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Webex AI 품질 관리 기능은 다양한 수준에서 구성할 수 있어요.

• 조직 레벨—조직의 기능을 활성화하고 지원되는 경우 추가 구성을 사용할 수 있게 합니다.

• 큐 레벨 - 기능에 따라 선택한 대기열에만 또는 모든 대기열에 기능을 적용해요.

• 에이전트 레벨—기능에 따라 모든 상담원이나 선택한 상담원에게 기능을 적용해요.

전제조건

• 고객은 AI 품질 관리 애드온 SKU (A-FLEX-AI-QM) 또는 AI 품질 관리 번들 SKU (A-FLEX-AI-QMMB) 를 AI Assistant 구매해야 해요.

• 사용자는 사용자 프로필에 액세스 권한을 AI Assistant 포함시켜야 해요. 이 액세스를 제공하려면 사용자 프로필에서 데스크톱 경험의 일부로 설정을 구성하세요. 데스크톱 경험을 포함한 사용자 프로필을 관리하는 방법을 컨택 센터 사용자의 사용자 프로필 관리 문서에서 확인하세요.

AI 품질 관리 애드온을 구매하면 Control Hub에서 조직에 대해 다음 기능을 활성화할 수 있어요.

특징	설명	사용 시기	사용 방법	에 포함돼요	지원 범위
평가 및 음성 분석	감독자와 품질 팀이 평가 기준에 따라 상호 작용에 점수를 매기고 음성 신호를 사용하여 주의가 필요한 상호 작용을 식별하도록 도와줘요.	품질 리뷰를 표준화하고, 성과를 지속적으로 모니터링하고, 가장 중요한 상호 작용에 검토 노력을 집중하기 위해서요.	컨트롤 허브에서 기능을 활성화한 다음 웹엑스 컨택 센터에서 평가 양식을 생성하세요.	AI 품질 관리	조직
코칭 인사이트	과거 상호 작용 데이터, 품질 결과, KPI 임계값을 사용하여 수퍼바이저를 위한 코칭 권장 사항을 생성해요.	에이전트가 잘하는 부분을 식별하고 개선해야 할 부분을 강조하고 증거로 코칭 토론을 지원하세요.	컨트롤 허브에서 기능을 활성화한 다음 팀용으로 활성화하고 KPI 임계값을 구성하세요.	AI 품질 관리	조직
감정 분석*	완료된 상호작용에 대한 고객 감정을 계산하고 결과를 긍정적, 중립적, 부정적으로 분류해요.	검토가 필요할 수 있는 상호 작용을 식별하고 상담원 성과 및 고객 경험 논의에 더 많은 맥락을 추가하기 위해서요.	컨트롤 허브에서 필요한 대기열에 대한 감정 분석을 활성화해요.	둘 다	대기열
오토 캐스팅*	자동 CSAT 점수는 상담원과 발신자 간의 대화를 분석해서 고객 만족도를 예측하는 데 도움이 돼요.	고객 만족도에 대한 AI 기반 통찰력을 제공하여 조직이 서비스 품질을 개선하고 데이터에 기반한 결정을 내리도록 돕기 위해서예요.	자동 CSAT로 고객 만족도를 측정하세요.	둘 다	대리인이에요
실시간 녹취*	고객-상담원 대화의 라이브 녹취를 제공하여 상담원과 감독자가 실시간으로 대화를 팔로우할 수 있게 해요.	접근성을 개선하고, 실시간 상호 작용 통찰력을 제공하고, 규정 준수 및 품질 모니터링을 지원해요.	실시간 트랜스크립션 활성화해요.	둘 다	대기열

* 이 기능들도 AI Assistant SKU의 일부예요.

1. 컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2. 탐색 창의 데스크톱 경험에서 AI 기능 여세요.

관리자가 컨트롤 허브의 AI 기능 영역에서 평가와 음성 분석을 활성화하여 품질 검토와 AI 지원 평가 워크플로를 지원할 수 있어요. 활성화되면 감독자와 품질 관리자가 평가 양식을 만들고 음성 기반 신호를 사용하여 주의가 필요한 상호 작용을 식별할 수 있어요.

다음 단계에 따라 컨트롤 허브에서 평가 및 음성 분석을 활성화할 수 있어요.

1. 컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2. 탐색 창에서 AI 기능 여세요.
3. 조직 수준 설정 섹션에서 평가 및 음성 분석 켜요.
4. 저장 클릭해요.

관리자가 컨트롤 허브의 AI 기능 영역에서 코칭 인사이트를 활성화하여 수퍼바이저 코칭 워크플로를 지원할 수 있어요. 활성화되면 수퍼바이저가 나중에 팀을 위해 코칭 인사이트를 활성화하고 Webex 고객 센터에서 KPI 임계값을 구성할 수 있어요.

다음 단계에 따라 컨트롤 허브에서 코칭 인사이트를 활성화할 수 있어요.

1. 컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2. 탐색 창에서 AI 기능 여세요.
3. 조직 수준 설정 섹션에서 코칭 인사이트 켜요.
4. 저장 클릭해요.

시작하기 전에

• 감정 분석을 사용하려는 대기열에 실시간 트랜스크립션이 활성화되어 있는지 확인하세요.
• 선택한 대기열에 대해 트랜스크립션이 시작되도록 관련 플로우가 업데이트되었는지 확인하세요.

관리자가 컨트롤 허브의 AI 기능 영역에서 감정 분석을 활성화하여 완료된 상호 작용에 대한 고객 감정을 분류할 수 있어요. 활성화되면 시스템이 감정을 긍정적, 중립적, 부정적으로 분류해서 감독자가 검토가 필요할 수 있는 상호 작용을 식별할 수 있게 도와줘요.

다음 단계에 따라 컨트롤 허브에서 감정 분석을 활성화할 수 있어요.

1. 컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2. 탐색 창에서 AI 기능 여세요.
3. 대기열 수준 설정 섹션에서 감정 분석 켜요.

4. 모든 대기열에 대해 AI 생성 요약을 활성화하려면 모든 대기열에 적용을 선택해 주세요.

5. 선택적 대기열에 활성화하려면 대기열 탭에서 대기열 목록을 선택하고 다음 페이지에서 요약 생성을 켜고 요약 유형을 선택하세요.

6. 저장 클릭해요.

시작하기 전에

• 자동 CSAT 예측을 하는 데 필요한 통화 후 처리를 용이하게 하려면 통화 녹음을 활성화하세요.

관리자가 컨트롤 허브의 AI 기능 영역에서 자동 CSAT 기능을 활성화하여 컨택 센터에서의 상호 작용에 대한 고객 만족도를 예측할 수 있어요. 자동 CSAT는 활성화되면 AI 기반 고객 만족도 점수를 제공해요. 감독자와 분석가가 서비스 품질을 검토하고 추세를 파악하는 데 사용할 수 있어요.

다음 단계에 따라 컨트롤 허브에서 자동 CSAT를 활성화할 수 있어요.

1. 컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.

2. 탐색 창에서 AI 기능 여세요.

3. 대기열 수준 설정 섹션에서 자동 CSAT를 켜고 모든 대기열에 기능을 활성화하려면 대기열을 모두 선택하세요.

4. 자동 CSAT 모델을 훈련하기 위해 설문조사에서 CSAT 질문을 선택하려면 경험 관리를 선택해요. 설문조사 응답을 저장하는 데 사용할 글로벌 변수를 선택하려면 글로벌 변수를 선택하세요.

5. 선택적 대기열에 활성화하려면 '대기열' 탭에서 대기열 목록을 선택하고 다음 페이지에서 요약 생성을 켜고 요약 유형을 선택하세요.

6. 저장 클릭해요.

자동 CSAT 구성은 관리자만 사용할 수 있고 사용자 프로필을 통해 관리할 수 있어요. 자동 CSAT 예측에 사용하는 모델, 훈련에 사용하는 데이터 소스, 훈련 및 평가 빈도 등에 대한 자세한 내용은 AI 투명성 기술 노트를 참조하세요.

다음 단계에 따라 컨트롤 허브에서 실시간 트랜스크립션을 활성화할 수 있어요.

1. 컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2. 탐색 창에서 AI 기능 여세요.
3. 대기열 수준 설정에서 실시간 트랜스크립션 켜세요.
4. 기능을 모든 대기열에 적용할지 아니면 대기열 탭에서 필요한 대기열을 선택하고 기능 켜세요.
5. 흐름 관리를 클릭하여 흐름 디자이너로 이동해서 트랜스크립션이 필요한 대기열에 연결된 통화 흐름을 식별하세요.
6. 실시간 트랜스크립션 활성화하려면:

   • 특정 대기열의 경우, 설명된 대로 조건부 로직을 사용하여 플로우 디자이너에서 미디어 스트리밍을 구성하려면 특정 대기열의 미디어 스트리밍 활성화 문서를 참조하세요.

   • 모든 대기열의 경우: 플로우 디자이너에서 관련 통화 흐름에 대해 이벤트 흐름 캔버스로 이동하여 이벤트 바로 뒤에 Start Media Stream 활동을 추가하세요. AgentAnswered 이 작업을 수행하면 특정 대기열에 사용되는 조건부 로직이 필요 없이 이 흐름으로 라우팅되는 모든 통화에 대해 트랜스크립션이 시작돼요. 활동을 추가한 후에는 업데이트된 흐름을 저장하고 게시하여 변경 사항을 적용해야 해요.

     

미디어 스트리밍을 사용하면 오디오 스트림을 복제하고 처리하여 실시간으로 트랜스크립션할 수 있어 고객 상호 작용에서 나오는 오디오를 포크할 수 있고, 트랜스크립션 엔진이 음성을 처리하고 텍스트로 변환할 수 있어요.

글로벌 데스크톱 레이아웃을 사용하는 경우 자동으로 사용할 수 있으므로 추가 조치가 필요하지 않아요. AI Assistant

사용자 지정 레이아웃을 사용하여 에이전트 데스크톱을 개인화하는 경우 활성화하려면 다음과 같이 편집해야 해요. AI Assistant

1. AdvancedHeader 찾기: 사용자 지정 레이아웃 JSON 구성에서 각 관련 페르소나 (상담원, 수퍼바이저, 에이전트-수퍼바이저) 에 대한 area섹션을 찾으세요. area섹션 안에서 고급헤더 배열을 찾으세요.

2. AI Assistant구성 요소 추가: 다음 JSON 스니펫을 AdvancedHeader 배열 내에 별도의 새 항목으로 추가하세요.

   {

   "comp": "ai-assistant"

   }

사용자 지정 데스크톱 레이아웃 생성 및 수정에 대한 포괄적인 지침은 사용자 지정 데스크톱 레이아웃 만들기 문서를 참조하세요. 데스크톱 레이아웃에 대한 자세한 내용은 데스크톱 레이아웃 관리 문서를 참조하세요.

사용자 지정 레이아웃을 사용하고 실시간 트랜스크립션 기능을 활성화하려면 레이아웃 JSON에 RT_TRANSCRIPT가시성이 제대로 구성되어 있는지 확인해야 해요.

panel섹션 찾기: 사용자 지정 레이아웃 JSON 구성에서 각 관련 페르소나 (상담원, 수퍼바이저, 에이전트-수퍼바이저) 의 영역 섹션을 찾으세요. 지역 섹션 안에서 panel섹션을 찾으세요.

RT_TRANSCRIPT구성 확인: panel섹션 내에 다음 코드 스니펫 (또는 유사한 실시간 트랜스크립션 구성) 이 있는지 확인하세요.

{

"comp": "md-tab",

"attributes": {

"slot": "tab",

"class": "widget-pane-tab"

},

"children": [

{

"comp": "slot",

"attributes": {

                  "name":
                "RT_TRANSCRIPT_TAB" 

}

}

],

"visibility": "RT_TRANSCRIPT"

},

{

"comp": "md-tab-panel",

"slot": "panel",

"class": "widget-pane"

},

"children": [

{

"comp": "slot",

"attributes": {

"name": "RT_TRANSCRIPT"

}

}

],

"visibility": "RT_TRANSCRIPT"

},

RT_TRANSCRIPT가시성이 활성화되었는지 확인: 키는 “가시성”: "RT_TRANSCRIPT" 속성이에요. 이 속성이 있고 값이 시스템에 정의된 가시성 설정과 RT_TRANSCRIPT일치하는지 확인하세요. 가시성 속성이 누락되거나 다른 값으로 설정된 경우, 실시간 트랜스크립션 탭은 표시되지 않아요.

저장 및 적용: 수정된 사용자 지정 레이아웃 JSON 파일을 저장하고 컨트롤 허브의 관련 사용자나 프로필에 적용하세요.

시스코에서는 AI를 활용하여 포용적이고 혁신적인 미래를 만들어요. AI 기반 기능은 기능은 개선하면서 잠재적 피해는 줄이도록 책임감 있게 설계됐어요. 시스코는 6가지 핵심 원칙인 투명성, 공정성, 책임성, 프라이버시, 보안, 신뢰성에 기반을 둔 책임감 있는 AI 프레임워크를 준수해요. 이러한 원칙은 AI 기술이 책임감 있고 윤리적으로 통합되도록 보장하는 제품 개발 프로세스의 지침이에요.

각 AI 기능은 이러한 원칙을 핵심으로 개발되어 높은 안전, 공정성, 프라이버시 표준을 유지하면서 사용자 경험을 향상시켜요.

이러한 기능은 선택적이어서 조직 관리자가 특정 요구에 따라 유연하게 활성화하거나 비활성화할 수 있어요. 아키텍처, 사용 지침, 안전 고려 사항, 각 기능의 윤리적 영향을 자세히 설명하는 포괄적인 기술 노트를 제공해요. 이 문서는 관리자가 조직 내에서 다음 기능을 활성화할 때 참고할 수 있는 자료예요.

• 오토 캐스트