterhin Vorschläge gemacht, die sich an die sich entwickelnde Konversation anpassen.

Nutzungsrichtlinien

Die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" erfordert ein sorgfältiges Management, um eine ethische Verwendung zu gewährleisten und die Kommunikation zu verbessern. Als Administrator sind Sie dafür verantwortlich, Agenten über die Aktivierung der Funktion und ihre KI-gestützte Natur zu informieren. Stellen Sie sicher, dass die Reaktionsfähigkeit der Benutzeroberfläche auf verschiedenen Geräten auf konsistente Funktionalität getestet wird.

Ausführlichere Informationen zu den Nutzungsrichtlinien und zum Datenschutz finden Sie im Hinweis zu Agentenantworten und Antwortvorschlägen – KI-Transparenz.

Voraussetzungen

Bevor Sie vorgeschlagene Antworten aktivieren, stellen Sie sicher, dass Ihre Webex Contact Center-Organisation die folgenden Anforderungen erfüllt:

Webex Contact Center Flex 3,0: Ihr Contact Center muss auf der Flex 3,0-Plattform ausgeführt werden.
AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die A-FLEX-AI-ASST-Add-on-SKU erworben haben. Diese Berechtigung gewährt Zugriff auf alle AI Assistant Funktionen, einschließlich vorgeschlagener Antworten. Informationen zur Verwaltung Ihres Abonnements und Ihrer Nutzung finden Sie in der Nutzungs- und Abrechnungsdokumentation.
Media Forking für Sprachinteraktionen: Für Sprachinteraktionen muss Media Forking im Flow Designer für die entsprechenden Warteschlangen aktiviert sein. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Medien-Streaming für bestimmte Warteschlangen .
Webex Connect aktiviert: Wenn Sie von KI vorgeschlagene Aktionen konfigurieren und verwenden möchten, die externe Systemintegrationen und Fulfillment-Flows umfassen, muss Webex Connect für Ihre Organisation aktiviert und konfiguriert werden.
Erforderliche Benutzerberechtigungen: Sie müssen über die erforderlichen Berechtigungen für die rollenbasierte Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC) verfügen, um auf die Einstellungen des Contact Centers im Control Hub zuzugreifen und diesezu ändern. Insbesondere sollte Ihre Rolle den Zugriff auf die Funktion AI Assistant – Vorgeschlagene Antworten umfassen. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Verwalten von Benutzerprofilen in Webex Contact Center .

So aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Funktion "Antwortvorschläge" für Ihren Webex Contact Center zu aktivieren:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktopdarstellung .
3	Aktivieren Sie die Option "Vorgeschlagene Antworten", um die Funktion auf Organisationsebene zu aktivieren.
4	Klicken Sie auf AI Assistant Skills zuweisen und wählen Sie die KI-Skill aus, die Sie Ihrer Warteschlange zuweisen möchten. Fügen Sie eine oder mehrere Warteschleifen zur ausgewählten Kompetenz hinzu und speichern Sie Ihre Änderungen. Diese Kenntnisse bestimmen die Art der Vorschläge, die Agenten in jeder Warteschlange erhalten. Wenn der spezifische AI Assistant-Skill, den Sie zuweisen möchten, noch nicht aufgeführt ist, oder für ein erstmaliges Setup, bei dem noch keine Skills erstellt wurden, klicken Sie auf AI Assistant Skills verwalten, um eine neue Skill im Webex AI Studio zu erstellen. Nachdem Sie die Qualifikation erstellt haben, kehren Sie zu diesem Bildschirm zurück und schließen Sie den Zuweisungsprozess ab. Weitere Informationen zum Zuweisen von Skills zu Warteschlangen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Skills to queues .

Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind Kernkomponenten, die die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" in Webex Contact Center unterstützen. Diese intelligenten Konfigurationen definieren, wie die AI Assistant menschliche Agenten in Echtzeit anleiten. Als Administrator verwenden Sie das Webex AI Studio, um diese Fähigkeiten zu erstellen, zu konfigurieren und zu verwalten und sie an die spezifischen Anforderungen der Warteschlangen und Interaktionstypen Ihres Contact Centers anzupassen.

Dieser Artikel führt Sie durch den Zugriff auf das Webex AI Studio, das Verständnis seiner Umgebung und den detaillierten Prozess der Erstellung und Verwaltung von AI Assistant Skills.

Zugriff auf Webex AI Studio

Um auf das Webex AI Studio zuzugreifen, befolgen Sie die Anweisungen:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie zu AI Assistant unter Desktopdarstellung im Navigationsbereich.
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.

Grundlegendes zu Webex AI Studio

Das Webex AI Studio bietet dedizierte Dashboards für die Verwaltung von AI Assistant-Skills und KI-Agenten.

Wenn Ihre Organisation nur vorgeschlagene Antworten verwendet, wird standardmäßig das Dashboard AI Assistant Skills angezeigt.
Wenn Ihre Organisation auch KI-Agenten verwendet, sind sowohl die Dashboards AI Assistant skills als auch AI Agents verfügbar, sodass Sie bei Bedarf zwischen ihnen wechseln können.

Grundlegendes zum AI Assistant Skills Dashboard

Das AI Assistant Skill-Dashboard dient als zentrale Anlaufstelle für die umfassende Verwaltung aller AI Assistant Skills, die für vorgeschlagene Antworten konfiguriert sind. Es bietet einen Überblick über Ihre vorhandenen Fähigkeiten und einen schnellen Zugriff auf verschiedene Managementfunktionen.

Dashboard-Anzeige

Auf dem Dashboard werden AI Assistant Skills als Karten oder Zeilen in einer Listenansicht dargestellt. Jeder Eintrag enthält wichtige Details zum schnellen Nachschlagen:

Skill-Name: Der beschreibende Name, den Sie dem Skill AI Assistant zugewiesen haben.
Warteschleifen: Die Anzahl der Warteschleifen, mit denen der Skill aktuell verknüpft ist.
Ziel des Assistenten: Eine kurze Beschreibung des Zwecks der Fertigkeit.
Zuletzt geändert: Datum und Uhrzeit der letzten Aktualisierung des Skills.
Zuletzt geändert von: Der Benutzer, der die Qualifikation zuletzt geändert hat.
Erstellungsdatum: Das Datum, an dem der Skill erstellt wurde.
Erstellt von: Der Benutzer, der die Qualifikation erstellt hat.

Dashboard-Aktionen

Vom Haupt-Dashboard aus können Sie die folgenden Aktionen durchführen, um Ihre AI Assistant-Fähigkeiten effizient zu verwalten:

Neue AI Assistant Skills erstellen: Klicke auf + Skills erstellen, um eine neue AI Assistant Skill von Grund auf neu zu konfigurieren.
Skill AI Assistant importieren: Verwenden Sie Skills importieren, um Skills importieren im JSON-Format AI Assistant Skills hochzuladen. Auf diese Weise können Sie schnell vorkonfigurierte Kenntnisse hinzufügen oder Backups aus externen Quellen wiederherstellen.
Suchen und filtern: Verwenden Sie die Suchleiste, um schnell Skills nach Name, verknüpfter Warteschlange oder Datum der letzten Änderung zu finden.
Vorschau: Öffnen Sie das Vorschau-Widget des Skills, um seine Antworten in einer simulierten Umgebung zu testen.

Individuelles Kompetenzmanagement

Für jeden einzelnen AI Assistant-Skill, der auf dem Dashboard aufgelistet ist, können Sie auf zusätzliche Verwaltungsoptionen zugreifen:

Skill-Einstellungen ändern: Klicken Sie auf den Namen oder die Karte eines Skills, um dessen Konfigurationsseite zu öffnen und seine Einstellungen zu ändern, einschließlich des Profils, der Wissensdatenbank und der Aktionen.
Schnellaktionen: Greifen Sie auf Schnellaktionen für einen bestimmten Skill zu, indem Sie auf das Ellipsensymbol (drei Punkte) klicken, um Aufgaben auszuführen, wie z. B.:
- PIN: PIN den Skill für einen schnellen Zugriff an den Anfang Ihres Dashboards.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des Skills, um eine nahtlose Integration, Authentifizierung und Tests in externen Anwendungen oder Entwicklungsumgebungen zu ermöglichen.
- Exportieren: Exportieren Sie die Details des Skills (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner, um sie zu sichern oder zu übertragen.
- Löschen: Den Skill AI Assistant dauerhaft löschen.

Wenn Sie versuchen, eine Qualifikation zu löschen, die mit einer oder mehreren Warteschleifen verknüpft ist, wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, die Sie darüber informiert, dass die Qualifikation gerade verwendet wird. Sie müssen dies bestätigen, bevor Sie fortfahren. Wenn bestätigt, wird der Control Hub über den Löschvorgang benachrichtigt.

AI Assistant Kompetenzen schaffen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Skill AI Assistant zu konfigurieren, der Ihren Agenten relevante Vorschläge unterbreitet:

1	Klicken Sie im Dashboard AI Assistant skills auf + Kompetenzen erstellen.
2	Wählen Sie Von Grund auf neu starten und klicken Sie auf Weiter.
3	Geben Sie einen eindeutigen, beschreibenden Namen in das Feld "Skill-Name " ein. Das Feld "System-ID ", das den Skill eindeutig identifiziert, wird automatisch auf Basis des Skill-Namens ausgefüllt.
4	Geben Sie im Feld "Ziel " ein präzises Ziel an. Beispiel: "Sie sind ein hilfsbereiter und höflicher Assistent, der den Agenten hilft, Fragen zu verlorenem Gepäck zu beantworten und notwendige Maßnahmen zu empfehlen." Best Practices finden Sie im Abschnitt Definieren von Zielen .
5	Klicken Sie auf Erstellen.
6	Auf dem Bildschirm Skill-Konfiguration ist Profil Tab standardmäßig ausgewählt. Geben Sie im Textfeld "Anweisungen " eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Verhalten der KI und die Generierung von Antworten an. Best Practices findest du im Abschnitt Herstellungsanweisungen .
7	Wechseln Sie zum Knowledge Tab, um eine relevante Wissensdatenbank auszuwählen. Der Skill verwendet diese Quelle, um Vorschläge zu generieren. Wenn keine geeignete Wissensdatenbank vorhanden ist, klicken Sie auf + Neu hinzufügen. Nachdem Sie es erstellt haben, kehren Sie zum Bereich "Skill-Konfiguration" zurück. Jede Qualifikation kann mit nur einer Wissensdatenbank verknüpft werden. Sowohl AI Assistant-Skills als auch KI-Agenten können dieselbe Wissensdatenbank verwenden. Best Practices zum Organisieren einer Wissensdatenbank finden Sie im Abschnitt Strukturieren von Wissensdatenbanken .
8	Gehen Sie zu Aktionen Tab, um Aktionen zu aktivieren, zu deaktivieren, zu bearbeiten oder zu löschen. Sie können auch neue Aktionen erstellen, indem Sie auf + Neue Aktion klicken. Aktionen ermöglichen es KI-Fähigkeiten, bestimmte Aufgaben vorzuschlagen oder auszuführen (z. B. das Erstellen von Fällen, das Abrufen von Informationen, das Versenden von E-Mails oder das Durchführen von Integrationen) sowie Informationen vorzuschlagen, die zur Beantwortung der Kunden verwendet werden können. Wenn Sie keine Verbindung mit einer Wissensdatenbank herstellen, fügen Sie mindestens eine Aktion hinzu. Best Practices finden Sie im Abschnitt Definieren von Aktionen . Detaillierte Anweisungen finden Sie im Artikel Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills .
9	Wenn alle Pflichtfelder ausgefüllt sind, klicken Sie auf Änderungen speichern. Testen Sie vor dem Veröffentlichen eines Skills sein Verhalten mithilfe der Schaltfläche Vorschau . Auf diese Weise können Sie die Relevanz und Genauigkeit von Vorschlägen überprüfen. Ausführliche Informationen finden Sie im Abschnitt Vorschau der AI Assistant Skill-Antworten .
10	Klicken Sie auf Veröffentlichen , um die Qualifikation abzuschließen.

Hinweis zur KI-Engine: Das für diese Funktion verwendete KI-Modell ist GPT-4o-mini, um eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Was kommt als nächstes

Nachdem Sie Ihre AI Assistant-Skills erstellt und konfiguriert haben, fahren Sie mit den nächsten Schritten zum Bereitstellen von vorgeschlagenen Antworten für Ihr Contact Center fort:

AI Assistant Skills zu Warteschleifen zuweisen: Wenn Sie Ihre Skills für Agenten verfügbar machen möchten, weisen Sie sie den entsprechenden Contact Center-Warteschlangen zu. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Skills to queues .

Nachdem Sie Ihre Kenntnisse zugewiesen und Aktionen konfiguriert haben (falls erforderlich), fahren Sie mit dem Testen und Überwachen der Funktion "Vorgeschlagene Antworten" fort, um eine optimale Agentenleistung und ein optimales Kundenerlebnis sicherzustellen. Anleitungen zur Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung finden Sie im Artikel Testen und Überwachen der vorgeschlagenen Reaktion auf die Leistung .

Aktionen für AI Assistant-Skills konfigurieren

Aktionen sind eine Kernfunktion in Webex AI Studio, die es dem AI Assistant ermöglicht, nicht nur Antworten vorzuschlagen, sondern auch bestimmte Aufgaben zu empfehlen oder auszuführen. Diese Aufgaben können innerhalb der Webex Contact Center-Umgebung oder durch Integration mit externen Systemen ausgeführt werden. Als Administrator definieren Sie diese Aktionen innerhalb von Webex AI Studio und geben ihren Zweck, ihre Auslöser, die erforderlichen Benutzerinformationen und die Fulfillment-Methoden an.

In diesem Artikel wird der Prozess der Konfiguration von Aktionen für Ihre AI Assistant-Skills beschrieben, einschließlich der Definition von Aktionstypen, der Angabe von Benutzereingaben und der Konfiguration von Erfüllungsmodi, um die Effizienz der Agenten und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Aktionstypen und Fulfillment-Modi verstehen

Aktionstyp	Beschreibung	Wann ist es zu verwenden?	Interaktion mit dem Agenten
Moderierter Modus	Vor der Ausführung ist eine Überprüfung durch den Agenten und eine ausdrückliche Genehmigung erforderlich.	Bei Aktionen, bei denen viel auf dem Spiel steht, bei sensiblen Daten oder wenn Agenteneingaben oder -überprüfungen erforderlich sind.	Der Agent prüft die gesammelten Informationen, kann sie ändern und klickt dann auf Genehmigen , um fortzufahren.
Unmoderierter Modus	Führt autonom und ohne Agenteneingriff aus.	Routineaufgaben, Aufgaben mit geringem Risiko oder sich wiederholende Aufgaben, bei denen keine Agenteneingabe oder -überprüfung erforderlich ist.	Der Agent erhält Statusaktualisierungen in Echtzeit und eine Bestätigung über den Abschluss der Aktion.

Voraussetzungen

Bevor Sie Aktionen für AI Assistant-Skills konfigurieren, stellen Sie Folgendes sicher:

Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
vorhandener AI Assistant Skill:Ein Skill muss bereits im Webex AI Studio erstellt werden. Aktionen werden als Komponenten eines KI-Skills konfiguriert.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills

Um eine neue Aktion für einen Skill hinzuzufügen und zu konfigurieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich unter Desktopdarstellung zu AI Assistant .
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.
4	Klicken Sie auf den Skill, für den Sie Aktionen konfigurieren möchten.
5	Navigieren Sie zu Aktionen Tab und klicken Sie auf + Neue Aktion. Sie können maximal 10 Aktionen für einen Skill konfigurieren.
6	Geben Sie auf der Seite Neue Aktion hinzufügen die folgenden Details an: Aktionsname: Geben Sie einen klaren, präzisen und beschreibenden Namen für die Aktion ein. Dieser Name wird Agenten angezeigt. Er darf maximal 75 Zeichen lang sein. Beispiele: "Flugdetails abrufen", "Fall erstellen", "Rückruf planen". Beschreibung der Aktion: Geben Sie eine kurze Erläuterung des Zwecks der Maßnahme an. Dies hilft den Agenten, seine Funktion zu verstehen. Er darf maximal 1024 Zeichen lang sein. Beispiel: "Bei dieser Aktion wird der PNR des Kunden verwendet und die Flugdaten werden abgerufen." Aktionsumfang: Wählen Sie aus, wie die Aktion mit Daten und Fulfillment interagiert: Slot-Filling: Die Aktion konzentriert sich auf das Sammeln bestimmter Informationen (Slots) aus der Konversation, ohne dass ein externes System ausgeführt wird. Agenten können diese Informationen kopieren und in ein beliebiges System eines Drittanbieters einfügen, um eine Aktion auszuführen. Slot-Füllung und -Erfüllung: Die Aktion sammelt Informationen und verwendet diese dann, um mit externen Systemen oder Workflows zu interagieren. Slot-Füllung > Eingabe-Entitäten (Benutzereingaben): Definieren Sie die Informationen, die der KI-Skill von Kunden oder anderen Systemen benötigt, um die Aktion auszuführen. Wenn Slot-filling ausgewählt ist, wird nur der Abschnitt Eingabeelemente angezeigt. Wenn Slot-Filling und Fulfillment ausgewählt ist, werden sowohl Input-Entitäten als auch Webex Connect Flow Builder Fulfillment-Abschnitte angezeigt. Konfiguration: Fügen Sie Eingabeentitäten in einem Tabellenformat oder mithilfe des JSON-Editors hinzu. Tabellenformat: Klicken Sie auf + Neue Eingabeentität , und geben Sie den Namen der Entität, den Typ (z. B. Zeichenfolge, Zahl, benutzerdefinierte Liste/Auswahlmöglichkeiten, Regex, Datum, Uhrzeit, Telefon, E-Mail, Ziffer), die Beschreibung und Beispiele an. Markieren Sie eine Entität als erforderlich , falls erforderlich. Grundlegendes zu Eingabeentitätstypen: Beim Definieren einer Eingabeentität wählen Sie einen Typ aus, der die Art der Daten angibt, die der AI Assistant-Skill erwartet. Hier ist eine Aufschlüsselung der verfügbaren Typen: Zeichenfolge: Für Freitexteingaben, z. B. ein Kundenname oder eine allgemeine Abfrage. Zahl: Für numerische Eingaben, wie z.B. Mengen oder Altersangaben. Benutzerdefinierte Liste/Auswahlmöglichkeiten: Für vordefinierte auswählbare Optionen, bei denen Sie eine Liste akzeptabler Werte angeben (z. B. "Klein", "Mittel", "Groß" für eine Größe). Regex: Für benutzerdefinierte Validierungsregeln für bestimmte Eingabemuster, um sicherzustellen, dass die Daten einem bestimmten Format entsprechen (z. B. einem bestimmten Produkt-ID-Format). Datum: Zum Sammeln von Datumsinformationen, die häufig mit einer Datumsauswahl in der Agentenoberfläche angezeigt werden. Zeit: Zum Sammeln von Zeitinformationen, die häufig mit einer Zeitauswahl in der Agentenschnittstelle angezeigt werden. Telefon: Für Telefonnummern mit integrierter Validierung für gängige Telefonnummernformate. E-Mail: Für E-Mail-Adressen, mit integrierter Validierung für Standard-E-Mail-Formate. Ziffer: Für eine feste Anzahl von numerischen Zeichen (z. B. eine 4-stellige PIN). Fulfillment-Modus konfigurieren: Legen Sie die Agentenüberprüfung für jede Eingabeentität fest . Diese Option gibt an, ob der Agent die Eingabe überprüfen oder ändern muss, bevor eine Aktion ausgeführt wird. Diese Einstellung legt direkt fest, ob die Aktion im moderierten oder nicht moderierten Modus ausgeführt wird: Wenn Ja festgelegt ist, wird die Aktion im moderierten Modus ausgeführt (Überprüfung und Genehmigung durch Agenten erforderlich). Wenn diese Option auf Nein gesetzt ist, wird die Aktion automatisch im Modus "Unmoderiert" ausgeführt. JSON-Editor: Klicken Sie stattdessen auf JSON verwenden, um das Eingabeparameterschema im JSON-Format zu definieren. Weitere Informationen zur JSON-Schemastruktur finden Sie unter Eine Tour durch das JSON-Schema. Webex Connect Flow Builder Fulfillment: Definiert den Workflow zum Ausführen der Aktion nach dem Auslösen. Ausführliche Anweisungen zum Konfigurieren von Fulfillment-Flows in Webex Connect für AI Assistant-Kenntnisse finden Sie im Artikel Konfigurieren von Fulfillment-Flows für KI-Agentenaktionen . Dienst auswählen: Wählen Sie den erforderlichen Dienst aus, der im Clientarbeitsbereich Webex Connect konfiguriert ist. Webex AI Studio kann nur auf Services und Flows zugreifen, die innerhalb des Arbeitsbereichs auf Clientebene konfiguriert sind. Flow auswählen: Wählen Sie den erforderlichen Flow aus, der im Client-Arbeitsbereich Webex Connect konfiguriert ist.
7	Klicken Sie auf Hinzufügen , um die neue Aktion für den KI-Skill zu speichern.
8	Nachdem Sie die Aktion konfiguriert haben, klicken Sie auf der Konfigurationsseite für KI-Skills auf Veröffentlichen , um den Skill live zu schalten und die Änderungen zu übernehmen.

Durch die sorgfältige Konfiguration von Aktionen ermöglichen Sie es Ihrem AI Assistant, dynamische, umsetzbare Anleitungen bereitzustellen – und so die Fähigkeiten der Agenten erheblich zu verbessern und die allgemeine Effizienz der Kundeninteraktion zu verbessern.

Verknüpfen Sie AI Assistant-Fertigkeiten mit Warteschlangen

Um sicherzustellen, dass die von AI Assistant vorgeschlagenen Antworten eine relevante und zeitnahe Anleitung bieten, müssen Sie AI Assistant-Skills genau mit den entsprechenden Warteschlangen in Ihrem Webex Contact Center verknüpfen. Diese Konfiguration stellt sicher, dass, wenn ein menschlicher Agent eine Kundeninteraktion aus einer bestimmten Warteschlange bearbeitet, das System genau weiß, welche KI-Kompetenz Vorschläge basierend auf der Art der von dieser Warteschlange bearbeiteten Kundenanfrage machen soll.

Dieser Artikel enthält Anweisungen zum Verknüpfen von AI Assistant-Skills mit Warteschlangen sowie wichtige Überlegungen für eine effektive Bereitstellung und optimale Leistung.

Vorteile

Die Verknüpfung von KI-Kenntnissen mit Warteschlangen bietet mehrere Vorteile für den Betrieb von Contact Centern:

Gezielte Vorschläge: Agenten erhalten kontextbezogene Vorschläge, die auf die spezifische Art von Interaktionen zugeschnitten sind, die von jeder Warteschlange verarbeitet werden.
optimierte Leistung: KI-Verarbeitungsressourcen werden effizient genutzt, indem die richtige KI-Fähigkeit nur dann aktiviert wird, wenn Interaktionen durch die zugehörigen Warteschlangen fließen, wodurch unnötige Verarbeitung minimiert wird.
Skalierbarkeit: Ermöglicht die Verwaltung einer Vielzahl von Kundenanfragen über mehrere Warteschlangen hinweg, die jeweils von einer spezialisierten KI-Kompetenz unterstützt werden, und unterstützt das Wachstum und die Anpassung des Unternehmens.
Verbesserte Agenteneffizienz: Kontextbezogene Vorschläge helfen Agenten, schneller und genauer zu reagieren, wodurch die Bearbeitungszeiten verkürzt und die Produktivität verbessert werden.

Betriebliche Hinweise und Einschränkungen

Befolgen Sie diese Hinweise und Überlegungen zur effektiven Verknüpfung von KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen:

Eine Warteschlange, eine KI-Fertigkeit: Eine einzelne Warteschlange kann mit jeweils einer KI-Fertigkeit verknüpft werden, um widersprüchliche Vorschläge für dieselbe Interaktion zu vermeiden.
Ein KI-Skill, mehrere Warteschlangen: Ein einzelner AI-Skill kann mit mehreren Warteschlangen verknüpft werden, was nützlich ist, wenn mehrere Warteschlangen ähnliche Arten von Anfragen bearbeiten.
Medien-Streaming für Sprachkanäle: Für Sprachinteraktionen muss Medien-Streaming für alle Warteschlangen aktiviert sein, die mit KI-Skills verknüpft sind. Beim Medien-Streaming wird der Audio-Stream dupliziert und eine Echtzeit-Transkription ermöglicht, die für den KI-Skill unerlässlich ist, um Vorschläge zu generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten.
Auswirkung des Entfernens von Warteschlangen: Wenn Sie versuchen, die Zuweisung einer Warteschlange zu einem KI-Skill aufzuheben, wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, insbesondere wenn aktive Anrufe betroffen sein können.
Batch-Zuweisung :Wenn ein KI-Skill mit mehr als 50 Warteschlangen verknüpft ist, müssen Sie die Zuweisung aufgrund von Systemeinschränkungen möglicherweise stapelweise aufheben.
Löschen von KI-Skills: Ein AI-Skill kann nicht gelöscht werden, solange er noch mit Warteschlangen verknüpft ist. Heben Sie die Zuweisung aller Warteschleifen auf, bevor Sie eine Qualifikation löschen.

Voraussetzungen

Bevor Sie KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen verknüpfen, stellen Sie sicher, dass die folgenden Anforderungen erfüllt sind:

Vorgeschlagene Antworten aktiviert: Stellen Sie sicher, dass die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" aktiviert ist. Anweisungen finden Sie unter Vorgeschlagene Antworten für Webex Contact Center aktivieren.
AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die AI Assistant-Add-on-SKU (A-FLEX-AI-ASST) für Webex Contact Center erworben haben.
Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
Konfigurierter KI-Skill: mindestens ein AI-Skill muss in Webex AI Studio erstellt, konfiguriert und veröffentlicht werden. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills.
Konfigurierte Warteschlangen: Die Zielwarteschlangen müssen in Ihrer Webex Contact Center eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Erstellen von Warteschlangen und Konfigurieren von Routing-Mustern .

Verknüpfen von KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen

Um sicherzustellen, dass Agenten präzise, kontextbezogene Vorschläge erhalten, verknüpfen Sie Ihre KI-Kenntnisse wie folgt mit den entsprechenden Warteschlangen:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktopdarstellung.
3	Klicken Sie unter "Vorgeschlagene Antworten" auf "AI Assistant Skills zuweisen", um die KI-Skills und die Warteschlangen auszuwählen, die Sie verknüpfen möchten.
4	Wählen Sie eine KI-Fertigkeit aus und suchen Sie den Abschnitt "Zugewiesene Warteschlangen ", in dem die Warteschlangen angezeigt werden, die derzeit mit dieser Fertigkeit verknüpft sind.
5	Klicken Sie auf Warteschleifen hinzufügen.
6	Verwenden Sie auf dem Bildschirm Warteschleifen auswählen, die Suchleiste, um bestimmte Warteschlangen nach Namen zu suchen.
7	Aktivieren Sie die Kontrollkästchen neben den Warteschlangen, die Sie mit dieser KI-Fähigkeit verknüpfen möchten. Sie können bis zu 50 Warteschlangen gleichzeitig auswählen. Wiederholen Sie diesen Vorgang, um weitere Warteschlangen zu verknüpfen.
8	Klicken Sie auf Speichern , um die ausgewählten Warteschlangen dem KI-Skill zuzuweisen.

Testen und überwachen Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten

Nachdem Sie die vorgeschlagenen Antworten konfiguriert und Ihre AI Assistant-Fähigkeiten eingerichtet haben, ist es wichtig, ihre Wirksamkeit zu testen und ihre Leistung kontinuierlich zu überwachen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass die AI Assistant genaue und relevante Vorschläge enthält, was zu einer verbesserten Agenteneffizienz und einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Webex Contact Center bietet umfassende Tools innerhalb von Webex AI Studio und Analyzer für gründliche Tests und laufende Überwachung.

Dieser Artikel führt Sie durch die Prozesse der Vorschau von AI Assistant Skill-Antworten, der Überwachung ihrer Auswirkungen mithilfe von Leistungsmetriken und der Verwendung der Registerkarten "Sitzungen" und "Verlauf " für die Überwachung und das Debuggen.

Voraussetzungen

Bevor Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten testen und überwachen, müssen Sie Folgendes sicherstellen:

AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die AI Assistant-Add-on-SKU (A-FLEX-AI-ASST) für Webex Contact Center erworben haben.
Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über die erforderlichen Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
Konfigurierter AI Assistant-Skill: Ein AI Assistant-Skill muss mit relevanten Wissensdatenbanken, Anweisungen und Aktionen im Webex AI Studio erstellt, konfiguriert und veröffentlicht werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills und Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant-Skills .
AI Assistant-Skill mit Warteschleifen verknüpft: Der AI Assistant-Skill, der Antworten vorschlägt, muss mit den entsprechenden Warteschleifen verknüpft werden.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Fähigkeiten zu Warteschlangen .
Echtzeit-Transkription aktiviert (für Sprache): Für Sprachinteraktionen muss die Echtzeit-Transkription für die entsprechenden Warteschlangen aktiviert sein. Dies ist essenziell, damit der AI Assistant gesprochene Gespräche verarbeiten und Vorschläge generieren kann.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Vorschau des Skills AI Assistant

Bevor Sie einen AI Assistant-Skill für Live-Agenten bereitstellen, können Sie sein Verhalten in einer simulierten Umgebung im Webex AI Studio testen. Auf diese Weise können Sie die Relevanz und Genauigkeit von Vorschlägen überprüfen. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktop-Darstellung .
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.
4	Klicken Sie im Dashboard "AI Assistant Skills" auf den AI Assistant Skill, den Sie testen möchten. Dadurch wird die Konfigurationsseite geöffnet.
5	Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorschau .

Vorschau im Chat-Modus: Die Vorschau im Webex AI Studio ermöglicht es Ihnen, eine Chat-Interaktion zu simulieren. Sie können in die Rolle eines Kunden schlüpfen, Abfragen eingeben und beobachten, wie der Skill AI Assistant Vorschläge generiert, so wie ein menschlicher Agent sie sehen würde.

Hinweis zum Testen von Sprachkanälen:Für eine detaillierte Vorschau, wie Vorschläge während Live-Sprachinteraktionen angezeigt werden und funktionieren, müssen Sie zu # Agent Desktop wechseln und die Funktion in einem realen Anrufszenario testen. Dies setzt voraus, dass die Echtzeittranskription für den Anruf aktiv ist.

Verwenden von Analyzer für die Leistungsüberwachung

Die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" ist Teil der AI Assistant. Sie können AI Assistant Berichte und KPIs in Analyzer anzeigen, um die Nutzung und Effektivität zu überwachen.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel AI Assistant reports in Analyzer .

Erkenntnisse, die der Bericht "Vorgeschlagene Antworten" bietet

Dieser Bericht bietet Einblicke in die realen Auswirkungen der vorgeschlagenen Antworten auf die Agentenleistung und die Kundenzufriedenheit und hilft Ihnen, Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung zu sammeln und die Effektivität der Funktion zu messen. Der Bericht bietet Einblicke in die folgenden Schlüsselbereiche:

Nutzungsmetriken: Verfolgen Sie, wie oft Agenten die Schaltfläche "Vorschläge abrufen" verwenden, wie viele Vorschläge pro Interaktion angeboten werden und wie hoch die Akzeptanzrate der Funktion ist.
Auswirkungen auf KPIs: Überwachen Sie Änderungen der durchschnittlichen Bearbeitungszeit (AHT), der Konsultationen/Weiterleitungen, der Kundenzufriedenheit (CSAT)/der automatischen CSAT und der Erstkontaktlösung (FCR) für Interaktionen, bei denen vorgeschlagene Antworten verwendet wurden.
Aktionsausführung: Verfolgen Sie die Anzahl der durchgeführten unmoderierten und moderierten Aktionen und deren Erfolgsquoten.
Echtzeit-Transkriptions-KPIs: Vergleichen Sie bei Sprachinteraktionen die Leistung der vorgeschlagenen Antworten mit dem Bericht "Echtzeit-Transkriptions-KPIs ", um sicherzustellen, dass der zugrunde liegende Transkriptionsdienst optimal funktioniert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Verwendung von AI Studio für die Überwachung und das Debuggen

Neben der Konfiguration Tab bietet das Webex AI Studio zwei Registerkarten zum Prüfen und Debuggen Ihrer AI Assistant skills: Sessions und History.

Sitzungen Tab

Die SitzungenTab bietet eine detaillierte Aufzeichnung aller Interaktionen , bei denen ein AI Assistant-Skill für vorgeschlagene Antworten verwendet wurde. Es kann zum Auditieren, Debuggen und zur kontinuierlichen Verbesserung der AI Assistant-Skill-Leistung in Live-Interaktionen verwendet werden. Um die Erkenntnisse aus diesem Tab effektiv zu nutzen, führen Sie die folgenden Aktionen durch:

Interaktionen anzeigen und filtern:Auf der Seite "Sitzungen" wird eine Liste aller Interaktionen angezeigt, bei denen AI Assistant Skills Vorschläge gemacht haben:
- - Suche: Verwenden Sie die Suchleiste, um bestimmte Interaktionen nach Kontaktsitzungs-ID, Verbraucher-ID oder Interaktions-ID zu suchen.
  - Filter: Wenden Sie Filter an, um die Liste einzugrenzen nach:
    - Kontaktdatum: Interaktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums.
    - Agenten, Teams, Warteschlangen: Interaktionen, die von bestimmten Mitarbeitern erledigt oder über bestimmte Warteschlangen weitergeleitet werden.
    - Kanaltypen: Sprachliche oder digitale Interaktionen.
    - Vorgeschlagene/durchgeführte Aktionen: Interaktionen, bei denen bestimmte Aktionen vorgeschlagen oder ausgeführt wurden.
    - Fehler aufgetreten: Zum Filtern von Sitzungen, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
    - Testsitzungen ausblenden: Zum Ausschließen von Testsitzungen aus Ihrer Ansicht.
    - Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern von Sitzungen, in denen eine Agentenübergabe stattgefunden hat.
    - Abgelehnt: Zum Filtern von Sitzungen, die von Agenten abgelehnt wurden.
    - Markierte Interaktionen (falls implementiert): Interaktionen, die von menschlichen Agenten zur Überprüfung markiert wurden.
detaillierte Interaktionsansicht:Klicken Sie auf eine beliebige Interaktion in der Liste, um umfassende Details anzuzeigen:
- Interaktionstranskript: Das vollständige Gespräch zwischen dem menschlichen Agenten und dem Kunden, das von der Echtzeit-Transkriptionsfunktion bereitgestellt wird.
- AI Assistant verwendeter Skill: Gibt an, welcher AI Assistant-Skill Vorschläge für diese Interaktion gemacht hat.
- Vorschlagsliste: Zeigt alle Vorschläge an, die dem menschlichen Agenten gemacht wurden, verknüpft mit der spezifischen Kundenabfrage, die ihn ausgelöst hat.
- Quelle der Vorschläge: Zeigt die wichtigsten Artikel, FAQs oder Abschnitte aus der Wissensdatenbank an, die zum Generieren der Vorschläge verwendet wurden. Auf diese Weise können Sie die Richtigkeit und Relevanz der Informationen überprüfen.
- Vorgeschlagene und durchgeführte Aktionen: Enthält Details dazu, welche Aktionen vorgeschlagen wurden und ob sie ausgeführt wurden (im unmoderierten oder moderierten Modus).
- Agentenänderungen: Wenn ein menschlicher Agent vor dem Absenden Felder in einer moderierten Aktion bearbeitet hat, werden diese Änderungen aufgezeichnet.
- Zusätzlicher Kontext:Alle zusätzlichen Informationen, die vom menschlichen Agenten zur Verfeinerung von Vorschlägen bereitgestellt werden, sind sichtbar.
- Metadaten: Dazu gehören die Kontaktsitzungs-ID, die ID/der Name des menschlichen Agenten, die Team-ID/der Name, die Warteschleifen-ID/der Name, das Datum/die Uhrzeit des Kontakts und der Kanaltyp.

Geschichte Tab

Der Verlauf Tab enthält eine Aufzeichnung der Konfigurationsänderungen und Versionen Ihrer AI Assistant-Kenntnisse. Obwohl es sich nicht direkt um ein Tool zur Leistungsüberwachung für Live-Interaktionen handelt, ist es wichtig, um zu verstehen, warum sich die Leistung aufgrund von Konfigurationsaktualisierungen geändert haben könnte.

Versionsverlauf: Verfolgt verschiedene veröffentlichte Versionen Ihres AI Assistant-Skills, sodass Sie bei Bedarf zu früheren Konfigurationen zurückkehren können.
Änderungsprotokolle: Bietet ein detailliertes Protokoll der Änderungen, die an den Einstellungen des AI Assistant-Skills vorgenommen wurden, einschließlich derjenigen, die die Änderung vorgenommen haben, wann und was geändert wurde. Dies ist für die Überwachung und das Debuggen von Konfigurationsproblemen unerlässlich.

Strategien für den Einsatz von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind leistungsstarke Tools innerhalb der Funktion "Vorgeschlagene Antworten", die entwickelt wurden, um die Leistung Ihrer menschlichen Agenten zu verbessern, indem sie kontextbezogene Anleitungen in Echtzeit bieten. Der Begriff "Skill" wird in Webex Contact Center häufig verwendet, um die Fähigkeiten menschlicher Agenten zu beschreiben. Um AI Assistant Fähigkeiten effektiv zu nutzen, ist es wichtig, ihre Besonderheiten zu verstehen und sie strategisch einzusetzen, um Ihre menschliche Belegschaft zu ergänzen.

Dieser Artikel enthält strategische Anleitungen für Administratoren zum effektiven Einsatz von AI Assistant-Skills. Es verdeutlicht die wichtigsten Begriffe, bietet Best Practices für die Verknüpfung von Skills mit Warteschlangen in verschiedenen Szenarien und bietet Einblicke in das Entwerfen von Skills für bestimmte Anwendungsfälle.

AI Assistant Skills verstehen

In Webex Contact Center kann sich der Begriff "Skill" auf verschiedene Konzepte beziehen. Um die vorgeschlagenen Antworten effektiv einzusetzen, ist es wichtig zu verstehen, was eine AI Assistant-Fähigkeit ist und wie sie sich von anderen etablierten Terminologien unterscheidet:

AI Assistant Skill: Eine konfigurierbare Einheit in AI Studio, die einen menschlichen Agenten anleitet, indem sie während der Kundeninteraktionen Vorschläge (Informationen) und Aktionen in Echtzeit bereitstellt. Es fungiert als intelligenter Assistent für Ihre Agenten.
- Hauptzweck: Unterstützung menschlicher Agenten in Echtzeit durch kontextbezogene Vorschläge und Aktionen.
Menschliche Agentenkompetenz (oder Agentenkompetenz): Bezieht sich auf die Kenntnisse oder Attribute eines menschlichen Agenten (z. B. Sprachkenntnisse, Produktkenntnisse, technisches Fachwissen). Diese werden vom Routing-System verwendet, um Kundeninteraktionen mit dem qualifiziertesten menschlichen Agenten abzugleichen.
- Hauptzweck: Kundeninteraktionen an den am besten geeigneten menschlichen Agenten basierend auf seinen Fähigkeiten weiterzuleiten.
KI-Agent: Eine autonome Einheit, die auch in AI Studio konfiguriert ist und direkt mit Kunden interagiert (z. B. ein Chatbot oder ein virtueller Agent in einem IVR). KI-Agenten verarbeiten Interaktionen selbstständig, bevor sie möglicherweise zu einem menschlichen Agenten eskalieren.
- Hauptzweck: Kundeninteraktionen autonom und ohne menschliches Eingreifen abwickeln.

Hauptunterschied: Ein Skill AI Assistant unterstützt einen menschlichen Agenten. Eine Fertigkeit eines menschlichen Agenten beschreibt die Fähigkeit eines menschlichen Agenten. Ein KI-Agent interagiert mit einem Kunden.

Detailliertere Definitionen dieser und anderer KI-Konzepte finden Sie in der KI-Terminologie und -Konzepten in Webex Contact Center Artikel.

Best Practices für das Zuweisen von AI Assistant-Skills zu Warteschlangen

AI Assistant Skills werden Warteschlangen zugewiesen, um sicherzustellen, dass Agenten, die Interaktionen aus dieser Warteschlange bearbeiten, relevante Vorschläge erhalten. Während die Verfahrensschritte zum Verknüpfen im Artikel Link AI Assistant Skills to Queues behandelt werden, finden Sie hier strategische Best Practices für die Entscheidung, welche Skill welcher Warteschlange zugewiesen werden soll:

Eine Warteschlange, ein AI Assistant-Skill: Eine einzelne Warteschlange kann jeweils nur mit einem AI Assistant-Skill verknüpft werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Agenten, die Interaktionen aus dieser Warteschlange bearbeiten, konsistente und zielgerichtete Anleitungen erhalten.
Warteschlangenspezialisierung:
- Hochspezialisierte Warteschlangen: Weisen Sie Warteschlangen, die sich mit sehr bestimmten Themen befassen (z. B. "Warteschlange für Abrechnungsanfrage", "technischer Support – Produkt X"), einen hochspezialisierten AI Assistant-Skill zu, der genau für dieses Thema entwickelt wurde (z. B. "Skill des Abrechnungsassistenten", "Support-Skill Produkt X"). Dies bietet eine tiefgreifende, relevante Anleitung.
- Allgemeine Warteschlangen: Weisen Sie für breitere Warteschlangen, die ein breiteres Spektrum an häufig gestellten Anfragen bearbeiten (z. B. "allgemeiner Kundenservice"), eine allgemeine AI Assistant-Fähigkeit zu, die häufig gestellte Fragen und allgemeine Agentenaufgaben abdeckt.
Szenario: Warteschlangen mit mehreren menschlichen Agentenkenntnissen:
- Selbst wenn eine einzelne Warteschlange mit menschlichen Agenten mit unterschiedlichen menschlichen Agentenkenntnissen besetzt ist (z. B. "Englischer Support", "Spanischer Support", "technischer Support"), sollte die dieser Warteschlange zugewiesene AI Assistant-Kompetenz so konzipiert sein, dass sie den Gesamtzweck dieser Warteschlange unterstützt. Der Skill AI Assistant liefert Vorschläge, die auf dem Konversationskontext und der Funktion der Warteschlange basieren und nicht unbedingt die spezifischen Fähigkeiten des einzelnen menschlichen Agenten widerspiegeln.
- Best Practice: Entwerfen Sie den Skill AI Assistant so, dass er breit genug ist, um jeden menschlichen Agenten bei der Bearbeitung einer Interaktion in dieser Warteschlange zu unterstützen, unabhängig von seinen individuellen menschlichen Fähigkeiten. Die Sprachunterstützung für den Skill AI Assistant sollte mit den Sprachen übereinstimmen, die von der Warteschlange verarbeitet werden.

Entwerfen von AI Assistant Skills für spezifische Anwendungsfälle

Das Entwerfen eines effektiven AI Assistant-Skills umfasst mehr als nur die Konfiguration. Es erfordert strategisches Denken über das spezifische Betriebsszenario, das es unterstützen wird. Dieser Abschnitt enthält eine Anleitung, wie Sie das Design Ihrer AI Assistant-Fähigkeiten für häufige Anwendungsfälle angehen können.

Detaillierte Schritte zum Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills . Best Practices zum Erstellen von Anweisungen, Strukturieren von Wissensdatenbanken und Definieren von Aktionen finden Sie im Artikel Best Practices zur Optimierung von AI Assistant Skills .

Anwendungsfall für den Produktsupport:
- Ziel: Unterstützung von Agenten bei der Bereitstellung von Schritten zur Fehlerbehebung, Produktspezifikationen und Garantieinformationen für bestimmte Produkte.
- KB-Inhalt: Detaillierte Produkthandbücher, FAQs, allgemeine Fehlerbehebungsabläufe, Garantierichtlinien.
- Aktionen: Schlagen Sie vor: "Produktspezifikationen abrufen", "Fehlerbehebung einleiten", "Garantiestatus überprüfen".
- Schwerpunkt der Anweisungen: Leiten Sie die KI an, um Produktnamen und Symptome zu identifizieren und dem Agenten Schritt-für-Schritt-Lösungen oder relevante Dokumentationslinks zur Verfügung zu stellen.
Anwendungsfall "Sales Inquiry":
- Ziel: Agenten dabei zu helfen, genaue Produktfunktionen und Preise bereitzustellen und Leads zu qualifizieren.
- KB-Inhalt: Produktkataloge, Preisblätter, Funktionsvergleiche, Lead-Qualifikationskriterien.
- Aktionen: Vorschläge "Preise bereitstellen", "Lagerverfügbarkeit prüfen", "Lead erstellen".
- Fokus auf Anweisungen: Leiten Sie die KI an, um Kundenbedürfnisse und Produktinteressen zu identifizieren und dem Agenten relevante Verkaufsunterlagen oder nächste Schritte vorzuschlagen.
Anwendungsfall Abrechnung und Kontoverwaltung:
- Ziel: Unterstützung von Agenten bei der Abwicklung von Zahlungsvorgängen, Kontoaktualisierungen und allgemeinen Streitbeilegungen.
- KB-Inhalt: Abrechnungsrichtlinien, Zahlungsmethoden, Kontoaktualisierungsverfahren, Streitbeilegungsabläufe.
- Aktionen: Vorschlag "Zahlung verarbeiten", "Kontodaten aktualisieren", "Abrechnungsstreit einleiten".
- Fokus auf Anweisungen: Leiten Sie die KI an, Kontonummern und Transaktionsdetails zu identifizieren und dem Agenten relevante Verfahren oder Aktionen vorzuschlagen.

Wichtige Entwurfsüberlegungen für Anwendungsfälle

Definition des Umfangs: Definieren Sie klar, was der AI Assistant-Skill abdeckt und was nicht. Vermeiden Sie es, die Fertigkeit zu breit zu fassen, da dies ihre Effektivität verwässern kann.
Ausrichtung der Wissensdatenbank: Stellen Sie sicher, dass die mit dem Skill verknüpfte Wissensdatenbank genaue, relevante und agentenzentrierte Informationen enthält, die für den definierten Bereich des Skills spezifisch sind.
Aktionsintegration: Identifizieren Sie wichtige Aktionen, die die Aufgaben von Agenten in diesem Anwendungsfall wirklich automatisieren oder rationalisieren können. Priorisieren Sie Maßnahmen, die den manuellen Aufwand reduzieren oder die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen.
Nuance der Anweisungen: Passen Sie die Anweisungen an die spezifischen Bedürfnisse der Agenten an, die diesen Anwendungsfall bearbeiten. Berücksichtigen Sie ihren typischen Arbeitsablauf und die Informationen, die sie am dringendsten benötigen.

Indem Sie Ihre AI Assistant-Fähigkeiten strategisch einsetzen und gestalten, können Sie deren Einfluss auf die Effizienz der Agenten und die Kundenzufriedenheit in Ihren Webex Contact Center maximieren.

Best Practices zur Optimierung von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind der intelligente Kern der Funktion "Antwortvorschläge" in Webex Contact Center. Im Gegensatz zu KI-Agenten, die direkt mit Kunden interagieren, sind AI Assistant Skills so konzipiert, dass sie Ihre menschlichen Agenten in Echtzeit befähigen und anleiten. Die Optimierung dieser Fähigkeiten erfordert eine sorgfältige Ausarbeitung ihrer Ziele, Anweisungen, der Struktur der Wissensdatenbank und der Aktionsdefinitionen, um genaue, relevante und umsetzbare Vorschläge zu gewährleisten.

Dieser Artikel enthält Best Practices für Administratoren, um hocheffektive KI-Fähigkeiten zu entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf strategischem Design und Inhaltsqualität liegt. Detaillierte Schritte zum Erstellen und Verwalten von KI-Fähigkeiten, zum Definieren von Aktionen und zum Verknüpfen mit Warteschlangen finden Sie in den jeweiligen Administratorartikeln.

Bewährte Verfahren

Ziel definieren

Das Ziel definiert den Zweck Ihrer KI-Fähigkeit. Es handelt sich um eine übergeordnete Aussage, die das Verhalten der KI steuert und ihre Rolle bei der Unterstützung des menschlichen Agenten verdeutlicht.

Konzentrieren Sie sich auf die Unterstützung des Agenten: Formulieren Sie klar, wie die KI dem menschlichen Agenten helfen wird. Das Ziel sollte immer die Rolle der KI als Support-Tool für den Agenten widerspiegeln, nicht als direkte kundenorientierte Einheit.

Beispiel: "Sie sind ein hilfsbereiter und höflicher Assistent, der den Agenten hilft, Fragen zu verlorenem Gepäck zu beantworten und notwendige Maßnahmen zu empfehlen."

Halten Sie es prägnant und handlungsorientiert: Ein kurzes, klares Ziel hilft der KI, den Fokus zu behalten.
An den Skill-Fähigkeiten ausrichten: Stellen Sie sicher, dass das Ziel realistisch und erreichbar ist, basierend auf den Inhalten der Wissensdatenbank und den für den Skill definierten Aktionen.

Detaillierte Schritte zum Festlegen des Ziels finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Fähigkeiten .

Bastelanleitung

Anweisungen bieten detaillierte Anleitungen für Ihre KI-Fähigkeiten, wie Sie Informationen verarbeiten und Vorschläge generieren können. In diesem Abschnitt unterscheiden Sie Ihren AI Assistant-Skill von einem KI-Agenten, da diese Anweisungen für die KI gedacht sind, um den Agenten zu unterstützen.

Definieren Sie die Persona eines Skills (als Assistent des Agenten): Geben Sie die Rolle und das Fachwissen des Skills als Assistent des menschlichen Agenten klar an.

Beispiel: "Sie sind Experte AI Assistant für Agenten, die Abrechnungsanfragen bearbeiten. Ihre Aufgabe ist es, Kundengespräche zu analysieren und den Agenten die relevantesten Informationen und Maßnahmen zur Lösung von Abrechnungsfragen zur Verfügung zu stellen."

Skizzieren Sie Aufgaben und Entscheidungsablauf: Unterteilen Sie die Gesamtaufgabe aus Sicht der KI in spezifische, aufeinanderfolgende Schritte. Leiten Sie die KI an, worauf sie im Gespräch achten soll und welche Art von Vorschlag oder Aktion sie machen soll.

Beispiel: "Achten Sie zunächst auf das Hauptproblem des Kunden in Bezug auf sein verlorenes Gepäck. Wenn dann Flugdetails benötigt werden, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion "Flugdetails abrufen" zu verwenden. Wenn eine Forderung eingereicht werden muss, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion "Verlorenen Gepäckanspruch erstellen" zu verwenden.

Festlegen der Vorschlagsformatierung: Weisen Sie die KI an, Informationen für den Agenten klar und prägnant darzustellen.

Beispiel: "Vorschläge sollten in klaren, mit Aufzählungszeichen versehenen Punkten dargestellt werden, um die Lesbarkeit zu erleichtern. Aktionsvorschläge sollten den Namen der Aktion und ihren Zweck für den Agenten klar angeben."

Verweisen Sie klar auf Aktionen: Wenn die KI eine Aktion vorschlagen soll, verweisen Sie explizit auf den konfigurierten Aktionsnamen.

Beispiel: "Wenn der Kunde eine 'betrügerische Abbuchung' erwähnt, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion <Betrugsuntersuchung einleiten> durchzuführen."

Planen Sie Fehlerbehandlung und Fallbacks: Weisen Sie die KI an, wie sie reagieren soll, wenn sie keinen sicheren oder relevanten Vorschlag machen kann.

Beispiel: "Wenn Sie für den aktuellen Kontext des Agenten keinen zuverlässigen Vorschlag machen können, informieren Sie den Agenten mit folgenden Worten: 'Kein relevanter Vorschlag verfügbar. Bitte schlagen Sie in der Wissensdatenbank nach oder wenden Sie sich an einen Supervisor.'"

Leitplanken hinzufügen (Unterstützungsumfang): Erinnern Sie die KI daran, innerhalb ihres definierten Bereichs zu bleiben.

Beispiel: "Ihre Vorschläge müssen immer darauf ausgerichtet sein, den Agenten bei der Interaktion mit dem Kunden zu unterstützen. Versuchen Sie nicht, Fragen zu beantworten, die nicht mit der Abrechnung zu tun haben, oder direkt mit dem Kunden zu interagieren."

Ausführliche Anweisungen zum Bereitstellen von Anweisungen finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Strukturierung von Wissensdatenbanken

Die Knowledge Base ist die faktische Grundlage für Ihre KI-Kompetenz. Die Organisation sollte Informationen priorisieren, die einem Agenten helfen, effektiv zu reagieren oder zu handeln.

Agentenzentrierte Inhalte: Priorisieren Sie Informationen, die Agenten häufig erklären, Fehler beheben oder auf deren Grundlage sie reagieren müssen. Konzentrieren Sie sich auf Inhalte, die für den Workflow eines Agenten direkt nützlich sind.

Beispiel: "Geben Sie für einen Artikel "Rückerstattungsrichtlinie" nicht nur den Richtlinientext an, sondern auch häufige Kundenfragen und praktische Schritte zur Bearbeitung einer Rückerstattung."

Organisieren Sie Inhalte logisch: Verwenden Sie Kategorien innerhalb Ihrer KB, um verwandte Informationen zu gruppieren. Dies hilft sowohl der KI als auch den Agenten, effizient zu navigieren und verbessert die Relevanz von Vorschlägen.
Stellen Sie Genauigkeit und Konsistenz sicher: Stellen Sie sicher, dass alle Informationen korrekt und aktuell sind. Vermeiden Sie widersprüchliche oder veraltete Inhalte.
Optimieren Sie die Dokumentenqualität:
- Klarheit: Verwenden Sie eine einfache Sprache.
- Prägnanz: Seien Sie direkt; KI und Agenten brauchen schnelle Antworten.
- Struktur: Verwenden Sie Überschriften, Zwischenüberschriften, Aufzählungszeichen und nummerierte Listen zur besseren Lesbarkeit und um der KI zu helfen, wichtige Informationen zu extrahieren.
- Dateigröße: Erwägen Sie, sehr große Dokumente in kleinere, themenspezifische Dokumente aufzuteilen, um die Abrufgeschwindigkeit und Relevanz zu verbessern.
Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung: Überprüfen Sie Ihre KB-Inhalte kontinuierlich, um sicherzustellen, dass sie relevant und korrekt bleiben. Aktualisieren Sie Informationen, wenn sich Richtlinien, Produkte oder Prozesse ändern.

Detaillierte Schritte zum Verknüpfen einer Wissensdatenbank mit einem Skill finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Definieren von Aktionen

Aktionen definieren bestimmte Aufgaben, die der KI-Skill vorschlagen oder ausführen kann. Berücksichtigen Sie beim Konfigurieren von Aktionen, wie diese dem Agenten präsentiert werden und welche Auswirkungen sie auf den Workflow haben.

Aktionsziele klar definieren: Der Aktionsname und die Aktionsbeschreibung sollten klar, prägnant und für den Agenten sofort verständlich sein.

Beispiel: Aktionsname: "Auftragsstatus abrufen"; Aktionsbeschreibung: "Mit dieser Aktion wird der aktuelle Status der Bestellung eines Kunden anhand seiner Bestell-ID abgerufen."

Minimieren Sie die Komplexität: Halten Sie die einzelnen Aktionen einfach und fokussiert. Unterteilen Sie komplexe, mehrstufige Prozesse in kleinere, unterschiedliche Aktionen.
Beschreiben Sie Benutzereingaben genau: Geben Sie für jede Benutzereingabe (Slot) eine klare Beschreibung an, damit die KI die erforderlichen Informationen genau identifizieren und sammeln kann.
Wählen Sie einen geeigneten Fulfillment-Modus aus: Informieren Sie die Agenten über die Unterschiede zwischen den Fulfillment-Modi:
- Unmoderierter Modus: Für routinemäßige Aktionen mit geringem Risiko, die keine Agentenüberprüfung erfordern (z. B. Protokollieren eines einfachen Interaktionsdetails). Sorgen Sie für eine robuste Fehlerbehandlung.
- Moderierter Modus: Für Aktionen, die eine Überprüfung, Eingabe oder Genehmigung durch einen Agenten erfordern (z. B. das Senden eines Formulars oder das Bestätigen sensibler Daten). Dies stärkt den Agenten und gewährleistet die Genauigkeit.

Ausführliche Informationen finden Sie im Artikel Verstehen und Verwalten von KI-vorgeschlagenen Aktionen .

Design für den Agenten-Workflow: Überlegen Sie, wie die Aktion in # Agent Desktop angezeigt wird. Verwenden Sie die Konfiguration des Kartenlayouts , um die Informationsdarstellung zu beeinflussen.

Detaillierte Schritte zum Konfigurieren von Aktionen finden Sie im Artikel Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills .

Testen und Iteration

Das Entwickeln und Optimieren effektiver KI-Fähigkeiten ist ein iterativer Prozess. Kontinuierliches Testen und Verfeinern sind unerlässlich, um kontinuierliche Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten.

Regelmäßig testen und in der Vorschau anzeigen: Verwenden Sie die Vorschaufunktion in AI Studio, um Interaktionen zu simulieren und zu überprüfen, ob Ihr Skill genaue und relevante Vorschläge und Aktionen generiert.
Überwachen von Leistungsdaten: Verwenden Sie Analyzer für Leistungsmetriken und den Sitzungsverlauf in AI Studio für eine detaillierte Überwachung und das Debuggen von Interaktionen. Diese Daten sind entscheidend für die Identifizierung von Bereichen, die verfeinert werden müssen.
Auf der Grundlage von Feedback verfeinern: Achten Sie genau auf das Feedback der Agenten zu Vorschlägen und Aktionen. Verwenden Sie dieses Feedback zusammen mit Erkenntnissen aus der Sitzungsverlaufsanalyse, um das Ziel, die Anweisungen, den Inhalt der Wissensdatenbank und die Aktionsdefinitionen Ihres Skills zu verfeinern. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre KI-Fähigkeiten effektiv bleiben und sich an die sich ändernden Bedürfnisse der Agenten und den Betrieb des Contact Centers anpassen.

Ausführliche Schritte zum Testen und Überwachen finden Sie im Artikel Testen und Überwachen der Leistung von vorgeschlagenen Antworten.

KI-Terminologie und -Konzepte in Webex Contact Center

Um die KI-Funktionen in Webex Contact Center effektiv nutzen zu können, ist es wichtig, die Schlüsselbegriffe und das Zusammenspiel der verschiedenen KI-Komponenten zu verstehen. Dieser Artikel enthält ein Glossar mit wichtigen KI-Konzepten, das Ihnen hilft, intelligente Funktionen zu navigieren und zu nutzen, die die Kundeninteraktionen und die betriebliche Effizienz verbessern.

KI-Terminologie

AI Assistant: Die KI-Funktion in Webex Contact Center entwickelt, um die Leistung der Agenten zu verbessern. Funktionen wie Echtzeit-Transkripte, Antwortvorschläge, KI-generierte Zusammenfassungen, automatisierte Wellness-Pausen, automatische CSAT und Themenanalysen sind Kernkomponenten des AI Assistant.
AI Assistant skills:Konfigurierbare Entitäten, die in AI Studio erstellt und verwaltet werden und die Funktion für vorgeschlagene Antworten unterstützen. Diese Skills unterstützen Agenten in Echtzeit, indem sie kontextbezogene Vorschläge und Aktionen bereitstellen und als intelligente Leitfäden dienen.
KI-Agenten: Im Gegensatz zu AI Assistant-Fähigkeiten wickeln KI-Agenten Kundeninteraktionen (sprachlich oder digital) selbstständig und ohne unmittelbares menschliches Eingreifen ab. Sie können häufig gestellte Fragen (FAQs) beantworten, Routineanfragen bearbeiten oder Kunden weiterleiten, wobei sie oft als erster Ansprechpartner dienen, bevor sie an einen menschlichen Agenten weitergeleitet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Webex AI Agent.
AI Studio: Die zentrale Plattform in Webex Contact Center, auf der Administratoren sowohl AI Assistant-Skills (für die Agentenunterstützung) als auch KI-Agenten (für autonome Interaktionen) erstellen, verwalten und konfigurieren. Abhängig von den aktivierten Funktionen Ihrer Organisation sehen Sie möglicherweise eines oder beide Dashboards in AI Studio.
Wissensdatenbank (KB): Ein zentrales Repository für Informationen (z. B. FAQs, Artikel und Dokumente), die AI Assistant Skills und KI-Agenten verwenden, um genaue und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Aktionen: Vordefinierte Aufgaben oder Workflows, die ein AI Assistant-Skill einem Agenten vorschlagen oder im Namen des Agenten ausführen kann (mit oder ohne Überprüfung durch den Agenten). Für KI-Agenten sind Aktionen Aufgaben, die sie autonom ausführen.
Fulfillment-Modi:Definieren Sie, wie ein AI Assistant-Skill Aktionen ausführt:
- Moderierter Modus: Der Skill AI Assistant sammelt Informationen für eine Aktion und legt sie dem Agenten zur Prüfung und expliziten Genehmigung vor der Ausführung vor.
- Unmoderierter Modus: Die Aktion wird vom Skill AI Assistant unabhängig ausgeführt, ohne dass ein Eingreifen oder eine Genehmigung des Agenten erforderlich ist.

Deployment-Workflow für vorgeschlagene Antworten

Dieser Artikel bietet Administratoren einen Workflow zum Bereitstellen und Optimieren der Funktion für vorgeschlagene Antworten in Webex Contact Center. Die vorgeschlagenen Antworten geben den Agenten KI-gesteuerte Echtzeit-Anleitungen an die Hand, um die Kundeninteraktionen und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Diese Funktion nutzt AI Assistant Skills, die in Webex AI Studio definiert und verwaltet werden, um Gesprächsprotokolle zu analysieren und Agenten kontextbezogene Antworten oder Aktionen anzubieten.

Als Administrator sind Sie für die Einrichtung, Konfiguration und Wartung dieser Funktion verantwortlich. Dieser Artikel dient als zentraler Navigationspunkt, der den End-to-End-Bereitstellungs- und Verwaltungsprozess beschreibt und zu jedem Schritt mit ausführlichen Artikeln verlinkt. Die Befolgung dieses Workflows gewährleistet eine erfolgreiche und optimierte Implementierung des Features in Ihrer Organisation.

Die Implementierung der vorgeschlagenen Antworten umfasst eine logische Abfolge von Schritten, von der ersten Aktivierung bis zur laufenden Optimierung. Der Prozess gliedert sich in vier Hauptphasen:

Schritt 1: Aktivieren der Funktion – Aktivieren

Aktivieren Sie zunächst die Funktion für vorgeschlagene Antworten in Control Hub und stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind. Dieser grundlegende Schritt ist für die weitere Konfiguration erforderlich und umfasst die folgenden Aktivitäten:

Aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten in Control Hub.
Überprüfen Sie die Lizenzanforderungen.
Stellen Sie sicher, dass unterstützende Dienste, wie z. B. Transkriptionen in Echtzeit, bereit sind.

Referenzartikel: Aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten für Ihre Webex Contact Center

Schritt 2: Definition von KI-Intelligenz – Aufbau von AI Assistant-Fähigkeiten

Erstellen Sie die KI-Intelligenz, die vorgeschlagene Antworten mit dem Webex AI Studio unterstützt. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Erstellen Sie neue AI Assistant-Fähigkeiten in Webex AI Studio.
Definieren Sie die Ziele für jede Fähigkeit.
Verknüpfen Sie Fähigkeiten mit relevanten Wissensdatenbanken.
Konfigurieren Sie spezifische Aktionen für jede Qualifikation.

Referenzartikel:

Schritt 3: Bereitstellung – Verknüpfung von Intelligenz und Betrieb

Integrieren Sie konfigurierte AI Assistant-Skills in Ihre Live-Contact-Center-Umgebung, indem Sie sie bestimmten Warteschlangen zuweisen. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Weisen Sie Warteschlangen AI Assistant-Skills zu.

Referenzartikel: Link AI Assistant Skills zu Warteschlangen

Schritt 4: Überwachung und Optimierung – Sicherstellung der Leistung und kontinuierliche Verbesserung

Überprüfen Sie nach der Bereitstellung die Funktionalität, überwachen Sie die Leistung und verfeinern Sie iterativ Ihre Konfigurationen, um maximale Effektivität zu erzielen. Dieser Schritt umfasst die folgenden Aktivitäten:

Testen Sie AI Assistant-Antworten mithilfe von Vorschaufunktionen.
Analysieren Sie die Auswirkungen auf die Agentenleistung.
Verwenden Sie Sitzungsdaten für die Überwachung und das Debuggen.

Referenzartikel: Testen und Überwachen der Leistung der vorgeschlagenen Antworten

Die Bereitstellung ist ein iterativer Prozess. Überwachen Sie regelmäßig die Leistung der vorgeschlagenen Antworten und nutzen Sie Erkenntnisse aus der Überwachung und Optimierung, um Ihre AI Assistant Fähigkeiten und Aktionen anzupassen. Diese kontinuierliche Verbesserungsschleife trägt dazu bei, dass die Funktion auf die sich entwickelnden Kundenbedürfnisse und betrieblichen Anforderungen abgestimmt bleibt.

Aktiviere Antwortvorschläge für deine Webex Contact Center

In diesem Artikel wird erläutert, wie Contact Center-Administratoren die Funktion "Vorschläge für Antworten" für Agenten aktivieren und verwalten können, um die Effizienz der Kommunikation, die Agentenleistung und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

"Vorgeschlagene Antworten" ist eine AI Assistant Echtzeitfunktion in Webex Contact Center, die die Produktivität der Agenten und die Kundenzufriedenheit steigert. Diese Funktion nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI), um menschlichen Agenten sowohl bei eingehenden und ausgehenden Sprachinteraktionen als auch bei eingehenden digitalen Kundeninteraktionen kontextbezogene Anleitungen zu bieten und dabei sowohl Sprach- als auch digitale Kanäle zu unterstützen. Vorgeschlagene Antworten zielt darauf ab, die Agentenerfahrung zu verändern, indem zeitnahe, relevante Vorschläge gemacht werden, was direkt innerhalb der Agent Desktop gesagt und welche Maßnahmen ergriffen werden sollen. Diese proaktive Unterstützung rationalisiert Arbeitsabläufe, verkürzt die Reaktionszeiten und gewährleistet eine konsistente, qualitativ hochwertige Servicebereitstellung.

Als Webex Contact Center Administrator können Sie die Funktion für vorgeschlagene Antworten für Ihre Organisation aktivieren und verwalten. Dieser Prozess umfasst die Sicherstellung, dass Ihr System die erforderlichen Voraussetzungen erfüllt, und die Aktivierung der Funktion in Control Hub. Nach der Aktivierung können Sie AI Assistant-Skills konfigurieren, um die Vorschläge, die Ihren Agenten unterbreitet werden, anzupassen.

Wer kann diese Funktion nutzen?

Die vorgeschlagenen Antworten sind für die folgenden Beteiligten nützlich:

Agenten: Profitieren Sie von kontextbezogenen Vorschlägen in Echtzeit, die den Aufwand für die Suche nach Informationen reduzieren und die Antwortgenauigkeit verbessern.
Administratoren: Verwalten und konfigurieren Sie Einstellungen für vorgeschlagene Antworten auf Organisations- und Warteschlangenebene, erstellen und optimieren Sie AI Assistant-Skills, testen und debuggen Sie Konfigurationen, überwachen Sie die Leistung und optimieren Sie die Funktion kontinuierlich für ihr Contact Center.

Vorteile

Die Implementierung von vorgeschlagenen Antworten bietet erhebliche Vorteile für Ihr gesamtes Contact Center:

Verbesserte Agenteneffizienz: Agenten verbringen weniger Zeit mit der Suche nach Informationen oder der Konsultation von Kollegen, was zu schnelleren Lösungen und einer verbesserten Produktivität führt.
Kürzere Bearbeitungszeiten: Sofortige, genaue Vorschläge helfen Agenten, Anfragen schneller zu lösen, was sich direkt auf die durchschnittliche Erledigungszeit (AHT) auswirkt.
Konsistentes Kundenerlebnis: Stellt sicher, dass alle Agenten, unabhängig von ihrer Erfahrung, genaue und konsistente Informationen bereitstellen und so das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.
Weniger Arbeit nach dem Anruf: Die Agenten können die erforderlichen Aktionen und Dokumentationen während der Interaktion abschließen, wodurch die Aufgaben nach dem Anruf minimiert werden.
Verbesserte Problemlösung beim ersten Kontakt: Durch den sofortigen Zugriff auf relevante Informationen und Aktionen sind die Agenten besser in der Lage, Kundenprobleme beim ersten Kontakt zu lösen.
Verkürzung der Einarbeitungszeiten für neue Mitarbeiter: Neue Agenten gewinnen mit KI-Anleitungen in Echtzeit schneller an Selbstvertrauen und Kenntnissen.
Skalierbarkeit: Unterstützt Ihr wachsendes Contact Center, indem es Agenten ermöglicht, ein größeres Interaktionsvolumen effektiver zu verarbeiten.
Dual-Channel-Fähigkeit: Dual-Channel-Fähigkeit: Unterstützt sowohl eingehende als auch ausgehende Sprachanrufe sowie eingehende digitale Interaktionen und liefert Echtzeitvorschläge, unabhängig davon, ob Agenten über Telefonanrufe oder digitale Kanäle wie Chat oder E-Mail mit Kunden in Kontakt treten.

Funktionsweise von Antwortvorschlägen

"Vorgeschlagene Antworten" lässt sich mithilfe des folgenden allgemeinen Flows nahtlos in die Abläufe Ihres Contact Centers integrieren:

Interaktion beginnt: Ein Kunde initiiert eine sprachliche oder digitale Interaktion, die über eine konfigurierte Warteschlange an einen Agenten weitergeleitet wird, oder ein Agent initiiert eine ausgehende Sprachinteraktion.
Echtzeit-Transkription: Bei Sprachinteraktionen wird das Gespräch in Echtzeit transkribiert. Bei digitalen Interaktionen wird Text erfasst. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .
Agent erhält Vorschläge: Der Agent kann auf seinem Desktop auf die Schaltfläche "Vorschläge abrufen" klicken , oder Vorschläge können proaktiv basierend auf dem Konversationskontext angezeigt werden.
AI Assistant Skill-Prozesse: Der Skill AI Assistant, der mit der jeweiligen Warteschlange verknüpft ist und von der Wissensdatenbank und den definierten Aktionen unterstützt wird, analysiert die Konversation in Echtzeit (Transkript für Sprache, Text für digitales).
Generierte Vorschläge: Der Skill AI Assistant generiert relevante Textvorschläge für Antworten oder schlägt Aktionen vor, die auf der Anfrage des Kunden basieren.
Agent prüft und handelt: Der Agent prüft die Vorschläge und entscheidet, ob er sie unverändert verwendet, ändert oder die vorgeschlagenen Aktionen ausführt.
Kontinuierliche Unterstützung: Während der gesamten Interaktion werden weiterhin Vorschläge gemacht, die sich an die sich entwickelnde Konversation anpassen.

Nutzungsrichtlinien

Die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" erfordert ein sorgfältiges Management, um eine ethische Verwendung zu gewährleisten und die Kommunikation zu verbessern. Als Administrator sind Sie dafür verantwortlich, Agenten über die Aktivierung der Funktion und ihre KI-gestützte Natur zu informieren. Stellen Sie sicher, dass die Reaktionsfähigkeit der Benutzeroberfläche auf verschiedenen Geräten auf konsistente Funktionalität getestet wird.

Ausführlichere Informationen zu den Nutzungsrichtlinien und zum Datenschutz finden Sie im Hinweis zu Agentenantworten und Antwortvorschlägen – KI-Transparenz.

Voraussetzungen

Bevor Sie vorgeschlagene Antworten aktivieren, stellen Sie sicher, dass Ihre Webex Contact Center-Organisation die folgenden Anforderungen erfüllt:

Webex Contact Center Flex 3,0: Ihr Contact Center muss auf der Flex 3,0-Plattform ausgeführt werden.
AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die A-FLEX-AI-ASST-Add-on-SKU erworben haben. Diese Berechtigung gewährt Zugriff auf alle AI Assistant Funktionen, einschließlich vorgeschlagener Antworten. Informationen zur Verwaltung Ihres Abonnements und Ihrer Nutzung finden Sie in der Nutzungs- und Abrechnungsdokumentation.
Media Forking für Sprachinteraktionen: Für Sprachinteraktionen muss Media Forking im Flow Designer für die entsprechenden Warteschlangen aktiviert sein. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Medien-Streaming für bestimmte Warteschlangen .
Webex Connect aktiviert: Wenn Sie von KI vorgeschlagene Aktionen konfigurieren und verwenden möchten, die externe Systemintegrationen und Fulfillment-Flows umfassen, muss Webex Connect für Ihre Organisation aktiviert und konfiguriert werden.
Erforderliche Benutzerberechtigungen: Sie müssen über die erforderlichen Berechtigungen für die rollenbasierte Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC) verfügen, um auf die Einstellungen des Contact Centers im Control Hub zuzugreifen und diesezu ändern. Insbesondere sollte Ihre Rolle den Zugriff auf die Funktion AI Assistant – Vorgeschlagene Antworten umfassen. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Verwalten von Benutzerprofilen in Webex Contact Center .

So aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Funktion "Antwortvorschläge" für Ihren Webex Contact Center zu aktivieren:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktopdarstellung .
3	Aktivieren Sie die Option "Vorgeschlagene Antworten", um die Funktion auf Organisationsebene zu aktivieren.
4	Klicken Sie auf AI Assistant Skills zuweisen und wählen Sie die KI-Skill aus, die Sie Ihrer Warteschlange zuweisen möchten. Fügen Sie eine oder mehrere Warteschleifen zur ausgewählten Kompetenz hinzu und speichern Sie Ihre Änderungen. Diese Kenntnisse bestimmen die Art der Vorschläge, die Agenten in jeder Warteschlange erhalten. Wenn der spezifische AI Assistant-Skill, den Sie zuweisen möchten, noch nicht aufgeführt ist, oder für ein erstmaliges Setup, bei dem noch keine Skills erstellt wurden, klicken Sie auf AI Assistant Skills verwalten, um eine neue Skill im Webex AI Studio zu erstellen. Nachdem Sie die Qualifikation erstellt haben, kehren Sie zu diesem Bildschirm zurück und schließen Sie den Zuweisungsprozess ab. Weitere Informationen zum Zuweisen von Skills zu Warteschlangen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Skills to queues .

Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind Kernkomponenten, die die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" in Webex Contact Center unterstützen. Diese intelligenten Konfigurationen definieren, wie die AI Assistant menschliche Agenten in Echtzeit anleiten. Als Administrator verwenden Sie das Webex AI Studio, um diese Fähigkeiten zu erstellen, zu konfigurieren und zu verwalten und sie an die spezifischen Anforderungen der Warteschlangen und Interaktionstypen Ihres Contact Centers anzupassen.

Dieser Artikel führt Sie durch den Zugriff auf das Webex AI Studio, das Verständnis seiner Umgebung und den detaillierten Prozess der Erstellung und Verwaltung von AI Assistant Skills.

Zugriff auf Webex AI Studio

Um auf das Webex AI Studio zuzugreifen, befolgen Sie die Anweisungen:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie zu AI Assistant unter Desktopdarstellung im Navigationsbereich.
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.

Grundlegendes zu Webex AI Studio

Das Webex AI Studio bietet dedizierte Dashboards für die Verwaltung von AI Assistant-Skills und KI-Agenten.

Wenn Ihre Organisation nur vorgeschlagene Antworten verwendet, wird standardmäßig das Dashboard AI Assistant Skills angezeigt.
Wenn Ihre Organisation auch KI-Agenten verwendet, sind sowohl die Dashboards AI Assistant skills als auch AI Agents verfügbar, sodass Sie bei Bedarf zwischen ihnen wechseln können.

Grundlegendes zum AI Assistant Skills Dashboard

Das AI Assistant Skill-Dashboard dient als zentrale Anlaufstelle für die umfassende Verwaltung aller AI Assistant Skills, die für vorgeschlagene Antworten konfiguriert sind. Es bietet einen Überblick über Ihre vorhandenen Fähigkeiten und einen schnellen Zugriff auf verschiedene Managementfunktionen.

Dashboard-Anzeige

Auf dem Dashboard werden AI Assistant Skills als Karten oder Zeilen in einer Listenansicht dargestellt. Jeder Eintrag enthält wichtige Details zum schnellen Nachschlagen:

Skill-Name: Der beschreibende Name, den Sie dem Skill AI Assistant zugewiesen haben.
Warteschleifen: Die Anzahl der Warteschleifen, mit denen der Skill aktuell verknüpft ist.
Ziel des Assistenten: Eine kurze Beschreibung des Zwecks der Fertigkeit.
Zuletzt geändert: Datum und Uhrzeit der letzten Aktualisierung des Skills.
Zuletzt geändert von: Der Benutzer, der die Qualifikation zuletzt geändert hat.
Erstellungsdatum: Das Datum, an dem der Skill erstellt wurde.
Erstellt von: Der Benutzer, der die Qualifikation erstellt hat.

Dashboard-Aktionen

Vom Haupt-Dashboard aus können Sie die folgenden Aktionen durchführen, um Ihre AI Assistant-Fähigkeiten effizient zu verwalten:

Neue AI Assistant Skills erstellen: Klicke auf + Skills erstellen, um eine neue AI Assistant Skill von Grund auf neu zu konfigurieren.
Skill AI Assistant importieren: Verwenden Sie Skills importieren, um Skills importieren im JSON-Format AI Assistant Skills hochzuladen. Auf diese Weise können Sie schnell vorkonfigurierte Kenntnisse hinzufügen oder Backups aus externen Quellen wiederherstellen.
Suchen und filtern: Verwenden Sie die Suchleiste, um schnell Skills nach Name, verknüpfter Warteschlange oder Datum der letzten Änderung zu finden.
Vorschau: Öffnen Sie das Vorschau-Widget des Skills, um seine Antworten in einer simulierten Umgebung zu testen.

Individuelles Kompetenzmanagement

Für jeden einzelnen AI Assistant-Skill, der auf dem Dashboard aufgelistet ist, können Sie auf zusätzliche Verwaltungsoptionen zugreifen:

Skill-Einstellungen ändern: Klicken Sie auf den Namen oder die Karte eines Skills, um dessen Konfigurationsseite zu öffnen und seine Einstellungen zu ändern, einschließlich des Profils, der Wissensdatenbank und der Aktionen.
Schnellaktionen: Greifen Sie auf Schnellaktionen für einen bestimmten Skill zu, indem Sie auf das Ellipsensymbol (drei Punkte) klicken, um Aufgaben auszuführen, wie z. B.:
- PIN: PIN den Skill für einen schnellen Zugriff an den Anfang Ihres Dashboards.
- Zugriffstoken kopieren: Kopieren Sie das Zugriffstoken des Skills, um eine nahtlose Integration, Authentifizierung und Tests in externen Anwendungen oder Entwicklungsumgebungen zu ermöglichen.
- Exportieren: Exportieren Sie die Details des Skills (im JSON-Format) in Ihren lokalen Ordner, um sie zu sichern oder zu übertragen.
- Löschen: Den Skill AI Assistant dauerhaft löschen.

Wenn Sie versuchen, eine Qualifikation zu löschen, die mit einer oder mehreren Warteschleifen verknüpft ist, wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, die Sie darüber informiert, dass die Qualifikation gerade verwendet wird. Sie müssen dies bestätigen, bevor Sie fortfahren. Wenn bestätigt, wird der Control Hub über den Löschvorgang benachrichtigt.

AI Assistant Kompetenzen schaffen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Skill AI Assistant zu konfigurieren, der Ihren Agenten relevante Vorschläge unterbreitet:

1	Klicken Sie im Dashboard AI Assistant skills auf + Kompetenzen erstellen.
2	Wählen Sie Von Grund auf neu starten und klicken Sie auf Weiter.
3	Geben Sie einen eindeutigen, beschreibenden Namen in das Feld "Skill-Name " ein. Das Feld "System-ID ", das den Skill eindeutig identifiziert, wird automatisch auf Basis des Skill-Namens ausgefüllt.
4	Geben Sie im Feld "Ziel " ein präzises Ziel an. Beispiel: "Sie sind ein hilfsbereiter und höflicher Assistent, der den Agenten hilft, Fragen zu verlorenem Gepäck zu beantworten und notwendige Maßnahmen zu empfehlen." Best Practices finden Sie im Abschnitt Definieren von Zielen .
5	Klicken Sie auf Erstellen.
6	Auf dem Bildschirm Skill-Konfiguration ist Profil Tab standardmäßig ausgewählt. Geben Sie im Textfeld "Anweisungen " eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Verhalten der KI und die Generierung von Antworten an. Best Practices findest du im Abschnitt Herstellungsanweisungen .
7	Wechseln Sie zum Knowledge Tab, um eine relevante Wissensdatenbank auszuwählen. Der Skill verwendet diese Quelle, um Vorschläge zu generieren. Wenn keine geeignete Wissensdatenbank vorhanden ist, klicken Sie auf + Neu hinzufügen. Nachdem Sie es erstellt haben, kehren Sie zum Bereich "Skill-Konfiguration" zurück. Jede Qualifikation kann mit nur einer Wissensdatenbank verknüpft werden. Sowohl AI Assistant-Skills als auch KI-Agenten können dieselbe Wissensdatenbank verwenden. Best Practices zum Organisieren einer Wissensdatenbank finden Sie im Abschnitt Strukturieren von Wissensdatenbanken .
8	Gehen Sie zu Aktionen Tab, um Aktionen zu aktivieren, zu deaktivieren, zu bearbeiten oder zu löschen. Sie können auch neue Aktionen erstellen, indem Sie auf + Neue Aktion klicken. Aktionen ermöglichen es KI-Fähigkeiten, bestimmte Aufgaben vorzuschlagen oder auszuführen (z. B. das Erstellen von Fällen, das Abrufen von Informationen, das Versenden von E-Mails oder das Durchführen von Integrationen) sowie Informationen vorzuschlagen, die zur Beantwortung der Kunden verwendet werden können. Wenn Sie keine Verbindung mit einer Wissensdatenbank herstellen, fügen Sie mindestens eine Aktion hinzu. Best Practices finden Sie im Abschnitt Definieren von Aktionen . Detaillierte Anweisungen finden Sie im Artikel Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills .
9	Wenn alle Pflichtfelder ausgefüllt sind, klicken Sie auf Änderungen speichern. Testen Sie vor dem Veröffentlichen eines Skills sein Verhalten mithilfe der Schaltfläche Vorschau . Auf diese Weise können Sie die Relevanz und Genauigkeit von Vorschlägen überprüfen. Ausführliche Informationen finden Sie im Abschnitt Vorschau der AI Assistant Skill-Antworten .
10	Klicken Sie auf Veröffentlichen , um die Qualifikation abzuschließen.

Hinweis zur KI-Engine: Das für diese Funktion verwendete KI-Modell ist GPT-4o-mini, um eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Was kommt als nächstes?

Nachdem Sie Ihre AI Assistant-Skills erstellt und konfiguriert haben, fahren Sie mit den nächsten Schritten zum Bereitstellen von vorgeschlagenen Antworten für Ihr Contact Center fort:

AI Assistant Skills zu Warteschleifen zuweisen: Wenn Sie Ihre Skills für Agenten verfügbar machen möchten, weisen Sie sie den entsprechenden Contact Center-Warteschlangen zu. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Skills to queues .

Nachdem Sie Ihre Kenntnisse zugewiesen und Aktionen konfiguriert haben (falls erforderlich), fahren Sie mit dem Testen und Überwachen der Funktion "Vorgeschlagene Antworten" fort, um eine optimale Agentenleistung und ein optimales Kundenerlebnis sicherzustellen. Anleitungen zur Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung finden Sie im Artikel Testen und Überwachen der vorgeschlagenen Reaktion auf die Leistung .

Verknüpfen Sie AI Assistant Fertigkeiten mit Warteschlangen

Um sicherzustellen, dass die von AI Assistant vorgeschlagenen Antworten eine relevante und zeitnahe Anleitung bieten, müssen Sie AI Assistant-Skills genau mit den entsprechenden Warteschlangen in Ihrem Webex Contact Center verknüpfen. Diese Konfiguration stellt sicher, dass, wenn ein menschlicher Agent eine ein- oder ausgehende Kundeninteraktion aus einer bestimmten Warteschlange bearbeitet, das System genau weiß, welche KI-Kompetenz Vorschläge basierend auf der Art der Kundenanfrage machen soll, die von dieser Warteschlange verarbeitet wird.

Dieser Artikel enthält Anweisungen zum Verknüpfen von AI Assistant-Skills mit Warteschlangen sowie wichtige Überlegungen für eine effektive Bereitstellung und optimale Leistung.

Vorteile

Die Verknüpfung von KI-Kenntnissen mit Warteschlangen bietet mehrere Vorteile für den Betrieb von Contact Centern:

Gezielte Vorschläge: Gezielte Vorschläge: Agenten erhalten kontextbezogene Vorschläge, die auf die spezifische Art der eingehenden oder ausgehenden Interaktionen zugeschnitten sind, die von jeder Warteschlange verarbeitet werden.
optimierte Leistung: KI-Verarbeitungsressourcen werden effizient genutzt, indem die richtige KI-Fähigkeit nur dann aktiviert wird, wenn Interaktionen durch die zugehörigen Warteschlangen fließen, wodurch unnötige Verarbeitung minimiert wird.
Skalierbarkeit: Ermöglicht die Verwaltung einer Vielzahl von Kundenanfragen über mehrere Warteschlangen hinweg, die jeweils von einer spezialisierten KI-Kompetenz unterstützt werden, und unterstützt das Wachstum und die Anpassung des Unternehmens.
Verbesserte Agenteneffizienz: Kontextbezogene Vorschläge helfen Agenten, schneller und genauer zu reagieren, wodurch die Bearbeitungszeiten verkürzt und die Produktivität verbessert werden.

Betriebliche Hinweise und Einschränkungen

Befolgen Sie diese Hinweise und Überlegungen zur effektiven Verknüpfung von KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen:

Eine Warteschlange, eine KI-Fertigkeit: Eine einzelne Warteschlange kann mit jeweils einer KI-Fertigkeit verknüpft werden, um widersprüchliche Vorschläge für dieselbe Interaktion zu vermeiden.
Ein KI-Skill, mehrere Warteschlangen: Ein einzelner AI-Skill kann mit mehreren Warteschlangen verknüpft werden, was nützlich ist, wenn mehrere Warteschlangen ähnliche Arten von Anfragen bearbeiten.
Medien-Streaming für Sprachkanäle: Für Sprachinteraktionen muss Medien-Streaming für alle Warteschlangen aktiviert sein, die mit KI-Skills verknüpft sind. Beim Medien-Streaming wird der Audio-Stream dupliziert und eine Echtzeit-Transkription ermöglicht, die für den KI-Skill unerlässlich ist, um Vorschläge zu generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten.
Auswirkung des Entfernens von Warteschlangen: Wenn Sie versuchen, die Zuweisung einer Warteschlange zu einem KI-Skill aufzuheben, wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, insbesondere wenn aktive Anrufe betroffen sein können.
Batch-Zuweisung :Wenn ein KI-Skill mit mehr als 50 Warteschlangen verknüpft ist, müssen Sie die Zuweisung aufgrund von Systemeinschränkungen möglicherweise stapelweise aufheben.
Löschen von KI-Skills: Ein AI-Skill kann nicht gelöscht werden, solange er noch mit Warteschlangen verknüpft ist. Heben Sie die Zuweisung aller Warteschleifen auf, bevor Sie eine Qualifikation löschen.

Voraussetzungen

Bevor Sie KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen verknüpfen, stellen Sie sicher, dass die folgenden Anforderungen erfüllt sind:

Vorgeschlagene Antworten aktiviert: Stellen Sie sicher, dass die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" aktiviert ist. Anweisungen finden Sie unter Vorgeschlagene Antworten für Webex Contact Center aktivieren.
AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die AI Assistant-Add-on-SKU (A-FLEX-AI-ASST) für Webex Contact Center erworben haben.
Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
Konfigurierter KI-Skill: mindestens ein AI-Skill muss in Webex AI Studio erstellt, konfiguriert und veröffentlicht werden. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills.
Konfigurierte Warteschlangen: Die Zielwarteschlangen müssen in Ihrer Webex Contact Center eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Erstellen von Warteschlangen und Konfigurieren von Routing-Mustern .

Verknüpfen von KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen

Um sicherzustellen, dass Agenten präzise, kontextbezogene Vorschläge erhalten, verknüpfen Sie Ihre KI-Kenntnisse wie folgt mit den entsprechenden Warteschlangen:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktopdarstellung.
3	Klicken Sie unter "Vorgeschlagene Antworten" auf "AI Assistant Skills zuweisen", um die KI-Skills und die Warteschlangen auszuwählen, die Sie verknüpfen möchten.
4	Wählen Sie eine KI-Fertigkeit aus und suchen Sie den Abschnitt "Zugewiesene Warteschlangen ", in dem die Warteschlangen angezeigt werden, die derzeit mit dieser Fertigkeit verknüpft sind.
5	Klicken Sie auf Warteschleifen hinzufügen.
6	Verwenden Sie auf dem Bildschirm Warteschleifen auswählen, die Suchleiste, um bestimmte Warteschlangen nach Namen zu suchen.
7	Aktivieren Sie die Kontrollkästchen neben den Warteschlangen, die Sie mit dieser KI-Fähigkeit verknüpfen möchten. Sie können bis zu 50 Warteschlangen gleichzeitig auswählen. Wiederholen Sie diesen Vorgang, um weitere Warteschlangen zu verknüpfen.
8	Klicken Sie auf Speichern , um die ausgewählten Warteschlangen dem KI-Skill zuzuweisen.

Testen und überwachen Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten

Nachdem Sie die vorgeschlagenen Antworten konfiguriert und Ihre AI Assistant-Fähigkeiten eingerichtet haben, ist es wichtig, ihre Wirksamkeit zu testen und ihre Leistung kontinuierlich zu überwachen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass die AI Assistant genaue und relevante Vorschläge enthält, was zu einer verbesserten Agenteneffizienz und einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Webex Contact Center bietet umfassende Tools innerhalb von Webex AI Studio und Analyzer für gründliche Tests und laufende Überwachung.

Dieser Artikel führt Sie durch die Prozesse der Vorschau von AI Assistant Skill-Antworten, der Überwachung ihrer Auswirkungen mithilfe von Leistungsmetriken und der Verwendung der Registerkarten "Sitzungen" und "Verlauf " für die Überwachung und das Debuggen.

Voraussetzungen

Bevor Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten testen und überwachen, müssen Sie Folgendes sicherstellen:

AI Assistant-Add-on-SKU: Ihre Organisation muss die AI Assistant-Add-on-SKU (A-FLEX-AI-ASST) für Webex Contact Center erworben haben.
Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über die erforderlichen Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
Konfigurierter AI Assistant-Skill: Ein AI Assistant-Skill muss mit relevanten Wissensdatenbanken, Anweisungen und Aktionen im Webex AI Studio erstellt, konfiguriert und veröffentlicht werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills und Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant-Skills .
AI Assistant-Skill mit Warteschleifen verknüpft: Der AI Assistant-Skill, der Antworten vorschlägt, muss mit den entsprechenden Warteschleifen verknüpft werden.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Fähigkeiten zu Warteschlangen .
Echtzeit-Transkription aktiviert (für Sprache): Für Sprachinteraktionen muss die Echtzeit-Transkription für die entsprechenden Warteschlangen aktiviert sein. Dies ist essenziell, damit der AI Assistant gesprochene Gespräche verarbeiten und Vorschläge generieren kann.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Vorschau des Skills AI Assistant

Bevor Sie einen AI Assistant-Skill für Live-Agenten bereitstellen, können Sie sein Verhalten in einer simulierten Umgebung im Webex AI Studio testen. Auf diese Weise können Sie die Relevanz und Genauigkeit von Vorschlägen überprüfen. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

1	Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.
2	Wechseln Sie im Navigationsbereich zu AI Assistant unter Desktop-Darstellung .
3	Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.
4	Klicken Sie im Dashboard "AI Assistant Skills" auf den AI Assistant Skill, den Sie testen möchten. Dadurch wird die Konfigurationsseite geöffnet.
5	Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorschau .

Vorschau im Chat-Modus: Die Vorschau im Webex AI Studio ermöglicht es Ihnen, eine Chat-Interaktion zu simulieren. Sie können in die Rolle eines Kunden schlüpfen, Abfragen eingeben und beobachten, wie der Skill AI Assistant Vorschläge generiert, so wie ein menschlicher Agent sie sehen würde.

Hinweis zum Testen von Sprachkanälen:Für eine detaillierte Vorschau, wie Vorschläge während Live-Sprachinteraktionen angezeigt werden und funktionieren, müssen Sie zu # Agent Desktop wechseln und die Funktion in einem realen Anrufszenario testen. Dies setzt voraus, dass die Echtzeittranskription für den Anruf aktiv ist.

Verwenden von Analyzer für die Leistungsüberwachung

Die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" ist Teil der AI Assistant. Sie können AI Assistant Berichte und KPIs in Analyzer anzeigen, um die Nutzung und Effektivität zu überwachen.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel AI Assistant reports in Analyzer .

Erkenntnisse, die der Bericht "Vorgeschlagene Antworten" bietet

Dieser Bericht bietet Einblicke in die realen Auswirkungen der vorgeschlagenen Antworten auf die Agentenleistung und die Kundenzufriedenheit und hilft Ihnen, Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung zu sammeln und die Effektivität der Funktion zu messen. Der Bericht bietet Einblicke in die folgenden Schlüsselbereiche:

Nutzungsmetriken: Verfolgen Sie, wie oft Agenten die Schaltfläche "Vorschläge abrufen" verwenden, wie viele Vorschläge pro Interaktion angeboten werden und wie hoch die Akzeptanzrate der Funktion ist.
Auswirkungen auf KPIs: Überwachen Sie Änderungen der durchschnittlichen Bearbeitungszeit (AHT), der Konsultationen/Weiterleitungen, der Kundenzufriedenheit (CSAT)/der automatischen CSAT und der Erstkontaktlösung (FCR) für Interaktionen, bei denen vorgeschlagene Antworten verwendet wurden.
Aktionsausführung: Verfolgen Sie die Anzahl der durchgeführten unmoderierten und moderierten Aktionen und deren Erfolgsquoten.
Echtzeit-Transkriptions-KPIs: Vergleichen Sie bei Sprachinteraktionen die Leistung der vorgeschlagenen Antworten mit dem Bericht "Echtzeit-Transkriptions-KPIs ", um sicherzustellen, dass der zugrunde liegende Transkriptionsdienst optimal funktioniert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Verwendung von AI Studio für die Überwachung und das Debuggen

Neben der Konfiguration Tab bietet das Webex AI Studio zwei Registerkarten zum Prüfen und Debuggen Ihrer AI Assistant skills: Sessions und History.

Sitzungen Tab

Die SitzungenTab bietet eine detaillierte Aufzeichnung aller Interaktionen , bei denen ein AI Assistant-Skill für vorgeschlagene Antworten verwendet wurde. Es kann zum Auditieren, Debuggen und zur kontinuierlichen Verbesserung der AI Assistant-Skill-Leistung in Live-Interaktionen verwendet werden. Um die Erkenntnisse aus diesem Tab effektiv zu nutzen, führen Sie die folgenden Aktionen durch:

Interaktionen anzeigen und filtern:Auf der Seite "Sitzungen" wird eine Liste aller Interaktionen angezeigt, bei denen AI Assistant Skills Vorschläge gemacht haben:
- - Suche: Verwenden Sie die Suchleiste, um bestimmte Interaktionen nach Kontaktsitzungs-ID, Verbraucher-ID oder Interaktions-ID zu suchen.
  - Filter: Wenden Sie Filter an, um die Liste einzugrenzen nach:
    - Kontaktdatum: Interaktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums.
    - Agenten, Teams, Warteschlangen: Interaktionen, die von bestimmten Mitarbeitern erledigt oder über bestimmte Warteschlangen weitergeleitet werden.
    - Kanaltypen: Sprachliche oder digitale Interaktionen.
    - Vorgeschlagene/durchgeführte Aktionen: Interaktionen, bei denen bestimmte Aktionen vorgeschlagen oder ausgeführt wurden.
    - Fehler aufgetreten: Zum Filtern von Sitzungen, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
    - Testsitzungen ausblenden: Zum Ausschließen von Testsitzungen aus Ihrer Ansicht.
    - Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern von Sitzungen, in denen eine Agentenübergabe stattgefunden hat.
    - Abgelehnt: Zum Filtern von Sitzungen, die von Agenten abgelehnt wurden.
    - Markierte Interaktionen (falls implementiert): Interaktionen, die von menschlichen Agenten zur Überprüfung markiert wurden.
detaillierte Interaktionsansicht:Klicken Sie auf eine beliebige Interaktion in der Liste, um umfassende Details anzuzeigen:
- Interaktionstranskript: Das vollständige Gespräch zwischen dem menschlichen Agenten und dem Kunden, das von der Echtzeit-Transkriptionsfunktion bereitgestellt wird.
- AI Assistant verwendeter Skill: Gibt an, welcher AI Assistant-Skill Vorschläge für diese Interaktion gemacht hat.
- Vorschlagsliste: Zeigt alle Vorschläge an, die dem menschlichen Agenten gemacht wurden, verknüpft mit der spezifischen Kundenabfrage, die ihn ausgelöst hat.
- Quelle der Vorschläge: Zeigt die wichtigsten Artikel, FAQs oder Abschnitte aus der Wissensdatenbank an, die zum Generieren der Vorschläge verwendet wurden. Auf diese Weise können Sie die Richtigkeit und Relevanz der Informationen überprüfen.
- Vorgeschlagene und durchgeführte Aktionen: Enthält Details dazu, welche Aktionen vorgeschlagen wurden und ob sie ausgeführt wurden (im unmoderierten oder moderierten Modus).
- Agentenänderungen: Wenn ein menschlicher Agent vor dem Absenden Felder in einer moderierten Aktion bearbeitet hat, werden diese Änderungen aufgezeichnet.
- Zusätzlicher Kontext:Alle zusätzlichen Informationen, die vom menschlichen Agenten zur Verfeinerung von Vorschlägen bereitgestellt werden, sind sichtbar.
- Metadaten: Dazu gehören die Kontaktsitzungs-ID, die ID/der Name des menschlichen Agenten, die Team-ID/der Name, die Warteschleifen-ID/der Name, das Datum/die Uhrzeit des Kontakts und der Kanaltyp.

Geschichte Tab

Der Verlauf Tab enthält eine Aufzeichnung der Konfigurationsänderungen und Versionen Ihrer AI Assistant-Kenntnisse. Obwohl es sich nicht direkt um ein Tool zur Leistungsüberwachung für Live-Interaktionen handelt, ist es wichtig, um zu verstehen, warum sich die Leistung aufgrund von Konfigurationsaktualisierungen geändert haben könnte.

Versionsverlauf: Verfolgt verschiedene veröffentlichte Versionen Ihres AI Assistant-Skills, sodass Sie bei Bedarf zu früheren Konfigurationen zurückkehren können.
Änderungsprotokolle: Bietet ein detailliertes Protokoll der Änderungen, die an den Einstellungen des AI Assistant-Skills vorgenommen wurden, einschließlich derjenigen, die die Änderung vorgenommen haben, wann und was geändert wurde. Dies ist für die Überwachung und das Debuggen von Konfigurationsproblemen unerlässlich.

Strategien für den Einsatz von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind leistungsstarke Tools innerhalb der Funktion "Vorgeschlagene Antworten", die entwickelt wurden, um die Leistung Ihrer menschlichen Agenten zu verbessern, indem sie kontextbezogene Anleitungen in Echtzeit bieten. Der Begriff "Skill" wird in Webex Contact Center häufig verwendet, um die Fähigkeiten menschlicher Agenten zu beschreiben. Um AI Assistant Fähigkeiten effektiv zu nutzen, ist es wichtig, ihre Besonderheiten zu verstehen und sie strategisch einzusetzen, um Ihre menschliche Belegschaft zu ergänzen.

Dieser Artikel enthält strategische Anleitungen für Administratoren zum effektiven Einsatz von AI Assistant-Skills. Es verdeutlicht die wichtigsten Begriffe, bietet Best Practices für die Verknüpfung von Skills mit Warteschlangen in verschiedenen Szenarien und bietet Einblicke in das Entwerfen von Skills für bestimmte Anwendungsfälle.

AI Assistant Skills verstehen

In Webex Contact Center kann sich der Begriff "Skill" auf verschiedene Konzepte beziehen. Um die vorgeschlagenen Antworten effektiv einzusetzen, ist es wichtig zu verstehen, was eine AI Assistant-Fähigkeit ist und wie sie sich von anderen etablierten Terminologien unterscheidet:

AI Assistant Skill: Eine konfigurierbare Einheit in AI Studio, die einen menschlichen Agenten anleitet, indem sie während der Kundeninteraktionen Vorschläge (Informationen) und Aktionen in Echtzeit bereitstellt. Es fungiert als intelligenter Assistent für Ihre Agenten.
- Hauptzweck: Unterstützung menschlicher Agenten in Echtzeit durch kontextbezogene Vorschläge und Aktionen.
Menschliche Agentenkompetenz (oder Agentenkompetenz): Bezieht sich auf die Kenntnisse oder Attribute eines menschlichen Agenten (z. B. Sprachkenntnisse, Produktkenntnisse, technisches Fachwissen). Diese werden vom Routing-System verwendet, um Kundeninteraktionen mit dem qualifiziertesten menschlichen Agenten abzugleichen.
- Hauptzweck: Kundeninteraktionen an den am besten geeigneten menschlichen Agenten basierend auf seinen Fähigkeiten weiterzuleiten.
KI-Agent: Eine autonome Einheit, die auch in AI Studio konfiguriert ist und direkt mit Kunden interagiert (z. B. ein Chatbot oder ein virtueller Agent in einem IVR). KI-Agenten verarbeiten Interaktionen selbstständig, bevor sie möglicherweise zu einem menschlichen Agenten eskalieren.
- Hauptzweck: Kundeninteraktionen autonom und ohne menschliches Eingreifen abwickeln.

Hauptunterschied: Ein Skill AI Assistant unterstützt einen menschlichen Agenten. Eine Fertigkeit eines menschlichen Agenten beschreibt die Fähigkeit eines menschlichen Agenten. Ein KI-Agent interagiert mit einem Kunden.

Detailliertere Definitionen dieser und anderer KI-Konzepte finden Sie in der KI-Terminologie und -Konzepten in Webex Contact Center Artikel.

Best Practices für das Zuweisen von AI Assistant-Skills zu Warteschlangen

AI Assistant Skills werden Warteschlangen zugewiesen, um sicherzustellen, dass Agenten, die Interaktionen aus dieser Warteschlange bearbeiten, relevante Vorschläge erhalten. Während die Verfahrensschritte zum Verknüpfen im Artikel Link AI Assistant Skills to Queues behandelt werden, finden Sie hier strategische Best Practices für die Entscheidung, welche Skill welcher Warteschlange zugewiesen werden soll:

Eine Warteschlange, ein AI Assistant-Skill: Eine einzelne Warteschlange kann jeweils nur mit einem AI Assistant-Skill verknüpft werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Agenten, die Interaktionen aus dieser Warteschlange bearbeiten, konsistente und zielgerichtete Anleitungen erhalten.
Warteschlangenspezialisierung:
- Hochspezialisierte Warteschlangen: Weisen Sie Warteschlangen, die sich mit sehr bestimmten Themen befassen (z. B. "Warteschlange für Abrechnungsanfrage", "technischer Support – Produkt X"), einen hochspezialisierten AI Assistant-Skill zu, der genau für dieses Thema entwickelt wurde (z. B. "Skill des Abrechnungsassistenten", "Support-Skill Produkt X"). Dies bietet eine tiefgreifende, relevante Anleitung.
- Allgemeine Warteschlangen: Weisen Sie für breitere Warteschlangen, die ein breiteres Spektrum an häufig gestellten Anfragen bearbeiten (z. B. "allgemeiner Kundenservice"), eine allgemeine AI Assistant-Fähigkeit zu, die häufig gestellte Fragen und allgemeine Agentenaufgaben abdeckt.
Szenario: Warteschlangen mit mehreren menschlichen Agentenkenntnissen:
- Selbst wenn eine einzelne Warteschlange mit menschlichen Agenten mit unterschiedlichen menschlichen Agentenkenntnissen besetzt ist (z. B. "Englischer Support", "Spanischer Support", "technischer Support"), sollte die dieser Warteschlange zugewiesene AI Assistant-Kompetenz so konzipiert sein, dass sie den Gesamtzweck dieser Warteschlange unterstützt. Der Skill AI Assistant liefert Vorschläge, die auf dem Konversationskontext und der Funktion der Warteschlange basieren und nicht unbedingt die spezifischen Fähigkeiten des einzelnen menschlichen Agenten widerspiegeln.
- Best Practice: Entwerfen Sie den Skill AI Assistant so, dass er breit genug ist, um jeden menschlichen Agenten bei der Bearbeitung einer Interaktion in dieser Warteschlange zu unterstützen, unabhängig von seinen individuellen menschlichen Fähigkeiten. Die Sprachunterstützung für den Skill AI Assistant sollte mit den Sprachen übereinstimmen, die von der Warteschlange verarbeitet werden.

Entwerfen von AI Assistant Skills für spezifische Anwendungsfälle

Das Entwerfen eines effektiven AI Assistant-Skills umfasst mehr als nur die Konfiguration. Es erfordert strategisches Denken über das spezifische Betriebsszenario, das es unterstützen wird. Dieser Abschnitt enthält eine Anleitung, wie Sie das Design Ihrer AI Assistant-Fähigkeiten für häufige Anwendungsfälle angehen können.

Detaillierte Schritte zum Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills . Best Practices zum Erstellen von Anweisungen, Strukturieren von Wissensdatenbanken und Definieren von Aktionen finden Sie im Artikel Best Practices zur Optimierung von AI Assistant Skills .

Anwendungsfall für den Produktsupport:
- Ziel: Unterstützung von Agenten bei der Bereitstellung von Schritten zur Fehlerbehebung, Produktspezifikationen und Garantieinformationen für bestimmte Produkte.
- KB-Inhalt: Detaillierte Produkthandbücher, FAQs, allgemeine Fehlerbehebungsabläufe, Garantierichtlinien.
- Aktionen: Schlagen Sie vor: "Produktspezifikationen abrufen", "Fehlerbehebung einleiten", "Garantiestatus überprüfen".
- Schwerpunkt der Anweisungen: Leiten Sie die KI an, um Produktnamen und Symptome zu identifizieren und dem Agenten Schritt-für-Schritt-Lösungen oder relevante Dokumentationslinks zur Verfügung zu stellen.
Anwendungsfall "Sales Inquiry":
- Ziel: Agenten dabei zu helfen, genaue Produktfunktionen und Preise bereitzustellen und Leads zu qualifizieren.
- KB-Inhalt: Produktkataloge, Preisblätter, Funktionsvergleiche, Lead-Qualifikationskriterien.
- Aktionen: Vorschläge "Preise bereitstellen", "Lagerverfügbarkeit prüfen", "Lead erstellen".
- Fokus auf Anweisungen: Leiten Sie die KI an, um Kundenbedürfnisse und Produktinteressen zu identifizieren und dem Agenten relevante Verkaufsunterlagen oder nächste Schritte vorzuschlagen.
Anwendungsfall Abrechnung und Kontoverwaltung:
- Ziel: Unterstützung von Agenten bei der Abwicklung von Zahlungsvorgängen, Kontoaktualisierungen und allgemeinen Streitbeilegungen.
- KB-Inhalt: Abrechnungsrichtlinien, Zahlungsmethoden, Kontoaktualisierungsverfahren, Streitbeilegungsabläufe.
- Aktionen: Vorschlag "Zahlung verarbeiten", "Kontodaten aktualisieren", "Abrechnungsstreit einleiten".
- Fokus auf Anweisungen: Leiten Sie die KI an, Kontonummern und Transaktionsdetails zu identifizieren und dem Agenten relevante Verfahren oder Aktionen vorzuschlagen.

Wichtige Entwurfsüberlegungen für Anwendungsfälle

Definition des Umfangs: Definieren Sie klar, was der AI Assistant-Skill abdeckt und was nicht. Vermeiden Sie es, die Fertigkeit zu breit zu fassen, da dies ihre Effektivität verwässern kann.
Ausrichtung der Wissensdatenbank: Stellen Sie sicher, dass die mit dem Skill verknüpfte Wissensdatenbank genaue, relevante und agentenzentrierte Informationen enthält, die für den definierten Bereich des Skills spezifisch sind.
Aktionsintegration: Identifizieren Sie wichtige Aktionen, die die Aufgaben von Agenten in diesem Anwendungsfall wirklich automatisieren oder rationalisieren können. Priorisieren Sie Maßnahmen, die den manuellen Aufwand reduzieren oder die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen.
Nuance der Anweisungen: Passen Sie die Anweisungen an die spezifischen Bedürfnisse der Agenten an, die diesen Anwendungsfall bearbeiten. Berücksichtigen Sie ihren typischen Arbeitsablauf und die Informationen, die sie am dringendsten benötigen.

Indem Sie Ihre AI Assistant-Fähigkeiten strategisch einsetzen und gestalten, können Sie deren Einfluss auf die Effizienz der Agenten und die Kundenzufriedenheit in Ihren Webex Contact Center maximieren.

Best Practices zur Optimierung von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills sind der intelligente Kern der Funktion "Antwortvorschläge" in Webex Contact Center. Im Gegensatz zu KI-Agenten, die direkt mit Kunden interagieren, sind AI Assistant Skills so konzipiert, dass sie Ihre menschlichen Agenten in Echtzeit befähigen und anleiten. Die Optimierung dieser Fähigkeiten erfordert eine sorgfältige Ausarbeitung ihrer Ziele, Anweisungen, der Struktur der Wissensdatenbank und der Aktionsdefinitionen, um genaue, relevante und umsetzbare Vorschläge zu gewährleisten.

Dieser Artikel enthält Best Practices für Administratoren, um hocheffektive KI-Fähigkeiten zu entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf strategischem Design und Inhaltsqualität liegt. Detaillierte Schritte zum Erstellen und Verwalten von KI-Fähigkeiten, zum Definieren von Aktionen und zum Verknüpfen mit Warteschlangen finden Sie in den jeweiligen Administratorartikeln.

Bewährte Verfahren

Ziel definieren

Das Ziel definiert den Zweck Ihrer KI-Fähigkeit. Es handelt sich um eine übergeordnete Aussage, die das Verhalten der KI steuert und ihre Rolle bei der Unterstützung des menschlichen Agenten verdeutlicht.

Konzentrieren Sie sich auf die Unterstützung des Agenten: Formulieren Sie klar, wie die KI dem menschlichen Agenten helfen wird. Das Ziel sollte immer die Rolle der KI als Support-Tool für den Agenten widerspiegeln, nicht als direkte kundenorientierte Einheit.

Beispiel: "Sie sind ein hilfsbereiter und höflicher Assistent, der den Agenten hilft, Fragen zu verlorenem Gepäck zu beantworten und notwendige Maßnahmen zu empfehlen."

Halten Sie es prägnant und handlungsorientiert: Ein kurzes, klares Ziel hilft der KI, den Fokus zu behalten.
An den Skill-Fähigkeiten ausrichten: Stellen Sie sicher, dass das Ziel realistisch und erreichbar ist, basierend auf den Inhalten der Wissensdatenbank und den für den Skill definierten Aktionen.

Detaillierte Schritte zum Festlegen des Ziels finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Fähigkeiten .

Bastelanleitung

Anweisungen bieten detaillierte Anleitungen für Ihre KI-Fähigkeiten, wie Sie Informationen verarbeiten und Vorschläge generieren können. In diesem Abschnitt unterscheiden Sie Ihren AI Assistant-Skill von einem KI-Agenten, da diese Anweisungen für die KI gedacht sind, um den Agenten zu unterstützen.

Definieren Sie die Persona eines Skills (als Assistent des Agenten): Geben Sie die Rolle und das Fachwissen des Skills als Assistent des menschlichen Agenten klar an.

Beispiel: "Sie sind Experte AI Assistant für Agenten, die Abrechnungsanfragen bearbeiten. Ihre Aufgabe ist es, Kundengespräche zu analysieren und den Agenten die relevantesten Informationen und Maßnahmen zur Lösung von Abrechnungsfragen zur Verfügung zu stellen."

Skizzieren Sie Aufgaben und Entscheidungsablauf: Unterteilen Sie die Gesamtaufgabe aus Sicht der KI in spezifische, aufeinanderfolgende Schritte. Leiten Sie die KI an, worauf sie im Gespräch achten soll und welche Art von Vorschlag oder Aktion sie machen soll.

Beispiel: "Achten Sie zunächst auf das Hauptproblem des Kunden in Bezug auf sein verlorenes Gepäck. Wenn dann Flugdetails benötigt werden, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion "Flugdetails abrufen" zu verwenden. Wenn eine Forderung eingereicht werden muss, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion "Verlorenen Gepäckanspruch erstellen" zu verwenden.

Festlegen der Vorschlagsformatierung: Weisen Sie die KI an, Informationen für den Agenten klar und prägnant darzustellen.

Beispiel: "Vorschläge sollten in klaren, mit Aufzählungszeichen versehenen Punkten dargestellt werden, um die Lesbarkeit zu erleichtern. Aktionsvorschläge sollten den Namen der Aktion und ihren Zweck für den Agenten klar angeben."

Verweisen Sie klar auf Aktionen: Wenn die KI eine Aktion vorschlagen soll, verweisen Sie explizit auf den konfigurierten Aktionsnamen.

Beispiel: "Wenn der Kunde eine 'betrügerische Abbuchung' erwähnt, schlagen Sie dem Agenten vor, die Aktion <Betrugsuntersuchung einleiten> durchzuführen."

Planen Sie Fehlerbehandlung und Fallbacks: Weisen Sie die KI an, wie sie reagieren soll, wenn sie keinen sicheren oder relevanten Vorschlag machen kann.

Beispiel: "Wenn Sie für den aktuellen Kontext des Agenten keinen zuverlässigen Vorschlag machen können, informieren Sie den Agenten mit folgenden Worten: 'Kein relevanter Vorschlag verfügbar. Bitte schlagen Sie in der Wissensdatenbank nach oder wenden Sie sich an einen Supervisor.'"

Leitplanken hinzufügen (Unterstützungsumfang): Erinnern Sie die KI daran, innerhalb ihres definierten Bereichs zu bleiben.

Beispiel: "Ihre Vorschläge müssen immer darauf ausgerichtet sein, den Agenten bei der Interaktion mit dem Kunden zu unterstützen. Versuchen Sie nicht, Fragen zu beantworten, die nicht mit der Abrechnung zu tun haben, oder direkt mit dem Kunden zu interagieren."

Ausführliche Anweisungen zum Bereitstellen von Anweisungen finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Strukturierung von Wissensdatenbanken

Die Knowledge Base ist die faktische Grundlage für Ihre KI-Kompetenz. Die Organisation sollte Informationen priorisieren, die einem Agenten helfen, effektiv zu reagieren oder zu handeln.

Agentenzentrierte Inhalte: Priorisieren Sie Informationen, die Agenten häufig erklären, Fehler beheben oder auf deren Grundlage sie reagieren müssen. Konzentrieren Sie sich auf Inhalte, die für den Workflow eines Agenten direkt nützlich sind.

Beispiel: "Geben Sie für einen Artikel "Rückerstattungsrichtlinie" nicht nur den Richtlinientext an, sondern auch häufige Kundenfragen und praktische Schritte zur Bearbeitung einer Rückerstattung."

Organisieren Sie Inhalte logisch: Verwenden Sie Kategorien innerhalb Ihrer KB, um verwandte Informationen zu gruppieren. Dies hilft sowohl der KI als auch den Agenten, effizient zu navigieren und verbessert die Relevanz von Vorschlägen.
Stellen Sie Genauigkeit und Konsistenz sicher: Stellen Sie sicher, dass alle Informationen korrekt und aktuell sind. Vermeiden Sie widersprüchliche oder veraltete Inhalte.
Optimieren Sie die Dokumentenqualität:
- Klarheit: Verwenden Sie eine einfache Sprache.
- Prägnanz: Seien Sie direkt; KI und Agenten brauchen schnelle Antworten.
- Struktur: Verwenden Sie Überschriften, Zwischenüberschriften, Aufzählungszeichen und nummerierte Listen zur besseren Lesbarkeit und um der KI zu helfen, wichtige Informationen zu extrahieren.
- Dateigröße: Erwägen Sie, sehr große Dokumente in kleinere, themenspezifische Dokumente aufzuteilen, um die Abrufgeschwindigkeit und Relevanz zu verbessern.
Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung: Überprüfen Sie Ihre KB-Inhalte kontinuierlich, um sicherzustellen, dass sie relevant und korrekt bleiben. Aktualisieren Sie Informationen, wenn sich Richtlinien, Produkte oder Prozesse ändern.

Detaillierte Schritte zum Verknüpfen einer Wissensdatenbank mit einem Skill finden Sie im Artikel Erstellen und Verwalten von AI Assistant Skills .

Definieren von Aktionen

Aktionen definieren bestimmte Aufgaben, die der KI-Skill vorschlagen oder ausführen kann. Berücksichtigen Sie beim Konfigurieren von Aktionen, wie diese dem Agenten präsentiert werden und welche Auswirkungen sie auf den Workflow haben.

Aktionsziele klar definieren: Der Aktionsname und die Aktionsbeschreibung sollten klar, prägnant und für den Agenten sofort verständlich sein.

Beispiel: Aktionsname: "Auftragsstatus abrufen"; Aktionsbeschreibung: "Mit dieser Aktion wird der aktuelle Status der Bestellung eines Kunden anhand seiner Bestell-ID abgerufen."

Minimieren Sie die Komplexität: Halten Sie die einzelnen Aktionen einfach und fokussiert. Unterteilen Sie komplexe, mehrstufige Prozesse in kleinere, unterschiedliche Aktionen.
Beschreiben Sie Benutzereingaben genau: Geben Sie für jede Benutzereingabe (Slot) eine klare Beschreibung an, damit die KI die erforderlichen Informationen genau identifizieren und sammeln kann.
Wählen Sie einen geeigneten Fulfillment-Modus aus: Informieren Sie die Agenten über die Unterschiede zwischen den Fulfillment-Modi:
- Unmoderierter Modus: Für routinemäßige Aktionen mit geringem Risiko, die keine Agentenüberprüfung erfordern (z. B. Protokollieren eines einfachen Interaktionsdetails). Sorgen Sie für eine robuste Fehlerbehandlung.
- Moderierter Modus: Für Aktionen, die eine Überprüfung, Eingabe oder Genehmigung durch einen Agenten erfordern (z. B. das Senden eines Formulars oder das Bestätigen sensibler Daten). Dies stärkt den Agenten und gewährleistet die Genauigkeit.

Ausführliche Informationen finden Sie im Artikel Verstehen und Verwalten von KI-vorgeschlagenen Aktionen .

Design für den Agenten-Workflow: Überlegen Sie, wie die Aktion in # Agent Desktop angezeigt wird. Verwenden Sie die Konfiguration des Kartenlayouts , um die Informationsdarstellung zu beeinflussen.

Detaillierte Schritte zum Konfigurieren von Aktionen finden Sie im Artikel Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills .

Testen und Iteration

Das Entwickeln und Optimieren effektiver KI-Fähigkeiten ist ein iterativer Prozess. Kontinuierliches Testen und Verfeinern sind unerlässlich, um kontinuierliche Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten.

Regelmäßig testen und in der Vorschau anzeigen: Verwenden Sie die Vorschaufunktion in AI Studio, um Interaktionen zu simulieren und zu überprüfen, ob Ihr Skill genaue und relevante Vorschläge und Aktionen generiert.
Überwachen von Leistungsdaten: Verwenden Sie Analyzer für Leistungsmetriken und den Sitzungsverlauf in AI Studio für eine detaillierte Überwachung und das Debuggen von Interaktionen. Diese Daten sind entscheidend für die Identifizierung von Bereichen, die verfeinert werden müssen.
Auf der Grundlage von Feedback verfeinern: Achten Sie genau auf das Feedback der Agenten zu Vorschlägen und Aktionen. Verwenden Sie dieses Feedback zusammen mit Erkenntnissen aus der Sitzungsverlaufsanalyse, um das Ziel, die Anweisungen, den Inhalt der Wissensdatenbank und die Aktionsdefinitionen Ihres Skills zu verfeinern. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre KI-Fähigkeiten effektiv bleiben und sich an die sich ändernden Bedürfnisse der Agenten und den Betrieb des Contact Centers anpassen.

Ausführliche Schritte zum Testen und Überwachen finden Sie im Artikel Testen und Überwachen der Leistung von vorgeschlagenen Antworten.

KI-Terminologie und -Konzepte in Webex Contact Center

Um die KI-Funktionen in Webex Contact Center effektiv nutzen zu können, ist es wichtig, die Schlüsselbegriffe und das Zusammenspiel der verschiedenen KI-Komponenten zu verstehen. Dieser Artikel enthält ein Glossar mit wichtigen KI-Konzepten, das Ihnen hilft, intelligente Funktionen zu navigieren und zu nutzen, die die Kundeninteraktionen und die betriebliche Effizienz verbessern.

KI-Terminologie

AI Assistant: Die KI-Funktion in Webex Contact Center entwickelt, um die Leistung der Agenten zu verbessern. Funktionen wie Echtzeit-Transkripte, Antwortvorschläge, KI-generierte Zusammenfassungen, automatisierte Wellness-Pausen, automatische CSAT und Themenanalysen sind Kernkomponenten des AI Assistant.
AI Assistant skills:Konfigurierbare Entitäten, die in AI Studio erstellt und verwaltet werden und die Funktion für vorgeschlagene Antworten unterstützen. Diese Skills unterstützen Agenten in Echtzeit, indem sie kontextbezogene Vorschläge und Aktionen bereitstellen und als intelligente Leitfäden dienen.
KI-Agenten: Im Gegensatz zu AI Assistant-Fähigkeiten wickeln KI-Agenten Kundeninteraktionen (sprachlich oder digital) selbstständig und ohne unmittelbares menschliches Eingreifen ab. Sie können häufig gestellte Fragen (FAQs) beantworten, Routineanfragen bearbeiten oder Kunden weiterleiten, wobei sie oft als erster Ansprechpartner dienen, bevor sie an einen menschlichen Agenten weitergeleitet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Webex AI Agent.
AI Studio: Die zentrale Plattform in Webex Contact Center, auf der Administratoren sowohl AI Assistant-Skills (für die Agentenunterstützung) als auch KI-Agenten (für autonome Interaktionen) erstellen, verwalten und konfigurieren. Abhängig von den aktivierten Funktionen Ihrer Organisation sehen Sie möglicherweise eines oder beide Dashboards in AI Studio.
Wissensdatenbank (KB): Ein zentrales Repository für Informationen (z. B. FAQs, Artikel und Dokumente), die AI Assistant Skills und KI-Agenten verwenden, um genaue und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Aktionen: Vordefinierte Aufgaben oder Workflows, die ein AI Assistant-Skill einem Agenten vorschlagen oder im Namen des Agenten ausführen kann (mit oder ohne Überprüfung durch den Agenten). Für KI-Agenten sind Aktionen Aufgaben, die sie autonom ausführen.
Fulfillment-Modi:Definieren Sie, wie ein AI Assistant-Skill Aktionen ausführt:
- Moderierter Modus: Der Skill AI Assistant sammelt Informationen für eine Aktion und legt sie dem Agenten zur Prüfung und expliziten Genehmigung vor der Ausführung vor.
- Unmoderierter Modus: Die Aktion wird vom Skill AI Assistant unabhängig ausgeführt, ohne dass ein Eingreifen oder eine Genehmigung des Agenten erforderlich ist.

Danke für Ihr Feedback.

Cisco AI Assistant für Webex Contact Center: Administratorhandbuch zum Konfigurieren vorgeschlagener Antworten

Deployment-Workflow für vorgeschlagene Antworten

Schritt 1: Aktivieren der Funktion – Aktivieren

Schritt 2: Definition von KI-Intelligenz – Aufbau von AI Assistant-Fähigkeiten

Schritt 3: Bereitstellung – Verknüpfung von Intelligenz und Betrieb

Schritt 4: Überwachung und Optimierung – Sicherstellung der Leistung und kontinuierliche Verbesserung

Aktiviere Antwortvorschläge für deine Webex Contact Center

Wer kann diese Funktion nutzen?

Vorteile

Funktionsweise von Antwortvorschlägen

Nutzungsrichtlinien

Voraussetzungen

So aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten

Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills

Zugriff auf Webex AI Studio

Grundlegendes zu Webex AI Studio

Grundlegendes zum AI Assistant skills Dashboard

Dashboard-Anzeige

Dashboard-Aktionen

Individuelles Kompetenzmanagement

AI Assistant Kompetenzen schaffen

Was kommt als nächstes

Aktionen für AI Assistant-Skills konfigurieren

Aktionstypen und Fulfillment-Modi verstehen

Voraussetzungen

Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills

Verknüpfen Sie AI Assistant-Fertigkeiten mit Warteschlangen

Vorteile

Betriebliche Hinweise und Einschränkungen

Voraussetzungen

Verknüpfen von KI-Fähigkeiten mit Warteschlangen

Testen und überwachen Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten

Voraussetzungen

Vorschau des Skills AI Assistant

Verwenden von Analyzer für die Leistungsüberwachung

Erkenntnisse, die der Bericht "Vorgeschlagene Antworten" bietet

Verwendung von AI Studio für die Überwachung und das Debuggen

Sitzungen Tab

Geschichte Tab

Strategien für den Einsatz von AI Assistant-Skills

AI Assistant Skills verstehen

Best Practices für das Zuweisen von AI Assistant-Skills zu Warteschlangen

Entwerfen von AI Assistant Skills für bestimmte Anwendungsfälle

Wichtige Entwurfsüberlegungen für Anwendungsfälle

Best Practices zur Optimierung von AI Assistant-Skills

Bewährte Verfahren

Ziel definieren

Bastelanleitung

Strukturierung von Wissensdatenbanken

Definieren von Aktionen

Testen und Iteration

KI-Terminologie und -Konzepte in Webex Contact Center

KI-Terminologie

Deployment-Workflow für vorgeschlagene Antworten

Schritt 1: Aktivieren der Funktion – Aktivieren

Schritt 2: Definition von KI-Intelligenz – Aufbau von AI Assistant-Fähigkeiten

Schritt 3: Bereitstellung – Verknüpfung von Intelligenz und Betrieb

Schritt 4: Überwachung und Optimierung – Sicherstellung der Leistung und kontinuierliche Verbesserung

Aktiviere Antwortvorschläge für deine Webex Contact Center

Wer kann diese Funktion nutzen?

Vorteile

Funktionsweise von Antwortvorschlägen

Nutzungsrichtlinien

Voraussetzungen

So aktivieren Sie vorgeschlagene Antworten

Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills

Zugriff auf Webex AI Studio

Grundlegendes zu Webex AI Studio

Grundlegendes zum AI Assistant Skills Dashboard

Dashboard-Anzeige

Dashboard-Aktionen

Individuelles Kompetenzmanagement

AI Assistant Kompetenzen schaffen

Was kommt als nächstes

Aktionen für AI Assistant-Skills konfigurieren

Aktionstypen und Fulfillment-Modi verstehen

Voraussetzungen

Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant Skills

Verknüpfen Sie AI Assistant-Fertigkeiten mit Warteschlangen