Cisco AI Assistant for Webex Contact Center: 관리자 안내서 제안 응답

제안된 응답에 대한 배포 워크플로

이 문서에서는 관리자에게 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 배포하고 최적화하기 위한 워크플로를 제공합니다. 제안된 응답은 상담원에게 실시간 AI 기반 지침을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시킵니다. 이 기능은 Webex AI Studio에서 정의되고 관리되는 AI Assistant 스킬을 활용하여 대화 트랜스크립트를 분석하고 상황에 맞는 응답 또는 작업을 상담원에게 제공합니다.

관리자는 이 기능을 설정, 구성 및 유지 관리할 책임이 있습니다. 이 문서는 엔드 투 엔드 배포 및 관리 프로세스를 간략하게 설명하고 각 단계에 대한 자세한 문서에 연결하는 중앙 탐색 지점 역할을 합니다. 이 워크플로를 따르면 조직에서 기능을 성공적으로 구현하고 최적화할 수 있습니다.

제안된 응답을 구현하려면 초기 활성화에서 지속적인 최적화에 이르기까지 논리적인 일련의 단계가 필요합니다. 프로세스는 네 가지 기본 단계로 나뉩니다.

1단계: 기능 활성화 — 활성화

먼저 Control Hub에서 제안된 응답 기능을 활성화하고 모든 전제 조건이 충족되는지 확인합니다. 이 기본 단계는 추가 구성에 필요하며 다음과 같은 작업을 포함합니다.

Control Hub에서 제안된 응답을 활성화합니다.
라이센스 요구 사항을 확인합니다.
실시간 트랜스크립션과 같은 지원 서비스가 준비되었는지 확인합니다.

참조 문서: Webex Contact Center에 대해 제안된 응답 사용

2단계: AI 인텔리전스 정의 — AI Assistant 기술 구축

Webex AI Studio를 사용하여 제안된 응답을 지원하는 AI 인텔리전스를 만듭니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

Webex AI Studio에서 새로운 AI Assistant 기술을 만듭니다.
각 직무에 대한 목표를 정의합니다.
관련 기술 자료에 기술을 연결합니다.
각 기술에 대해 특정 작업을 구성합니다.

참조 기사 :

3단계: 배포 — 인텔리전스를 운영에 연결

구성된 AI Assistant 기술을 특정 대기열에 할당하여 실시간 컨택 센터 환경에 통합합니다. 이 단계에는 다음 작업이 포함됩니다.

AI Assistant 기술을 대기열에 할당합니다.

참조 문서: 대기열에 AI Assistant 기술 링크

4단계: 모니터링 및 최적화 — 성능 및 지속적인 개선 보장

배포 후 기능을 확인하고, 성능을 모니터링하고, 구성을 반복적으로 구체화하여 효율성을 극대화합니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

미리 보기 기능을 사용하여 AI Assistant 응답을 테스트합니다.
상담원 실적에 미치는 영향을 분석합니다.
감사 및 디버깅에 세션 데이터를 사용합니다.

참조 문서: 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

배포는 반복적인 프로세스입니다. 제안된 응답의 성과를 정기적으로 모니터링하고 모니터링 및 최적화에서 얻은 통찰력을 사용하여 AI Assistant 기술과 작업을 조정합니다. 이 지속적인 개선 루프는 기능이 진화하는 고객 요구 사항 및 운영 요구 사항에 맞게 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다.

Webex Contact Center

이 문서에서는 컨택 센터 관리자가 상담원에 대한 제안 응답 기능을 활성화하고 관리하여 통신 효율성, 상담원 성과 및 고객 만족도를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

제안된 응답은 Webex Contact Center의 실시간 AI Assistant 기능으로, 상담원 생산성과 고객 만족도를 향상시킵니다. 이 기능은 고급 인공 지능(AI)을 활용하여 실시간 고객 상호 작용 중에 상담원에게 상황별 지침을 제공하고 음성 및 디지털 채널을 모두 지원합니다. 제안된 응답은 Agent Desktop 내에서 직접 무엇을 말하고 어떤 조치를 취해야 하는지에 대한 시기적절하고 관련성 있는 제안을 제공하여 상담원 경험을 변화시키는 것을 목표로 합니다. 이러한 사전 예방적 지원은 워크플로를 간소화하고 응답 시간을 줄이며 일관된 고품질 서비스 제공을 보장합니다.

Webex Contact Center 관리자는 조직에 제안된 응답 기능을 활성화하고 관리할 수 있습니다. 이 프로세스에는 시스템이 필수 전제 조건을 충족하는지 확인하고 Control Hub 내에서기능을 활성화하는 작업이 포함됩니다. 활성화되면 AI Assistant 기술을 구성하여 상담원에게 제공되는 제안을 맞춤화할 수 있습니다.

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

제안된 응답은 다음 관련자에게 유용합니다.

상담원: 실시간 상황별 제안을 통해 정보를 찾는 데 필요한 노력을 줄이고 응답 정확도를 높일 수 있습니다.
관리자: 조직 및 대기열 수준에서 제안된 응답 설정을 관리 및 구성하고, AI Assistant 기술을 생성 및 최적화하고, 구성을 테스트 및 디버그하고, 성능을 모니터링하고, 컨택 센터의 기능을 지속적으로 최적화합니다.

장점

제안된 응답을 구현하면 컨택 센터 전체에서 다음과 같은 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

상담원 효율성 향상: 상담원은 정보를 검색하거나 동료와 상담하는 데 소요되는 시간을 줄여 문제를 더 빠르게 해결하고 생산성을 높일 수 있습니다.
처리 시간 단축: 즉각적이고 정확한 제안을 통해 상담원은 쿼리를 더 빠르게 해결할 수 있으므로 AHT(평균 처리 시간)에 직접적인 영향을 미칩니다.
일관된 고객 경험: 경험에 관계없이 모든 상담원이 정확하고 일관된 정보를 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상합니다.
통화 후 작업 감소: 상담원은 상호 작용 중에 필요한 작업 및 문서화를 완료하여 통화 후 작업을 최소화할 수 있습니다.
첫 번째 연결 문제 해결 개선: 상담원은 관련 정보 및 작업에 즉시 액세스할 수 있으므로 첫 번째 연락처에서 고객 문제를 해결할 수 있습니다.
신입 사원의 온보딩 시간 단축: 신입 상담원은 실시간 AI 안내를 통해 자신감과 숙련도를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.
확장성: 상담원이 더 많은 양의 상호 작용을 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 하여 성장하는 컨택 센터를 지원합니다.
듀얼 채널 기능: 음성 통화와 디지털 상호 작용을 모두 지원하여 상담원이 전화 통화 또는 채팅 또는 이메일과 같은 디지털 채널을 통해 고객과 소통하는지 여부에 대한 실시간 제안을 제공합니다.

사용 지침

제안된 응답 기능은 윤리적 사용을 보장하고 커뮤니케이션을 향상시키기 위해 신중한 관리가 필요합니다. 관리자는 에이전트에게 기능의 활성화 및 AI 기반 특성에 대해 알릴 책임이 있습니다. 일관된 기능을 위해 여러 장치에서 UI 응답성을 테스트해야 합니다.

사용 지침 및 개인 정보 보호에 대한 자세한 내용은 상담원 답변 및 제안 응답 - AI 투명성 참고 를참조하십시오.

사전 요구 사항

제안된 응답을 사용하도록 설정하기 전에 Webex Contact Center 조직이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

Webex Contact Center Flex 4.0: 컨택 센터가 Flex 4.0 플랫폼에서 실행되고 있어야 합니다.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 A-FLEX-AI-ASST 추가 기능 SKU를 구매해야 합니다. 이 자격은 제안된 응답을 포함하여 모든 AI Assistant 기능에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 구독 및 사용량 관리에 대한 자세한 내용은 사용량 및 결제 설명서를 참조하세요.
음성 상호 작용을 위한 미디어 포킹: 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 흐름 디자이너에서 미디어 포킹을 활성화해야 합니다. 특정 대기열 에 대한 미디어 스트리밍 사용 문서를 참조하세요.
Webex Connect 사용: 외부 시스템 통합 및 이행 흐름을 포함하는 AI 제안 작업을 구성하고 사용하려는 경우 조직에 대해 Webex Connect를 사용하도록 설정하고 구성해야 합니다.
필수 사용자 권한: Control Hub 에서고객지원센터 설정에 액세스하고 수정하려면 필요한 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 권한이 있어야 합니다. 특히 역할에는 AI Assistant - 제안된 응답 기능에 대한 액세스 권한이 포함되어야 합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에서 사용자 프로필 관리 문서를 참조하세요 .

제안된 응답을 활성화하는 방법

다음 단계에 따라 Webex Contact Center에 대해 제안된 응답 기능을 활성화하십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동합니다.
2	탐색 창의 Desktop Experience 에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답을 켜 서 조직 수준에서 기능을 사용하도록 설정합니다.
4	AI Assistant 기술 할당을 클릭하고 대기열에 할당할 AI 기술을 선택합니다. 선택한 기술에 대기열을 하나 이상 추가하고 변경 내용을 저장합니다. 이러한 기술은 상담사가 각 대기열에서 받게 되는 제안 유형을 결정합니다. 할당하려는 특정 AI Assistant 스킬이 아직 나열되지 않았거나 스킬이 생성되지 않은 최초 설정의 경우 AI Assistant 스킬 관리를 클릭하여 Webex AI Studio에서 새 스킬을 만듭니다. 스킬을 생성한 후 이 화면으로 돌아와 할당 프로세스를 완료합니다. 대기열에 기술을 할당하는 방법에 대한 자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.

AI Assistant 기술 생성 및 관리

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 강화하는 핵심 구성 요소입니다. 이러한 인텔리전트 구성은 AI Assistant가 실제 에이전트에게 실시간 안내를 제공하는 방법을 정의합니다. 관리자는 Webex AI Studio를 사용하여 이러한 기술을 생성, 구성 및 관리하여 컨택 센터의 대기열 및 상호 작용 유형의 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다.

이 문서에서는 Webex AI Studio에 액세스하고, 환경을 이해하고, AI Assistant 기술을 만들고 관리하는 자세한 프로세스를 안내합니다.

Webex AI Studio에 액세스

Webex AI Studio에 액세스하려면 다음 지침을 따르세요.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다.

Webex AI Studio 이해하기

Webex AI Studio는 AI Assistant 기술 및 AI 에이전트를 관리하기 위한 전용 대시보드를 제공합니다.

조직에서 제안된 응답만 사용하는 경우 기본적으로 AI Assistant 기술 대시보드가 표시됩니다.
조직에서 AI 에이전트도 사용하는 경우 AI Assistant 기술과 AI 에이전트 대시보드를 모두 사용할 수 있으므로 필요에 따라 전환할 수 있습니다.

AI Assistant 기술 이해 대시보드

AI Assistant 기술 대시보드는 제안된 응답에 대해 구성된 모든 AI Assistant 기술을 종합적으로 관리하기 위한 중앙 허브 역할을 합니다. 기존 기술을 개괄적으로 설명하고 다양한 관리 기능에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

대시보드 표시

대시보드에서 AI Assistant 기술은 목록 보기에 카드 또는 행으로 표시됩니다. 각 항목은 빠른 참조를 위해 주요 세부 정보를 제공합니다.

기술 이름: AI Assistant 기술에 할당한 설명이 포함된 이름입니다.
큐: 스킬이 현재 연결되어 있는 큐의 수입니다.
보조자의 목표: 스킬의 목적에 대한 간략한 설명입니다.
마지막으로 수정한 날짜: 기술이 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다.
최종 수정자: 스킬을 마지막으로 수정한 사용자입니다.
생성 날짜: 스킬을 만든 날짜입니다.
만든 사람: 스킬을 만든 사용자입니다.

대시보드 작업

기본 대시보드에서 다음 작업을 수행하여 AI Assistant 기술을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

새 AI Assistant 기술 만들기: 클릭+ 기술 만들기를 클릭하여 새 AI Assistant 기술 구성을 처음부터 시작합니다.
AI Assistant 기술 가져오기: 가져오기 기술을 사용하여 AI Assistant 기술을 JSON 형식으로 업로드합니다. 이를 통해 사전 구성된 기술을 빠르게 추가하거나 외부 소스에서 백업을 복원할 수 있습니다.
검색 및 필터링: 검색 창을 활용하여 이름, 연결된 대기열 또는 마지막으로 수정한 날짜별로 기술을 빠르게 찾을 수 있습니다.
미리보기: 스킬의 미리보기 위젯을 열어 시뮬레이션된 환경에서 응답을 테스트합니다.

개인 스킬 관리

대시보드에 나열된 개별 AI Assistant 직무에 대해 다음과 같은 추가 관리 옵션에 액세스할 수 있습니다.

기술 설정 수정: 기술의 이름이나 카드를 클릭하여 구성 페이지를 열고 프로필, 기술 자료 및 작업을 포함한 설정을 수정합니다.
빠른 작업: 줄임표 아이콘(점 3개)을 클릭하여 특정 기술에 대한 빠른 작업에 액세스하여 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- PIN: PIN 빠른 액세스를 위해 대시보드 상단에 스킬을 표시합니다.
- 액세스 토큰 복사: 외부 애플리케이션 또는 개발 환경에서 원활한 통합, 인증 및 테스트를 위해 기술의 액세스 토큰을 복사합니다.
- 내보내기: 백업 또는 전송을 위해 기술의 세부 정보(JSON 형식)를 로컬 폴더로 내보냅니다.
- 삭제: AI Assistant 스킬을 영구적으로 삭제합니다.

하나 이상의 대기열에 연결된 스킬을 삭제하려고 하면 스킬이 사용 중임을 알리는 확인 메시지가 나타납니다. 계속하기 전에 확인해야 합니다. 확인되면 Control Hub 에 삭제에 대한 알림이 전송됩니다.

AI Assistant 기술 만들기

다음 단계에 따라 상담원에게 관련 제안을 제공하는 AI Assistant 기술을 구성합니다.

1	AI Assistant 기술 대시보드에서 + 기술 만들기를 클릭합니다.
2	처음부터 시작을 선택하고 다음을 클릭합니다.
3	[기술 이름 ] 필드에 명확하고 설명이 포함된 이름을 입력합니다. 스킬을 고유하게 식별하는 시스템 ID 필드는 스킬 이름을 기준으로자동으로 채워집니다.
4	목표 필드에 간결한 목표를 제공합니다. 예:"당신은 직원이 수하물 분실에 관한 질문에 답변하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다." 모범 사례는 목표 정의 섹션을 참조하세요 .
5	만들기를 클릭합니다.
6	기술 구성 화면에서 Profile Tab가 기본적으로 선택됩니다. 지침 텍스트 상자에서 AI의 동작 및 응답 생성에 대한 자세한 단계별 지침을 제공합니다. 모범 사례는 제작 지침 섹션을 참조하세요 .
7	지식 Tab으로 전환하여 관련 기술 자료를 선택합니다. 기술은 이 원본을 사용하여 제안을 생성합니다. 적합한 기술 자료가 없는 경우 + 새로 추가를 클릭합니다. 만든 후에는 기술 구성 패널로 돌아갑니다. 각 기술은 하나의 기술 자료에만 연결할 수 있습니다. AI Assistant 스킬과 AI 에이전트 모두 동일한 기술 자료를 사용할 수 있습니다. 기술 자료 구성에 대한 모범 사례는 기술 자료 구조화 섹션을 참조하십시오 .
8	Actions Tab로 이동하여 작업을 활성화, 비활성화, 편집 또는 삭제합니다. + 새 작업을 클릭하여 새 작업을 만들 수도 있습니다. 작업을 통해 AI 기술은 고객에게 응답하는 데 사용할 수 있는 정보를 제안하는 것 외에도 특정 작업(예: 사례 생성, 정보 검색, 이메일 보내기 또는 통합 수행)을 제안하거나 수행할 수 있습니다. 기술 자료에 연결하지 않는 경우 하나 이상의 작업을 추가합니다. 모범 사례는 작업 정의 섹션을 참조하십시오. 자세한 지침은 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
9	모든 필수 필드가 완료되면 변경 내용 저장을 클릭합니다 . 기술을 게시하기 전에 미리 보기 단추를 사용하여 동작을 테스트합니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 응답 미리 보기 섹션을 참조하세요 .
10	게시 를 클릭하여 기술을 완료합니다.

AI 엔진에 대한 참고 사항: 이 기능에 사용되는 AI 모델은 최적의 성능과 안정성을 보장하기 위해 GPT-4o-mini 입니다.

다음 단계

AI Assistant 기술을 만들고 구성한 후 컨택 센터에 대한 제안 응답 배포의 다음 단계를 진행합니다.

대기열에 AI Assistant 기술 할당: 상담원에게 기술을 제공하려면 관련 컨택 센터 대기열에 할당하십시오. Link AI Assistant skills to queues 문서를 참조하세요 .

기술이 할당되고 작업이 구성되면(필요한 경우) 제안된 응답 기능을 계속 테스트하고 모니터링하여 최적의 상담원 성과와 고객 경험을 보장합니다. 모니터링 및 지속적인 개선에 대한 지침은 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

작업은 Webex AI Studio의 핵심 기능으로, AI Assistant가 응답을 제안할 뿐만 아니라 특정 작업을 추천하거나 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 작업은 Webex Contact Center 환경 내에서 또는 외부 시스템과의 통합을 통해 수행할 수 있습니다. 관리자는 Webex AI Studio 내에서 이러한 작업을 정의하여 목적, 트리거, 필수 사용자 정보 및 실행 방법을 지정합니다.

이 문서에서는 작업 유형 정의, 사용자 입력 지정, 상담원 효율성 및 고객 경험 향상을 위한 실행 모드 구성을 포함하여 AI Assistant 직무에 대한 작업을 구성하는 프로세스를 자세히 설명합니다.

작업 유형 및 실행 모드 이해

작업 유형	설명	사용 시기	에이전트 상호 작용
중재 모드	실행 전에 에이전트의 검토와 명시적 승인이 필요합니다.	중요한 작업, 데이터에 민감한 작업 또는 에이전트 입력 또는 확인이 필요한 경우.	상담원은 수집된 정보를 검토하고 수정할 수 있으며 승인을 클릭하여 계속 진행합니다.
중재되지 않은 모드	에이전트 개입 없이 자율적으로 실행됩니다.	상담원의 입력이나 확인이 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮거나 반복적인 작업입니다.	상담원이 실시간 상태 업데이트와 작업 완료 확인을 받습니다.

사전 요구 사항

AI Assistant 기술에 대한 작업을 구성하기 전에 다음을 확인하십시오.

Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 관리자 권한이 있어야 합니다.
기존 AI Assistant 스킬: Webex AI Studio에서 스킬을 이미 생성해야 합니다. 작업은 AI 기술의 구성 요소로 구성됩니다.

자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

기술에 대한 새 작업을 추가하고 구성하려면 다음 단계를 수행합니다.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 Desktop Experience 아래에 있는 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다.
4	작업을 구성할 기술을 클릭합니다.
5	Actions Tab로 이동하여 + New Action 을 클릭합니다. 스킬에 대해 최대 10개의 작업을 구성할 수 있습니다.
6	새 작업 추가 페이지에서 다음 세부 정보를 지정합니다. 작업 이름: 작업에 대해 명확하고 간결하며 설명이 포함된 이름을 입력합니다. 이 이름은 에이전트에게 표시됩니다. 최대 길이는 75자의 영숫자입니다. 예: "항공편 세부 정보 가져오기", "케이스 만들기", "콜백 예약" 작업 설명: 작업의 목적에 대한 간략한 설명을 제공합니다. 이는 에이전트가 해당 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. 최대 길이는 1024자입니다. 예: "이 작업은 고객 PNR을 사용하고 항공편 세부 정보를 검색합니다." 작업 범위: 작업이 데이터 및 실행과 상호 작용하는 방식을 선택합니다. 슬롯 채우기: 이 작업은 외부 시스템 실행 없이 대화에서 특정 정보(슬롯)를 수집하는 데 중점을 둡니다. 그런 다음 상담원은 이 정보를 복사하여 타사 시스템에 붙여 넣어 작업을 완료할 수 있습니다. 슬롯 채우기 및 이행: 이 작업은 정보를 수집한 다음 이를 사용하여 외부 시스템 또는 워크플로와 상호 작용합니다. 슬롯 채우기 > 입력 엔터티(사용자 입력): AI 기술이 작업을 수행하기 위해 고객 또는 다른 시스템에서 필요로 하는 정보를 정의합니다. 슬롯 채우기를 선택하면 입력 엔터티 섹션만 표시됩니다. 슬롯 채우기(Slot-filling) 및 실행 (fulfillment)을 선택하면 입력 엔티티(Input entities ) 및 Webex Connect 플로우 빌더 실행(Flow Builder Fulfillment ) 섹션이 모두 표시됩니다. 구성: 테이블 형식 또는 JSON 편집기를 사용하여 입력 엔터티를 추가합니다. 테이블 형식: 클릭+ 새 입력 엔터티 를 클릭하고 엔터티 이름, 유형(예: 문자열, 숫자, 사용자 지정 목록/선택 사항, 정규식, 날짜, 시간, 전화, 전자 메일, 숫자), 설명 및 예제를 지정합니다. 필수 항목인 경우 엔터티를 필수 로 표시합니다. 입력 엔터티 형식 이해: 입력 엔터티를 정의할 때 AI Assistant 기술이 수집해야 하는 데이터의 종류를 지정하는 형식을 선택합니다. 사용 가능한 유형에 대한 분석은 다음과 같습니다. 문자열: 고객 이름 또는 일반 쿼리와 같은 자유 텍스트 입력용입니다. 숫자: 수량 또는 연령과 같은 숫자 입력용입니다. 사용자 지정 목록/선택 사항: 허용 가능한 값 목록(예: 크기에 대해 "작게", "중간", "크게")을 제공하는 미리 정의된 선택 가능한 옵션의 경우. Regex: 특정 입력 패턴에 대한 사용자 지정 유효성 검사 규칙의 경우 데이터가 특정 형식(예: 특정 제품 ID 형식)을 준수하는지 확인합니다. 날짜: 날짜 정보를 수집하는 데 사용되며, 상담원 인터페이스에 날짜 선택기와 함께 표시되는 경우가 많습니다. 시간: 시간 정보를 수집하는 데 사용되며, 보통 상담원 인터페이스에 시간 선택기와 함께 표시됩니다. 전화: 전화 번호의 경우, 일반적인 전화 번호 형식에 대한 기본 제공 유효성 검사 기능이 있습니다. 이메일: 이메일 주소의 경우, 표준 이메일 형식에 대한 기본 제공 유효성 검사 기능이 있습니다. 숫자: 고정 숫자 문자(예: 4자리 PIN)의 경우. 실행 모드 구성: 각 입력 엔터티에 대해 필요한 상담원 검토를 설정합니다 . 이 옵션은 상담원이 작업을 수행하기 전에 입력을 검토하거나 수정해야 하는지 여부를 지정합니다. 이 설정은 작업이 중재됨 또는 중재되지 않음 모드에서 작동하는지 여부를 직접 결정합니다. 예 로설정하면 작업이 중재됨 모드에서 수행됩니다(상담원 검토 및 승인 필요). 아니요 로설정하면 작업이 중재되지 않음 모드에서 자동으로 수행됩니다. JSON 편집기: 대신 JSON 사용을 클릭하여 입력 매개 변수 스키마를 JSON 형식으로 정의합니다. JSON 스키마 구조에 대한 자세한 내용은 JSON 스키마 둘러보기를 참조하세요 . Webex Connect 플로우 빌더 이행: 트리거된 후 작업을 수행하기 위한 워크플로우를 정의합니다. AI Assistant 직무에 대한 Webex Connect의 이행 흐름 구성에 대한 자세한 지침은 AI 에이전트 작업에 대한 이행 흐름 구성 문서를 참조하십시오 . 서비스 선택: Webex Connect 클라이언트 작업 영역에 구성된 필수 서비스를 선택합니다. Webex AI Studio는 클라이언트 수준 작업 영역 내에 구성된 서비스 및 흐름에만 액세스할 수 있습니다. 흐름 선택: Webex Connect 클라이언트 작업 영역에 구성된 필수 흐름을 선택합니다.
7	추가를 클릭하여 새 작업을 AI 스킬에 저장합니다.
8	작업을 구성한 후 AI 스킬 구성 페이지에서 게시 를 클릭하여 스킬을 라이브로 만들고 변경 사항을 적용합니다.

작업을 신중하게 구성하면 AI Assistant가 동적이고 실행 가능한 지침을 제공하여 에이전트 기능을 크게 향상시키고 전반적인 고객 상호 작용 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

AI Assistant 기술을 대기열에 연결

AI Assistant의 제안된 응답이 적절하고 시기적절한 지침을 제공하도록 하려면 AI Assistant 기술을 Webex Contact Center의 해당 대기열에 정확하게 연결해야 합니다. 이 구성은 인간 에이전트가 특정 대기열에서 고객 상호 작용을 처리할 때 시스템이 해당 대기열에서 처리한 고객 쿼리 유형에 따라 제안을 제공해야 하는 AI 기술을 정확히 알 수 있도록 합니다.

이 문서에서는 효과적인 배포 및 최적의 성능을 위한 중요한 고려 사항과 함께 AI Assistant 기술을 큐에 연결하기 위한 지침을 제공합니다.

장점

AI 기술을 대기열에 연결하면 컨택 센터 운영에 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

타깃팅된 제안: 상담원은 각 대기열에서 처리하는 특정 유형의 상호 작용에 맞게 조정된 상황별 관련 제안을 받습니다.
최적화된 성능: AI 처리 리소스는 상호 작용이 연결된 대기열을 통해 흐를 때만 올바른 AI 기술을 활성화하여 효율적으로 사용되어 불필요한 처리를 최소화합니다.
확장성: 여러 대기열에서 다양한 고객 문의를 관리할 수 있으며, 각 대기열은 전문 AI 기술로 지원되어 조직의 성장과 적응을 지원합니다.
상담원 효율성 향상: 상황 인식 제안은 상담원이 보다 빠르고 정확하게 응답하여 처리 시간을 줄이고 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

운영 참고 사항 및 제한 사항

AI 기술을 대기열에 효과적으로 연결하기 위해 다음 참고 사항 및 고려 사항을 따르십시오.

하나의 큐, 하나의 AI 스킬: 한 번에 하나의 큐를 하나의 AI 스킬에 연결하여 동일한 상호 작용에 대한 상충되는 제안을 방지할 수 있습니다.
하나의 AI 스킬, 여러 큐: 하나의 AI 스킬을 여러 큐에 연결할 수 있어 여러 대기열에서 유사한 유형의 문의를 처리하는 경우에 유용합니다.
음성 채널에 대한 미디어 스트리밍: 음성 상호 작용을 위해 AI 스킬에 연결된 모든 대기열에 대해 미디어 스트리밍을 활성화해야 합니다. 미디어 스트리밍은 오디오 스트림을 복제하여 AI 기술이 제안을 생성하는 데 필수적인 실시간 전사를 가능하게 합니다. 자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화를 참조하세요.
대기열 제거의 영향: AI 스킬에서 대기열 할당을 취소하려고 하면 특히 활성 통화가 영향을 받을 수 있는 경우 확인 메시지가 나타납니다.
일괄 할당 취소: AI 스킬이 50개 이상의 대기열에 연결된 경우 시스템 제한으로 인해 일괄적으로 할당 취소해야 할 수 있습니다.
AI 스킬 삭제: AI 스킬은 대기열에 연결되어 있는 동안에는 삭제할 수 없습니다. 스킬을 삭제하기 전에 모든 대기열의 할당을 취소합니다.

사전 요구 사항

AI 기술을 대기열에 연결하기 전에 다음 요구 사항이 충족되는지 확인합니다.

제안된 응답 활성화됨: 제안된 응답 기능 토글이 활성화되어 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에 대한 추천 응답 사용 설정을 참조하세요.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI 스킬: Webex AI Studio에서 하나 이상의 AI 스킬을 생성, 구성 및 게시해야 합니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리를 참조하세요.
구성된 대기열: 대상 대기열은 Webex Contact Center에서 설정해야 합니다. 자세한 내용은 큐 만들기 및 라우팅 패턴 구성 문서를 참조하세요 .

AI 기술을 대기열에 연결

상담원이 상황에 맞는 정확한 제안을 받을 수 있도록 다음과 같이 AI 스킬을 적절한 대기열에 연결하세요.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창에서 Desktop Experience(데스크톱 환경 )의 AI Assistant 으로 이동합니다.
3	제안된 응답 에서AI Assistant 기술 할당을 클릭하여 연결할 AI 기술 및 큐를 선택합니다.
4	AI 스킬을 선택하고 현재 이 스킬에 연결된 큐를 표시하는 할당된 대기열 섹션을 찾습니다.
5	Add Queues(대기열 추가)를 클릭합니다 .
6	대기열 선택 화면에서 검색 창을 사용하여 이름으로 특정 대기열을 찾습니다.
7	이 AI 스킬에 연결할 큐 옆에 있는 확인란을 선택합니다. 한 번에 최대 50개의 대기열을 선택할 수 있습니다. 추가 대기열을 연결하려면 이 프로세스를 반복합니다.
8	저장을 클릭하여 선택한 대기열을 AI 스킬에 할당합니다.

제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

제안된 응답을 구성하고 AI Assistant 기술을 설정한 후에는 효과를 테스트하고 성과를 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 AI Assistant는 정확하고 관련성 높은 제안을 제공하여 상담원 효율성을 개선하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. Webex Contact Center는 철저한 테스트 및 지속적인 모니터링을 위해 Webex AI Studio 및 Analyzer 내에서 포괄적인 도구를 제공합니다.

이 문서에서는 AI Assistant 기술 응답을 미리 보고, 성능 메트릭을 사용하여 영향을 모니터링하고, 감사 및 디버깅을 위해 세션 및 기록 탭을 활용하는 프로세스를 안내합니다.

사전 요구 사항

제안된 응답 성능을 테스트하고 모니터링하기 전에 다음 사항을 확인하십시오.

AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 필요한 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI Assistant 스킬: AI Assistant 스킬은 관련 기술 자료, 지침 및 작업과 함께 Webex AI Studio에서 생성, 구성 및 게시되어야 합니다.
자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 및 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
큐에 연결된 AI Assistant 기술: 제안된 응답을 제공하는 AI Assistant 기술은 적절한 큐에 연결되어야 합니다.
자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.
실시간 사본 활성화(음성의 경우): 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 실시간 사본이 활성화되어야 합니다. 이것은 AI Assistant가 음성 대화를 처리하고 제안을 생성하는 데 필수적입니다.
자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화 문서를 참조하십시오.

AI Assistant 기술 미리보기

라이브 에이전트에 AI Assistant 기술을 배포하기 전에 Webex AI Studio 내의 시뮬레이션된 환경에서 해당 동작을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 아래 단계를 따르십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다.
4	AI Assistant 기술 대시보드에서 테스트할 특정 AI Assistant 기술을 클릭합니다. 그러면 구성 페이지가 열립니다.
5	미리보기 버튼을 클릭합니다.

채팅 모드 미리보기: Webex AI Studio 내의 미리보기를 통해 채팅 상호작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 고객의 역할을 맡고, 쿼리를 입력하고, AI Assistant 기술이 인간 에이전트에게 표시되는 것처럼 제안을 생성하는 방법을 관찰할 수 있습니다.

음성 채널 테스트 참고 사항: 라이브 음성 상호 작용 중에 제안이 어떻게 표시되고 작동하는지 자세히 미리 보려면 Agent Desktop 로 전환 하여 실제 통화 시나리오에서 기능을 테스트해야 합니다. 이렇게 하려면 통화에 대해 실시간 사본이 활성화되어 있어야 합니다.

성능 모니터링을 위한 분석기 활용

제안된 응답 기능은 AI Assistant의 일부입니다. 분석기에서 AI Assistant 보고서와 KPI를 검토하여 사용법과 유효성을 모니터할 수 있습니다.

자세한 내용은 분석기 의 AI Assistant 보고서를 참조하십시오 .

감사 및 디버깅에 AI Studio 활용

Configuration Tab 외에도 Webex AI Studio는 AI Assistant 기술을 감사하고 디버깅하기 위한 두 개의 탭인 세션 및 기록을 제공합니다.

세션 Tab

세션 Tab은 제안된 응답에 AI Assistant 기술이 사용된 모든 상호 작용에 대한 자세한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용에서 AI Assistant 기술 성능의 감사, 디버깅 및 지속적인 개선에 사용할 수 있습니다. 이 Tab의 인사이트를 효과적으로 활용하려면 다음 작업을 수행합니다.

상호 작용 보기 및 필터링: 세션 페이지에는 AI Assistant 기술이 제안을 제공한 모든 상호 작용 목록이 표시됩니다.
- - 검색: 검색 창을 사용하여 연결 세션 ID, 소비자 ID 또는 상호 작용 ID로 특정 상호 작용을 찾습니다.
  - 필터: 필터를 적용하여 다음과 같은 방법으로 목록 범위를 좁힙니다.
    - 연결 날짜: 특정 시간 범위 내의 상호 작용입니다.
    - 상담원, 팀, 대기열: 특정 담당자가 처리하거나 특정 대기열을 통해 라우팅되는 상호 작용입니다.
    - 채널 유형: 음성 또는 디지털 상호 작용.
    - 제안/수행된 작업: 특정 작업이 제안되거나 수행된 상호 작용입니다.
    - 오류 발생: 오류가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 테스트 세션 숨기기: 보기에서 테스트 세션을 제외합니다.
    - 상담원 핸드오버 발생: 상담원 핸드오버가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 반대 투표: 상담원이 반대 투표를 한 세션을 필터링합니다.
    - 플래그가 지정된 상호 작용(구현된 경우): 검토를 위해 인간 에이전트가 플래그를 지정한 상호 작용입니다.
자세한 상호 작용 보기: 목록에서 상호 작용을 클릭하면 포괄적인 세부 정보를 볼 수 있습니다.
- 상호 작용 기록: 실시간 대화 내용 기록 기능으로 제공되는, 실제 에이전트와 고객 간의 전체 대화
- 사용된 AI Assistant 기술: 이 상호 작용에 대한 제안을 제공한 AI Assistant 기술을 식별합니다.
- 제안 목록: 실제 에이전트에게 제공된 모든 제안을 표시하며, 해당 제안을 묻는 특정 고객 쿼리와 연결됩니다.
- 제안 소스: 추천 자료를 생성하는 데 사용된 주요 문서, FAQ 또는 기술 자료 섹션을 표시합니다. 이를 통해 정보의 정확성과 관련성을 확인할 수 있습니다.
- 제안 및 수행된 작업: 제안된 작업과 수행되었는지 여부(조정되지 않음 또는 조정된 모드)에 대한 세부 정보를 제공합니다.
- 상담원 수정: 실제 상담원이 제출 전에 조정된 작업의 필드를 편집한 경우 이러한 수정 사항이 기록됩니다.
- 추가 컨텍스트: 제안을 구체화하기 위해 상담원이 제공한 추가 정보가 표시됩니다.
- 메타데이터: 연결 세션 ID, 인간 에이전트 ID/이름, 팀 ID/이름, 대기열 ID/이름, 연결 날짜/시간 및 채널 유형을 포함합니다.

역사 Tab

History Tab는 AI Assistant 기술의 구성 변경 및 버전에 대한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용을 위한 직접적인 성능 모니터링 도구는 아니지만 구성 업데이트로 인해 성능이 변경된 이유를 이해하는 데 중요합니다.

버전 기록: AI Assistant 기술의 게시된 다른 버전을 추적하여 필요한 경우 이전 구성으로 되돌릴 수 있습니다.
변경 로그: 변경한 사람, 시기 및 변경된 내용을 포함하여 AI Assistant 스킬 설정에 대한 수정 사항에 대한 자세한 로그를 제공합니다. 이는 구성 관련 문제를 감사하고 디버깅하는 데 필수적입니다.

AI Assistant 기술 배포 전략

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.

AI Assistant 기술 이해

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 기술을 대기열에 할당하기 위한 모범 사례

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.

특정 사용 사례에 대한 AI Assistant 기술 설계

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.

사용 사례에 대한 주요 설계 고려 사항

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.

AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능의 지능적인 핵심입니다. 고객과 직접 상호 작용하는 AI 에이전트와 달리 AI Assistant 기술은 실시간으로 에이전트에게 권한을 부여하고 안내하도록 설계되었습니다. 이러한 기술을 최적화하려면 목표, 지침, 지식 기반 구조 및 작업 정의를 신중하게 작성하여 정확하고 관련성이 높으며 실행 가능한 제안을 보장해야 합니다.

이 문서에서는 관리자가 전략적 디자인 및 콘텐츠 품질에 중점을 두고 매우 효과적인 AI 기술을 만들 수 있는 모범 사례를 제공합니다. AI 스킬을 생성 및 관리하고, 작업을 정의하고, 큐에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 해당 관리자 문서를 참조하세요.

모범 사례

목표 정의

목표는 AI 기술의 목적을 정의합니다. AI의 행동을 안내하고 인간 에이전트를 지원하는 역할을 명확히 하는 높은 수준의 진술입니다.

에이전트 지원에 집중: AI가 인간 에이전트를 어떻게 도울 것인지 명확하게 설명합니다. 목표는 항상 직접적인 고객 대면 엔터티가 아닌 에이전트를 위한 지원 도구로서의 AI의 역할을 반영해야 합니다.

예: "당신은 여행사가 수하물 분실에 관한 질문에 답하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다."

간결하고 행동 지향적으로 유지: 짧고 명확한 목표는 AI가 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
스킬 역량에 부합: 스킬에 대해 정의된 기술 자료 콘텐츠 및 작업에 따라 목표가 현실적이고 달성 가능한지 확인합니다.

목표 설정에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

제작 지침

지침은 정보를 처리하고 제안을 생성하는 방법에 대한 AI 기술에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 이 섹션은 AI가 에이전트를 지원하기 위한 지침이므로 AI Assistant 기술을 AI 에이전트와 구별합니다.

스킬의 페르소나 정의(상담원의 보조자): 인간 상담원의 보조자로서 스킬의 역할과 전문성을 명확하게 설명합니다.

예: "청구 문의를 처리하는 상담원을 위한 전문가 AI Assistant입니다. 여러분의 역할은 고객 대화를 분석하고 상담원에게 가장 관련성이 높은 정보와 조치를 제공하여 청구 관련 질문을 해결하는 것입니다."

작업 및 의사 결정 흐름 개요: AI의 관점에서 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 대화에서 무엇을 찾아야 하는지, 어떤 유형의 제안이나 조치를 제공해야 하는지 AI에게 안내합니다.

예: "먼저 수하물 분실과 관련된 고객의 주요 문제에 귀를 기울이십시오. 그런 다음 항공편 세부 정보가 필요한 경우 상담원에게 '항공편 세부 정보 검색' 작업을 사용하도록 제안합니다. 클레임을 제기해야 하는 경우 에이전트에게 '분실 수하물 클레임 생성' 작업을 사용하도록 제안하십시오."

제안 형식 지정: AI에게 상담원에게 정보를 명확하고 간결하게 제시하도록 지시합니다.

예: "제안은 쉽게 읽을 수 있도록 명확하고 글머리 기호로 표시되어야 합니다. 조치 제안은 에이전트에 대한 조치 이름과 목적을 명확하게 명시해야 합니다."

명확한 작업 참조: AI가 작업을 제안해야 하는 경우 구성된 작업 이름을 명시적으로 참조합니다.

예: "고객이 '사기 청구'를 언급하면 상담원에게 <사기 조사 시작> 작업을 사용하도록 제안합니다."

오류 처리 및 대체 계획: AI가 자신 있거나 관련성 있는 제안을 제공할 수 없을 때 대응하는 방법을 AI에게 지시합니다.

예: "상담원의 현재 상황에 대해 확신 있는 제안을 제공할 수 없는 경우 상담원에게 '사용 가능한 관련 제안이 없습니다. 기술 자료를 참조하거나 관리자에게 문의하십시오.'"

가드레일 추가(지원 범위): AI가 정의된 범위 내에 있도록 상기시킵니다.

예: "제안은 항상 상담원의 고객 상호 작용을 지원하는 데 중점을 두어야 합니다. 비청구 질문에 답하거나 고객과 직접 상호 작용하려고 하지 마십시오."

지침 제공에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

기술 자료 구조화

기술 자료는 AI 기술을 위한 사실적 기반입니다. 조직은 상담원이 효과적으로 대응하거나 행동하는 데 도움이 되는 정보의 우선순위를 지정해야 합니다.

상담원 중심 콘텐츠: 상담원이 자주 설명, 문제 해결 또는 조치를 취해야 하는 정보의 우선 순위를 지정합니다. 상담원의 워크플로에 직접적으로 유용한 콘텐츠에 집중합니다.

예: "'환불 정책' 기사의 경우 정책 문구뿐만 아니라 일반적인 고객 질문 및 환불 처리를 위한 실제 단계도 포함하세요."

콘텐츠를 논리적으로 구성: KB 내의 범주를 사용하여 관련 정보를 그룹화합니다. 이를 통해 AI와 에이전트 모두 효율적으로 탐색하고 제안 관련성을 높일 수 있습니다.
정확성 및 일관성 보장: 모든 정보가 정확하고 최신 상태인지 확인합니다. 충돌하거나 오래된 콘텐츠를 피하십시오.
문서 품질 최적화:
- 명확성: 평이한 언어를 사용합니다.
- 간결함: 직접적이어야 합니다. AI와 상담원은 빠른 답변이 필요합니다.
- 구조: 제목, 부제목, 글머리 기호 및 번호가 매겨진 목록을 사용하여 가독성을 높이고 AI가 핵심 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다.
- 파일 크기: 검색 속도와 관련성을 개선하기 위해 매우 큰 문서를 더 작은 주제별 문서로 나누는 것이 좋습니다.
정기적인 검토 및 업데이트: KB 콘텐츠를 지속적으로 검토하여 관련성과 정확성을 유지합니다. 정책, 제품 또는 프로세스가 변경될 때마다 정보를 업데이트합니다.

기술 자료를 기술에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

작업 정의

작업은 AI 기술이 제안하거나 수행할 수 있는 특정 작업을 정의합니다. 작업을 구성할 때는 에이전트가 상담원에게 제공하는 프레젠테이션과 워크플로에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

행동 목표를 명확하게 정의: 행동 이름과 행동 설명 은 명확하고 간결하며 에이전트가 즉시 이해할 수 있어야 합니다.

예: 작업 이름: "주문 상태 검색"; 작업 설명: "이 작업은 주문 ID를 사용하여 고객 주문의 현재 상태를 가져옵니다."

복잡성 최소화: 개별 작업을 단순하고 집중적으로 유지합니다. 복잡한 다단계 프로세스를 더 작고 뚜렷한 작업으로 나눕니다.
사용자 입력을 정확하게 설명: 각 사용자 입력(슬롯)에 대해 AI가 필요한 정보를 정확하게 식별하고 수집할 수 있도록 명확한 설명을 제공합니다.
적절한 실행 모드 선택: 상담원에게 실행 모드 간의 차이점에 대해 교육합니다.
- 중재되지 않은 모드: 상담원 검토가 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮은 작업(예: 간단한 상호 작용 세부 정보 기록)에 사용됩니다. 강력한 오류 처리를 보장합니다.
- 중재 모드: 상담원 확인, 입력 또는 승인이 필요한 작업(예: 양식 제출, 중요한 데이터 확인)에 사용됩니다. 이렇게 하면 에이전트의 역량이 강화되고 정확성이 보장됩니다.

자세한 내용은 AI 제안 작업 이해 및 관리 문서를 참조 할 수 있습니다.

에이전트 워크플로 디자인: 작업이 Agent Desktop 에 어떻게 표시될지 고려합니다. 카드 레이아웃 구성을 사용하여 정보 표시에 영향을 줍니다.

작업 구성에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .

테스트 및 반복

효과적인 AI 기술을 만들고 최적화하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 지속적인 테스트와 개선은 지속적인 정확성과 관련성을 보장하는 데 필수적입니다.

정기적으로 테스트 및 미리 보기: AI Studio의 미리 보기 기능을 사용하여 상호 작용을 시뮬레이션하고 기술이 정확하고 관련성 있는 제안 및 작업을 생성하는지 확인합니다.
성능 데이터 모니터링: AI Studio의 성능 메트릭 및 세션 기록에 대한 분석기를 사용하여 상호 작용에 대한 자세한 감사 및 디버깅을 수행할 수 있습니다. 이 데이터는 구체화할 영역을 식별하는 데 중요합니다.
피드백에 따라 구체화: 제안 및 조치에 대한 상담원 피드백에 세심한 주의를 기울입니다. 세션 기록 분석의 인사이트와 함께 이 피드백을 사용하여 스킬의 목표, 지침, 기술 자료 콘텐츠 및 작업 정의를 구체화합니다. 이를 통해 AI 스킬이 효과적으로 유지되고 진화하는 상담원 요구 사항과 컨택 센터 운영에 적응할 수 있습니다.

테스트 및 모니터링에 대한 자세한 단계는 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI 용어 및 개념(Webex Contact Center

Webex Contact Center의 AI 기능을 효과적으로 활용하려면 주요 용어와 다양한 AI 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 필수 AI 개념에 대한 용어집을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시키도록 설계된 지능형 기능을 탐색하고 활용하는 데 도움이 됩니다.

AI 용어

AI Assistant: Webex Contact Center 내의 AI 기능은 상담원 성과를 향상시키도록 설계되었습니다. 실시간 성적표, 제안된 응답, AI 생성 요약, 자동화된 웰빙 휴식, 자동 CSAT 및 주제 분석과 같은 기능은 AI Assistant의 핵심 구성 요소입니다.
AI Assistant 기술: 제안된 응답 기능을 지원하는 AI Studio에서 생성 및 관리되는 구성 가능한 엔터티입니다. 이러한 기술은 상황에 맞는 제안과 조치를 제공하여 실시간으로 상담원을 지원하고 지능형 가이드 역할을 합니다.
AI 에이전트: AI Assistant 스킬과 달리 AI 에이전트는 즉각적인 사람의 개입 없이 고객 상호 작용(음성 또는 디지털)을 독립적으로 처리합니다. 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하거나, 일상적인 요청을 처리하거나, 고객을 라우팅할 수 있으며, 종종 상담원에게 에스컬레이션되기 전에 첫 번째 연락 창구 역할을 합니다. 자세한 내용은 Webex AI Agent 를 참조하십시오.
AI Studio: 관리자가 AI Assistant 스킬(상담원 지원용)과 AI 상담원(자율 상호작용용)을 모두 생성, 관리 및 구성하는 Webex Contact Center의 중앙 플랫폼입니다. 조직에서 사용하도록 설정한 기능에 따라 AI Studio 내에서 하나 또는 두 개의 대시보드가 모두 표시될 수 있습니다.
KB(기술 자료): AI Assistant 기술 및 AI 에이전트가 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 데 사용하는 중앙 집중식 정보 저장소(예: FAQ, 문서 및 문서)입니다.
작업: AI Assistant 기술이 상담원에게 제안하거나 상담원을 대신하여 실행할 수 있는 미리 정의된 작업 또는 워크플로입니다(상담원 검토 포함 여부와 상관없이). AI 에이전트의 경우 작업은 자율적으로 수행하는 작업입니다.
실행 모드: AI Assistant 기술이 작업을 실행하는 방법을 정의합니다.
- 조정된 모드: AI Assistant 스킬은 작업에 대한 정보를 수집하여 실행 전에 검토 및 명시적 승인을 위해 상담원에게 제공합니다.
- 중재되지 않은 모드: 작업이 AI Assistant 기술에 의해 독립적으로 실행되며 에이전트의 개입이나 승인이 필요하지 않습니다.

제안된 응답에 대한 배포 워크플로

이 문서에서는 관리자에게 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 배포하고 최적화하기 위한 워크플로를 제공합니다. 제안된 응답은 상담원에게 실시간 AI 기반 지침을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시킵니다. 이 기능은 Webex AI Studio에서 정의되고 관리되는 AI Assistant 스킬을 활용하여 대화 트랜스크립트를 분석하고 상황에 맞는 응답 또는 작업을 상담원에게 제공합니다.

관리자는 이 기능을 설정, 구성 및 유지 관리할 책임이 있습니다. 이 문서는 엔드 투 엔드 배포 및 관리 프로세스를 간략하게 설명하고 각 단계에 대한 자세한 문서에 연결하는 중앙 탐색 지점 역할을 합니다. 이 워크플로를 따르면 조직에서 기능을 성공적으로 구현하고 최적화할 수 있습니다.

제안된 응답을 구현하려면 초기 활성화에서 지속적인 최적화에 이르기까지 논리적인 일련의 단계가 필요합니다. 프로세스는 네 가지 기본 단계로 나뉩니다.

1단계: 기능 활성화 — 활성화

먼저 Control Hub에서 제안된 응답 기능을 활성화하고 모든 전제 조건이 충족되는지 확인합니다. 이 기본 단계는 추가 구성에 필요하며 다음과 같은 작업을 포함합니다.

Control Hub에서 제안된 응답을 활성화합니다.
라이센스 요구 사항을 확인합니다.
실시간 트랜스크립션과 같은 지원 서비스가 준비되었는지 확인합니다.

참조 문서: Webex Contact Center에 대해 제안된 응답 사용

2단계: AI 인텔리전스 정의 — AI Assistant 기술 구축

Webex AI Studio를 사용하여 제안된 응답을 지원하는 AI 인텔리전스를 만듭니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

Webex AI Studio에서 새로운 AI Assistant 기술을 만듭니다.
각 직무에 대한 목표를 정의합니다.
관련 기술 자료에 기술을 연결합니다.
각 기술에 대해 특정 작업을 구성합니다.

참조 기사 :

3단계: 배포 — 인텔리전스를 운영에 연결

구성된 AI Assistant 기술을 특정 대기열에 할당하여 실시간 컨택 센터 환경에 통합합니다. 이 단계에는 다음 작업이 포함됩니다.

AI Assistant 기술을 대기열에 할당합니다.

참조 문서: 대기열에 AI Assistant 기술 링크

4단계: 모니터링 및 최적화 — 성능 및 지속적인 개선 보장

배포 후 기능을 확인하고, 성능을 모니터링하고, 구성을 반복적으로 구체화하여 효율성을 극대화합니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

미리 보기 기능을 사용하여 AI Assistant 응답을 테스트합니다.
상담원 실적에 미치는 영향을 분석합니다.
감사 및 디버깅에 세션 데이터를 사용합니다.

참조 문서: 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

배포는 반복적인 프로세스입니다. 제안된 응답의 성과를 정기적으로 모니터링하고 모니터링 및 최적화에서 얻은 통찰력을 사용하여 AI Assistant 기술과 작업을 조정합니다. 이 지속적인 개선 루프는 기능이 진화하는 고객 요구 사항 및 운영 요구 사항에 맞게 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다.

Webex Contact Center

이 문서에서는 컨택 센터 관리자가 상담원에 대한 제안 응답 기능을 활성화하고 관리하여 통신 효율성, 상담원 성과 및 고객 만족도를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

제안된 응답은 Webex Contact Center의 실시간 AI Assistant 기능으로, 상담원 생산성과 고객 만족도를 향상시킵니다. 이 기능은 고급 인공 지능(AI)을 활용하여 실시간 고객 상호 작용 중에 상담원에게 상황별 지침을 제공하고 음성 및 디지털 채널을 모두 지원합니다. 제안된 응답은 Agent Desktop 내에서 직접 무엇을 말하고 어떤 조치를 취해야 하는지에 대한 시기적절하고 관련성 있는 제안을 제공하여 상담원 경험을 변화시키는 것을 목표로 합니다. 이러한 사전 예방적 지원은 워크플로를 간소화하고 응답 시간을 줄이며 일관된 고품질 서비스 제공을 보장합니다.

Webex Contact Center 관리자는 조직에 제안된 응답 기능을 활성화하고 관리할 수 있습니다. 이 프로세스에는 시스템이 필수 전제 조건을 충족하는지 확인하고 Control Hub 내에서기능을 활성화하는 작업이 포함됩니다. 활성화되면 AI Assistant 기술을 구성하여 상담원에게 제공되는 제안을 맞춤화할 수 있습니다.

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

제안된 응답은 다음 관련자에게 유용합니다.

상담원: 실시간 상황별 제안을 통해 정보를 찾는 데 필요한 노력을 줄이고 응답 정확도를 높일 수 있습니다.
관리자: 조직 및 대기열 수준에서 제안된 응답 설정을 관리 및 구성하고, AI Assistant 기술을 생성 및 최적화하고, 구성을 테스트 및 디버그하고, 성능을 모니터링하고, 컨택 센터의 기능을 지속적으로 최적화합니다.

장점

제안된 응답을 구현하면 컨택 센터 전체에서 다음과 같은 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

상담원 효율성 향상: 상담원은 정보를 검색하거나 동료와 상담하는 데 소요되는 시간을 줄여 문제를 더 빠르게 해결하고 생산성을 높일 수 있습니다.
처리 시간 단축: 즉각적이고 정확한 제안을 통해 상담원은 쿼리를 더 빠르게 해결할 수 있으므로 AHT(평균 처리 시간)에 직접적인 영향을 미칩니다.
일관된 고객 경험: 경험에 관계없이 모든 상담원이 정확하고 일관된 정보를 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상합니다.
통화 후 작업 감소: 상담원은 상호 작용 중에 필요한 작업 및 문서화를 완료하여 통화 후 작업을 최소화할 수 있습니다.
첫 번째 연결 문제 해결 개선: 상담원은 관련 정보 및 작업에 즉시 액세스할 수 있으므로 첫 번째 연락처에서 고객 문제를 해결할 수 있습니다.
신입 사원의 온보딩 시간 단축: 신입 상담원은 실시간 AI 안내를 통해 자신감과 숙련도를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.
확장성: 상담원이 더 많은 양의 상호 작용을 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 하여 성장하는 컨택 센터를 지원합니다.
듀얼 채널 기능: 음성 통화와 디지털 상호 작용을 모두 지원하여 상담원이 전화 통화 또는 채팅 또는 이메일과 같은 디지털 채널을 통해 고객과 소통하는지 여부에 대한 실시간 제안을 제공합니다.

사용 지침

제안된 응답 기능은 윤리적 사용을 보장하고 커뮤니케이션을 향상시키기 위해 신중한 관리가 필요합니다. 관리자는 에이전트에게 기능의 활성화 및 AI 기반 특성에 대해 알릴 책임이 있습니다. 일관된 기능을 위해 여러 장치에서 UI 응답성을 테스트해야 합니다.

사용 지침 및 개인 정보 보호에 대한 자세한 내용은 상담원 답변 및 제안 응답 - AI 투명성 참고 를참조하십시오.

사전 요구 사항

제안된 응답을 사용하도록 설정하기 전에 Webex Contact Center 조직이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

Webex Contact Center Flex 4.0: 컨택 센터가 Flex 4.0 플랫폼에서 실행되고 있어야 합니다.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 A-FLEX-AI-ASST 추가 기능 SKU를 구매해야 합니다. 이 자격은 제안된 응답을 포함하여 모든 AI Assistant 기능에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 구독 및 사용량 관리에 대한 자세한 내용은 사용량 및 결제 설명서를 참조하세요.
음성 상호 작용을 위한 미디어 포킹: 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 흐름 디자이너에서 미디어 포킹을 활성화해야 합니다. 특정 대기열 에 대한 미디어 스트리밍 사용 문서를 참조하세요.
Webex Connect 사용: 외부 시스템 통합 및 이행 흐름을 포함하는 AI 제안 작업을 구성하고 사용하려는 경우 조직에 대해 Webex Connect를 사용하도록 설정하고 구성해야 합니다.
필수 사용자 권한: Control Hub 에서고객지원센터 설정에 액세스하고 수정하려면 필요한 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 권한이 있어야 합니다. 특히 역할에는 AI Assistant - 제안된 응답 기능에 대한 액세스 권한이 포함되어야 합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에서 사용자 프로필 관리 문서를 참조하세요 .

제안된 응답을 활성화하는 방법

다음 단계에 따라 Webex Contact Center에 대해 제안된 응답 기능을 활성화하십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동합니다.
2	탐색 창의 Desktop Experience 에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답을 켜 서 조직 수준에서 기능을 사용하도록 설정합니다.
4	AI Assistant 기술 할당을 클릭하고 대기열에 할당할 AI 기술을 선택합니다. 선택한 기술에 대기열을 하나 이상 추가하고 변경 내용을 저장합니다. 이러한 기술은 상담사가 각 대기열에서 받게 되는 제안 유형을 결정합니다. 할당하려는 특정 AI Assistant 스킬이 아직 나열되지 않았거나 스킬이 생성되지 않은 최초 설정의 경우 AI Assistant 스킬 관리를 클릭하여 Webex AI Studio에서 새 스킬을 만듭니다. 스킬을 생성한 후 이 화면으로 돌아와 할당 프로세스를 완료합니다. 대기열에 기술을 할당하는 방법에 대한 자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.

AI Assistant 기술 생성 및 관리

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 강화하는 핵심 구성 요소입니다. 이러한 인텔리전트 구성은 AI Assistant가 실제 에이전트에게 실시간 안내를 제공하는 방법을 정의합니다. 관리자는 Webex AI Studio를 사용하여 이러한 기술을 생성, 구성 및 관리하여 컨택 센터의 대기열 및 상호 작용 유형의 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다.

이 문서에서는 Webex AI Studio에 액세스하고, 환경을 이해하고, AI Assistant 기술을 만들고 관리하는 자세한 프로세스를 안내합니다.

Webex AI Studio에 액세스

Webex AI Studio에 액세스하려면 다음 지침을 따르세요.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다.

Webex AI Studio 이해하기

Webex AI Studio는 AI Assistant 기술 및 AI 에이전트를 관리하기 위한 전용 대시보드를 제공합니다.

조직에서 제안된 응답만 사용하는 경우 기본적으로 AI Assistant 기술 대시보드가 표시됩니다.
조직에서 AI 에이전트도 사용하는 경우 AI Assistant 기술과 AI 에이전트 대시보드를 모두 사용할 수 있으므로 필요에 따라 전환할 수 있습니다.

AI Assistant 기술 이해 대시보드

AI Assistant 기술 대시보드는 제안된 응답에 대해 구성된 모든 AI Assistant 기술을 종합적으로 관리하기 위한 중앙 허브 역할을 합니다. 기존 기술을 개괄적으로 설명하고 다양한 관리 기능에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

대시보드 표시

대시보드에서 AI Assistant 기술은 목록 보기에 카드 또는 행으로 표시됩니다. 각 항목은 빠른 참조를 위해 주요 세부 정보를 제공합니다.

기술 이름: AI Assistant 기술에 할당한 설명이 포함된 이름입니다.
큐: 스킬이 현재 연결되어 있는 큐의 수입니다.
보조자의 목표: 스킬의 목적에 대한 간략한 설명입니다.
마지막으로 수정한 날짜: 기술이 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다.
최종 수정자: 스킬을 마지막으로 수정한 사용자입니다.
생성 날짜: 스킬을 만든 날짜입니다.
만든 사람: 스킬을 만든 사용자입니다.

대시보드 작업

기본 대시보드에서 다음 작업을 수행하여 AI Assistant 기술을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

새 AI Assistant 기술 만들기: 클릭+ 기술 만들기를 클릭하여 새 AI Assistant 기술 구성을 처음부터 시작합니다.
AI Assistant 기술 가져오기: 가져오기 기술을 사용하여 AI Assistant 기술을 JSON 형식으로 업로드합니다. 이를 통해 사전 구성된 기술을 빠르게 추가하거나 외부 소스에서 백업을 복원할 수 있습니다.
검색 및 필터링: 검색 창을 활용하여 이름, 연결된 대기열 또는 마지막으로 수정한 날짜별로 기술을 빠르게 찾을 수 있습니다.
미리보기: 스킬의 미리보기 위젯을 열어 시뮬레이션된 환경에서 응답을 테스트합니다.

개인 스킬 관리

대시보드에 나열된 개별 AI Assistant 직무에 대해 다음과 같은 추가 관리 옵션에 액세스할 수 있습니다.

기술 설정 수정: 기술의 이름이나 카드를 클릭하여 구성 페이지를 열고 프로필, 기술 자료 및 작업을 포함한 설정을 수정합니다.
빠른 작업: 줄임표 아이콘(점 3개)을 클릭하여 특정 기술에 대한 빠른 작업에 액세스하여 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- PIN: PIN 빠른 액세스를 위해 대시보드 상단에 스킬을 표시합니다.
- 액세스 토큰 복사: 외부 애플리케이션 또는 개발 환경에서 원활한 통합, 인증 및 테스트를 위해 기술의 액세스 토큰을 복사합니다.
- 내보내기: 백업 또는 전송을 위해 기술의 세부 정보(JSON 형식)를 로컬 폴더로 내보냅니다.
- 삭제: AI Assistant 스킬을 영구적으로 삭제합니다.

하나 이상의 대기열에 연결된 스킬을 삭제하려고 하면 스킬이 사용 중임을 알리는 확인 메시지가 나타납니다. 계속하기 전에 확인해야 합니다. 확인되면 Control Hub 에 삭제에 대한 알림이 전송됩니다.

AI Assistant 기술 만들기

다음 단계에 따라 상담원에게 관련 제안을 제공하는 AI Assistant 기술을 구성합니다.

1	AI Assistant 기술 대시보드에서 + 기술 만들기를 클릭합니다.
2	처음부터 시작을 선택하고 다음을 클릭합니다.
3	[기술 이름 ] 필드에 명확하고 설명이 포함된 이름을 입력합니다. 스킬을 고유하게 식별하는 시스템 ID 필드는 스킬 이름을 기준으로자동으로 채워집니다.
4	목표 필드에 간결한 목표를 제공합니다. 예:"당신은 직원이 수하물 분실에 관한 질문에 답변하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다." 모범 사례는 목표 정의 섹션을 참조하세요 .
5	만들기를 클릭합니다.
6	기술 구성 화면에서 Profile Tab가 기본적으로 선택됩니다. 지침 텍스트 상자에서 AI의 동작 및 응답 생성에 대한 자세한 단계별 지침을 제공합니다. 모범 사례는 제작 지침 섹션을 참조하세요 .
7	지식 Tab으로 전환하여 관련 기술 자료를 선택합니다. 기술은 이 원본을 사용하여 제안을 생성합니다. 적합한 기술 자료가 없는 경우 + 새로 추가를 클릭합니다. 만든 후에는 기술 구성 패널로 돌아갑니다. 각 기술은 하나의 기술 자료에만 연결할 수 있습니다. AI Assistant 스킬과 AI 에이전트 모두 동일한 기술 자료를 사용할 수 있습니다. 기술 자료 구성에 대한 모범 사례는 기술 자료 구조화 섹션을 참조하십시오 .
8	Actions Tab로 이동하여 작업을 활성화, 비활성화, 편집 또는 삭제합니다. + 새 작업을 클릭하여 새 작업을 만들 수도 있습니다. 작업을 통해 AI 기술은 고객에게 응답하는 데 사용할 수 있는 정보를 제안하는 것 외에도 특정 작업(예: 사례 생성, 정보 검색, 이메일 보내기 또는 통합 수행)을 제안하거나 수행할 수 있습니다. 기술 자료에 연결하지 않는 경우 하나 이상의 작업을 추가합니다. 모범 사례는 작업 정의 섹션을 참조하십시오. 자세한 지침은 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
9	모든 필수 필드가 완료되면 변경 내용 저장을 클릭합니다 . 기술을 게시하기 전에 미리 보기 단추를 사용하여 동작을 테스트합니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 응답 미리 보기 섹션을 참조하세요 .
10	게시 를 클릭하여 기술을 완료합니다.

AI 엔진에 대한 참고 사항: 이 기능에 사용되는 AI 모델은 최적의 성능과 안정성을 보장하기 위해 GPT-4o-mini 입니다.

다음 단계

AI Assistant 기술을 만들고 구성한 후 컨택 센터에 대한 제안 응답 배포의 다음 단계를 진행합니다.

대기열에 AI Assistant 기술 할당: 상담원에게 기술을 제공하려면 관련 컨택 센터 대기열에 할당하십시오. Link AI Assistant skills to queues 문서를 참조하세요 .

기술이 할당되고 작업이 구성되면(필요한 경우) 제안된 응답 기능을 계속 테스트하고 모니터링하여 최적의 상담원 성과와 고객 경험을 보장합니다. 모니터링 및 지속적인 개선에 대한 지침은 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

작업은 Webex AI Studio의 핵심 기능으로, AI Assistant가 응답을 제안할 뿐만 아니라 특정 작업을 추천하거나 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 작업은 Webex Contact Center 환경 내에서 또는 외부 시스템과의 통합을 통해 수행할 수 있습니다. 관리자는 Webex AI Studio 내에서 이러한 작업을 정의하여 목적, 트리거, 필수 사용자 정보 및 실행 방법을 지정합니다.

이 문서에서는 작업 유형 정의, 사용자 입력 지정, 상담원 효율성 및 고객 경험 향상을 위한 실행 모드 구성을 포함하여 AI Assistant 직무에 대한 작업을 구성하는 프로세스를 자세히 설명합니다.

작업 유형 및 실행 모드 이해

작업 유형	설명	사용 시기	에이전트 상호 작용
중재 모드	실행 전에 에이전트의 검토와 명시적 승인이 필요합니다.	중요한 작업, 데이터에 민감한 작업 또는 에이전트 입력 또는 확인이 필요한 경우.	상담원은 수집된 정보를 검토하고 수정할 수 있으며 승인을 클릭하여 계속 진행합니다.
중재되지 않은 모드	에이전트 개입 없이 자율적으로 실행됩니다.	상담원의 입력이나 확인이 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮거나 반복적인 작업입니다.	상담원이 실시간 상태 업데이트와 작업 완료 확인을 받습니다.

사전 요구 사항

AI Assistant 기술에 대한 작업을 구성하기 전에 다음을 확인하십시오.

Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 관리자 권한이 있어야 합니다.
기존 AI Assistant 스킬: Webex AI Studio에서 스킬을 이미 생성해야 합니다. 작업은 AI 기술의 구성 요소로 구성됩니다.

자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

기술에 대한 새 작업을 추가하고 구성하려면 다음 단계를 수행합니다.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 Desktop Experience 아래에 있는 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다.
4	작업을 구성할 기술을 클릭합니다.
5	Actions Tab로 이동하여 + New Action 을 클릭합니다. 스킬에 대해 최대 10개의 작업을 구성할 수 있습니다.
6	새 작업 추가 페이지에서 다음 세부 정보를 지정합니다. 작업 이름: 작업에 대해 명확하고 간결하며 설명이 포함된 이름을 입력합니다. 이 이름은 에이전트에게 표시됩니다. 최대 길이는 75자의 영숫자입니다. 예: "항공편 세부 정보 가져오기", "케이스 만들기", "콜백 예약" 작업 설명: 작업의 목적에 대한 간략한 설명을 제공합니다. 이는 에이전트가 해당 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. 최대 길이는 1024자입니다. 예: "이 작업은 고객 PNR을 사용하고 항공편 세부 정보를 검색합니다." 작업 범위: 작업이 데이터 및 실행과 상호 작용하는 방식을 선택합니다. 슬롯 채우기: 이 작업은 외부 시스템 실행 없이 대화에서 특정 정보(슬롯)를 수집하는 데 중점을 둡니다. 그런 다음 상담원은 이 정보를 복사하여 타사 시스템에 붙여 넣어 작업을 완료할 수 있습니다. 슬롯 채우기 및 이행: 이 작업은 정보를 수집한 다음 이를 사용하여 외부 시스템 또는 워크플로와 상호 작용합니다. 슬롯 채우기 > 입력 엔터티(사용자 입력): AI 기술이 작업을 수행하기 위해 고객 또는 다른 시스템에서 필요로 하는 정보를 정의합니다. 슬롯 채우기를 선택하면 입력 엔터티 섹션만 표시됩니다. 슬롯 채우기(Slot-filling) 및 실행 (fulfillment)을 선택하면 입력 엔티티(Input entities ) 및 Webex Connect 플로우 빌더 실행(Flow Builder Fulfillment ) 섹션이 모두 표시됩니다. 구성: 테이블 형식 또는 JSON 편집기를 사용하여 입력 엔터티를 추가합니다. 테이블 형식: 클릭+ 새 입력 엔터티 를 클릭하고 엔터티 이름, 유형(예: 문자열, 숫자, 사용자 지정 목록/선택 사항, 정규식, 날짜, 시간, 전화, 전자 메일, 숫자), 설명 및 예제를 지정합니다. 필수 항목인 경우 엔터티를 필수 로 표시합니다. 입력 엔터티 형식 이해: 입력 엔터티를 정의할 때 AI Assistant 기술이 수집해야 하는 데이터의 종류를 지정하는 형식을 선택합니다. 사용 가능한 유형에 대한 분석은 다음과 같습니다. 문자열: 고객 이름 또는 일반 쿼리와 같은 자유 텍스트 입력용입니다. 숫자: 수량 또는 연령과 같은 숫자 입력용입니다. 사용자 지정 목록/선택 사항: 허용 가능한 값 목록(예: 크기에 대해 "작게", "중간", "크게")을 제공하는 미리 정의된 선택 가능한 옵션의 경우. Regex: 특정 입력 패턴에 대한 사용자 지정 유효성 검사 규칙의 경우 데이터가 특정 형식(예: 특정 제품 ID 형식)을 준수하는지 확인합니다. 날짜: 날짜 정보를 수집하는 데 사용되며, 상담원 인터페이스에 날짜 선택기와 함께 표시되는 경우가 많습니다. 시간: 시간 정보를 수집하는 데 사용되며, 보통 상담원 인터페이스에 시간 선택기와 함께 표시됩니다. 전화: 전화 번호의 경우, 일반적인 전화 번호 형식에 대한 기본 제공 유효성 검사 기능이 있습니다. 이메일: 이메일 주소의 경우, 표준 이메일 형식에 대한 기본 제공 유효성 검사 기능이 있습니다. 숫자: 고정 숫자 문자(예: 4자리 PIN)의 경우. 실행 모드 구성: 각 입력 엔터티에 대해 필요한 상담원 검토를 설정합니다 . 이 옵션은 상담원이 작업을 수행하기 전에 입력을 검토하거나 수정해야 하는지 여부를 지정합니다. 이 설정은 작업이 중재됨 또는 중재되지 않음 모드에서 작동하는지 여부를 직접 결정합니다. 예 로설정하면 작업이 중재됨 모드에서 수행됩니다(상담원 검토 및 승인 필요). 아니요 로설정하면 작업이 중재되지 않음 모드에서 자동으로 수행됩니다. JSON 편집기: 대신 JSON 사용을 클릭하여 입력 매개 변수 스키마를 JSON 형식으로 정의합니다. JSON 스키마 구조에 대한 자세한 내용은 JSON 스키마 둘러보기를 참조하세요 . Webex Connect 플로우 빌더 이행: 트리거된 후 작업을 수행하기 위한 워크플로우를 정의합니다. AI Assistant 직무에 대한 Webex Connect의 이행 흐름 구성에 대한 자세한 지침은 AI 에이전트 작업에 대한 이행 흐름 구성 문서를 참조하십시오 . 서비스 선택: Webex Connect 클라이언트 작업 영역에 구성된 필수 서비스를 선택합니다. Webex AI Studio는 클라이언트 수준 작업 영역 내에 구성된 서비스 및 흐름에만 액세스할 수 있습니다. 흐름 선택: Webex Connect 클라이언트 작업 영역에 구성된 필수 흐름을 선택합니다.
7	추가를 클릭하여 새 작업을 AI 스킬에 저장합니다.
8	작업을 구성한 후 AI 스킬 구성 페이지에서 게시 를 클릭하여 스킬을 라이브로 만들고 변경 사항을 적용합니다.

작업을 신중하게 구성하면 AI Assistant가 동적이고 실행 가능한 지침을 제공하여 에이전트 기능을 크게 향상시키고 전반적인 고객 상호 작용 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

AI Assistant 기술을 대기열에 연결

AI Assistant의 제안된 응답이 적절하고 시기적절한 지침을 제공하도록 하려면 AI Assistant 기술을 Webex Contact Center의 해당 대기열에 정확하게 연결해야 합니다. 이 구성은 인간 에이전트가 특정 대기열에서 고객 상호 작용을 처리할 때 시스템이 해당 대기열에서 처리한 고객 쿼리 유형에 따라 제안을 제공해야 하는 AI 기술을 정확히 알 수 있도록 합니다.

이 문서에서는 효과적인 배포 및 최적의 성능을 위한 중요한 고려 사항과 함께 AI Assistant 기술을 큐에 연결하기 위한 지침을 제공합니다.

장점

AI 기술을 대기열에 연결하면 컨택 센터 운영에 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

타깃팅된 제안: 상담원은 각 대기열에서 처리하는 특정 유형의 상호 작용에 맞게 조정된 상황별 관련 제안을 받습니다.
최적화된 성능: AI 처리 리소스는 상호 작용이 연결된 대기열을 통해 흐를 때만 올바른 AI 기술을 활성화하여 효율적으로 사용되어 불필요한 처리를 최소화합니다.
확장성: 여러 대기열에서 다양한 고객 문의를 관리할 수 있으며, 각 대기열은 전문 AI 기술로 지원되어 조직의 성장과 적응을 지원합니다.
상담원 효율성 향상: 상황 인식 제안은 상담원이 보다 빠르고 정확하게 응답하여 처리 시간을 줄이고 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

운영 참고 사항 및 제한 사항

AI 기술을 대기열에 효과적으로 연결하기 위해 다음 참고 사항 및 고려 사항을 따르십시오.

하나의 큐, 하나의 AI 스킬: 한 번에 하나의 큐를 하나의 AI 스킬에 연결하여 동일한 상호 작용에 대한 상충되는 제안을 방지할 수 있습니다.
하나의 AI 스킬, 여러 큐: 하나의 AI 스킬을 여러 큐에 연결할 수 있어 여러 대기열에서 유사한 유형의 문의를 처리하는 경우에 유용합니다.
음성 채널에 대한 미디어 스트리밍: 음성 상호 작용을 위해 AI 스킬에 연결된 모든 대기열에 대해 미디어 스트리밍을 활성화해야 합니다. 미디어 스트리밍은 오디오 스트림을 복제하여 AI 기술이 제안을 생성하는 데 필수적인 실시간 전사를 가능하게 합니다. 자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화를 참조하세요.
대기열 제거의 영향: AI 스킬에서 대기열 할당을 취소하려고 하면 특히 활성 통화가 영향을 받을 수 있는 경우 확인 메시지가 나타납니다.
일괄 할당 취소: AI 스킬이 50개 이상의 대기열에 연결된 경우 시스템 제한으로 인해 일괄적으로 할당 취소해야 할 수 있습니다.
AI 스킬 삭제: AI 스킬은 대기열에 연결되어 있는 동안에는 삭제할 수 없습니다. 스킬을 삭제하기 전에 모든 대기열의 할당을 취소합니다.

사전 요구 사항

AI 기술을 대기열에 연결하기 전에 다음 요구 사항이 충족되는지 확인합니다.

제안된 응답 활성화됨: 제안된 응답 기능 토글이 활성화되어 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에 대한 추천 응답 사용 설정을 참조하세요.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI 스킬: Webex AI Studio에서 하나 이상의 AI 스킬을 생성, 구성 및 게시해야 합니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리를 참조하세요.
구성된 대기열: 대상 대기열은 Webex Contact Center에서 설정해야 합니다. 자세한 내용은 큐 만들기 및 라우팅 패턴 구성 문서를 참조하세요 .

AI 기술을 대기열에 연결

상담원이 상황에 맞는 정확한 제안을 받을 수 있도록 다음과 같이 AI 스킬을 적절한 대기열에 연결하세요.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창에서 Desktop Experience(데스크톱 환경 )의 AI Assistant 으로 이동합니다.
3	제안된 응답 에서AI Assistant 기술 할당을 클릭하여 연결할 AI 기술 및 큐를 선택합니다.
4	AI 스킬을 선택하고 현재 이 스킬에 연결된 큐를 표시하는 할당된 대기열 섹션을 찾습니다.
5	Add Queues(대기열 추가)를 클릭합니다 .
6	대기열 선택 화면에서 검색 창을 사용하여 이름으로 특정 대기열을 찾습니다.
7	이 AI 스킬에 연결할 큐 옆에 있는 확인란을 선택합니다. 한 번에 최대 50개의 대기열을 선택할 수 있습니다. 추가 대기열을 연결하려면 이 프로세스를 반복합니다.
8	저장을 클릭하여 선택한 대기열을 AI 스킬에 할당합니다.

제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

제안된 응답을 구성하고 AI Assistant 기술을 설정한 후에는 효과를 테스트하고 성과를 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 AI Assistant는 정확하고 관련성 높은 제안을 제공하여 상담원 효율성을 개선하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. Webex Contact Center는 철저한 테스트 및 지속적인 모니터링을 위해 Webex AI Studio 및 Analyzer 내에서 포괄적인 도구를 제공합니다.

이 문서에서는 AI Assistant 기술 응답을 미리 보고, 성능 메트릭을 사용하여 영향을 모니터링하고, 감사 및 디버깅을 위해 세션 및 기록 탭을 활용하는 프로세스를 안내합니다.

사전 요구 사항

제안된 응답 성능을 테스트하고 모니터링하기 전에 다음 사항을 확인하십시오.

AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 필요한 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI Assistant 스킬: AI Assistant 스킬은 관련 기술 자료, 지침 및 작업과 함께 Webex AI Studio에서 생성, 구성 및 게시되어야 합니다.
자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 및 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
큐에 연결된 AI Assistant 기술: 제안된 응답을 제공하는 AI Assistant 기술은 적절한 큐에 연결되어야 합니다.
자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.
실시간 사본 활성화(음성의 경우): 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 실시간 사본이 활성화되어야 합니다. 이것은 AI Assistant가 음성 대화를 처리하고 제안을 생성하는 데 필수적입니다.
자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화 문서를 참조하십시오.

AI Assistant 기술 미리보기

라이브 에이전트에 AI Assistant 기술을 배포하기 전에 Webex AI Studio 내의 시뮬레이션된 환경에서 해당 동작을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 아래 단계를 따르십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다.
4	AI Assistant 기술 대시보드에서 테스트할 특정 AI Assistant 기술을 클릭합니다. 그러면 구성 페이지가 열립니다.
5	미리보기 버튼을 클릭합니다.

채팅 모드 미리보기: Webex AI Studio 내의 미리보기를 통해 채팅 상호작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 고객의 역할을 맡고, 쿼리를 입력하고, AI Assistant 기술이 인간 에이전트에게 표시되는 것처럼 제안을 생성하는 방법을 관찰할 수 있습니다.

음성 채널 테스트 참고 사항: 라이브 음성 상호 작용 중에 제안이 어떻게 표시되고 작동하는지 자세히 미리 보려면 Agent Desktop 로 전환 하여 실제 통화 시나리오에서 기능을 테스트해야 합니다. 이렇게 하려면 통화에 대해 실시간 사본이 활성화되어 있어야 합니다.

성능 모니터링을 위한 분석기 활용

제안된 응답 기능은 AI Assistant의 일부입니다. 분석기에서 AI Assistant 보고서와 KPI를 검토하여 사용법과 유효성을 모니터할 수 있습니다.

자세한 내용은 분석기 의 AI Assistant 보고서를 참조하십시오 .

감사 및 디버깅에 AI Studio 활용

Configuration Tab 외에도 Webex AI Studio는 AI Assistant 기술을 감사하고 디버깅하기 위한 두 개의 탭인 세션 및 기록을 제공합니다.

세션 Tab

세션 Tab은 제안된 응답에 AI Assistant 기술이 사용된 모든 상호 작용에 대한 자세한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용에서 AI Assistant 기술 성능의 감사, 디버깅 및 지속적인 개선에 사용할 수 있습니다. 이 Tab의 인사이트를 효과적으로 활용하려면 다음 작업을 수행합니다.

상호 작용 보기 및 필터링: 세션 페이지에는 AI Assistant 기술이 제안을 제공한 모든 상호 작용 목록이 표시됩니다.
- - 검색: 검색 창을 사용하여 연결 세션 ID, 소비자 ID 또는 상호 작용 ID로 특정 상호 작용을 찾습니다.
  - 필터: 필터를 적용하여 다음과 같은 방법으로 목록 범위를 좁힙니다.
    - 연결 날짜: 특정 시간 범위 내의 상호 작용입니다.
    - 상담원, 팀, 대기열: 특정 담당자가 처리하거나 특정 대기열을 통해 라우팅되는 상호 작용입니다.
    - 채널 유형: 음성 또는 디지털 상호 작용.
    - 제안/수행된 작업: 특정 작업이 제안되거나 수행된 상호 작용입니다.
    - 오류 발생: 오류가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 테스트 세션 숨기기: 보기에서 테스트 세션을 제외합니다.
    - 상담원 핸드오버 발생: 상담원 핸드오버가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 반대 투표: 상담원이 반대 투표를 한 세션을 필터링합니다.
    - 플래그가 지정된 상호 작용(구현된 경우): 검토를 위해 인간 에이전트가 플래그를 지정한 상호 작용입니다.
자세한 상호 작용 보기: 목록에서 상호 작용을 클릭하면 포괄적인 세부 정보를 볼 수 있습니다.
- 상호 작용 기록: 실시간 대화 내용 기록 기능으로 제공되는, 실제 에이전트와 고객 간의 전체 대화
- 사용된 AI Assistant 기술: 이 상호 작용에 대한 제안을 제공한 AI Assistant 기술을 식별합니다.
- 제안 목록: 실제 에이전트에게 제공된 모든 제안을 표시하며, 해당 제안을 묻는 특정 고객 쿼리와 연결됩니다.
- 제안 소스: 추천 자료를 생성하는 데 사용된 주요 문서, FAQ 또는 기술 자료 섹션을 표시합니다. 이를 통해 정보의 정확성과 관련성을 확인할 수 있습니다.
- 제안 및 수행된 작업: 제안된 작업과 수행되었는지 여부(조정되지 않음 또는 조정된 모드)에 대한 세부 정보를 제공합니다.
- 상담원 수정: 실제 상담원이 제출 전에 조정된 작업의 필드를 편집한 경우 이러한 수정 사항이 기록됩니다.
- 추가 컨텍스트: 제안을 구체화하기 위해 상담원이 제공한 추가 정보가 표시됩니다.
- 메타데이터: 연결 세션 ID, 인간 에이전트 ID/이름, 팀 ID/이름, 대기열 ID/이름, 연결 날짜/시간 및 채널 유형을 포함합니다.

역사 Tab

History Tab는 AI Assistant 기술의 구성 변경 및 버전에 대한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용을 위한 직접적인 성능 모니터링 도구는 아니지만 구성 업데이트로 인해 성능이 변경된 이유를 이해하는 데 중요합니다.

버전 기록: AI Assistant 기술의 게시된 다른 버전을 추적하여 필요한 경우 이전 구성으로 되돌릴 수 있습니다.
변경 로그: 변경한 사람, 시기 및 변경된 내용을 포함하여 AI Assistant 스킬 설정에 대한 수정 사항에 대한 자세한 로그를 제공합니다. 이는 구성 관련 문제를 감사하고 디버깅하는 데 필수적입니다.

AI Assistant 기술 배포 전략

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.

AI Assistant 기술 이해

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 기술을 대기열에 할당하기 위한 모범 사례

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.

특정 사용 사례에 대한 AI Assistant 기술 설계

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.

사용 사례에 대한 주요 설계 고려 사항

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.

AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능의 지능적인 핵심입니다. 고객과 직접 상호 작용하는 AI 에이전트와 달리 AI Assistant 기술은 실시간으로 에이전트에게 권한을 부여하고 안내하도록 설계되었습니다. 이러한 기술을 최적화하려면 목표, 지침, 지식 기반 구조 및 작업 정의를 신중하게 작성하여 정확하고 관련성이 높으며 실행 가능한 제안을 보장해야 합니다.

이 문서에서는 관리자가 전략적 디자인 및 콘텐츠 품질에 중점을 두고 매우 효과적인 AI 기술을 만들 수 있는 모범 사례를 제공합니다. AI 스킬을 생성 및 관리하고, 작업을 정의하고, 큐에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 해당 관리자 문서를 참조하세요.

모범 사례

목표 정의

목표는 AI 기술의 목적을 정의합니다. AI의 행동을 안내하고 인간 에이전트를 지원하는 역할을 명확히 하는 높은 수준의 진술입니다.

에이전트 지원에 집중: AI가 인간 에이전트를 어떻게 도울 것인지 명확하게 설명합니다. 목표는 항상 직접적인 고객 대면 엔터티가 아닌 에이전트를 위한 지원 도구로서의 AI의 역할을 반영해야 합니다.

예: "당신은 여행사가 수하물 분실에 관한 질문에 답하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다."

간결하고 행동 지향적으로 유지: 짧고 명확한 목표는 AI가 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
스킬 역량에 부합: 스킬에 대해 정의된 기술 자료 콘텐츠 및 작업에 따라 목표가 현실적이고 달성 가능한지 확인합니다.

목표 설정에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

제작 지침

지침은 정보를 처리하고 제안을 생성하는 방법에 대한 AI 기술에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 이 섹션은 AI가 에이전트를 지원하기 위한 지침이므로 AI Assistant 기술을 AI 에이전트와 구별합니다.

스킬의 페르소나 정의(상담원의 보조자): 인간 상담원의 보조자로서 스킬의 역할과 전문성을 명확하게 설명합니다.

예: "청구 문의를 처리하는 상담원을 위한 전문가 AI Assistant입니다. 여러분의 역할은 고객 대화를 분석하고 상담원에게 가장 관련성이 높은 정보와 조치를 제공하여 청구 관련 질문을 해결하는 것입니다."

작업 및 의사 결정 흐름 개요: AI의 관점에서 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 대화에서 무엇을 찾아야 하는지, 어떤 유형의 제안이나 조치를 제공해야 하는지 AI에게 안내합니다.

예: "먼저 수하물 분실과 관련된 고객의 주요 문제에 귀를 기울이십시오. 그런 다음 항공편 세부 정보가 필요한 경우 상담원에게 '항공편 세부 정보 검색' 작업을 사용하도록 제안합니다. 클레임을 제기해야 하는 경우 에이전트에게 '분실 수하물 클레임 생성' 작업을 사용하도록 제안하십시오."

제안 형식 지정: AI에게 상담원에게 정보를 명확하고 간결하게 제시하도록 지시합니다.

예: "제안은 쉽게 읽을 수 있도록 명확하고 글머리 기호로 표시되어야 합니다. 조치 제안은 에이전트에 대한 조치 이름과 목적을 명확하게 명시해야 합니다."

명확한 작업 참조: AI가 작업을 제안해야 하는 경우 구성된 작업 이름을 명시적으로 참조합니다.

예: "고객이 '사기 청구'를 언급하면 상담원에게 <사기 조사 시작> 작업을 사용하도록 제안합니다."

오류 처리 및 대체 계획: AI가 자신 있거나 관련성 있는 제안을 제공할 수 없을 때 대응하는 방법을 AI에게 지시합니다.

예: "상담원의 현재 상황에 대해 확신 있는 제안을 제공할 수 없는 경우 상담원에게 '사용 가능한 관련 제안이 없습니다. 기술 자료를 참조하거나 관리자에게 문의하십시오.'"

가드레일 추가(지원 범위): AI가 정의된 범위 내에 있도록 상기시킵니다.

예: "제안은 항상 상담원의 고객 상호 작용을 지원하는 데 중점을 두어야 합니다. 비청구 질문에 답하거나 고객과 직접 상호 작용하려고 하지 마십시오."

지침 제공에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

기술 자료 구조화

기술 자료는 AI 기술을 위한 사실적 기반입니다. 조직은 상담원이 효과적으로 대응하거나 행동하는 데 도움이 되는 정보의 우선순위를 지정해야 합니다.

상담원 중심 콘텐츠: 상담원이 자주 설명, 문제 해결 또는 조치를 취해야 하는 정보의 우선 순위를 지정합니다. 상담원의 워크플로에 직접적으로 유용한 콘텐츠에 집중합니다.

예: "'환불 정책' 기사의 경우 정책 문구뿐만 아니라 일반적인 고객 질문 및 환불 처리를 위한 실제 단계도 포함하세요."

콘텐츠를 논리적으로 구성: KB 내의 범주를 사용하여 관련 정보를 그룹화합니다. 이를 통해 AI와 에이전트 모두 효율적으로 탐색하고 제안 관련성을 높일 수 있습니다.
정확성 및 일관성 보장: 모든 정보가 정확하고 최신 상태인지 확인합니다. 충돌하거나 오래된 콘텐츠를 피하십시오.
문서 품질 최적화:
- 명확성: 평이한 언어를 사용합니다.
- 간결함: 직접적이어야 합니다. AI와 상담원은 빠른 답변이 필요합니다.
- 구조: 제목, 부제목, 글머리 기호 및 번호가 매겨진 목록을 사용하여 가독성을 높이고 AI가 핵심 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다.
- 파일 크기: 검색 속도와 관련성을 개선하기 위해 매우 큰 문서를 더 작은 주제별 문서로 나누는 것이 좋습니다.
정기적인 검토 및 업데이트: KB 콘텐츠를 지속적으로 검토하여 관련성과 정확성을 유지합니다. 정책, 제품 또는 프로세스가 변경될 때마다 정보를 업데이트합니다.

기술 자료를 기술에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

작업 정의

작업은 AI 기술이 제안하거나 수행할 수 있는 특정 작업을 정의합니다. 작업을 구성할 때는 에이전트가 상담원에게 제공하는 프레젠테이션과 워크플로에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

행동 목표를 명확하게 정의: 행동 이름과 행동 설명 은 명확하고 간결하며 에이전트가 즉시 이해할 수 있어야 합니다.

예: 작업 이름: "주문 상태 검색"; 작업 설명: "이 작업은 주문 ID를 사용하여 고객 주문의 현재 상태를 가져옵니다."

복잡성 최소화: 개별 작업을 단순하고 집중적으로 유지합니다. 복잡한 다단계 프로세스를 더 작고 뚜렷한 작업으로 나눕니다.
사용자 입력을 정확하게 설명: 각 사용자 입력(슬롯)에 대해 AI가 필요한 정보를 정확하게 식별하고 수집할 수 있도록 명확한 설명을 제공합니다.
적절한 실행 모드 선택: 상담원에게 실행 모드 간의 차이점에 대해 교육합니다.
- 중재되지 않은 모드: 상담원 검토가 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮은 작업(예: 간단한 상호 작용 세부 정보 기록)에 사용됩니다. 강력한 오류 처리를 보장합니다.
- 중재 모드: 상담원 확인, 입력 또는 승인이 필요한 작업(예: 양식 제출, 중요한 데이터 확인)에 사용됩니다. 이렇게 하면 에이전트의 역량이 강화되고 정확성이 보장됩니다.

자세한 내용은 AI 제안 작업 이해 및 관리 문서를 참조 할 수 있습니다.

에이전트 워크플로 디자인: 작업이 Agent Desktop 에 어떻게 표시될지 고려합니다. 카드 레이아웃 구성을 사용하여 정보 표시에 영향을 줍니다.

작업 구성에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .

테스트 및 반복

효과적인 AI 기술을 만들고 최적화하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 지속적인 테스트와 개선은 지속적인 정확성과 관련성을 보장하는 데 필수적입니다.

정기적으로 테스트 및 미리 보기: AI Studio의 미리 보기 기능을 사용하여 상호 작용을 시뮬레이션하고 기술이 정확하고 관련성 있는 제안 및 작업을 생성하는지 확인합니다.
성능 데이터 모니터링: AI Studio의 성능 메트릭 및 세션 기록에 대한 분석기를 사용하여 상호 작용에 대한 자세한 감사 및 디버깅을 수행할 수 있습니다. 이 데이터는 구체화할 영역을 식별하는 데 중요합니다.
피드백에 따라 구체화: 제안 및 조치에 대한 상담원 피드백에 세심한 주의를 기울입니다. 세션 기록 분석의 인사이트와 함께 이 피드백을 사용하여 스킬의 목표, 지침, 기술 자료 콘텐츠 및 작업 정의를 구체화합니다. 이를 통해 AI 스킬이 효과적으로 유지되고 진화하는 상담원 요구 사항과 컨택 센터 운영에 적응할 수 있습니다.

테스트 및 모니터링에 대한 자세한 단계는 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI 용어 및 개념(Webex Contact Center

Webex Contact Center의 AI 기능을 효과적으로 활용하려면 주요 용어와 다양한 AI 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 필수 AI 개념에 대한 용어집을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시키도록 설계된 지능형 기능을 탐색하고 활용하는 데 도움이 됩니다.

AI 용어

AI Assistant: Webex Contact Center 내의 AI 기능은 상담원 성과를 향상시키도록 설계되었습니다. 실시간 성적표, 제안된 응답, AI 생성 요약, 자동화된 웰빙 휴식, 자동 CSAT 및 주제 분석과 같은 기능은 AI Assistant의 핵심 구성 요소입니다.
AI Assistant 기술: 제안된 응답 기능을 지원하는 AI Studio에서 생성 및 관리되는 구성 가능한 엔터티입니다. 이러한 기술은 상황에 맞는 제안과 조치를 제공하여 실시간으로 상담원을 지원하고 지능형 가이드 역할을 합니다.
AI 에이전트: AI Assistant 스킬과 달리 AI 에이전트는 즉각적인 사람의 개입 없이 고객 상호 작용(음성 또는 디지털)을 독립적으로 처리합니다. 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하거나, 일상적인 요청을 처리하거나, 고객을 라우팅할 수 있으며, 종종 상담원에게 에스컬레이션되기 전에 첫 번째 연락 창구 역할을 합니다. 자세한 내용은 Webex AI Agent 를 참조하십시오.
AI Studio: 관리자가 AI Assistant 스킬(상담원 지원용)과 AI 상담원(자율 상호작용용)을 모두 생성, 관리 및 구성하는 Webex Contact Center의 중앙 플랫폼입니다. 조직에서 사용하도록 설정한 기능에 따라 AI Studio 내에서 하나 또는 두 개의 대시보드가 모두 표시될 수 있습니다.
KB(기술 자료): AI Assistant 기술 및 AI 에이전트가 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 데 사용하는 중앙 집중식 정보 저장소(예: FAQ, 문서 및 문서)입니다.
작업: AI Assistant 기술이 상담원에게 제안하거나 상담원을 대신하여 실행할 수 있는 미리 정의된 작업 또는 워크플로입니다(상담원 검토 포함 여부와 상관없이). AI 에이전트의 경우 작업은 자율적으로 수행하는 작업입니다.
실행 모드: AI Assistant 기술이 작업을 실행하는 방법을 정의합니다.
- 조정된 모드: AI Assistant 스킬은 작업에 대한 정보를 수집하여 실행 전에 검토 및 명시적 승인을 위해 상담원에게 제공합니다.
- 중재되지 않은 모드: 작업이 AI Assistant 기술에 의해 독립적으로 실행되며 에이전트의 개입이나 승인이 필요하지 않습니다.

제안된 응답에 대한 배포 워크플로

이 문서에서는 관리자에게 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 배포하고 최적화하기 위한 워크플로를 제공합니다. 제안된 응답은 상담원에게 실시간 AI 기반 지침을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시킵니다. 이 기능은 Webex AI Studio에서 정의되고 관리되는 AI Assistant 스킬을 활용하여 대화 트랜스크립트를 분석하고 상황에 맞는 응답 또는 작업을 상담원에게 제공합니다.

관리자는 이 기능을 설정, 구성 및 유지 관리할 책임이 있습니다. 이 문서는 엔드 투 엔드 배포 및 관리 프로세스를 간략하게 설명하고 각 단계에 대한 자세한 문서에 연결하는 중앙 탐색 지점 역할을 합니다. 이 워크플로를 따르면 조직에서 기능을 성공적으로 구현하고 최적화할 수 있습니다.

제안된 응답을 구현하려면 초기 활성화에서 지속적인 최적화에 이르기까지 논리적인 일련의 단계가 필요합니다. 프로세스는 네 가지 기본 단계로 나뉩니다.

1단계: 기능 활성화 — 활성화

먼저 Control Hub에서 제안된 응답 기능을 활성화하고 모든 전제 조건이 충족되는지 확인합니다. 이 기본 단계는 추가 구성에 필요하며 다음과 같은 작업을 포함합니다.

Control Hub에서 제안된 응답을 활성화합니다.
라이센스 요구 사항을 확인합니다.
실시간 트랜스크립션과 같은 지원 서비스가 준비되었는지 확인합니다.

참조 문서: Webex Contact Center에 대해 제안된 응답 사용

2단계: AI 인텔리전스 정의 — AI Assistant 기술 구축

Webex AI Studio를 사용하여 제안된 응답을 지원하는 AI 인텔리전스를 만듭니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

Webex AI Studio에서 새로운 AI Assistant 스킬을 만드세요.
각 직무에 대한 목표를 정의합니다.
관련 기술 자료에 기술을 연결합니다.
각 기술에 대해 특정 작업을 구성합니다.

참조 기사 :

3단계: 배포 — 인텔리전스를 운영에 연결

구성된 AI Assistant 기술을 특정 대기열에 할당하여 실시간 컨택 센터 환경에 통합합니다. 이 단계에는 다음 작업이 포함됩니다.

대기열에 AI Assistant 기술 할당

참조 문서: 대기열에 AI Assistant 기술 링크

4단계: 모니터링 및 최적화 — 성능 및 지속적인 개선 보장

배포 후 기능을 확인하고, 성능을 모니터링하고, 구성을 반복적으로 구체화하여 효율성을 극대화합니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

미리 보기 기능을 사용하여 AI Assistant 응답을 테스트합니다.
상담원 실적에 미치는 영향을 분석합니다.
감사 및 디버깅에 세션 데이터를 사용합니다.

참조 문서: 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

배포는 반복적인 프로세스입니다. 제안된 응답의 성과를 정기적으로 모니터링하고 모니터링 및 최적화에서 얻은 통찰력을 사용하여 AI Assistant 기술과 작업을 조정합니다. 이 지속적인 개선 루프는 기능이 진화하는 고객 요구 사항 및 운영 요구 사항에 맞게 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다.

Webex Contact Center

이 문서에서는 컨택 센터 관리자가 상담원에 대한 제안 응답 기능을 활성화하고 관리하여 통신 효율성, 상담원 성과 및 고객 만족도를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

제안된 응답은 상담원 생산성과 고객 만족도를 향상시키는 Webex Contact Center의 실시간 AI Assistant 기능입니다. 이 기능은 고급 인공 지능(AI)을 활용하여 실시간 고객 상호 작용 중에 상담원에게 상황별 지침을 제공하고 음성 및 디지털 채널을 모두 지원합니다. 제안된 응답은 Agent Desktop 내에서 직접 무엇을 말하고 어떤 조치를 취해야 하는지에 대한 시기적절하고 관련성 있는 제안을 제공하여 상담원 경험을 변화시키는 것을 목표로 합니다. 이러한 사전 예방적 지원은 워크플로를 간소화하고 응답 시간을 줄이며 일관된 고품질 서비스 제공을 보장합니다.

Webex Contact Center 관리자는 조직에 제안된 응답 기능을 활성화하고 관리할 수 있습니다. 이 프로세스에는 시스템이 필수 전제 조건을 충족하는지 확인하고 Control Hub 내에서기능을 활성화하는 작업이 포함됩니다. 활성화되면 AI Assistant 기술을 구성하여 상담원에게 제공된 제안을 맞춤화할 수 있습니다.

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

제안된 응답은 다음 관련자에게 유용합니다.

상담원: 실시간 상황별 제안을 통해 정보를 찾는 데 필요한 노력을 줄이고 응답 정확도를 높일 수 있습니다.
관리자: 조직 및 대기열 수준에서 제안된 응답 설정을 관리 및 구성하고, AI Assistant 기술을 생성 및 최적화하고, 구성을 테스트 및 디버그하고, 성능을 모니터링하고, 컨택 센터의 기능을 지속적으로 최적화합니다.

장점

제안된 응답을 구현하면 컨택 센터 전체에서 다음과 같은 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

상담원 효율성 향상: 상담원은 정보를 검색하거나 동료와 상담하는 데 소요되는 시간을 줄여 문제를 더 빠르게 해결하고 생산성을 높일 수 있습니다.
처리 시간 단축: 즉각적이고 정확한 제안을 통해 상담원은 쿼리를 더 빠르게 해결할 수 있으므로 AHT(평균 처리 시간)에 직접적인 영향을 미칩니다.
일관된 고객 경험: 경험에 관계없이 모든 상담원이 정확하고 일관된 정보를 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상합니다.
통화 후 작업 감소: 상담원은 상호 작용 중에 필요한 작업 및 문서화를 완료하여 통화 후 작업을 최소화할 수 있습니다.
첫 번째 연결 문제 해결 개선: 상담원은 관련 정보 및 작업에 즉시 액세스할 수 있으므로 첫 번째 연락처에서 고객 문제를 해결할 수 있습니다.
신입 사원의 온보딩 시간 단축: 신입 상담원은 실시간 AI 안내를 통해 자신감과 숙련도를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.
확장성: 상담원이 더 많은 양의 상호 작용을 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 하여 성장하는 컨택 센터를 지원합니다.
듀얼 채널 기능: 음성 통화와 디지털 상호 작용을 모두 지원하여 상담원이 전화 통화 또는 채팅 또는 이메일과 같은 디지털 채널을 통해 고객과 소통하는지 여부에 대한 실시간 제안을 제공합니다.

사용 지침

제안된 응답 기능은 윤리적 사용을 보장하고 커뮤니케이션을 향상시키기 위해 신중한 관리가 필요합니다. 관리자는 에이전트에게 기능의 활성화 및 AI 기반 특성에 대해 알릴 책임이 있습니다. 일관된 기능을 위해 여러 장치에서 UI 응답성을 테스트해야 합니다.

사용 지침 및 개인 정보 보호에 대한 자세한 내용은 상담원 답변 및 제안 응답 - AI 투명성 참고 를참조하십시오.

사전 요구 사항

제안된 응답을 사용하도록 설정하기 전에 Webex Contact Center 조직이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

Webex Contact Center Flex 3.0: 컨택 센터가 Flex 3.0 플랫폼에서 실행되고 있어야 합니다.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 A-FLEX-AI-ASST 추가 기능 SKU를 구매해야 합니다. 이 자격은 제안된 응답을 포함하여 모든 AI Assistant 기능에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 구독 및 사용량 관리에 대한 자세한 내용은 사용량 및 결제 설명서를 참조하세요.
음성 상호 작용을 위한 미디어 포킹: 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 흐름 디자이너에서 미디어 포킹을 활성화해야 합니다. 특정 대기열 에 대한 미디어 스트리밍 사용 문서를 참조하세요.
Webex Connect 사용: 외부 시스템 통합 및 이행 흐름을 포함하는 AI 제안 작업을 구성하고 사용하려는 경우 조직에 대해 Webex Connect를 사용하도록 설정하고 구성해야 합니다.
필수 사용자 권한: Control Hub 에서고객지원센터 설정에 액세스하고 수정하려면 필요한 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 권한이 있어야 합니다. 특히 역할에는 AI Assistant - 제안된 응답 기능에 대한 액세스 권한이 포함되어야 합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에서 사용자 프로필 관리 문서를 참조하세요 .

제안된 응답을 활성화하는 방법

다음 단계에 따라 Webex Contact Center에 대한 제안된 응답 기능을 활성화하십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답을 켜 서 조직 수준에서 기능을 사용하도록 설정합니다.
4	AI Assistant 기술 할당을 클릭하고 대기열에 할당할 AI 기술을 선택합니다. 선택한 기술에 대기열을 하나 이상 추가하고 변경 내용을 저장합니다. 이러한 기술은 상담사가 각 대기열에서 받게 되는 제안 유형을 결정합니다. 할당하려는 특정 AI Assistant 스킬이 아직 나열되지 않았거나 스킬이 생성되지 않은 최초 설정의 경우 AI Assistant 스킬 관리를 클릭하여 Webex AI Studio에서 새 스킬을 만듭니다. 스킬을 생성한 후 이 화면으로 돌아와 할당 프로세스를 완료합니다. 큐에 기술을 할당하는 방법에 대한 자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.

AI Assistant 스킬 생성 및 관리

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 강화하는 핵심 구성 요소입니다. 이러한 인텔리전트 구성은 AI Assistant가 실제 에이전트에게 실시간 지침을 제공하는 방법을 정의합니다. 관리자는 Webex AI Studio를 사용하여 이러한 기술을 생성, 구성 및 관리하여 컨택 센터의 대기열 및 상호 작용 유형의 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다.

이 문서에서는 Webex AI Studio에 액세스하고, 환경을 이해하고, AI Assistant 기술을 만들고 관리하는 자세한 프로세스를 안내합니다.

Webex AI Studio에 액세스

Webex AI Studio에 액세스하려면 다음 지침을 따릅니다.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 Desktop Experience 에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드는 Webex AI Studio 내의 Tab 새 브라우저에서 열립니다.

Webex AI Studio 이해

Webex AI Studio는 AI Assistant 기술 및 AI 에이전트를 관리하기 위한 전용 대시보드를 제공합니다.

조직에서 제안된 응답만 사용하는 경우 기본적으로 AI Assistant 기술 대시보드가 표시됩니다.
조직에서 AI 에이전트도 사용하는 경우 AI Assistant 기술과 AI 에이전트 대시보드를 모두 사용할 수 있으므로 필요에 따라 둘 사이를 전환할 수 있습니다.

AI Assistant 기술 이해 대시보드

AI Assistant 기술 대시보드는 제안된 응답에 대해 구성된 모든 AI Assistant 기술을 종합적으로 관리하기 위한 중앙 허브 역할을 합니다. 기존 기술을 개괄적으로 설명하고 다양한 관리 기능에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

대시보드 표시

대시보드에서 AI Assistant 기술은 목록 보기에 카드 또는 행으로 표시됩니다. 각 항목은 빠른 참조를 위해 주요 세부 정보를 제공합니다.

기술 이름: AI Assistant 기술에 할당한 설명이 포함된 이름입니다.
큐: 스킬이 현재 연결되어 있는 큐의 수입니다.
보조자의 목표: 스킬의 목적에 대한 간략한 설명입니다.
마지막으로 수정한 날짜: 기술이 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다.
최종 수정자: 스킬을 마지막으로 수정한 사용자입니다.
생성 날짜: 스킬을 만든 날짜입니다.
만든 사람: 스킬을 만든 사용자입니다.

대시보드 작업

기본 대시보드에서 다음 작업을 수행하여 AI Assistant 기술을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

새 AI Assistant 기술 만들기: 클릭+ 기술 만들기를 클릭하여 처음부터 새 AI Assistant 기술 구성을 시작합니다.
AI Assistant 기술 가져오기: 가져오기 기술을 사용하여 AI Assistant 기술을 JSON 형식으로 업로드합니다. 이를 통해 사전 구성된 기술을 빠르게 추가하거나 외부 소스에서 백업을 복원할 수 있습니다.
검색 및 필터링: 검색 창을 활용하여 이름, 연결된 대기열 또는 마지막으로 수정한 날짜별로 기술을 빠르게 찾을 수 있습니다.
미리보기: 스킬의 미리보기 위젯을 열어 시뮬레이션된 환경에서 응답을 테스트합니다.

개인 스킬 관리

대시보드에 나열된 개별 AI Assistant 스킬에 대해 다음과 같은 추가 관리 옵션에 액세스할 수 있습니다.

기술 설정 수정: 기술의 이름이나 카드를 클릭하여 구성 페이지를 열고 프로필, 기술 자료 및 작업을 포함한 설정을 수정합니다.
빠른 작업: 줄임표 아이콘(점 3개)을 클릭하여 특정 기술에 대한 빠른 작업에 액세스하여 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- PIN: PIN 빠른 액세스를 위해 대시보드 상단에 스킬을 표시합니다.
- 액세스 토큰 복사: 외부 애플리케이션 또는 개발 환경에서 원활한 통합, 인증 및 테스트를 위해 기술의 액세스 토큰을 복사합니다.
- 내보내기: 백업 또는 전송을 위해 기술의 세부 정보(JSON 형식)를 로컬 폴더로 내보냅니다.
- 삭제: AI Assistant 스킬을 영구적으로 삭제합니다.

하나 이상의 대기열에 연결된 스킬을 삭제하려고 하면 스킬이 사용 중임을 알리는 확인 메시지가 나타납니다. 계속하기 전에 확인해야 합니다. 확인되면 Control Hub 에 삭제에 대한 알림이 전송됩니다.

AI Assistant 기술 만들기

다음 단계에 따라 상담원에게 관련 제안을 제공하는 AI Assistant 직무를 구성하십시오.

1	AI Assistant 기술 대시보드에서 + 기술 만들기를 클릭합니다.
2	처음부터 시작을 선택하고 다음을 클릭합니다.
3	[기술 이름 ] 필드에 명확하고 설명이 포함된 이름을 입력합니다. 스킬을 고유하게 식별하는 시스템 ID 필드는 스킬 이름을 기준으로자동으로 채워집니다.
4	목표 필드에 간결한 목표를 제공합니다. 예:"당신은 직원이 수하물 분실에 관한 질문에 답변하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다." 모범 사례는 목표 정의 섹션을 참조하세요 .
5	만들기를 클릭합니다.
6	기술 구성 화면에서 Profile Tab이 기본적으로 선택됩니다. 지침 텍스트 상자에서 AI의 동작 및 응답 생성에 대한 자세한 단계별 지침을 제공합니다. 모범 사례는 제작 지침 섹션을 참조하세요 .
7	지식 Tab으로 전환하여 관련 기술 자료를 선택합니다. 기술은 이 원본을 사용하여 제안을 생성합니다. 적합한 기술 자료가 없는 경우 + 새로 추가를 클릭합니다. 만든 후에는 기술 구성 패널로 돌아갑니다. 각 기술은 하나의 기술 자료에만 연결할 수 있습니다. AI Assistant 기술과 AI 에이전트 모두 동일한 기술 자료를 사용할 수 있습니다. 기술 자료 구성에 대한 모범 사례는 기술 자료 구조화 섹션을 참조하십시오 .
8	Actions Tab로 이동하여 작업을 활성화, 비활성화, 편집 또는 삭제합니다. + 새 작업을 클릭하여 새 작업을 만들 수도 있습니다. 작업을 통해 AI 기술은 고객에게 응답하는 데 사용할 수 있는 정보를 제안하는 것 외에도 특정 작업(예: 사례 생성, 정보 검색, 이메일 보내기 또는 통합 수행)을 제안하거나 수행할 수 있습니다. 기술 자료에 연결하지 않는 경우 하나 이상의 작업을 추가합니다. 모범 사례는 작업 정의 섹션을 참조하십시오. 자세한 지침은 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
9	모든 필수 필드가 완료되면 변경 내용 저장을 클릭합니다 . 기술을 게시하기 전에 미리 보기 단추를 사용하여 동작을 테스트합니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 응답 미리 보기 섹션을 참조하세요 .
10	게시 를 클릭하여 기술을 완료합니다.

AI 엔진에 대한 참고 사항: 이 기능에 사용되는 AI 모델은 최적의 성능과 안정성을 보장하기 위해 GPT-4o-mini 입니다.

다음 단계

AI Assistant 기술을 만들고 구성한 후 컨택 센터에 대한 제안 응답 배포의 다음 단계를 진행합니다.

대기열에 AI Assistant 기술 할당: 상담원에게 기술을 제공하려면 관련 컨택 센터 대기열에 할당하십시오. Link AI Assistant skills to queues 문서를 참조하세요 .

기술이 할당되고 작업이 구성되면(필요한 경우) 제안된 응답 기능을 계속 테스트하고 모니터링하여 최적의 상담원 성과와 고객 경험을 보장합니다. 모니터링 및 지속적인 개선에 대한 지침은 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

작업은 Webex AI Studio의 핵심 기능으로, AI Assistant 응답을 제안할 뿐만 아니라 특정 작업을 추천하거나 수행할 수 있습니다. 이러한 작업은 Webex Contact Center 환경 내에서 또는 외부 시스템과의 통합을 통해 수행할 수 있습니다. 관리자는 Webex AI Studio 내에서 이러한 작업을 정의하여 목적, 트리거, 필수 사용자 정보 및 실행 방법을 지정합니다.

이 문서에서는 작업 유형 정의, 사용자 입력 지정, 상담원 효율성 및 고객 경험 향상을 위한 실행 모드 구성을 포함하여 AI Assistant 직무에 대한 작업을 구성하는 프로세스를 자세히 설명합니다.

작업 유형 및 실행 모드 이해

작업 유형	설명	사용 시기	에이전트 상호 작용
중재 모드	실행 전에 에이전트의 검토와 명시적 승인이 필요합니다.	중요한 작업, 데이터에 민감한 작업 또는 에이전트 입력 또는 확인이 필요한 경우.	상담원은 수집된 정보를 검토하고 수정할 수 있으며 승인을 클릭하여 계속 진행합니다.
중재되지 않은 모드	에이전트 개입 없이 자율적으로 실행됩니다.	상담원의 입력이나 확인이 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮거나 반복적인 작업입니다.	상담원이 실시간 상태 업데이트와 작업 완료 확인을 받습니다.

사전 요구 사항

AI Assistant 기술에 대한 작업을 구성하기 전에 다음을 확인합니다.

Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 관리자 권한이 있어야 합니다.
기존 AI Assistant 스킬: Webex AI Studio에서 스킬을 이미 생성해야 합니다. 작업은 AI 기술의 구성 요소로 구성됩니다.

자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

기술에 대한 새 작업을 추가하고 구성하려면 다음 단계를 수행합니다.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 Tab 새 브라우저에서 열립니다.
4	작업을 구성할 기술을 클릭합니다.
5	Actions Tab로 이동하여 + New Action 을 클릭합니다. 스킬에 대해 최대 10개의 작업을 구성할 수 있습니다.
6	새 작업 추가 페이지에서 다음 세부 정보를 지정합니다. 작업 이름: 작업에 대해 명확하고 간결하며 설명이 포함된 이름을 입력합니다. 이 이름은 에이전트에게 표시됩니다. 최대 길이는 75자의 영숫자입니다. 예: "항공편 세부 정보 가져오기", "케이스 만들기", "콜백 예약" 작업 설명: 작업의 목적에 대한 간략한 설명을 제공합니다. 이는 에이전트가 해당 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. 최대 길이는 1024자입니다. 예: "이 작업은 고객 PNR을 사용하고 항공편 세부 정보를 검색합니다." 작업 범위: 작업이 데이터 및 실행과 상호 작용하는 방식을 선택합니다. 슬롯 채우기: 이 작업은 외부 시스템 실행 없이 대화에서 특정 정보(슬롯)를 수집하는 데 중점을 둡니다. 그런 다음 상담원은 이 정보를 복사하여 타사 시스템에 붙여 넣어 작업을 완료할 수 있습니다. 슬롯 채우기 및 이행: 이 작업은 정보를 수집한 다음 이를 사용하여 외부 시스템 또는 워크플로와 상호 작용합니다. 슬롯 채우기 > 입력 엔터티(사용자 입력): AI 기술이 작업을 수행하기 위해 고객 또는 다른 시스템에서 필요로 하는 정보를 정의합니다. 슬롯 채우기를 선택하면 입력 엔터티 섹션만 표시됩니다. 슬롯 채우기 및 이행 을 선택하면 입력 엔티티 및 Webex Connect 플로우 빌더 이행 섹션이 모두 표시됩니다. 구성: 테이블 형식 또는 JSON 편집기를 사용하여 입력 엔터티를 추가합니다. 테이블 형식: 클릭+ 새 입력 엔터티 를 클릭하고 엔터티 이름, 유형(예: 문자열, 숫자, 사용자 지정 목록/선택 사항, 정규식, 날짜, 시간, 전화, 전자 메일, 숫자), 설명 및 예제를 지정합니다. 필수 항목인 경우 엔터티를 필수 로 표시합니다. 입력 엔터티 형식 이해: 입력 엔터티를 정의할 때 AI Assistant 기술이 수집해야 하는 데이터의 종류를 지정하는 형식을 선택합니다. 사용 가능한 유형에 대한 분석은 다음과 같습니다. 문자열: 고객 이름 또는 일반 쿼리와 같은 자유 텍스트 입력용입니다. 숫자: 수량 또는 연령과 같은 숫자 입력용입니다. 사용자 지정 목록/선택 사항: 허용 가능한 값 목록(예: 크기에 대해 "작게", "중간", "크게")을 제공하는 미리 정의된 선택 가능한 옵션의 경우. Regex: 특정 입력 패턴에 대한 사용자 지정 유효성 검사 규칙의 경우 데이터가 특정 형식(예: 특정 제품 ID 형식)을 준수하는지 확인합니다. 날짜: 날짜 정보를 수집하는 데 사용되며, 상담원 인터페이스에 날짜 선택기와 함께 표시되는 경우가 많습니다. 시간: 시간 정보를 수집하는 데 사용되며, 보통 상담원 인터페이스에 시간 선택기와 함께 표시됩니다. 전화: 전화 번호의 경우, 일반적인 전화 번호 형식에 대한 기본 제공 유효성 검사 기능이 있습니다. 이메일: 이메일 주소의 경우, 표준 이메일 형식에 대한 기본 제공 유효성 검사 기능이 있습니다. 숫자: 고정 숫자 문자(예: 4자리 PIN)의 경우. 실행 모드 구성: 각 입력 엔터티에 대해 필요한 상담원 검토를 설정합니다 . 이 옵션은 상담원이 작업을 수행하기 전에 입력을 검토하거나 수정해야 하는지 여부를 지정합니다. 이 설정은 작업이 중재됨 또는 중재되지 않음 모드에서 작동하는지 여부를 직접 결정합니다. 예 로설정하면 작업이 중재됨 모드에서 수행됩니다(상담원 검토 및 승인 필요). 아니요 로설정하면 작업이 중재되지 않음 모드에서 자동으로 수행됩니다. JSON 편집기: 대신 JSON 사용을 클릭하여 입력 매개 변수 스키마를 JSON 형식으로 정의합니다. JSON 스키마 구조에 대한 자세한 내용은 JSON 스키마 둘러보기를 참조하세요 . Webex Connect Flow Builder Fulfillment: 트리거된 후 작업을 수행하기 위한 워크플로를 정의합니다. AI Assistant 직무에 대한 Webex Connect의 이행 흐름 구성에 대한 자세한 지침은 AI 에이전트 작업에 대한 이행 흐름 구성 문서를 참조하십시오 . 서비스 선택: Webex Connect 클라이언트 작업 영역에서 구성된 필수 서비스를 선택합니다. Webex AI Studio는 클라이언트 수준 작업 영역 내에 구성된 서비스 및 흐름에만 액세스할 수 있습니다. 흐름 선택: Webex Connect 클라이언트 작업 영역에 구성된 필수 흐름을 선택합니다.
7	추가를 클릭하여 새 작업을 AI 스킬에 저장합니다.
8	작업을 구성한 후 AI 스킬 구성 페이지에서 게시 를 클릭하여 스킬을 라이브로 만들고 변경 사항을 적용합니다.

작업을 신중하게 구성하면 AI Assistant가 동적이고 실행 가능한 지침을 제공할 수 있으므로 상담원 역량이 크게 향상되고 전반적인 고객 상호 작용 효율성이 향상됩니다.

대기열에 AI Assistant 기술 링크

AI Assistant의 제안된 응답이 적절하고 시기적절한 지침을 제공하도록 하려면 AI Assistant 기술을 Webex Contact Center의 적절한 대기열에 정확하게 연결해야 합니다. 이 구성은 인간 에이전트가 특정 대기열에서 고객 상호 작용을 처리할 때 시스템이 해당 대기열에서 처리한 고객 쿼리 유형에 따라 제안을 제공해야 하는 AI 기술을 정확히 알 수 있도록 합니다.

이 문서에서는 효과적인 배포 및 최적의 성능을 위한 중요한 고려 사항과 함께 AI Assistant 기술을 큐에 연결하기 위한 지침을 제공합니다.

장점

AI 기술을 대기열에 연결하면 컨택 센터 운영에 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

타깃팅된 제안: 상담원은 각 대기열에서 처리하는 특정 유형의 상호 작용에 맞게 조정된 상황별 관련 제안을 받습니다.
최적화된 성능: AI 처리 리소스는 상호 작용이 연결된 대기열을 통해 흐를 때만 올바른 AI 기술을 활성화하여 효율적으로 사용되어 불필요한 처리를 최소화합니다.
확장성: 여러 대기열에서 다양한 고객 문의를 관리할 수 있으며, 각 대기열은 전문 AI 기술로 지원되어 조직의 성장과 적응을 지원합니다.
상담원 효율성 향상: 상황 인식 제안은 상담원이 보다 빠르고 정확하게 응답하여 처리 시간을 줄이고 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

운영 참고 사항 및 제한 사항

AI 기술을 대기열에 효과적으로 연결하기 위해 다음 참고 사항 및 고려 사항을 따르십시오.

하나의 큐, 하나의 AI 스킬: 한 번에 하나의 큐를 하나의 AI 스킬에 연결하여 동일한 상호 작용에 대한 상충되는 제안을 방지할 수 있습니다.
하나의 AI 스킬, 여러 큐: 하나의 AI 스킬을 여러 큐에 연결할 수 있어 여러 대기열에서 유사한 유형의 문의를 처리하는 경우에 유용합니다.
음성 채널에 대한 미디어 스트리밍: 음성 상호 작용을 위해 AI 스킬에 연결된 모든 대기열에 대해 미디어 스트리밍을 활성화해야 합니다. 미디어 스트리밍은 오디오 스트림을 복제하여 AI 기술이 제안을 생성하는 데 필수적인 실시간 전사를 가능하게 합니다. 자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화를 참조하세요.
대기열 제거의 영향: AI 스킬에서 대기열 할당을 취소하려고 하면 특히 활성 통화가 영향을 받을 수 있는 경우 확인 메시지가 나타납니다.
일괄 할당 취소: AI 스킬이 50개 이상의 대기열에 연결된 경우 시스템 제한으로 인해 일괄적으로 할당 취소해야 할 수 있습니다.
AI 스킬 삭제: AI 스킬은 대기열에 연결되어 있는 동안에는 삭제할 수 없습니다. 스킬을 삭제하기 전에 모든 대기열의 할당을 취소합니다.

사전 요구 사항

AI 기술을 대기열에 연결하기 전에 다음 요구 사항이 충족되는지 확인합니다.

제안된 응답 활성화됨: 제안된 응답 기능 토글이 활성화되어 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에 대한 추천 응답 사용 설정을 참조하세요.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI 스킬: Webex AI Studio에서 하나 이상의 AI 스킬을 생성, 구성 및 게시해야 합니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리를 참조하세요.
구성된 대기열: 대상 대기열은 Webex Contact Center에서 설정해야 합니다. 자세한 내용은 큐 만들기 및 라우팅 패턴 구성 문서를 참조하세요 .

AI 기술을 대기열에 연결

상담원이 상황에 맞는 정확한 제안을 받을 수 있도록 다음과 같이 AI 스킬을 적절한 대기열에 연결하세요.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창에서 Desktop Experience(데스크톱 경험 )의 AI Assistant 으로 이동합니다.
3	제안된 응답 에서AI Assistant 기술 할당을 클릭하여 연결하려는 AI 기술 및 큐를 선택합니다.
4	AI 스킬을 선택하고 현재 이 스킬에 연결된 큐를 표시하는 할당된 대기열 섹션을 찾습니다.
5	Add Queues(대기열 추가)를 클릭합니다 .
6	대기열 선택 화면에서 검색 창을 사용하여 이름으로 특정 대기열을 찾습니다.
7	이 AI 스킬에 연결할 큐 옆에 있는 확인란을 선택합니다. 한 번에 최대 50개의 대기열을 선택할 수 있습니다. 추가 대기열을 연결하려면 이 프로세스를 반복합니다.
8	저장을 클릭하여 선택한 대기열을 AI 스킬에 할당합니다.

제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

제안된 응답을 구성하고 AI Assistant 기술을 설정한 후에는 효과를 테스트하고 성과를 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 AI Assistant는 정확하고 관련성 높은 제안을 제공하여 상담원 효율성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다. Webex Contact Center는 철저한 테스트와 지속적인 모니터링을 위해 Webex AI Studio 및 Analyzer 내에서 포괄적인 도구를 제공합니다.

이 문서에서는 AI Assistant 기술 응답을 미리 보고, 성능 메트릭을 사용하여 영향을 모니터링하고, 감사 및 디버깅을 위해 세션 및 기록 탭을 활용하는 프로세스를 안내합니다.

사전 요구 사항

제안된 응답 성능을 테스트하고 모니터링하기 전에 다음 사항을 확인하십시오.

AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 필요한 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI Assistant 스킬: AI Assistant 스킬은 관련 기술 자료, 지침 및 작업과 함께 Webex AI Studio에서 생성, 구성 및 게시되어야 합니다.
자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 및 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
큐에 연결된 AI Assistant 기술: 제안된 응답을 제공하는 AI Assistant 기술은 적절한 큐에 연결되어야 합니다.
자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.
실시간 사본 활성화(음성의 경우): 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 실시간 사본이 활성화되어야 합니다. 이것은 AI Assistant가 음성 대화를 처리하고 제안을 생성하는 데 필수적입니다.
자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화 문서를 참조하십시오.

AI Assistant 기술 미리보기

라이브 에이전트에 AI Assistant 기술을 배포하기 전에 Webex AI Studio 내의 시뮬레이션된 환경에서 해당 동작을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 아래 단계를 따르십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드는 Webex AI Studio 내의 Tab 새 브라우저에서 열립니다.
4	AI Assistant 기술 대시보드에서 테스트할 특정 AI Assistant 기술을 클릭합니다. 그러면 구성 페이지가 열립니다.
5	미리보기 버튼을 클릭합니다.

채팅 모드 미리 보기: Webex AI Studio 내의 미리 보기를 사용하면 채팅 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 고객의 역할을 맡고, 쿼리를 입력하고, AI Assistant 기술이 인간 에이전트에게 표시되는 것처럼 제안을 생성하는 방법을 관찰할 수 있습니다.

음성 채널 테스트 참고 사항: 라이브 음성 상호 작용 중에 제안이 어떻게 표시되고 작동하는지 자세히 미리 보려면 Agent Desktop 로 전환 하여 실제 통화 시나리오에서 기능을 테스트해야 합니다. 이렇게 하려면 통화에 대해 실시간 사본이 활성화되어 있어야 합니다.

성능 모니터링을 위한 분석기 활용

제안된 응답 기능은 AI Assistant의 일부입니다. 분석기에서 AI Assistant 보고서와 KPI를 검토하여 사용량과 효율성을 모니터링할 수 있습니다.

자세한 내용은 분석기 의 AI Assistant 보고서 문서를 참조하십시오 .

감사 및 디버깅에 AI Studio 활용

Configuration Tab 외에도 Webex AI Studio는 AI Assistant 기술을 감사하고 디버깅하기 위한 두 개의 탭인 세션 및 기록을 제공합니다.

세션 Tab

세션 Tab은 제안된 응답에 AI Assistant 기술이 사용된 모든 상호 작용에 대한 자세한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용에서 AI Assistant 기술 성능을 감사, 디버깅 및 지속적으로 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 이 Tab의 인사이트를 효과적으로 활용하려면 다음 작업을 수행합니다.

상호 작용 보기 및 필터링: 세션 페이지에는 AI Assistant 기술이 제안을 제공한 모든 상호 작용 목록이 표시됩니다.
- - 검색: 검색 창을 사용하여 연결 세션 ID, 소비자 ID 또는 상호 작용 ID로 특정 상호 작용을 찾습니다.
  - 필터: 필터를 적용하여 다음과 같은 방법으로 목록 범위를 좁힙니다.
    - 연결 날짜: 특정 시간 범위 내의 상호 작용입니다.
    - 상담원, 팀, 대기열: 특정 담당자가 처리하거나 특정 대기열을 통해 라우팅되는 상호 작용입니다.
    - 채널 유형: 음성 또는 디지털 상호 작용.
    - 제안/수행된 작업: 특정 작업이 제안되거나 수행된 상호 작용입니다.
    - 오류 발생: 오류가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 테스트 세션 숨기기: 보기에서 테스트 세션을 제외합니다.
    - 상담원 핸드오버 발생: 상담원 핸드오버가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 반대 투표: 상담원이 반대 투표를 한 세션을 필터링합니다.
    - 플래그가 지정된 상호 작용(구현된 경우): 검토를 위해 인간 에이전트가 플래그를 지정한 상호 작용입니다.
자세한 상호 작용 보기: 목록에서 상호 작용을 클릭하면 포괄적인 세부 정보를 볼 수 있습니다.
- 상호 작용 기록: 실시간 대화 내용 기록 기능으로 제공되는, 실제 에이전트와 고객 간의 전체 대화
- 사용된 기술 AI Assistant: 이 상호 작용에 대한 제안을 제공한 AI Assistant 기술을 식별합니다.
- 제안 목록: 실제 에이전트에게 제공된 모든 제안을 표시하며, 해당 제안을 묻는 특정 고객 쿼리와 연결됩니다.
- 제안 소스: 추천 자료를 생성하는 데 사용된 주요 문서, FAQ 또는 기술 자료 섹션을 표시합니다. 이를 통해 정보의 정확성과 관련성을 확인할 수 있습니다.
- 제안 및 수행된 작업: 제안된 작업과 수행되었는지 여부(조정되지 않음 또는 조정된 모드)에 대한 세부 정보를 제공합니다.
- 상담원 수정: 실제 상담원이 제출 전에 조정된 작업의 필드를 편집한 경우 이러한 수정 사항이 기록됩니다.
- 추가 컨텍스트: 제안을 구체화하기 위해 상담원이 제공한 추가 정보가 표시됩니다.
- 메타데이터: 연결 세션 ID, 인간 에이전트 ID/이름, 팀 ID/이름, 대기열 ID/이름, 연결 날짜/시간 및 채널 유형을 포함합니다.

역사 Tab

History Tab은 AI Assistant 기술의 구성 변경 및 버전에 대한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용을 위한 직접적인 성능 모니터링 도구는 아니지만 구성 업데이트로 인해 성능이 변경된 이유를 이해하는 데 중요합니다.

버전 기록: AI Assistant 스킬의 게시된 다른 버전을 추적하여 필요한 경우 이전 구성으로 되돌릴 수 있습니다.
변경 로그: 변경한 사람, 시기 및 변경된 내용을 포함하여 AI Assistant 기술 설정에 대한 수정 사항에 대한 자세한 로그를 제공합니다. 이는 구성 관련 문제를 감사하고 디버깅하는 데 필수적입니다.

AI Assistant 기술 배포 전략

AI Assistant 스킬은 제안된 응답 기능 내의 강력한 도구로, 상황에 맞는 실시간 지침을 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.

AI Assistant 기술 이해

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 Studio 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 기술을 대기열에 할당하기 위한 모범 사례

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 휴먼 에이전트 기술(예: "영어 지원", "스페인어 지원", "기술 지원")을 가진 인간 에이전트가 근무하더라도 해당 대기열에 할당된 AI Assistant 기술은 해당 대기열의 전반적인 목적을 지원하도록 설계되어야 합니다. AI Assistant 기술은 대화 컨텍스트 및 대기열의 기능을 기반으로 제안을 제공하며, 개별 상담원의 특정 기술 집합을 반드시 반영할 필요는 없습니다.
- 모범 사례: AI Assistant 기술은 개별 사용자 기술에 관계없이 해당 대기열에서 상호 작용을 처리하는 모든 인간 에이전트를 지원할 수 있을 만큼 충분히 광범위하도록 설계합니다. AI Assistant 기술에 대한 언어 지원은 큐에서 처리하는 언어와 일치해야 합니다.

특정 사용 사례에 대한 AI Assistant 기술 설계

효과적인 AI Assistant 기술을 설계하려면 단순한 구성 이상의 것이 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.

사용 사례에 대한 주요 설계 고려 사항

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.

AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center에서 제안된 응답 기능의 지능적인 핵심입니다. 고객과 직접 상호 작용하는 AI 에이전트와 달리 AI Assistant 기술은 실시간으로 에이전트에게 권한을 부여하고 안내하도록 설계되었습니다. 이러한 기술을 최적화하려면 목표, 지침, 지식 기반 구조 및 작업 정의를 신중하게 작성하여 정확하고 관련성이 높으며 실행 가능한 제안을 보장해야 합니다.

이 문서에서는 관리자가 전략적 디자인 및 콘텐츠 품질에 중점을 두고 매우 효과적인 AI 기술을 만들 수 있는 모범 사례를 제공합니다. AI 스킬을 생성 및 관리하고, 작업을 정의하고, 큐에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 해당 관리자 문서를 참조하세요.

모범 사례

목표 정의

목표는 AI 기술의 목적을 정의합니다. AI의 행동을 안내하고 인간 에이전트를 지원하는 역할을 명확히 하는 높은 수준의 진술입니다.

에이전트 지원에 집중: AI가 인간 에이전트를 어떻게 도울 것인지 명확하게 설명합니다. 목표는 항상 직접적인 고객 대면 엔터티가 아닌 에이전트를 위한 지원 도구로서의 AI의 역할을 반영해야 합니다.

예: "당신은 여행사가 수하물 분실에 관한 질문에 답하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다."

간결하고 행동 지향적으로 유지: 짧고 명확한 목표는 AI가 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
스킬 역량에 부합: 스킬에 대해 정의된 기술 자료 콘텐츠 및 작업에 따라 목표가 현실적이고 달성 가능한지 확인합니다.

목표 설정에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

제작 지침

지침은 정보를 처리하고 제안을 생성하는 방법에 대한 AI 기술에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 이 섹션은 AI가 에이전트를 지원하기 위한 지침이므로 AI Assistant 기술을 AI 에이전트와 구별합니다.

스킬의 페르소나 정의(상담원의 보조자): 인간 상담원의 보조자로서 스킬의 역할과 전문성을 명확하게 설명합니다.

예: "청구 문의를 처리하는 상담원을 위한 전문가 AI Assistant입니다. 여러분의 역할은 고객 대화를 분석하고 상담원에게 가장 관련성이 높은 정보와 조치를 제공하여 청구 관련 질문을 해결하는 것입니다."

작업 및 의사 결정 흐름 개요: AI의 관점에서 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 대화에서 무엇을 찾아야 하는지, 어떤 유형의 제안이나 조치를 제공해야 하는지 AI에게 안내합니다.

예: "먼저 수하물 분실과 관련된 고객의 주요 문제에 귀를 기울이십시오. 그런 다음 항공편 세부 정보가 필요한 경우 상담원에게 '항공편 세부 정보 검색' 작업을 사용하도록 제안합니다. 클레임을 제기해야 하는 경우 에이전트에게 '분실 수하물 클레임 생성' 작업을 사용하도록 제안하십시오."

제안 형식 지정: AI에게 상담원에게 정보를 명확하고 간결하게 제시하도록 지시합니다.

예: "제안은 쉽게 읽을 수 있도록 명확하고 글머리 기호로 표시되어야 합니다. 조치 제안은 에이전트에 대한 조치 이름과 목적을 명확하게 명시해야 합니다."

명확한 작업 참조: AI가 작업을 제안해야 하는 경우 구성된 작업 이름을 명시적으로 참조합니다.

예: "고객이 '사기 청구'를 언급하면 상담원에게 <사기 조사 시작> 작업을 사용하도록 제안합니다."

오류 처리 및 대체 계획: AI가 자신 있거나 관련성 있는 제안을 제공할 수 없을 때 대응하는 방법을 AI에게 지시합니다.

예: "상담원의 현재 상황에 대해 확신 있는 제안을 제공할 수 없는 경우 상담원에게 '사용 가능한 관련 제안이 없습니다. 기술 자료를 참조하거나 관리자에게 문의하십시오.'"

가드레일 추가(지원 범위): AI가 정의된 범위 내에 있도록 상기시킵니다.

예: "제안은 항상 상담원의 고객 상호 작용을 지원하는 데 중점을 두어야 합니다. 비청구 질문에 답하거나 고객과 직접 상호 작용하려고 하지 마십시오."

지침 제공에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

기술 자료 구조화

기술 자료는 AI 기술을 위한 사실적 기반입니다. 조직은 상담원이 효과적으로 대응하거나 행동하는 데 도움이 되는 정보의 우선순위를 지정해야 합니다.

상담원 중심 콘텐츠: 상담원이 자주 설명, 문제 해결 또는 조치를 취해야 하는 정보의 우선 순위를 지정합니다. 상담원의 워크플로에 직접적으로 유용한 콘텐츠에 집중합니다.

예: "'환불 정책' 기사의 경우 정책 문구뿐만 아니라 일반적인 고객 질문 및 환불 처리를 위한 실제 단계도 포함하세요."

콘텐츠를 논리적으로 구성: KB 내의 범주를 사용하여 관련 정보를 그룹화합니다. 이를 통해 AI와 에이전트 모두 효율적으로 탐색하고 제안 관련성을 높일 수 있습니다.
정확성 및 일관성 보장: 모든 정보가 정확하고 최신 상태인지 확인합니다. 충돌하거나 오래된 콘텐츠를 피하십시오.
문서 품질 최적화:
- 명확성: 평이한 언어를 사용합니다.
- 간결함: 직접적이어야 합니다. AI와 상담원은 빠른 답변이 필요합니다.
- 구조: 제목, 부제목, 글머리 기호 및 번호가 매겨진 목록을 사용하여 가독성을 높이고 AI가 핵심 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다.
- 파일 크기: 검색 속도와 관련성을 개선하기 위해 매우 큰 문서를 더 작은 주제별 문서로 나누는 것이 좋습니다.
정기적인 검토 및 업데이트: KB 콘텐츠를 지속적으로 검토하여 관련성과 정확성을 유지합니다. 정책, 제품 또는 프로세스가 변경될 때마다 정보를 업데이트합니다.

기술 자료를 기술에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

작업 정의

작업은 AI 기술이 제안하거나 수행할 수 있는 특정 작업을 정의합니다. 작업을 구성할 때는 에이전트가 상담원에게 제공하는 프레젠테이션과 워크플로에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

행동 목표를 명확하게 정의: 행동 이름과 행동 설명 은 명확하고 간결하며 에이전트가 즉시 이해할 수 있어야 합니다.

예: 작업 이름: "주문 상태 검색"; 작업 설명: "이 작업은 주문 ID를 사용하여 고객 주문의 현재 상태를 가져옵니다."

복잡성 최소화: 개별 작업을 단순하고 집중적으로 유지합니다. 복잡한 다단계 프로세스를 더 작고 뚜렷한 작업으로 나눕니다.
사용자 입력을 정확하게 설명: 각 사용자 입력(슬롯)에 대해 AI가 필요한 정보를 정확하게 식별하고 수집할 수 있도록 명확한 설명을 제공합니다.
적절한 실행 모드 선택: 상담원에게 실행 모드 간의 차이점에 대해 교육합니다.
- 중재되지 않은 모드: 상담원 검토가 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮은 작업(예: 간단한 상호 작용 세부 정보 기록)에 사용됩니다. 강력한 오류 처리를 보장합니다.
- 중재 모드: 상담원 확인, 입력 또는 승인이 필요한 작업(예: 양식 제출, 중요한 데이터 확인)에 사용됩니다. 이렇게 하면 에이전트의 역량이 강화되고 정확성이 보장됩니다.

자세한 내용은 AI 제안 작업 이해 및 관리 문서를 참조 할 수 있습니다.

에이전트 워크플로 디자인: 작업이 Agent Desktop 에 어떻게 표시될지 고려합니다. 카드 레이아웃 구성을 사용하여 정보 표시에 영향을 줍니다.

작업 구성에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .

테스트 및 반복

효과적인 AI 기술을 만들고 최적화하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 지속적인 테스트와 개선은 지속적인 정확성과 관련성을 보장하는 데 필수적입니다.

정기적으로 테스트 및 미리 보기: AI Studio의 미리 보기 기능을 사용하여 상호 작용을 시뮬레이션하고 기술이 정확하고 관련성 있는 제안 및 작업을 생성하는지 확인합니다.
성능 데이터 모니터링: AI Studio의 성능 메트릭 및 세션 기록에 대한 분석기를 사용하여 상호 작용에 대한 자세한 감사 및 디버깅을 수행할 수 있습니다. 이 데이터는 구체화할 영역을 식별하는 데 중요합니다.
피드백에 따라 구체화: 제안 및 조치에 대한 상담원 피드백에 세심한 주의를 기울입니다. 세션 기록 분석의 인사이트와 함께 이 피드백을 사용하여 스킬의 목표, 지침, 기술 자료 콘텐츠 및 작업 정의를 구체화합니다. 이를 통해 AI 스킬이 효과적으로 유지되고 진화하는 상담원 요구 사항과 컨택 센터 운영에 적응할 수 있습니다.

테스트 및 모니터링에 대한 자세한 단계는 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI 용어 및 개념(Webex Contact Center

Webex Contact Center의 AI 기능을 효과적으로 활용하려면 주요 용어와 다양한 AI 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 필수 AI 개념에 대한 용어집을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시키도록 설계된 지능형 기능을 탐색하고 활용하는 데 도움이 됩니다.

AI 용어

AI Assistant: 상담원 성과를 향상시키도록 설계된 Webex Contact Center의 AI 기능. 실시간 성적표, 제안된 응답, AI 생성 요약, 자동화된 웰빙 휴식, 자동 CSAT 및 주제 분석과 같은 기능은 AI Assistant의 핵심 구성 요소입니다.
AI Assistant 기술: AI Studio에서 생성 및 관리하여 제안된 응답 기능을 지원하는 구성 가능한 엔터티입니다. 이러한 기술은 상황에 맞는 제안과 조치를 제공하여 실시간으로 상담원을 지원하고 지능형 가이드 역할을 합니다.
AI 에이전트: AI Assistant 기술과 달리 AI 에이전트는 즉각적인 사람의 개입 없이 고객 상호 작용(음성 또는 디지털)을 독립적으로 처리합니다. 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하거나, 일상적인 요청을 처리하거나, 고객을 라우팅할 수 있으며, 종종 상담원에게 에스컬레이션되기 전에 첫 번째 연락 창구 역할을 합니다. 자세한 내용은 Webex AI Agent 를 참조하십시오.
AI Studio: 관리자가 AI Assistant 스킬(상담원 지원용)과 AI 상담원(자율 상호작용용)을 모두 생성, 관리 및 구성하는 Webex Contact Center의 중앙 플랫폼입니다. 조직에서 사용하도록 설정한 기능에 따라 AI Studio 내에서 하나 또는 두 개의 대시보드가 모두 표시될 수 있습니다.
KB(기술 자료): AI Assistant 기술 및 AI 에이전트가 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 데 사용하는 중앙 집중식 정보 저장소(예: FAQ, 문서 및 문서)입니다.
작업: AI Assistant 기술이 상담원에게 제안하거나 상담원 대신 실행할 수 있는 미리 정의된 작업 또는 워크플로입니다(상담원 검토 유무에 관계없이). AI 에이전트의 경우 작업은 자율적으로 수행하는 작업입니다.
실행 모드: AI Assistant 기술이 작업을 실행하는 방법을 정의합니다.
- 조정된 모드: AI Assistant 스킬은 작업에 대한 정보를 수집하여 실행 전에 검토 및 명시적 승인을 위해 상담원에게 제공합니다.
- 조정되지 않은 모드: 작업이 에이전트의 개입이나 승인 없이 AI Assistant 기술에 의해 독립적으로 실행됩니다.

제안된 응답에 대한 배포 워크플로

이 문서에서는 관리자에게 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 배포하고 최적화하기 위한 워크플로를 제공합니다. 제안된 응답은 상담원에게 실시간 AI 기반 지침을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시킵니다. 이 기능은 Webex AI Studio에서 정의되고 관리되는 AI Assistant 스킬을 활용하여 대화 트랜스크립트를 분석하고 상황에 맞는 응답 또는 작업을 상담원에게 제공합니다.

관리자는 이 기능을 설정, 구성 및 유지 관리할 책임이 있습니다. 이 문서는 엔드 투 엔드 배포 및 관리 프로세스를 간략하게 설명하고 각 단계에 대한 자세한 문서에 연결하는 중앙 탐색 지점 역할을 합니다. 이 워크플로를 따르면 조직에서 기능을 성공적으로 구현하고 최적화할 수 있습니다.

제안된 응답을 구현하려면 초기 활성화에서 지속적인 최적화에 이르기까지 논리적인 일련의 단계가 필요합니다. 프로세스는 네 가지 기본 단계로 나뉩니다.

1단계: 기능 활성화 — 활성화

먼저 Control Hub에서 제안된 응답 기능을 활성화하고 모든 전제 조건이 충족되는지 확인합니다. 이 기본 단계는 추가 구성에 필요하며 다음과 같은 작업을 포함합니다.

Control Hub에서 제안된 응답을 활성화합니다.
라이센스 요구 사항을 확인합니다.
실시간 트랜스크립션과 같은 지원 서비스가 준비되었는지 확인합니다.

참조 문서: Webex Contact Center에 대해 제안된 응답 사용

2단계: AI 인텔리전스 정의 — AI Assistant 기술 구축

Webex AI Studio를 사용하여 제안된 응답을 지원하는 AI 인텔리전스를 만듭니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

Webex AI Studio에서 새로운 AI Assistant 스킬을 만드세요.
각 직무에 대한 목표를 정의합니다.
관련 기술 자료에 기술을 연결합니다.
각 기술에 대해 특정 작업을 구성합니다.

참조 기사 :

3단계: 배포 — 인텔리전스를 운영에 연결

구성된 AI Assistant 기술을 특정 대기열에 할당하여 실시간 컨택 센터 환경에 통합합니다. 이 단계에는 다음 작업이 포함됩니다.

대기열에 AI Assistant 기술 할당

참조 문서: 대기열에 AI Assistant 기술 링크

4단계: 모니터링 및 최적화 — 성능 및 지속적인 개선 보장

배포 후 기능을 확인하고, 성능을 모니터링하고, 구성을 반복적으로 구체화하여 효율성을 극대화합니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

미리 보기 기능을 사용하여 AI Assistant 응답을 테스트합니다.
상담원 실적에 미치는 영향을 분석합니다.
감사 및 디버깅에 세션 데이터를 사용합니다.

참조 문서: 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

배포는 반복적인 프로세스입니다. 제안된 응답의 성과를 정기적으로 모니터링하고 모니터링 및 최적화에서 얻은 통찰력을 사용하여 AI Assistant 기술과 작업을 조정합니다. 이 지속적인 개선 루프는 기능이 진화하는 고객 요구 사항 및 운영 요구 사항에 맞게 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다.

Webex Contact Center

이 문서에서는 컨택 센터 관리자가 상담원을 위해 제안 응답 기능을 활성화하고 관리하여 커뮤니케이션 효율성, 상담원 성과 및 고객 만족도를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

제안된 응답은 상담원 생산성과 고객 만족도를 향상시키는 Webex Contact Center의 실시간 AI Assistant 기능입니다. 이 기능은 고급 인공 지능(AI)을 활용하여 인바운드 및 아웃바운드 음성 상호 작용과 인바운드 디지털 고객 상호 작용 중에 인간 에이전트에게 상황별 지침을 제공하여 음성 및 디지털 채널을 모두 지원합니다. 제안된 응답은 Agent Desktop 내에서 직접 무엇을 말하고 어떤 조치를 취해야 하는지에 대한 시기적절하고 관련성 있는 제안을 제공하여 상담원 경험을 변화시키는 것을 목표로 합니다. 이러한 사전 예방적 지원은 워크플로를 간소화하고 응답 시간을 줄이며 일관된 고품질 서비스 제공을 보장합니다.

Webex Contact Center 관리자는 조직에 제안된 응답 기능을 활성화하고 관리할 수 있습니다. 이 프로세스에는 시스템이 필수 전제 조건을 충족하는지 확인하고 Control Hub 내에서기능을 활성화하는 작업이 포함됩니다. 활성화되면 AI Assistant 기술을 구성하여 상담원에게 제공된 제안을 맞춤화할 수 있습니다.

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

제안된 응답은 다음 관련자에게 유용합니다.

상담원: 실시간 상황별 제안을 통해 정보를 찾는 데 필요한 노력을 줄이고 응답 정확도를 높일 수 있습니다.
관리자: 조직 및 대기열 수준에서 제안된 응답 설정을 관리 및 구성하고, AI Assistant 기술을 생성 및 최적화하고, 구성을 테스트 및 디버그하고, 성능을 모니터링하고, 컨택 센터의 기능을 지속적으로 최적화합니다.

장점

제안된 응답을 구현하면 컨택 센터 전체에서 다음과 같은 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

상담원 효율성 향상: 상담원은 정보를 검색하거나 동료와 상담하는 데 소요되는 시간을 줄여 문제를 더 빠르게 해결하고 생산성을 높일 수 있습니다.
처리 시간 단축: 즉각적이고 정확한 제안을 통해 상담원은 쿼리를 더 빠르게 해결할 수 있으므로 AHT(평균 처리 시간)에 직접적인 영향을 미칩니다.
일관된 고객 경험: 경험에 관계없이 모든 상담원이 정확하고 일관된 정보를 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상합니다.
통화 후 작업 감소: 상담원은 상호 작용 중에 필요한 작업 및 문서화를 완료하여 통화 후 작업을 최소화할 수 있습니다.
첫 번째 연결 문제 해결 개선: 상담원은 관련 정보 및 작업에 즉시 액세스할 수 있으므로 첫 번째 연락처에서 고객 문제를 해결할 수 있습니다.
신입 사원의 온보딩 시간 단축: 신입 상담원은 실시간 AI 안내를 통해 자신감과 숙련도를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.
확장성: 상담원이 더 많은 양의 상호 작용을 보다 효과적으로 처리할 수 있도록 하여 성장하는 컨택 센터를 지원합니다.
듀얼 채널 기능: 듀얼 채널 기능: 인바운드 및 아웃바운드 음성 통화와 인바운드 디지털 상호 작용을 모두 지원하여 상담원이 전화 통화 또는 채팅이나 이메일과 같은 디지털 채널을 통해 고객과 소통하는지 여부에 대한 실시간 제안을 제공합니다.

사용 지침

제안된 응답 기능은 윤리적 사용을 보장하고 커뮤니케이션을 향상시키기 위해 신중한 관리가 필요합니다. 관리자는 에이전트에게 기능의 활성화 및 AI 기반 특성에 대해 알릴 책임이 있습니다. 일관된 기능을 위해 여러 장치에서 UI 응답성을 테스트해야 합니다.

사용 지침 및 개인 정보 보호에 대한 자세한 내용은 상담원 답변 및 제안 응답 - AI 투명성 참고 를참조하십시오.

사전 요구 사항

제안된 응답을 사용하도록 설정하기 전에 Webex Contact Center 조직이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

Webex Contact Center Flex 3.0: 컨택 센터가 Flex 3.0 플랫폼에서 실행되고 있어야 합니다.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 A-FLEX-AI-ASST 추가 기능 SKU를 구매해야 합니다. 이 자격은 제안된 응답을 포함하여 모든 AI Assistant 기능에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 구독 및 사용량 관리에 대한 자세한 내용은 사용량 및 결제 설명서를 참조하세요.
음성 상호 작용을 위한 미디어 포킹: 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 흐름 디자이너에서 미디어 포킹을 활성화해야 합니다. 특정 대기열 에 대한 미디어 스트리밍 사용 문서를 참조하세요.
Webex Connect 사용: 외부 시스템 통합 및 이행 흐름을 포함하는 AI 제안 작업을 구성하고 사용하려는 경우 조직에 대해 Webex Connect를 사용하도록 설정하고 구성해야 합니다.
필수 사용자 권한: Control Hub 에서고객지원센터 설정에 액세스하고 수정하려면 필요한 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 권한이 있어야 합니다. 특히 역할에는 AI Assistant - 제안된 응답 기능에 대한 액세스 권한이 포함되어야 합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에서 사용자 프로필 관리 문서를 참조하세요 .

제안된 응답을 활성화하는 방법

다음 단계에 따라 Webex Contact Center에 대한 제안된 응답 기능을 활성화하십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답을 켜 서 조직 수준에서 기능을 사용하도록 설정합니다.
4	AI Assistant 기술 할당을 클릭하고 대기열에 할당할 AI 기술을 선택합니다. 선택한 기술에 대기열을 하나 이상 추가하고 변경 내용을 저장합니다. 이러한 기술은 상담사가 각 대기열에서 받게 되는 제안 유형을 결정합니다. 할당하려는 특정 AI Assistant 스킬이 아직 나열되지 않았거나 스킬이 생성되지 않은 최초 설정의 경우 AI Assistant 스킬 관리를 클릭하여 Webex AI Studio에서 새 스킬을 만듭니다. 스킬을 생성한 후 이 화면으로 돌아와 할당 프로세스를 완료합니다. 큐에 기술을 할당하는 방법에 대한 자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.

AI Assistant 스킬 생성 및 관리

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center의 제안된 응답 기능을 강화하는 핵심 구성 요소입니다. 이러한 인텔리전트 구성은 AI Assistant가 실제 에이전트에게 실시간 지침을 제공하는 방법을 정의합니다. 관리자는 Webex AI Studio를 사용하여 이러한 기술을 생성, 구성 및 관리하여 컨택 센터의 대기열 및 상호 작용 유형의 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다.

이 문서에서는 Webex AI Studio에 액세스하고, 환경을 이해하고, AI Assistant 기술을 만들고 관리하는 자세한 프로세스를 안내합니다.

Webex AI Studio에 액세스

Webex AI Studio에 액세스하려면 다음 지침을 따릅니다.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 Desktop Experience 에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드는 Webex AI Studio 내의 Tab 새 브라우저에서 열립니다.

Webex AI Studio 이해

Webex AI Studio는 AI Assistant 기술 및 AI 에이전트를 관리하기 위한 전용 대시보드를 제공합니다.

조직에서 제안된 응답만 사용하는 경우 기본적으로 AI Assistant 기술 대시보드가 표시됩니다.
조직에서 AI 에이전트도 사용하는 경우 AI Assistant 기술과 AI 에이전트 대시보드를 모두 사용할 수 있으므로 필요에 따라 둘 사이를 전환할 수 있습니다.

AI Assistant 기술 이해 대시보드

AI Assistant 기술 대시보드는 제안된 응답에 대해 구성된 모든 AI Assistant 기술을 종합적으로 관리하기 위한 중앙 허브 역할을 합니다. 기존 기술을 개괄적으로 설명하고 다양한 관리 기능에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

대시보드 표시

대시보드에서 AI Assistant 기술은 목록 보기에 카드 또는 행으로 표시됩니다. 각 항목은 빠른 참조를 위해 주요 세부 정보를 제공합니다.

기술 이름: AI Assistant 기술에 할당한 설명이 포함된 이름입니다.
큐: 스킬이 현재 연결되어 있는 큐의 수입니다.
보조자의 목표: 스킬의 목적에 대한 간략한 설명입니다.
마지막으로 수정한 날짜: 기술이 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다.
최종 수정자: 스킬을 마지막으로 수정한 사용자입니다.
생성 날짜: 스킬을 만든 날짜입니다.
만든 사람: 스킬을 만든 사용자입니다.

대시보드 작업

기본 대시보드에서 다음 작업을 수행하여 AI Assistant 기술을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

새 AI Assistant 기술 만들기: 클릭+ 기술 만들기를 클릭하여 처음부터 새 AI Assistant 기술 구성을 시작합니다.
AI Assistant 기술 가져오기: 가져오기 기술을 사용하여 AI Assistant 기술을 JSON 형식으로 업로드합니다. 이를 통해 사전 구성된 기술을 빠르게 추가하거나 외부 소스에서 백업을 복원할 수 있습니다.
검색 및 필터링: 검색 창을 활용하여 이름, 연결된 대기열 또는 마지막으로 수정한 날짜별로 기술을 빠르게 찾을 수 있습니다.
미리보기: 스킬의 미리보기 위젯을 열어 시뮬레이션된 환경에서 응답을 테스트합니다.

개인 스킬 관리

대시보드에 나열된 개별 AI Assistant 스킬에 대해 다음과 같은 추가 관리 옵션에 액세스할 수 있습니다.

기술 설정 수정: 기술의 이름이나 카드를 클릭하여 구성 페이지를 열고 프로필, 기술 자료 및 작업을 포함한 설정을 수정합니다.
빠른 작업: 줄임표 아이콘(점 3개)을 클릭하여 특정 기술에 대한 빠른 작업에 액세스하여 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- PIN: PIN 빠른 액세스를 위해 대시보드 상단에 스킬을 표시합니다.
- 액세스 토큰 복사: 외부 애플리케이션 또는 개발 환경에서 원활한 통합, 인증 및 테스트를 위해 기술의 액세스 토큰을 복사합니다.
- 내보내기: 백업 또는 전송을 위해 기술의 세부 정보(JSON 형식)를 로컬 폴더로 내보냅니다.
- 삭제: AI Assistant 스킬을 영구적으로 삭제합니다.

하나 이상의 대기열에 연결된 스킬을 삭제하려고 하면 스킬이 사용 중임을 알리는 확인 메시지가 나타납니다. 계속하기 전에 확인해야 합니다. 확인되면 Control Hub 에 삭제에 대한 알림이 전송됩니다.

AI Assistant 기술 만들기

다음 단계에 따라 상담원에게 관련 제안을 제공하는 AI Assistant 직무를 구성하십시오.

1	AI Assistant 기술 대시보드에서 + 기술 만들기를 클릭합니다.
2	처음부터 시작을 선택하고 다음을 클릭합니다.
3	[기술 이름 ] 필드에 명확하고 설명이 포함된 이름을 입력합니다. 스킬을 고유하게 식별하는 시스템 ID 필드는 스킬 이름을 기준으로자동으로 채워집니다.
4	목표 필드에 간결한 목표를 제공합니다. 예:"당신은 직원이 수하물 분실에 관한 질문에 답변하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다." 모범 사례는 목표 정의 섹션을 참조하세요 .
5	만들기를 클릭합니다.
6	기술 구성 화면에서 Profile Tab이 기본적으로 선택됩니다. 지침 텍스트 상자에서 AI의 동작 및 응답 생성에 대한 자세한 단계별 지침을 제공합니다. 모범 사례는 제작 지침 섹션을 참조하세요 .
7	지식 Tab으로 전환하여 관련 기술 자료를 선택합니다. 기술은 이 원본을 사용하여 제안을 생성합니다. 적합한 기술 자료가 없는 경우 + 새로 추가를 클릭합니다. 만든 후에는 기술 구성 패널로 돌아갑니다. 각 기술은 하나의 기술 자료에만 연결할 수 있습니다. AI Assistant 기술과 AI 에이전트 모두 동일한 기술 자료를 사용할 수 있습니다. 기술 자료 구성에 대한 모범 사례는 기술 자료 구조화 섹션을 참조하십시오 .
8	Actions Tab로 이동하여 작업을 활성화, 비활성화, 편집 또는 삭제합니다. + 새 작업을 클릭하여 새 작업을 만들 수도 있습니다. 작업을 통해 AI 기술은 고객에게 응답하는 데 사용할 수 있는 정보를 제안하는 것 외에도 특정 작업(예: 사례 생성, 정보 검색, 이메일 보내기 또는 통합 수행)을 제안하거나 수행할 수 있습니다. 기술 자료에 연결하지 않는 경우 하나 이상의 작업을 추가합니다. 모범 사례는 작업 정의 섹션을 참조하십시오. 자세한 지침은 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
9	모든 필수 필드가 완료되면 변경 내용 저장을 클릭합니다 . 기술을 게시하기 전에 미리 보기 단추를 사용하여 동작을 테스트합니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 응답 미리 보기 섹션을 참조하세요 .
10	게시 를 클릭하여 기술을 완료합니다.

AI 엔진에 대한 참고 사항: 이 기능에 사용되는 AI 모델은 최적의 성능과 안정성을 보장하기 위해 GPT-4o-mini 입니다.

무엇 향후 계획?

AI Assistant 기술을 만들고 구성한 후 컨택 센터에 대한 제안 응답 배포의 다음 단계를 진행합니다.

대기열에 AI Assistant 기술 할당: 상담원에게 기술을 제공하려면 관련 컨택 센터 대기열에 할당하십시오. Link AI Assistant skills to queues 문서를 참조하세요 .

기술이 할당되고 작업이 구성되면(필요한 경우) 제안된 응답 기능을 계속 테스트하고 모니터링하여 최적의 상담원 성과와 고객 경험을 보장합니다. 모니터링 및 지속적인 개선에 대한 지침은 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI Assistant 기술을 대기열에 연결

AI Assistant의 제안된 응답이 적절하고 시기적절한 지침을 제공하도록 하려면 AI Assistant 기술을 Webex Contact Center의 적절한 대기열에 정확하게 연결해야 합니다. 이 구성은 인간 상담원이 특정 대기열에서 인바운드 또는 아웃바운드 고객 상호 작용을 처리할 때 시스템이 해당 대기열에서 처리한 고객 쿼리 유형에 따라 제안을 제공해야 하는 AI 기술을 정확히 알 수 있도록 합니다.

이 문서에서는 효과적인 배포 및 최적의 성능을 위한 중요한 고려 사항과 함께 AI Assistant 기술을 큐에 연결하기 위한 지침을 제공합니다.

장점

AI 기술을 대기열에 연결하면 컨택 센터 운영에 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

타깃팅된 제안: 타깃팅된 제안: 에이전트는 각 대기열에서 처리하는 특정 유형의 인바운드 또는 아웃바운드 상호 작용에 맞게 조정된 컨텍스트 관련 제안을 받습니다.
최적화된 성능: AI 처리 리소스는 상호 작용이 연결된 대기열을 통해 흐를 때만 올바른 AI 기술을 활성화하여 효율적으로 사용되어 불필요한 처리를 최소화합니다.
확장성: 여러 대기열에서 다양한 고객 문의를 관리할 수 있으며, 각 대기열은 전문 AI 기술로 지원되어 조직의 성장과 적응을 지원합니다.
상담원 효율성 향상: 상황 인식 제안은 상담원이 보다 빠르고 정확하게 응답하여 처리 시간을 줄이고 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

운영 참고 사항 및 제한 사항

AI 기술을 대기열에 효과적으로 연결하기 위해 다음 참고 사항 및 고려 사항을 따르십시오.

하나의 큐, 하나의 AI 스킬: 한 번에 하나의 큐를 하나의 AI 스킬에 연결하여 동일한 상호 작용에 대한 상충되는 제안을 방지할 수 있습니다.
하나의 AI 스킬, 여러 큐: 하나의 AI 스킬을 여러 큐에 연결할 수 있어 여러 대기열에서 유사한 유형의 문의를 처리하는 경우에 유용합니다.
음성 채널에 대한 미디어 스트리밍: 음성 상호 작용을 위해 AI 스킬에 연결된 모든 대기열에 대해 미디어 스트리밍을 활성화해야 합니다. 미디어 스트리밍은 오디오 스트림을 복제하여 AI 기술이 제안을 생성하는 데 필수적인 실시간 전사를 가능하게 합니다. 자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화를 참조하세요.
대기열 제거의 영향: AI 스킬에서 대기열 할당을 취소하려고 하면 특히 활성 통화가 영향을 받을 수 있는 경우 확인 메시지가 나타납니다.
일괄 할당 취소: AI 스킬이 50개 이상의 대기열에 연결된 경우 시스템 제한으로 인해 일괄적으로 할당 취소해야 할 수 있습니다.
AI 스킬 삭제: AI 스킬은 대기열에 연결되어 있는 동안에는 삭제할 수 없습니다. 스킬을 삭제하기 전에 모든 대기열의 할당을 취소합니다.

사전 요구 사항

AI 기술을 대기열에 연결하기 전에 다음 요구 사항이 충족되는지 확인합니다.

제안된 응답 활성화됨: 제안된 응답 기능 토글이 활성화되어 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에 대한 추천 응답 사용 설정을 참조하세요.
AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI 스킬: Webex AI Studio에서 하나 이상의 AI 스킬을 생성, 구성 및 게시해야 합니다. 자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리를 참조하세요.
구성된 대기열: 대상 대기열은 Webex Contact Center에서 설정해야 합니다. 자세한 내용은 큐 만들기 및 라우팅 패턴 구성 문서를 참조하세요 .

AI 기술을 대기열에 연결

상담원이 상황에 맞는 정확한 제안을 받을 수 있도록 다음과 같이 AI 스킬을 적절한 대기열에 연결하세요.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창에서 Desktop Experience(데스크톱 경험 )의 AI Assistant 으로 이동합니다.
3	제안된 응답 에서AI Assistant 기술 할당을 클릭하여 연결하려는 AI 기술 및 큐를 선택합니다.
4	AI 스킬을 선택하고 현재 이 스킬에 연결된 큐를 표시하는 할당된 대기열 섹션을 찾습니다.
5	Add Queues(대기열 추가)를 클릭합니다 .
6	대기열 선택 화면에서 검색 창을 사용하여 이름으로 특정 대기열을 찾습니다.
7	이 AI 스킬에 연결할 큐 옆에 있는 확인란을 선택합니다. 한 번에 최대 50개의 대기열을 선택할 수 있습니다. 추가 대기열을 연결하려면 이 프로세스를 반복합니다.
8	저장을 클릭하여 선택한 대기열을 AI 스킬에 할당합니다.

제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

제안된 응답을 구성하고 AI Assistant 기술을 설정한 후에는 효과를 테스트하고 성과를 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 AI Assistant는 정확하고 관련성 높은 제안을 제공하여 상담원 효율성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다. Webex Contact Center는 철저한 테스트와 지속적인 모니터링을 위해 Webex AI Studio 및 Analyzer 내에서 포괄적인 도구를 제공합니다.

이 문서에서는 AI Assistant 기술 응답을 미리 보고, 성능 메트릭을 사용하여 영향을 모니터링하고, 감사 및 디버깅을 위해 세션 및 기록 탭을 활용하는 프로세스를 안내합니다.

사전 요구 사항

제안된 응답 성능을 테스트하고 모니터링하기 전에 다음 사항을 확인하십시오.

AI Assistant 추가 기능 SKU: 조직에서 Webex Contact Center에 대한 AI Assistant 추가 기능 SKU(A-FLEX-AI-ASST)를 구매해야 합니다.
Webex AI Studio 액세스: Webex AI Studio 플랫폼에 액세스하려면 필요한 관리자 권한이 있어야 합니다.
구성된 AI Assistant 스킬: AI Assistant 스킬은 관련 기술 자료, 지침 및 작업과 함께 Webex AI Studio에서 생성, 구성 및 게시되어야 합니다.
자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 및 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .
큐에 연결된 AI Assistant 기술: 제안된 응답을 제공하는 AI Assistant 기술은 적절한 큐에 연결되어야 합니다.
자세한 내용은 대기열 에 AI Assistant 기술 링크 문서를 참조하세요.
실시간 사본 활성화(음성의 경우): 음성 상호 작용의 경우 관련 대기열에 대해 실시간 사본이 활성화되어야 합니다. 이것은 AI Assistant가 음성 대화를 처리하고 제안을 생성하는 데 필수적입니다.
자세한 내용은 상담원 에 대한 실시간 대화 내용 활성화 문서를 참조하십시오.

AI Assistant 기술 미리보기

라이브 에이전트에 AI Assistant 기술을 배포하기 전에 Webex AI Studio 내의 시뮬레이션된 환경에서 해당 동작을 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있습니다. 아래 단계를 따르십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터 로이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 로 이동합니다.
3	제안된 응답 섹션에서 AI Assistant 직무 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드는 Webex AI Studio 내의 Tab 새 브라우저에서 열립니다.
4	AI Assistant 기술 대시보드에서 테스트할 특정 AI Assistant 기술을 클릭합니다. 그러면 구성 페이지가 열립니다.
5	미리보기 버튼을 클릭합니다.

채팅 모드 미리 보기: Webex AI Studio 내의 미리 보기를 사용하면 채팅 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. 고객의 역할을 맡고, 쿼리를 입력하고, AI Assistant 기술이 인간 에이전트에게 표시되는 것처럼 제안을 생성하는 방법을 관찰할 수 있습니다.

음성 채널 테스트 참고 사항: 라이브 음성 상호 작용 중에 제안이 어떻게 표시되고 작동하는지 자세히 미리 보려면 Agent Desktop 로 전환 하여 실제 통화 시나리오에서 기능을 테스트해야 합니다. 이렇게 하려면 통화에 대해 실시간 사본이 활성화되어 있어야 합니다.

성능 모니터링을 위한 분석기 활용

제안된 응답 기능은 AI Assistant의 일부입니다. 분석기에서 AI Assistant 보고서와 KPI를 검토하여 사용량과 효율성을 모니터링할 수 있습니다.

자세한 내용은 분석기 의 AI Assistant 보고서 문서를 참조하십시오 .

감사 및 디버깅에 AI Studio 활용

Configuration Tab 외에도 Webex AI Studio는 AI Assistant 기술을 감사하고 디버깅하기 위한 두 개의 탭인 세션 및 기록을 제공합니다.

세션 Tab

세션 Tab은 제안된 응답에 AI Assistant 기술이 사용된 모든 상호 작용에 대한 자세한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용에서 AI Assistant 기술 성능을 감사, 디버깅 및 지속적으로 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 이 Tab의 인사이트를 효과적으로 활용하려면 다음 작업을 수행합니다.

상호 작용 보기 및 필터링: 세션 페이지에는 AI Assistant 기술이 제안을 제공한 모든 상호 작용 목록이 표시됩니다.
- - 검색: 검색 창을 사용하여 연결 세션 ID, 소비자 ID 또는 상호 작용 ID로 특정 상호 작용을 찾습니다.
  - 필터: 필터를 적용하여 다음과 같은 방법으로 목록 범위를 좁힙니다.
    - 연결 날짜: 특정 시간 범위 내의 상호 작용입니다.
    - 상담원, 팀, 대기열: 특정 담당자가 처리하거나 특정 대기열을 통해 라우팅되는 상호 작용입니다.
    - 채널 유형: 음성 또는 디지털 상호 작용.
    - 제안/수행된 작업: 특정 작업이 제안되거나 수행된 상호 작용입니다.
    - 오류 발생: 오류가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 테스트 세션 숨기기: 보기에서 테스트 세션을 제외합니다.
    - 상담원 핸드오버 발생: 상담원 핸드오버가 발생한 세션을 필터링합니다.
    - 반대 투표: 상담원이 반대 투표를 한 세션을 필터링합니다.
    - 플래그가 지정된 상호 작용(구현된 경우): 검토를 위해 인간 에이전트가 플래그를 지정한 상호 작용입니다.
자세한 상호 작용 보기: 목록에서 상호 작용을 클릭하면 포괄적인 세부 정보를 볼 수 있습니다.
- 상호 작용 기록: 실시간 대화 내용 기록 기능으로 제공되는, 실제 에이전트와 고객 간의 전체 대화
- 사용된 기술 AI Assistant: 이 상호 작용에 대한 제안을 제공한 AI Assistant 기술을 식별합니다.
- 제안 목록: 실제 에이전트에게 제공된 모든 제안을 표시하며, 해당 제안을 묻는 특정 고객 쿼리와 연결됩니다.
- 제안 소스: 추천 자료를 생성하는 데 사용된 주요 문서, FAQ 또는 기술 자료 섹션을 표시합니다. 이를 통해 정보의 정확성과 관련성을 확인할 수 있습니다.
- 제안 및 수행된 작업: 제안된 작업과 수행되었는지 여부(조정되지 않음 또는 조정된 모드)에 대한 세부 정보를 제공합니다.
- 상담원 수정: 실제 상담원이 제출 전에 조정된 작업의 필드를 편집한 경우 이러한 수정 사항이 기록됩니다.
- 추가 컨텍스트: 제안을 구체화하기 위해 상담원이 제공한 추가 정보가 표시됩니다.
- 메타데이터: 연결 세션 ID, 인간 에이전트 ID/이름, 팀 ID/이름, 대기열 ID/이름, 연결 날짜/시간 및 채널 유형을 포함합니다.

역사 Tab

History Tab은 AI Assistant 기술의 구성 변경 및 버전에 대한 기록을 제공합니다. 라이브 상호 작용을 위한 직접적인 성능 모니터링 도구는 아니지만 구성 업데이트로 인해 성능이 변경된 이유를 이해하는 데 중요합니다.

버전 기록: AI Assistant 스킬의 게시된 다른 버전을 추적하여 필요한 경우 이전 구성으로 되돌릴 수 있습니다.
변경 로그: 변경한 사람, 시기 및 변경된 내용을 포함하여 AI Assistant 기술 설정에 대한 수정 사항에 대한 자세한 로그를 제공합니다. 이는 구성 관련 문제를 감사하고 디버깅하는 데 필수적입니다.

AI Assistant 기술 배포 전략

AI Assistant 스킬은 제안된 응답 기능 내의 강력한 도구로, 상황에 맞는 실시간 지침을 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.

AI Assistant 기술 이해

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 Studio 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 기술을 대기열에 할당하기 위한 모범 사례

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 휴먼 에이전트 기술(예: "영어 지원", "스페인어 지원", "기술 지원")을 가진 인간 에이전트가 근무하더라도 해당 대기열에 할당된 AI Assistant 기술은 해당 대기열의 전반적인 목적을 지원하도록 설계되어야 합니다. AI Assistant 기술은 대화 컨텍스트 및 대기열의 기능을 기반으로 제안을 제공하며, 개별 상담원의 특정 기술 집합을 반드시 반영할 필요는 없습니다.
- 모범 사례: AI Assistant 기술은 개별 사용자 기술에 관계없이 해당 대기열에서 상호 작용을 처리하는 모든 인간 에이전트를 지원할 수 있을 만큼 충분히 광범위하도록 설계합니다. AI Assistant 기술에 대한 언어 지원은 큐에서 처리하는 언어와 일치해야 합니다.

특정 사용 사례에 대한 AI Assistant 기술 설계

효과적인 AI Assistant 기술을 설계하려면 단순한 구성 이상의 것이 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.

사용 사례에 대한 주요 설계 고려 사항

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.

AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례

AI Assistant 기술은 Webex Contact Center에서 제안된 응답 기능의 지능적인 핵심입니다. 고객과 직접 상호 작용하는 AI 에이전트와 달리 AI Assistant 기술은 실시간으로 에이전트에게 권한을 부여하고 안내하도록 설계되었습니다. 이러한 기술을 최적화하려면 목표, 지침, 지식 기반 구조 및 작업 정의를 신중하게 작성하여 정확하고 관련성이 높으며 실행 가능한 제안을 보장해야 합니다.

이 문서에서는 관리자가 전략적 디자인 및 콘텐츠 품질에 중점을 두고 매우 효과적인 AI 기술을 만들 수 있는 모범 사례를 제공합니다. AI 스킬을 생성 및 관리하고, 작업을 정의하고, 큐에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 해당 관리자 문서를 참조하세요.

모범 사례

목표 정의

목표는 AI 기술의 목적을 정의합니다. AI의 행동을 안내하고 인간 에이전트를 지원하는 역할을 명확히 하는 높은 수준의 진술입니다.

에이전트 지원에 집중: AI가 인간 에이전트를 어떻게 도울 것인지 명확하게 설명합니다. 목표는 항상 직접적인 고객 대면 엔터티가 아닌 에이전트를 위한 지원 도구로서의 AI의 역할을 반영해야 합니다.

예: "당신은 여행사가 수하물 분실에 관한 질문에 답하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다."

간결하고 행동 지향적으로 유지: 짧고 명확한 목표는 AI가 집중력을 유지하는 데 도움이 됩니다.
스킬 역량에 부합: 스킬에 대해 정의된 기술 자료 콘텐츠 및 작업에 따라 목표가 현실적이고 달성 가능한지 확인합니다.

목표 설정에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

제작 지침

지침은 정보를 처리하고 제안을 생성하는 방법에 대한 AI 기술에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 이 섹션은 AI가 에이전트를 지원하기 위한 지침이므로 AI Assistant 기술을 AI 에이전트와 구별합니다.

스킬의 페르소나 정의(상담원의 보조자): 인간 상담원의 보조자로서 스킬의 역할과 전문성을 명확하게 설명합니다.

예: "청구 문의를 처리하는 상담원을 위한 전문가 AI Assistant입니다. 여러분의 역할은 고객 대화를 분석하고 상담원에게 가장 관련성이 높은 정보와 조치를 제공하여 청구 관련 질문을 해결하는 것입니다."

작업 및 의사 결정 흐름 개요: AI의 관점에서 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 대화에서 무엇을 찾아야 하는지, 어떤 유형의 제안이나 조치를 제공해야 하는지 AI에게 안내합니다.

예: "먼저 수하물 분실과 관련된 고객의 주요 문제에 귀를 기울이십시오. 그런 다음 항공편 세부 정보가 필요한 경우 상담원에게 '항공편 세부 정보 검색' 작업을 사용하도록 제안합니다. 클레임을 제기해야 하는 경우 에이전트에게 '분실 수하물 클레임 생성' 작업을 사용하도록 제안하십시오."

제안 형식 지정: AI에게 상담원에게 정보를 명확하고 간결하게 제시하도록 지시합니다.

예: "제안은 쉽게 읽을 수 있도록 명확하고 글머리 기호로 표시되어야 합니다. 조치 제안은 에이전트에 대한 조치 이름과 목적을 명확하게 명시해야 합니다."

명확한 작업 참조: AI가 작업을 제안해야 하는 경우 구성된 작업 이름을 명시적으로 참조합니다.

예: "고객이 '사기 청구'를 언급하면 상담원에게 <사기 조사 시작> 작업을 사용하도록 제안합니다."

오류 처리 및 대체 계획: AI가 자신 있거나 관련성 있는 제안을 제공할 수 없을 때 대응하는 방법을 AI에게 지시합니다.

예: "상담원의 현재 상황에 대해 확신 있는 제안을 제공할 수 없는 경우 상담원에게 '사용 가능한 관련 제안이 없습니다. 기술 자료를 참조하거나 관리자에게 문의하십시오.'"

가드레일 추가(지원 범위): AI가 정의된 범위 내에 있도록 상기시킵니다.

예: "제안은 항상 상담원의 고객 상호 작용을 지원하는 데 중점을 두어야 합니다. 비청구 질문에 답하거나 고객과 직접 상호 작용하려고 하지 마십시오."

지침 제공에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

기술 자료 구조화

기술 자료는 AI 기술을 위한 사실적 기반입니다. 조직은 상담원이 효과적으로 대응하거나 행동하는 데 도움이 되는 정보의 우선순위를 지정해야 합니다.

상담원 중심 콘텐츠: 상담원이 자주 설명, 문제 해결 또는 조치를 취해야 하는 정보의 우선 순위를 지정합니다. 상담원의 워크플로에 직접적으로 유용한 콘텐츠에 집중합니다.

예: "'환불 정책' 기사의 경우 정책 문구뿐만 아니라 일반적인 고객 질문 및 환불 처리를 위한 실제 단계도 포함하세요."

콘텐츠를 논리적으로 구성: KB 내의 범주를 사용하여 관련 정보를 그룹화합니다. 이를 통해 AI와 에이전트 모두 효율적으로 탐색하고 제안 관련성을 높일 수 있습니다.
정확성 및 일관성 보장: 모든 정보가 정확하고 최신 상태인지 확인합니다. 충돌하거나 오래된 콘텐츠를 피하십시오.
문서 품질 최적화:
- 명확성: 평이한 언어를 사용합니다.
- 간결함: 직접적이어야 합니다. AI와 상담원은 빠른 답변이 필요합니다.
- 구조: 제목, 부제목, 글머리 기호 및 번호가 매겨진 목록을 사용하여 가독성을 높이고 AI가 핵심 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다.
- 파일 크기: 검색 속도와 관련성을 개선하기 위해 매우 큰 문서를 더 작은 주제별 문서로 나누는 것이 좋습니다.
정기적인 검토 및 업데이트: KB 콘텐츠를 지속적으로 검토하여 관련성과 정확성을 유지합니다. 정책, 제품 또는 프로세스가 변경될 때마다 정보를 업데이트합니다.

기술 자료를 기술에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 문서를 참조하세요 .

작업 정의

작업은 AI 기술이 제안하거나 수행할 수 있는 특정 작업을 정의합니다. 작업을 구성할 때는 에이전트가 상담원에게 제공하는 프레젠테이션과 워크플로에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

행동 목표를 명확하게 정의: 행동 이름과 행동 설명 은 명확하고 간결하며 에이전트가 즉시 이해할 수 있어야 합니다.

예: 작업 이름: "주문 상태 검색"; 작업 설명: "이 작업은 주문 ID를 사용하여 고객 주문의 현재 상태를 가져옵니다."

복잡성 최소화: 개별 작업을 단순하고 집중적으로 유지합니다. 복잡한 다단계 프로세스를 더 작고 뚜렷한 작업으로 나눕니다.
사용자 입력을 정확하게 설명: 각 사용자 입력(슬롯)에 대해 AI가 필요한 정보를 정확하게 식별하고 수집할 수 있도록 명확한 설명을 제공합니다.
적절한 실행 모드 선택: 상담원에게 실행 모드 간의 차이점에 대해 교육합니다.
- 중재되지 않은 모드: 상담원 검토가 필요 없는 일상적이고 위험도가 낮은 작업(예: 간단한 상호 작용 세부 정보 기록)에 사용됩니다. 강력한 오류 처리를 보장합니다.
- 중재 모드: 상담원 확인, 입력 또는 승인이 필요한 작업(예: 양식 제출, 중요한 데이터 확인)에 사용됩니다. 이렇게 하면 에이전트의 역량이 강화되고 정확성이 보장됩니다.

자세한 내용은 AI 제안 작업 이해 및 관리 문서를 참조 할 수 있습니다.

에이전트 워크플로 디자인: 작업이 Agent Desktop 에 어떻게 표시될지 고려합니다. 카드 레이아웃 구성을 사용하여 정보 표시에 영향을 줍니다.

작업 구성에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성 문서를 참조하세요 .

테스트 및 반복

효과적인 AI 기술을 만들고 최적화하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 지속적인 테스트와 개선은 지속적인 정확성과 관련성을 보장하는 데 필수적입니다.

정기적으로 테스트 및 미리 보기: AI Studio의 미리 보기 기능을 사용하여 상호 작용을 시뮬레이션하고 기술이 정확하고 관련성 있는 제안 및 작업을 생성하는지 확인합니다.
성능 데이터 모니터링: AI Studio의 성능 메트릭 및 세션 기록에 대한 분석기를 사용하여 상호 작용에 대한 자세한 감사 및 디버깅을 수행할 수 있습니다. 이 데이터는 구체화할 영역을 식별하는 데 중요합니다.
피드백에 따라 구체화: 제안 및 조치에 대한 상담원 피드백에 세심한 주의를 기울입니다. 세션 기록 분석의 인사이트와 함께 이 피드백을 사용하여 스킬의 목표, 지침, 기술 자료 콘텐츠 및 작업 정의를 구체화합니다. 이를 통해 AI 스킬이 효과적으로 유지되고 진화하는 상담원 요구 사항과 컨택 센터 운영에 적응할 수 있습니다.

테스트 및 모니터링에 대한 자세한 단계는 제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링 문서를 참조하세요.

AI 용어 및 개념(Webex Contact Center

Webex Contact Center의 AI 기능을 효과적으로 활용하려면 주요 용어와 다양한 AI 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 필수 AI 개념에 대한 용어집을 제공하여 고객 상호 작용 및 운영 효율성을 향상시키도록 설계된 지능형 기능을 탐색하고 활용하는 데 도움이 됩니다.

AI 용어

AI Assistant: 상담원 성과를 향상시키도록 설계된 Webex Contact Center의 AI 기능. 실시간 성적표, 제안된 응답, AI 생성 요약, 자동화된 웰빙 휴식, 자동 CSAT 및 주제 분석과 같은 기능은 AI Assistant의 핵심 구성 요소입니다.
AI Assistant 기술: AI Studio에서 생성 및 관리하여 제안된 응답 기능을 지원하는 구성 가능한 엔터티입니다. 이러한 기술은 상황에 맞는 제안과 조치를 제공하여 실시간으로 상담원을 지원하고 지능형 가이드 역할을 합니다.
AI 에이전트: AI Assistant 기술과 달리 AI 에이전트는 즉각적인 사람의 개입 없이 고객 상호 작용(음성 또는 디지털)을 독립적으로 처리합니다. 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하거나, 일상적인 요청을 처리하거나, 고객을 라우팅할 수 있으며, 종종 상담원에게 에스컬레이션되기 전에 첫 번째 연락 창구 역할을 합니다. 자세한 내용은 Webex AI Agent 를 참조하십시오.
AI Studio: 관리자가 AI Assistant 스킬(상담원 지원용)과 AI 상담원(자율 상호작용용)을 모두 생성, 관리 및 구성하는 Webex Contact Center의 중앙 플랫폼입니다. 조직에서 사용하도록 설정한 기능에 따라 AI Studio 내에서 하나 또는 두 개의 대시보드가 모두 표시될 수 있습니다.
KB(기술 자료): AI Assistant 기술 및 AI 에이전트가 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 데 사용하는 중앙 집중식 정보 저장소(예: FAQ, 문서 및 문서)입니다.
작업: AI Assistant 기술이 상담원에게 제안하거나 상담원 대신 실행할 수 있는 미리 정의된 작업 또는 워크플로입니다(상담원 검토 유무에 관계없이). AI 에이전트의 경우 작업은 자율적으로 수행하는 작업입니다.
실행 모드: AI Assistant 기술이 작업을 실행하는 방법을 정의합니다.
- 조정된 모드: AI Assistant 스킬은 작업에 대한 정보를 수집하여 실행 전에 검토 및 명시적 승인을 위해 상담원에게 제공합니다.
- 조정되지 않은 모드: 작업이 에이전트의 개입이나 승인 없이 AI Assistant 기술에 의해 독립적으로 실행됩니다.

피드백을 보내 주셔서 감사합니다.

Cisco AI Assistant for Webex Contact Center: 관리자 안내서 제안 응답

제안된 응답에 대한 배포 워크플로

1단계: 기능 활성화 — 활성화

2단계: AI 인텔리전스 정의 — AI Assistant 기술 구축

3단계: 배포 — 인텔리전스를 운영에 연결

4단계: 모니터링 및 최적화 — 성능 및 지속적인 개선 보장

Webex Contact Center

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

장점

추천 응답의 작동 방식

사용 지침

사전 요구 사항

제안된 응답을 활성화하는 방법

AI Assistant 기술 생성 및 관리

Webex AI Studio에 액세스

Webex AI Studio 이해하기

AI Assistant 기술 이해 대시보드

대시보드 표시

대시보드 작업

개인 스킬 관리

AI Assistant 기술 만들기

다음 단계

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

작업 유형 및 실행 모드 이해

사전 요구 사항

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

AI Assistant 기술을 대기열에 연결

장점

운영 참고 사항 및 제한 사항

사전 요구 사항

AI 기술을 대기열에 연결

제안된 응답 성능 테스트 및 모니터링

사전 요구 사항

AI Assistant 기술 미리보기

성능 모니터링을 위한 분석기 활용

추천 응답 보고서에서 제공하는 인사이트

감사 및 디버깅에 AI Studio 활용

세션 Tab

역사 Tab

AI Assistant 기술 배포 전략

AI Assistant 기술 이해

AI Assistant 기술을 대기열에 할당하기 위한 모범 사례

특정 사용 사례에 대한 AI Assistant 기술 설계

사용 사례에 대한 주요 설계 고려 사항

AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례

모범 사례

목표 정의

제작 지침

기술 자료 구조화

작업 정의

테스트 및 반복

AI 용어 및 개념(Webex Contact Center

AI 용어

제안된 응답에 대한 배포 워크플로

1단계: 기능 활성화 — 활성화

2단계: AI 인텔리전스 정의 — AI Assistant 기술 구축

3단계: 배포 — 인텔리전스를 운영에 연결

4단계: 모니터링 및 최적화 — 성능 및 지속적인 개선 보장

Webex Contact Center

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

장점

추천 응답의 작동 방식

사용 지침

사전 요구 사항

제안된 응답을 활성화하는 방법

AI Assistant 기술 생성 및 관리

Webex AI Studio에 액세스

Webex AI Studio 이해하기

AI Assistant 기술 이해 대시보드

대시보드 표시

대시보드 작업

개인 스킬 관리

AI Assistant 기술 만들기

다음 단계

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

작업 유형 및 실행 모드 이해

사전 요구 사항

AI Assistant 기술에 대한 작업 구성

AI Assistant 기술을 대기열에 연결