AI Assistant 스킬은 제안된 응답 기능 내의 강력한 도구로, 상황에 맞는 실시간 안내를 제공하여 상담원의 성과를 향상시키도록 설계되었습니다. "기술"이라는 용어는 Webex Contact Center에서 인간 에이전트 숙련도를 설명하는 데 널리 사용됩니다. AI Assistant 스킬을 효과적으로 활용하려면 스킬의 고유한 특성과 인간 인력을 보완하기 위해 전략적으로 배치하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

이 문서에서는 AI Assistant 기술을 효과적으로 배포하는 방법에 대한 관리자를 위한 전략적 지침을 제공합니다. 주요 용어를 명확히 하고, 다양한 시나리오에서 기술을 대기열에 연결하기 위한 모범 사례를 제공하며, 특정 사용 사례에 대한 기술 설계에 대한 통찰력을 제공합니다.

Webex Contact Center에서 "기술"이라는 용어는 다른 개념을 나타낼 수 있습니다. 제안된 응답을 효과적으로 배포하려면 AI Assistant 기술이 무엇인지, 그리고 다른 기존 용어와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다.

• AI Assistant 스킬: AI 스튜디오 내에서 고객 상호작용 중에 실시간 제안(정보) 및 작업을 제공하여 인간 상담원을 안내하는 구성 가능한 엔터티입니다. 이는 에이전트에게 지능적인 보조자 역할을 합니다.

  • 주요 목적: 상황에 맞는 제안 및 작업을 제공하여 실시간으로 상담원을 지원합니다.

• 인간 상담원 기술(또는 상담원 기술): 인간 상담원의 숙련도 또는 특성(예: 언어 유창성, 제품 지식, 기술 전문성)을 나타냅니다. 라우팅 시스템에서 고객 상호 작용을 가장 자격을 갖춘 상담사와 일치시키는 데 사용됩니다.

  • 주요 목적: 고객 상호 작용을 해당 기능에 따라 가장 적절한 인간 에이전트에게 라우팅합니다.

• AI 에이전트: AI Studio에도 구성된 자율 엔터티로, 고객과 직접 상호 작용합니다(예: IVR의 챗봇 또는 가상 에이전트). AI 에이전트는 잠재적으로 인간 에이전트로 에스컬레이션되기 전에 독립적으로 상호 작용을 처리합니다.

  • 주요 목적: 사람의 개입 없이 고객 상호 작용을 자율적으로 처리합니다.

주요 차이점: AI Assistant 스킬은 인간 에이전트를 지원합니다. 휴먼 에이전트 기술은 휴먼 에이전트의 기능을 설명합니다. AI 에이전트는 고객과 상호 작용합니다.

이러한 개념 및 기타 AI 개념에 대한 자세한 정의는 Webex Contact Center 문서의 AI 용어 및 개념을 참조하세요 .

AI Assistant 기술은 대기열에 할당되어 해당 대기열의 상호작용을 처리하는 상담사가 관련 제안을 받을 수 있도록 합니다. 연결을 위한 절차 단계는 대기열에 대한 AI Assistant 기술 링크 문서에서 다루지만, 다음은 어떤 기술을 대기열 에 할당할지 결정하기 위한 전략적 모범 사례입니다.

• 큐 1개, AI Assistant 스킬 1개: 한 번에 하나의 큐를 하나의 AI Assistant 스킬에만 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 해당 대기열의 상호작용을 처리하는 상담사에게 일관되고 집중적인 안내가 보장됩니다.

• 대기열 특수화:

  • 고도로 전문화된 대기열: 매우 구체적인 주제(예: "청구 조회 대기열", "기술 지원 - 제품 X")를 처리하는 대기열의 경우 해당 주제에 대해 정확하게 설계된 고도로 전문화된 AI Assistant 기술(예: "청구 도우미 기술", "제품 X 지원 기술")을 할당합니다. 이를 통해 심층적이고 관련성 있는 지침을 제공합니다.

  • 범용 대기열: 광범위한 일반 문의를 처리하는 광범위한 대기열(예: "일반 고객 서비스")의 경우 자주 묻는 질문과 일반적인 상담원 작업을 다루는 범용 AI Assistant 기술을 할당합니다.

• 시나리오: 여러 인간 에이전트 기술이 있는 대기열:

  • 단일 대기열에 다양한 인간 에이전트 기술(예: "영어 지원", "스페인어 지원", "기술 지원")을 가진 인간 에이전트가 근무하더라도 해당 대기열에 할당된 AI Assistant 기술은 해당 대기열의 전체 목적을 지원하도록 설계되어야 합니다. AI Assistant 기술은 대화 컨텍스트 및 대기열의 기능을 기반으로 제안을 제공하며, 개별 상담원의 특정 기술 집합을 반드시 반영하지는 않습니다.

  • 모범 사례: AI Assistant 기술은 개별 사용자 기술에 관계없이 해당 대기열에서 상호 작용을 처리하는 모든 인간 에이전트를 지원할 수 있을 만큼 충분히 광범위하도록 디자인합니다. AI Assistant 기술에 대한 언어 지원은 큐에서 처리하는 언어와 일치해야 합니다.

효과적인 AI Assistant 기술을 설계하려면 단순한 구성 이상이 필요합니다. 지원할 특정 운영 시나리오에 대한 전략적 사고가 필요합니다. 이 섹션에서는 일반적인 사용 사례에 대한 AI Assistant 기술 설계에 접근하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

AI Assistant 기술을 만들고 관리하는 방법에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 . 지침 작성, 기술 자료 구조화 및 작업 정의에 대한 모범 사례는 AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례 문서를 참조하세요 .

• 제품 지원 사용 사례:

  • 목표: 상담원이 특정 제품에 대한 문제 해결 단계, 제품 사양 및 보증 정보를 제공할 수 있도록 지원합니다.

  • KB 내용: 자세한 제품 설명서, FAQ, 일반적인 문제 해결 흐름, 보증 정책.

  • 작업: "제품 사양 검색", "문제 해결 흐름 시작", "보증 상태 확인" 제안

  • 지침 초점: AI가 제품 이름, 증상을 식별하도록 안내하고 에이전트에게 단계별 솔루션 또는 관련 문서 링크를 제공합니다.

• 영업 문의 사용 사례:

  • 목표: 상담원이 정확한 제품 기능, 가격을 제공하고 잠재 고객을 선별할 수 있도록 지원합니다.

  • KB 콘텐츠: 제품 카탈로그, 가격표, 기능 비교, 잠재 고객 자격 기준.

  • 조치: "가격 제공", "재고 가용성 확인", "리드 만들기"를 제안합니다.

  • 지침 초점: AI가 고객 요구 사항, 제품 관심을 식별하고 에이전트에게 관련 판매 자료 또는 다음 단계를 제안하도록 안내합니다.

• 청구 및 계정 관리 사용 사례:

  • 목표: 상담원이 결제 프로세스, 계정 업데이트 및 일반적인 분쟁 해결을 처리하도록 지원합니다.

  • KB 콘텐츠: 청구 정책, 결제 방법, 계정 업데이트 절차, 분쟁 해결 흐름.

  • 조치: "결제 처리", "계정 세부 정보 업데이트", "청구 분쟁 시작"을 제안합니다.

  • 지침 초점: AI가 계정 번호, 거래 세부 정보를 식별하고 에이전트에게 관련 절차 또는 작업을 제안하도록 안내합니다.

• 범위 정의: AI Assistant 기술이 다루는 것과 다루지 않을 것을 명확하게 정의합니다. 스킬을 너무 광범위하게 만들면 효과가 희석될 수 있으므로 피하십시오.

• 기술 자료 정렬: 직무에 연결된 기술 자료에 직무의 정의된 범위와 관련된 정확하고 관련성 있는 상담원 중심 정보가 풍부한지 확인합니다.

• 작업 통합: 해당 사용 사례 내에서 상담원 작업을 진정으로 자동화하거나 간소화할 수 있는 주요 작업을 식별합니다. 수동 작업을 줄이거나 규정 준수를 보장하는 작업의 우선 순위를 지정합니다.

• 지침의 뉘앙스: 해당 사용 사례를 처리하는 상담원의 특정 요구 사항에 맞게 지침을 조정합니다. 일반적인 워크플로와 가장 시급하게 필요한 정보를 고려합니다.

AI Assistant 기술을 전략적으로 배포하고 설계하면 Webex Contact Center 전반에 걸쳐 상담원 효율성과 고객 만족도에 미치는 영향을 극대화할 수 있습니다.