Webex 컨택 센터용 Cisco AI Assistant: 실시간 지원 구성에 대한 관리자를 위한 가이드 (이전에는 추천 응답이라고 함)

개요

실시간 지원은 대화 상황을 지속적으로 이해하고, 고객 의도를 파악하고, 관련 추천을 즉시 제공하여 실시간 고객 상호 작용 중에 상담원을 지원하기 위해 설계된 Cisco AI Assistant 기능이에요. 할 말이나 행동을 제안하고, 복잡한 절차를 탐색하는 데 도움을 주고, 워크플로를 자동으로 시작하여 상담원들을 실시간으로 안내해요. 실시간 지원은 AI Assistant 상담원에게 실시간으로 응답하여 정확도를 높이고, 처리 시간을 줄이고, 모든 라이브 채널에서 일관되고 고품질의 고객 경험을 보장해요.

Webex 컨택 센터 실시간 지원 활성화해요

관리자가 상담원을 위한 실시간 지원 기능을 활성화하고 관리할 수 있어 통신 효율성, 상담원 성과 및 고객 만족도를 개선할 수 있어요.

실시간 지원은 상담원 생산성과 고객 만족도를 향상시키는 Webex 컨택 센터의 AI Assistant 기능이에요. 이 기능은 고급 인공 지능 (AI) 을 활용하여 인바운드 및 아웃바운드 음성 상호 작용과 인바운드 디지털 고객 상호 작용 중에 인간 상담원에게 상황에 맞는 지침을 제공하고 음성과 디지털 채널을 모두 지원해요. 실시간 지원은 상담원 내에서 직접 할 말과 취해야 할 조치에 대해 시기적절하고 적절한 제안을 제공하여 상담원 경험을 변화시키는 것을 목표로 해요Agent Desktop. 이러한 사전 지원이 워크플로를 간소화하고, 응답 시간을 줄이고, 일관성 있는 고품질 서비스 제공을 보장해요.

Webex 컨택 센터 관리자는 조직의 실시간 지원 기능을 활성화하고 관리할 수 있어요. 이 프로세스에는 시스템이 필수 전제 조건을 충족하는지 확인하고 Control Hub 내에서 기능을 활성화하는 작업이 포함돼요. 활성화하면 상담원에게 제공되는 제안을 맞춤형으로 AI Assistant 스킬을 구성할 수 있어요.

전제조건

실시간 지원을 활성화하기 전에 Webex 문의 센터 조직이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

웹엑스 컨택 센터 플렉스 3.0: 콜 센터가 플렉스 3.0 플랫폼에서 실행되고 있어야 해요.
AI Assistant애드온 SKU: 조직에서 A-FLEX-AI-ASST 애드온 SKU를 구입했어야 해요. 이 자격은 실시간 지원을 포함한 모든 AI Assistant 기능을 이용할 수 있게 해줘요. 구독 및 사용 관리에 관한 정보는 사용 및 청구 설명서를 참조하십시오.
음성 인터랙션을 위한 미디어 포킹: 음성 인터랙션의 경우 플로우 디자이너에서 관련 대기열에 대해 미디어 포크를 활성화해야 해요. 특정 대기열에 미디어 스트리밍 활성화 문서 참조.
Webex Connect활성화됨: 작업을 생성하고 워크플로를 자동화할 수 Webex Connect 있어요.
필수 사용자 권한: Control Hub에서 고객 센터 설정에 액세스하고 수정하려면 필요한 역할 기반 액세스 제어 (RBAC) 권한이 있어야 해요. 구체적으로 말하자면, 당신의 역할에는 실시간 지원 액세스도 포함돼요. 자세한 내용은 Webex 문의 센터의 사용자 프로필 관리 문서를 참조하십시오.

누가 이 기능을 사용할 수 있어요?

실시간 지원은 다음 이해관계자들에게 유용해요.

상담원: 상황에 맞는 실시간 제안을 통해 정보를 찾는 데 드는 노력을 줄이고 응답 정확도를 높일 수 있어요.
관리자: 조직 및 대기열 수준에서 실시간 지원 설정을 관리 및 구성하고, AI Assistant 기술을 생성 및 최적화하고, 구성을 테스트 및 디버그하고, 성능을 모니터링하고, 고객 센터 기능을 지속적으로 최적화하세요.

복리후생

실시간 지원을 구현하면 콜 센터 전반에 걸쳐 상당한 이점을 얻을 수 있어요.

상담원 효율성 향상: 상담원이 정보를 검색하거나 동료와 상담하는 시간을 줄여서 해결이 빨라지고 생산성이 향상돼요.
처리 시간 단축: 즉각적이고 정확한 제안은 상담원이 쿼리를 더 빨리 해결하도록 도와줘서 평균 처리 시간 (AHT) 에 직접적인 영향을 줘요.
일관된 고객 경험: 경험에 관계없이 모든 상담원이 정확하고 일관된 정보를 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상시켜요.
통화 후 작업 감소: 상담원이 상호 작용 중에 필요한 조치와 문서화를 완료하여 통화 후 작업을 최소화할 수 있어요.
최초 문의 해결 방법 개선: 관련 정보와 조치에 즉시 액세스할 수 있어 상담원이 첫 연락 시 고객 문제를 더 잘 해결할 수 있어요.
신입 직원의 온보딩 시간 단축: 신입 상담원은 실시간 AI 안내로 자신감과 숙련도를 더 빠르게 얻어요.
확장성: 상담원들이 더 많은 양의 상호 작용을 더 효과적으로 처리할 수 있도록 하여 성장하는 고객 센터를 지원해요.
이중 채널 기능: 인바운드 및 아웃바운드 음성 통화뿐만 아니라 인바운드 디지털 인터랙션도 지원해 상담원이 전화 통화나 채팅이나 이메일 같은 디지털 채널을 통해 고객과 소통하는지 실시간으로 제안해요.

실시간 지원 작동 원리

실시간 지원은 다음과 같은 높은 수준의 흐름을 통해 콜센터 운영에 원활하게 통합돼요.

상호 작용 시작: 고객이 구성된 대기열을 통해 상담원에게 라우팅되는 음성 또는 디지털 상호 작용을 시작하거나 상담원이 아웃바운드 음성 상호 작용을 시작해요.
실시간 트랜스크립션: 음성 인터랙션의 경우 대화가 실시간으로 기록돼요. 디지털 상호작용의 경우 텍스트가 캡처돼요.
상담원이 제안을 받는대요:

지원을 요청하려면 상담원이 를 열고 지원 받기를 클릭해야 해요. AI Assistant

상담원들은 통화 시작 시 또는 대화 중에 도움이 필요할 때마다 언제든지 지원 받기를 선택할 수 있어요.

지원 받기를 클릭하면, 그는 남은 통화 내내 계속해서 제안과 안내를 제공할 AI Assistant 수 있어요.

상담원이 통화 도중에 지원 받기 기능을 활성화하면 시작 정보까지 포함하여 통화의 전체 컨텍스트를 AI Assistant 사용하여 관련 제안을 생성해요.

상담원이 언제든지 AI Assistant 패널을 최소화하고 필요에 따라 다시 열 수 있어요. 지속적인 지원을 계속 받을 수 있어요.

알림을 활성화하면 에서 새 제안을 받을 때마다 알림을 받게 돼요AI Assistant. 관리자는 상담원들에게 실시간 지침의 이점을 극대화하기 위해 알림을 계속 활성화하라고 조언하는 것이 좋습니다.
AI Assistant스킬 프로세스: 특정 대기열에 연결되고 지식 기반과 정의된 액션으로 구동되는 AI Assistant 스킬이 실시간 대화 (음성은 스크립트, 디지털은 텍스트) 를 분석해요.
제안 생성: AI Assistant 스킬이 고객의 쿼리를 기반으로 답글과 관련된 텍스트 제안을 생성하거나 작업을 제안해요.
상담원 리뷰 및 행동: 상담원이 제안을 검토하고 있는 그대로 사용하거나, 수정하거나, 제안된 조치를 실행하도록 선택해요.
지속적 지원: 진화하는 대화에 적응하면서 상호 작용 내내 제안이 계속 제공돼요.

사용 가이드라인

실시간 지원 기능은 윤리적인 사용을 보장하고 커뮤니케이션을 강화하기 위해 세심한 관리가 필요해요. 관리자는 상담원들에게 이 기능의 활성화와 AI 기반 특성에 대해 알려야 할 책임이 있어요.

사용 지침과 개인 정보 보호에 대한 자세한 내용은 AI 투명성 메모를 참조하세요.

실시간 지원 활성화하는 방법

Webex 문의 센터의 실시간 지원 기능을 활성화하려면 다음 단계를 따르세요.

1	컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2	탐색 창의 데스크톱 경험 AI Assistant아래로 가세요.
3	실시간 지원을 켜서 조직 수준에서 기능을 활성화해요.
4	AI Assistant스킬 할당을 클릭하고 대기열에 배정하려는 AI 스킬을 선택하세요. 선택한 스킬에 대기열을 하나 이상 추가하고 변경 사항을 저장하세요. 이러한 스킬에 따라 상담원들이 각 대기열에서 받을 제안 유형이 결정돼요. 할당하려는 특정 AI Assistant 기술이 아직 나열되지 않았거나 스킬이 생성되지 않은 첫 설정의 경우, 기술 생성 및 관리를 클릭하여 Webex AI Studio에서 새 AI Assistant 기술을 생성하세요. 스킬을 만들었으면 이 화면으로 돌아가서 과제 과정을 완료하세요. 대기열에 기술을 할당하는 방법에 대한 자세한 내용은 대기열에 AI Assistant기술 연결 문서를 참조하세요.

Webex Contact Center는 상담원들에게 AI 기반 실시간 안내를 제공하여 고객 대화를 개선하고 효율성을 높일 수 있어요. 이 기능은 Webex AI Studio에서 AI Assistant 만들고 관리하는 스킬을 사용하여 대화 내용을 분석하고 상담원에게 유용한 응답이나 작업을 제안해요.

관리자는 이 기능을 설정, 구성 및 유지해야 해요. 이 문서는 전체 프로세스를 안내하고 각 단계의 세부 문서 링크를 제공해요. 다음 단계를 따르면 조직에서 실시간 지원을 성공적으로 구현하고 최적화하는 데 도움이 돼요.

실시간 AI 지원을 구현하려면 다음 단계를 따르세요.

Webex 고객 센터에서 기능 활성화—먼저 Control Hub에서 실시간 지원 기능을 활성화하고 모든 사전 요구 사항이 충족되는지 확인하세요. 이 기본 단계는 추가 구성에 필요하며 다음 활동이 포함돼요.
- 컨트롤 허브에서 실시간 지원 활성화해요.
- 라이선스 요구 사항 확인.
- 실시간 트랜스크립션과 같은 지원 서비스가 준비되어 있는지 확인하세요.
자세한 내용은 Webex 문의 센터의 실시간 지원 활성화를 참조하십시오.
AI Assistant스킬 정의 및 관리— Webex AI Studio를 사용하여 실시간 지원을 강화하는 AI 인텔리전스를 만드세요. 이 단계에는 다음 활동이 포함돼요.
- 웹엑스 AI AI Assistant 스튜디오에서 새 스킬을 만들어보세요.
- 각 기술의 목표를 정의하세요.
- 기술을 관련 지식 기반에 연결하세요.
- 각 스킬에 대한 구체적인 액션을 구성하세요.
자세한 내용은 기술 생성 및 관리 및 AI Assistant AI Assistant 기술에 대한 작업 구성을 참조하십시오.
대기열에 AI Assistant 기술 구성—구성된 AI Assistant 기술을 특정 대기열에 배정하여 라이브 컨택 센터 환경에 통합하세요. 이 단계에는 다음 활동이 포함돼요.
- 대기열에 AI Assistant 기술 할당—실시간 지원이 적절하고 시기적절한 지침을 제공하려면 Webex 문의 센터의 적절한 대기열에 AI Assistant 기술을 정확하게 연결해야 해요. 이렇게 하면 휴먼 에이전트가 특정 대기열의 인바운드 또는 아웃바운드 고객 상호 작용을 처리할 때 시스템이 해당 대기열에서 처리한 고객 쿼리 유형을 기반으로 어떤 AI 기술이 제안을 제공해야 하는지 정확히 알 수 있어요.
대기열의 효과적인 연결에 대한 자세한 내용은 대기열 효과적으로 연결하기를 참조하세요.
실시간 지원 모니터링 및 최적화—배포 후 기능을 확인하고 성능을 모니터링하고 구성을 반복적으로 수정하여 효율성을 극대화하세요. 이 단계에는 다음 활동이 포함돼요.
- 미리보기 기능을 사용하여 AI Assistant 응답을 테스트해 보세요.
- 상담원 성과에 미치는 영향을 분석하세요.
- 세션 데이터를 감사하고 디버깅에 사용해요.
자세한 내용은 실시간 지원 성능 테스트 및 모니터링을 참조하십시오.

배포는 반복적인 프로세스예요. 실시간 지원 성능을 정기적으로 모니터링하고 모니터링과 최적화에서 얻은 통찰력을 사용하여 AI Assistant 기술과 행동을 조정하세요. 이러한 지속적인 개선 루프를 통해 기능이 진화하는 고객 요구와 운영 요구 사항에 맞게 조정되도록 할 수 있어요.

AI Assistant 스킬 만들고 관리하세요

AI Assistant기술은 Webex 컨택 센터의 실시간 지원 기능을 강화하는 핵심 구성 요소예요. 이러한 지능형 구성은 인간 AI Assistant 에이전트에게 실시간 지침을 제공하는 방법을 정의해요. 관리자는 Webex AI Studio를 사용하여 이러한 기술을 생성, 구성 및 관리하여 콜 센터 대기열 및 상호 작용 유형의 특정 요구 사항에 맞게 조정하세요.

이 섹션은 Webex AI Studio에 접속하고, 환경을 이해하고, 스킬을 만들고 관리하는 AI Assistant 세부 프로세스를 안내해요.

웹엑스 AI 스튜디오 액세스하기

Webex AI 스튜디오에 액세스하려면 다음 지침을 따르세요.

1	컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2	탐색 창의 데스크톱 경험 AI Assistant아래로 가세요.
3	실시간 지원 섹션 아래에서 AI Assistant스킬 관리 링크를 클릭해요. AI Assistant기술 대시보드가 Webex AI Studio의 새 브라우저 탭에서 열린대요. 또는 빠른 링크를 사용하여 Webex AI Studio에 액세스할 수도 있어요.

웹엑스 AI 스튜디오에 대한 이해

웹엑스 AI 스튜디오는 AI Assistant 스킬 및 AI 에이전트 관리를 위한 전용 대시보드를 제공해요.

조직에서 실시간 지원만 사용하는 경우 AI Assistant 스킬 대시보드가 기본적으로 표시돼요.
조직에서 AI 에이전트도 사용하는 경우, AI Assistant 스킬 대시보드와 AI 에이전트 대시보드를 모두 사용할 수 있어 필요에 따라 둘 사이를 전환할 수 있어요.

AI Assistant스킬 이해하기 대시보드

AI Assistant스킬 대시보드는 실시간 어시스턴트에 구성된 모든 AI Assistant 스킬을 종합적으로 관리하는 중앙 허브 역할을 해요. 기존 기술에 대한 개요를 제공하고 다양한 관리 기능에 빠르게 액세스할 수 있어요.

대시보드 디스플레이

대시보드에서는 AI Assistant 기술이 목록 보기의 카드나 행으로 표시돼요. 각 항목은 빠른 참조를 위한 주요 세부 정보를 제공해요.

스킬 이름: 스킬에 AI Assistant 지정한 설명이 포함된 이름이에요.
대기열: 현재 스킬에 연결된 대기열 수예요.
어시스턴트의 목표: 스킬의 목적에 대한 간략한 설명이에요.
최종 수정: 스킬이 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간이에요.
마지막 수정자: 마지막으로 스킬을 수정한 사용자예요.
만든 날짜: 스킬이 만들어진 날짜예요.
만든 사람: 스킬을 만든 사용자예요.

대시보드 액션

메인 대시보드에서 다음 작업을 수행하여 AI Assistant 기술을 효율적으로 관리할 수 있어요.

새 AI Assistant 스킬 만들기: + 스킬 생성을 클릭해서 새 AI Assistant 스킬 구성을 처음부터 시작하세요.
AI Assistant스킬 가져오기: 스킬 가져오기를 사용하여 AI Assistant 기술을 JSON 형식으로 업로드하세요. 이렇게 하면 사전 구성된 기술을 빠르게 추가하거나 외부 소스에서 백업을 복원할 수 있어요.
검색 및 필터링: 검색 창을 활용해서 이름, 연결된 대기열, 마지막 수정 날짜별로 기술을 빠르게 찾을 수 있어요.
프리뷰: 스킬 프리뷰 위젯을 열어 시뮬레이션된 환경에서 반응을 테스트해요.

개인 기술 관리

대시보드에 나열된 각 개별 AI Assistant 기술에 대해 추가 관리 옵션을 이용할 수 있어요.

스킬 설정 수정: 스킬 이름이나 카드를 클릭하면 구성 페이지가 열리고 프로필, 지식 기반, 작업 등 설정을 수정할 수 있어요.
퀵 액션: 줄임표 아이콘 (점 3개) 을 클릭하여 다음과 같은 작업을 수행하면 특정 스킬의 퀵 액션에 액세스할 수 있어요.
- 핀: 빠른 액세스를 위해 대시보드 상단에 스킬을 고정하세요.
- 액세스 토큰 복사: 외부 애플리케이션이나 개발 환경에서의 원활한 통합, 인증 및 테스트를 위해 스킬 액세스 토큰을 복사하세요.
- 내보내기: 백업 또는 전송을 위해 기술 세부 정보 (JSON 형식) 를 로컬 폴더로 내보냅니다.
- 삭제: AI Assistant 스킬 영구 삭제해요.

하나 이상의 대기열에 연결된 기술을 삭제하려고 하면 기술이 사용 중이라는 확인 메시지가 나타나요. 진행하기 전에 확인해야 해요. 확인되면 컨트롤 허브에 삭제 통지가 돼요.

AI Assistant 스킬 만들기

상담원들에게 관련 제안을 제공하는 AI Assistant 기술을 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

1	AI Assistant스킬 대시보드에서 + 스킬 생성을 클릭해요.
2	처음부터 시작을 선택하고 다음을 클릭해요.
3	스킬 이름 필드에 명확하고 설명적인 이름을 입력하세요. 기술을 고유하게 식별하는 시스템 ID 필드는 기술 이름을 기반으로 자동으로 채워집니다.
4	목표 필드에 간결한 목표를 입력하세요. 스킬 목표 작성에 대한 자세한 내용은 다음 지침 따르기를 참조하세요. 예: “당신은 친절하고 예의 바른 비서로서 요원들이 분실 수하물 관련 질문에 답하고 필요한 조치를 권고하도록 도와줘요.”자세한 내용은 AI Assistant기술 지침 작성 지침을 참조하세요.
5	만들기 클릭해요.
6	스킬 구성 화면에서 프로필 탭이 기본적으로 선택돼요. 지침 텍스트 상자에 AI 동작 및 응답 생성에 대한 상세한 단계별 지침을 제공하세요.
7	지식 탭으로 전환해서 관련 지식 베이스를 선택하세요. 스킬은 이 소스를 사용하여 제안을 생성해요. 적절한 지식 기반이 없으면 + 새로 추가를 클릭하세요. 만들고 나면 기술 구성 패널로 돌아가게 돼요. 각 기술은 하나의 지식 기반에만 연결될 수 있어요.
8	액션 탭으로 가셔서 액션을 활성화, 비활성화, 편집, 삭제하세요. + 새 액션을 클릭하여 새 액션을 만들 수도 있어요. 액션을 통해 AI 스킬은 고객 응답에 사용할 수 있는 정보를 제안하는 것 외에도 특정 작업 (예: 사례 생성, 정보 검색, 이메일 전송 또는 통합 수행) 을 제안하거나 수행할 수 있어요. 지식창고에 연결하지 않는 경우 작업을 하나 이상 추가하세요. 자세한 지침은 AI Assistant스킬을 위한 액션 구성 문서를 참조하세요.
9	필수 필드를 모두 작성했으면 변경 사항 저장을 클릭해요. 기술을 게시하기 전에 미리 보기 버튼으로 동작을 테스트해 보세요. 이렇게 하면 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있어요. 자세한 내용은 AI Assistant스킬 응답 미리 보기 섹션을 참조하세요.
10	게시를 클릭해서 기술을 완성해요.

다음은 뭐예요?

AI Assistant기술을 만들고 구성한 후, 콜 센터에 실시간 지원을 배포하는 다음 단계로 진행하세요.

대기열에 AI Assistant 기술 배정: 상담원들이 당신의 기술을 사용할 수 있게 하려면 해당 컨택 센터 대기열에 배정하세요. 대기열에 AI Assistant 기술 연결 문서를 참조하세요.

기술이 할당되고 조치가 구성되면 (필요한 경우) 실시간 지원 기능을 계속 테스트하고 모니터링하여 최적의 상담원 성과와 고객 경험을 보장하세요.

AI Assistant 스킬을 대기열에 연결하세요

대기열을 효과적으로 연결해

AI 기술을 대기열에 효과적으로 연결하려면 다음 참고 사항 및 고려 사항을 따르세요.

큐 하나, AI 스킬 하나: 큐 하나는 AI 스킬 하나에만 연결될 수 있어요. AI Assistant스킬이 여러 주제에 대해 상담원을 지원해야 하는 경우 관련 지식 베이스 (KB) 를 모두 연결하고 스킬 내에서 필요한 조치를 정의하는 것이 좋아요.
AI 스킬 하나, 큐 여러 개: 하나의 AI 스킬을 여러 대기열에 연결할 수 있어요. 이는 여러 대기열에서 비슷한 유형의 문의를 처리할 때 유용해요.
음성 채널용 미디어 스트리밍: 음성 상호 작용의 경우 AI 스킬에 연결된 모든 대기열에 미디어 스트리밍을 활성화해야 해요. 자세한 내용은 상담원용 실시간 기록 활성화하기를 참조하세요.
대기열 제거의 영향: AI 스킬에서 대기열 배정을 취소하려고 하면, 특히 활성 통화가 영향을 받을 수 있는 경우 확인 메시지가 나타나요.
일괄 할당 취소: AI 기술이 대기열에 50개 이상 연결되어 있으면 시스템 제한 때문에 일괄적으로 할당을 취소해야 할 수도 있어요.
AI 기술 삭제: AI 기술은 대기열에 연결되어 있는 동안에는 삭제할 수 없어요. 스킬 삭제하기 전에 대기열을 모두 할당 취소하세요.

AI 기술을 대기열에 연결해요

상담원이 정확하고 상황에 맞는 제안을 받을 수 있도록 하려면 다음과 같이 AI 기술을 적절한 대기열에 연결하세요.

1	컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2	탐색 창에서 데스크톱 경험 AI Assistant아래로 가세요.
3	실시간 지원에서 AI Assistant 기술 할당을 클릭하여 연결하려는 AI 기술과 대기열을 선택해요.
4	AI 기술을 선택하고 현재 이 기술에 연결된 대기열이 표시되는 지정된 대기열 섹션을 찾으세요.
5	대기열 추가를 클릭해요.
6	대기열 선택 화면에서 검색 창을 사용하여 이름으로 특정 대기열을 찾아요.
7	이 AI 스킬에 연결하려는 대기열 옆의 확인란을 선택해요. 한 번에 대기열을 50개까지 선택할 수 있어요. 추가 대기열을 연결하려면 이 과정을 반복하세요.
8	저장을 클릭해서 선택한 대기열을 AI 스킬에 할당해요.

실시간 어시스트 성능 테스트 및 모니터링

실시간 지원을 구성하고 AI Assistant 기술을 설정한 후에는 그 효과를 테스트하고 성과를 지속적으로 모니터링하는 것이 중요해요. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 정확하고 적절한 제안을 AI Assistant 제공하여 상담원 효율성을 높이고 고객 만족도를 높일 수 있어요. 웹엑스 컨택 센터는 철저한 테스트와 지속적인 모니터링을 위해 웨벡스 AI 스튜디오 및 분석기 내에 포괄적인 도구를 제공해요.

프리뷰 스킬 AI Assistant

라이브 상담원에게 AI Assistant 스킬을 배포하기 전에, Webex AI Studio의 시뮬레이션된 환경에서 스킬의 동작을 테스트할 수 있어요. 이렇게 하면 제안의 관련성과 정확성을 검증할 수 있어요. 아래 단계를 따르세요.

1	컨트롤 허브에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동해요.
2	탐색 창의 데스크톱 경험 AI Assistant아래로 가세요.
3	실시간 지원 섹션 아래에서 AI Assistant스킬 관리 링크를 클릭해요. AI Assistant기술 대시보드가 Webex AI Studio의 새 브라우저 탭에서 열린대요.
4	AI Assistant스킬 대시보드에서 테스트하려는 특정 AI Assistant 스킬을 클릭하세요. 그러면 구성 페이지가 열릴 거예요.
5	미리보기 버튼 클릭해요.

채팅 모드 미리 보기: Webex AI Studio의 미리 보기를 통해 채팅 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있어요. 상담원이 보는 것처럼 고객 역할을 맡아서 쿼리를 입력하고 AI Assistant 기술이 어떻게 제안을 생성하는지 관찰할 수 있어요.

음성 채널 테스트 참고 사항: 실시간 음성 상호작용 중에 제안이 어떻게 나타나고 작동하는지 자세히 미리 보려면 로 전환하여 실제 통화 시나리오에서 기능을 테스트해야 해요. Agent Desktop 통화를 활성화하려면 실시간 트랜스크립션이 필요해요.

성능 모니터링에 분석기 활용하기

실시간 지원을 사용하면 Analyzer에서 AI Assistant 보고서와 KPI를 검토하여 사용량과 효과를 모니터링할 수 있어요.

자세한 내용은 Analyzer 문서의 AI Assistant 보고서를 참조하세요.

실시간 어시스트 보고서가 제공하는 인사이트

이 보고서는 실시간 지원이 상담원 성과와 고객 만족도에 미치는 실제 영향에 대한 통찰력을 제공하여 지속적인 개선을 위한 피드백을 수집하고 기능의 효과를 측정하는 데 도움이 돼요. 보고서는 다음 주요 영역에 대한 통찰력을 제공해요.

사용 지표: 상담원들이 제안 받기 버튼을 얼마나 자주 사용하는지, 상호작용당 제공되는 제안 수, 기능 채택률을 추적하세요.
KPI에 미치는 영향: 실시간 지원이 사용된 상호 작용의 평균 처리 시간 (AHT), 상담/전송, 고객 만족도 (CSAT) /자동 CSAT, 최초 연락 해결 (FCR) 의 변화를 모니터링하세요.
액션 실행: 조정되지 않은 액션과 조정된 액션이 수행된 횟수와 성공률을 추적하세요.
실시간 트랜스크립션 KPI: 음성 인터랙션의 경우 실시간 어시스트 성능과 실시간 트랜스크립션 KPI 보고서를 상호 참조하여 기본 트랜스크립션 서비스가 최적으로 작동하는지 확인하세요.

AI 스튜디오를 감사하고 디버깅에 활용해요

구성 탭 외에도 Webex AI Studio는 AI Assistant 기술 감사 및 디버깅을 위한 두 개의 탭, 즉 세션과 기록을 제공해요.

세션 탭

세션 탭은 실시간 어시스트 AI Assistant 스킬이 사용된 모든 상호작용의 세부 기록을 제공해요. 감사, 디버깅, 실시간 상호작용에서의 AI Assistant 스킬 성능 지속적 개선에 사용할 수 있어요. 이 탭에서 얻은 통찰력을 효과적으로 활용하려면 다음 작업을 수행하세요.

상호작용 보기 및 필터링: 세션 페이지에는 AI Assistant 기술이 제안을 제공한 모든 상호작용의 목록이 표시돼요.
- - 검색: 검색 창을 사용하여 연락처 세션 ID, 소비자 ID 또는 상호 작용 ID로 특정 상호 작용을 찾을 수 있어요.
  - 필터: 필터를 적용해서 목록 범위를 다음과 같이 좁혀요.
    - 연락 날짜: 특정 시간 범위 내의 상호 작용.
    - 상담원, 팀, 대기열: 특정 직원이 처리하거나 특정 대기열을 통해 전달되는 상호 작용이에요.
    - 채널 유형: 음성 또는 디지털 상호작용.
    - 제안/수행한 행동: 특정 조치가 제안되거나 수행된 상호작용.
    - 오류 발생: 오류가 발생한 세션을 필터링하기 위해서요.
    - 테스트 세션 숨기기: 보기에서 테스트 세션을 제외하기 위해서요.
    - 상담원 핸드오버가 발생했어요: 상담원 핸드오버가 발생한 세션을 필터링하기 위해서예요.
    - 반대 투표: 상담원들이 반대 투표를 한 세션을 필터링하기 위해서예요.
    - 플래그가 지정된 상호 작용 (구현된 경우): 인간 상담원이 검토 대상으로 지정한 상호 작용이에요.
인터랙션 세부 정보 보기: 목록에서 인터랙션을 클릭하면 전체 세부 정보를 볼 수 있어요.
- 상호작용 기록: 상담원과 고객 간의 전체 대화, 실시간 트랜스크립션 기능으로 제공돼요.
- AI Assistant사용된 스킬: 어떤 AI Assistant 기술이 이 상호 작용에 대한 제안을 제공했는지 식별해요.
- 제안 목록: 상담원에게 제공된 제안을 전부 보여줘요. 상담원을 유도한 특정 고객 질의에 연결돼요.
- 제안 출처: 제안을 생성하는 데 사용된 지식 기반 상위 기사, FAQ 또는 섹션을 표시합니다. 이를 통해 정보의 정확성과 관련성을 확인할 수 있어요.
- 제안 및 수행한 조치: 제안된 조치와 해당 조치가 수행되었는지 (조정되지 않은 모드 또는 조정 모드) 에 대한 세부 정보를 제공합니다.
- 에이전트 수정: 제출 전에 인간 에이전트가 조정 작업의 필드를 편집한 경우 이러한 수정 사항이 기록돼요.
- 추가 컨텍스트: 제안을 구체화하기 위해 인간 에이전트가 제공한 모든 추가 정보를 볼 수 있어요.
- 메타데이터: 연락처 세션 ID, 상담원 ID/이름, 팀 ID/이름, 대기열 ID/이름, 연락처 날짜/시간, 채널 유형을 포함해요.

히스토리 탭

히스토리 탭은 구성 변경과 당신의 AI Assistant 스킬 버전 기록을 제공해요. 실시간 상호 작용을 위한 직접적인 성능 모니터링 도구는 아니지만 구성 업데이트로 인해 성능이 변경된 이유를 이해하는 데 중요해요.

버전 기록: AI Assistant 스킬의 출판된 여러 버전을 추적하여 필요한 경우 이전 구성으로 되돌릴 수 있어요.
변경 로그: 누가, 언제, 무엇을 변경했는지 등 AI Assistant 스킬 설정에 대한 수정 사항의 세부 로그를 제공합니다. 구성 관련 문제를 감사하고 디버깅하는 데 필수예요.

AI Assistant 스킬 배치를 위한 전략들

AI Assistant스킬은 실시간 지원 기능에 있는 강력한 도구예요. 상황에 맞는 실시간 안내를 제공하여 상담원의 성과를 향상시키도록 설계됐어요. “스킬 “이라는 용어는 Webex 컨택 센터에서 상담원 숙련도를 설명하는 데 널리 사용돼요. AI Assistant기술을 효과적으로 활용하려면 기술의 고유한 특성을 이해하고 인력을 보완하기 위해 전략적으로 배치하는 방법을 이해하는 것이 중요해요.

이 문서는 관리자들에게 효과적으로 AI Assistant 스킬을 배포하는 방법에 대한 전략적 지침을 제공해요. 주요 용어를 명확히 하고, 다양한 시나리오에서 기술을 대기열에 연결하는 모범 사례를 제공하며, 특정 사용 사례에 맞게 기술을 설계하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

AI Assistant스킬에 대한 이해

Webex 컨택 센터에서 "스킬 “이라는 용어는 다른 개념을 가리킬 수 있어요. 실시간 지원을 효과적으로 배포하려면 AI Assistant 기술이란 무엇인지, 그리고 다른 기존 용어와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요해요.

AI Assistant스킬: 고객 상호작용 중에 실시간 제안 (정보) 과 행동을 제공하여 상담원을 안내하는 AI Studio 내의 구성 가능한 개체예요. 요원들의 지능형 비서 역할을 해요.
- 주요 목적: 상황에 맞는 제안과 조치를 제공하여 인간 에이전트를 실시간으로 지원하는 거예요.
휴먼 에이전트 스킬 (또는 에이전트 스킬): 인간 에이전트의 숙련도나 특성 (예: 언어 유창함, 제품 지식, 기술 전문 지식) 을 말해요. 라우팅 시스템이 고객 인터랙션을 가장 자격 있는 상담원과 매칭하는 데 사용해요.
- 주요 목적: 고객 인터랙션을 능력에 따라 가장 적절한 상담원에게 라우팅하는 거예요.
AI 에이전트: 고객과 직접 상호작용하는 AI 스튜디오에도 구성된 자율 엔티티예요 (예: 대화형 음성응답의 챗봇이나 가상 에이전트). AI 에이전트는 잠재적으로 인간 에이전트로 에스컬레이션되기 전에 상호 작용을 독립적으로 처리해요.
- 주요 목적: 사람의 개입 없이 고객 상호 작용을 자율적으로 처리하는 거예요.

주요 차이점: AI Assistant 스킬은 인간 요원을 보조해요. 휴먼 에이전트 스킬은 휴먼 에이전트의 능력을 설명해요. AI 에이전트가 고객과 상호작용해요.

이러한 개념과 기타 AI 개념에 대한 자세한 정의는 Webex 컨택 센터 문서의 AI 용어 및 개념을 참조하십시오.

대기열에 AI Assistant 기술을 할당하는 모범 사례예요.

AI Assistant대기열에 기술이 배정되어 해당 대기열의 상호 작용을 처리하는 상담원이 관련 제안을 받을 수 있도록 해요. 연결 절차 단계는 대기열에 AI Assistant기술 연결 문서에서 다루지만, 어떤 기술을 어떤 대기열에 할당할지 결정하는 전략적 모범 사례는 다음과 같습니다.

대기열 하나, AI Assistant 스킬 하나: 하나의 대기열은 한 번에 하나의 AI Assistant 기술에만 연결될 수 있어요. 이렇게 하면 대기열에서 인터랙션을 처리하는 상담원들에 대한 일관되고 집중적인 지침이 보장돼요.
큐 스페셜라이제이션:
- 고도로 전문화된 대기열: 매우 특정한 주제를 처리하는 대기열의 경우 (예: “청구 문의 대기열”, “기술 지원 - 제품 X”), 해당 주제에 맞게 정확하게 설계된 고도로 전문화된 AI Assistant 기술을 배정하세요 (예: “결제 지원 기술”, “제품 X 지원 기술”). 이것은 깊고 관련 있는 지침을 제공해요.
- 범용 대기열: 광범위한 일반 문의를 처리하는 더 넓은 대기열의 경우 (예: “일반 고객 서비스”) 자주 묻는 질문과 일반적인 상담원 작업을 다루는 범용 AI Assistant 기술을 배정하세요.
시나리오: 여러 휴먼 에이전트 스킬이 있는 대기열:
- 하나의 대기열에 다양한 인간 상담원 기술 (예: “영어 지원”, “스페인어 지원”, “기술 지원”) 을 갖춘 인간 상담원이 배치되더라도 해당 대기열에 할당된 AI Assistant 기술은 대기열의 전체 목적을 지원하도록 설계되어야 해요. AI Assistant스킬은 대화 상황과 대기열 기능을 기반으로 제안을 제공하는데, 반드시 개별 상담원의 특정 기술 세트를 반영하는 것은 아니에요.
- 모범 사례: 개인의 인간 AI Assistant 기술에 관계없이 대기열에서 상호 작용을 처리하는 인간 에이전트를 지원할 수 있을 만큼 충분히 폭넓은 기술을 설계하세요. AI Assistant스킬에 대한 언어 지원은 대기열에서 처리하는 언어에 맞춰야 해요.

특정 사용 사례에 맞는 AI Assistant 스킬 디자인하기

효과적인 AI Assistant 기술을 설계하려면 구성만 하는 것이 아니에요. 지원할 특정 운영 시나리오에 대한 전략적 사고가 필요해요. 이 섹션에서는 일반적인 사용 사례에 맞게 AI Assistant 기술 설계에 접근하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

스킬 생성 및 관리에 대한 자세한 단계는 AI Assistant 스킬 생성 및 관리 AI Assistant 문서를 참조하세요. 지침 작성, 지식 기반 구조화, 행동 정의에 대한 모범 사례는 AI Assistant기술 최적화 모범 사례 문서를 참조하세요.

제품 지원 사용 사례:
- 목표: 상담원이 특정 제품에 대한 문제 해결 단계, 제품 사양 및 보증 정보를 제공하도록 지원하기 위해서요.
- KB 콘텐츠: 자세한 제품 설명서, FAQ, 일반적인 문제 해결 흐름, 보증 정책.
- 조치: “제품 사양 검색”, “문제 해결 흐름 시작”, “보증 상태 확인”을 제안하세요.
- 지침 초점: AI가 제품 이름, 증상을 식별하도록 안내하고 에이전트에게 단계별 솔루션 또는 관련 문서 링크를 제공하세요.
판매 문의 사용 사례:
- 목표: 에이전트가 정확한 제품 기능, 가격 및 잠재 고객을 제공하도록 돕기 위해서요.
- KB 콘텐츠: 제품 카탈로그, 가격표, 기능 비교, 리드 자격 기준.
- 조치: “가격 제공”, “재고 재고 확인”, “ 리드 생성”을 제안하세요.
- 지침 포커스: AI가 고객 요구 사항, 제품 관심사를 파악하고 관련 판매 자료나 다음 단계를 상담원에게 제안하도록 안내해요.
청구서 및 계정 관리 사용 사례:
- 목표: 에이전트가 결제 프로세스, 계정 업데이트 및 일반적인 분쟁 해결을 처리하도록 지원하기 위해서예요.
- KB 콘텐츠: 청구 정책, 결제 방법, 계정 업데이트 절차, 분쟁 해결 흐름.
- 조치: “결제 처리”, “계정 세부 정보 업데이트”, “ 청구 분쟁 시작”을 제안하세요.
- 지침 초점: AI가 계좌 번호, 거래 세부 정보를 식별하고 에이전트에게 관련 절차나 조치를 제안하도록 안내하세요.

사용 사례의 주요 설계 고려 사항

범위 정의: AI Assistant 스킬에서 다루고 다루지 않을 내용을 명확하게 정의하세요. 기술을 너무 폭넓게 만들지 마세요. 효과가 희석될 수 있으니까요.
지식 기반 조정: 기술과 연결된 지식 기반에 해당 기술이 정의한 범위와 관련된 정확하고 관련성이 높은 상담원 중심적 정보가 풍부한지 확인하세요.
작업 통합: 해당 사용 사례 내에서 상담원 작업을 진정으로 자동화하거나 간소화할 수 있는 주요 작업을 식별하세요. 수작업을 줄이거나 규정 준수를 보장하는 작업의 우선 순위를 정하세요.
지침 뉘앙스: 해당 사용 사례를 처리하는 상담원의 특정 요구에 맞게 지침을 조정하세요. 일반적인 워크플로우와 가장 긴급하게 필요한 정보를 생각해 보세요.

AI Assistant기술을 전략적으로 배포하고 설계하면 Webex 문의 센터 전체에서 상담원 효율성과 고객 만족도에 미치는 영향을 극대화할 수 있어요.

AI Assistant 스킬 최적화 모범 사례

AI Assistant기술은 Webex 컨택 센터 실시간 지원의 지능형 핵심이에요. 고객과 직접 상호작용하는 AI 에이전트와는 달리, AI Assistant 스킬은 상담원에게 실시간으로 권한을 부여하고 안내하도록 설계돼있어요. 이러한 기술을 최적화하려면 정확하고 관련성 있고 실행 가능한 제안을 보장하기 위해 목표, 지침, 지식 기반 구조, 행동 정의를 세심하게 작성해야 해요.

이 섹션에서는 관리자가 전략적 설계와 콘텐츠 품질에 초점을 맞춰 매우 효과적인 AI 기술을 만들 수 있는 모범 사례를 제공해요. AI 스킬 생성 및 관리, 액션 정의, 큐에 연결하는 방법에 대한 자세한 단계는 해당 관리자 문서를 참조하세요.

AI Assistant 스킬을 위한 지침 작성 가이드라인

이 가이드라인은 조직이 실시간 상호작용 중에 고객 서비스 상담원을 안내하는 데 사용되는 AI 어시스턴트의 행동을 개선하는 짧고 효과적인 지침 세트를 설계하는 데 도움이 돼요.

조직의 지식과 정의된 행동을 사용하고, 조직이 공유하는 콘텐츠를 준수하고, 안전하게 상호 작용하는 방법을 이해하도록 이미 구축되어 있어요. 지침 세트는 조직의 기조, 프로세스, 고객 서비스 표준에 맞게 행동을 다듬는 데 도움이 돼요. AI Assistant

요원들한테 하는 것처럼 AI Assistant 사람들에게도 지침을 제공해요

컨택 센터 신입 직원을 코칭하는 것처럼 지침을 작성하세요. 명확하고 지시적이고 대화가 잘 되도록 하세요. 기술적이거나 추상적인 프롬프트 언어는 피하세요. 단순하고 간결하게 하세요.

예시:

“상담원들이 항상 공감하면서 대화를 시작하도록 안내하세요.
“까다로운 고객을 상대할 때에도 항상 침착하고 프로답게 행동하라고 상담원에게 조언하세요. 부정적이거나 학대적인 행동에 보답해서는 안 된다는 점을 강조하세요.”
“상담원이 조사 질문을 통해 문제를 이해하도록 안내하세요.”

최상의 결과를 얻으려면 지침에 마크다운 (제목, 정렬된 목록/정렬되지 않은 목록) 을 사용하세요.

역할과 어조를 정의하세요

조직 문화에 가장 잘 맞도록 어떻게 AI Assistant 작동해야 하는지 지정하세요.

역할: 목적을 설명해 AI Assistant 주세요 (예: “정책에 맞춘 은행 상품에 대한 정확하고 정책에 맞는 제안으로 상담원들을 실시간으로 안내하세요”).
어조: 브랜드 보이스를 정의하세요 (예: “전문적이고 안정감 있고 자신감 있어요.”). 디지털 상호작용에 대한 반응을 만드는 데 도움이 될 거예요.

컨택 센터 SOP를 미러링하고 작업을 세분화하세요.

상담원들에게 가르치는 것과 같은 의사 결정 흐름으로 지침 세트를 작성하세요. 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나누세요. 주제가 여러 개인 경우 각 주제별로 지침을 나눌 수 있어요. 이는 당신의 정확한 서비스 절차를 AI Assistant 반영하는 데 도움이 돼요.

예시:

“고객이 제품 반품에 대해 문의하면 지식 베이스에서 공식 반품 정책을 요약하세요.”
“고객이 불만을 표현하면 먼저 감정을 인정한 다음 관련 정책 정보를 공유하세요.”

분류 예: “먼저 고객 계좌 번호를 확인하세요. 그럼 문제 설명해 주세요.”

레퍼런스 액션들

외부 액션을 사용하는 방법을 여러 단계에서 명확하게 지시하세요. 예상치 못한 동작을 피하려면 액션 탭에서 참조된 액션이 활성화되어 있는지 확인하세요.

예: “\ [CASE_CREATION\] 에 거래 날짜, 판매자 이름 및 거래 금액을 사용하세요.

공감, 규정 준수, 에스컬레이션 신호, 가드레일 포함하세요

기조와 규정 준수에 대한 조직의 표준을 강화하세요. 목표의 AI Assistant 맥락에서만 제안을 하라고 지시하세요.

예시:

감정 이입— “사실적인 정보를 제공하기 전에 항상 고객의 우려나 감정을 이해하세요.”
규정 준수— “고객 PII, 결제 데이터 또는 내부 전용 정책 세부 정보는 절대 공개하지 마세요.”
에스컬레이션— “잘 모르겠으면 상담원에게 수퍼바이저로 에스컬레이션하거나 내부 에스컬레이션 SOP를 따르라고 지시하세요.”
가드레일 예시—"대화를 목표로 제한하고 관련 없는 질문은 받지 마세요.”

오류에 대비하고 상황을 보존하세요.

잠재적 문제를 예상하고 상담원이 문제를 처리하도록 안내하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공하세요. AI Assistant

작업 실패—통합 작업 실패 시 문제 처리를 위한 지침을 제공하세요. 예를 들어, 자동 조치가 실패하면 상담원이 Salesforce에서 케이스를 열도록 안내하세요.

집중력, 실행 가능성, 사용 예시

명령 세트를 10-15개의 명확한 규칙으로 제한하세요. 각 규칙은 평범한 언어로 작성된 단일 행동을 설명해야 해요. 조직의 고유한 요소 (브랜드 어조, 예외 또는 특수 절차) 에 집중하세요.

정확도를 높이려면 필요한 곳에 샘플 대화를 포함하여 예제를 추가하세요. 이걸 KB에 추가할 수도 있어요. 다음은 샘플 명령어 세트입니다.

공감과 기대를 가지고 시작하세요:
1. 상담원에게 차분한 어조로 고객 우려 사항을 인정하라고 지시하세요. 예: “모르는 요금에 대해 전화하는 거 이해해요. 제가 확실히 도와드릴 수 있어요.”
2. 에이전트에게 절차를 간단히 설명하라고 하세요: 검증, 검토, 보안, 문서화.
3. 요원한테 상기시키세요: 감정 이입, 효율성, 교육, 권한 부여를 사용하세요.
필수 신원 확인:
1. 에이전트에게 계정 세부 정보를 논의하기 전에 승인된 방법을 두 가지 이상 사용하여 신원을 확인해야 한다고 지시하세요.
2. 에이전트에게 검증이 고객 보호를 위한 것이라고 말하라고 조언하세요. 핵심 요점을 요약하세요.
3. \ [고객 확인\] 에 계좌번호, 전화번호 또는 생년월일을 사용하세요.
조사 및 계정 보호:
1. 에이전트에게 세부 정보 수집 지시: 판매자, 날짜, 분쟁 대상 거래의 금액, 모두 문서화하세요.
2. \ [CASE_CREATION\] 에 거래 날짜, 판매자 이름 및 거래 금액을 사용하세요.
에이전트에게 사기 패턴을 스캔하는 방법을 안내해 주세요.
강조하세요: 사기가 의심되거나 확인되면 손상된 카드를 즉시 차단하세요.
해결 및 후속 조치:
1. 에이전트가 해결의 다음 단계를 명확하게 전달하도록 안내하세요.
2. 상담원에게 케이스 번호를 알려달라고 하세요.
3. 에이전트에게 주 규제 타임라인을 알려줘요. 예: “연방 규정에 따라 조사에 최대 45일이 걸릴 수 있는데 임시 신용은 영업일 기준 10일 이내에 발급될 거예요.”
에스컬레이션 완화 (고객 화나게 함): 상담원한테 L.A.S.T. 모델 적용하라고 지시하세요. 들어보세요, 인정/사과, 해결/보안, 고마워요. 에이전트에게 절차를 안내해 주세요.

AI Assistant instruction sample

테스트 및 이터레이션

효과적인 AI 기술을 만들고 최적화하는 것은 반복적인 과정이에요. 지속적인 정확성과 관련성을 보장하려면 지속적인 테스트와 개선이 필수예요.

정기적으로 테스트하고 미리 보기: AI Studio의 미리 보기 기능을 사용하여 상호 작용을 시뮬레이션하고 기술이 정확하고 관련 있는 제안과 동작을 생성하는지 확인하세요.
성능 데이터 모니터링: 성능 지표에는 Analyzer를 사용하고 상호 작용의 세부 감사 및 디버깅에는 AI Studio의 세션 기록을 사용하세요. 이 데이터는 세분화할 영역을 식별하는 데 중요해요.
피드백에 따라 세분화하세요. 제안과 행동에 대한 상담원 피드백에 세심한 주의를 기울이세요. 세션 기록 분석에서 얻은 통찰력과 함께 이 피드백을 사용하여 기술의 목표, 지침, 지식 기반 콘텐츠 및 작업 정의를 구체화하세요. 이렇게 하면 당신의 AI 기술이 효과적으로 유지되고 진화하는 상담사 요구와 컨택 센터 운영에 적응할 수 있어요.

웨벡스 컨택 센터의 AI 용어 및 개념

Webex Contact Center에서 AI 기능을 효과적으로 활용하려면 주요 용어와 다양한 AI 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 이해하는 것이 중요해요. 이 문서는 필수 AI 개념의 용어집을 제공하여 고객 상호 작용과 운영 효율성을 향상시키도록 설계된 지능형 기능을 탐색하고 활용할 수 있도록 도와줍니다.

AI 용어

AI Assistant: Webex 컨택 센터의 AI 기능은 상담원 성능을 향상시키도록 설계되었어요. 실시간 대화 내용, 추천 답변, AI 생성 요약, 자동 웰니스 브레이크, 자동 CSAT, 주제 분석 같은 기능이 핵심 구성요소예요. AI Assistant
AI Assistant기술: 추천 응답 기능을 지원하는 AI Studio에서 생성 및 관리되는 구성 가능한 엔티티예요. 이런 스킬들은 상황에 맞는 제안과 행동을 제공하고 지능적인 가이드 역할을 해서 상담원들을 실시간으로 도와줘요.
AI 에이전트: AI Assistant 스킬과는 다르게, AI 에이전트는 사람의 즉각적인 개입 없이 고객 상호작용 (음성이든 디지털) 이든 독립적으로 처리해요. 자주 묻는 질문 (FAQ) 에 답변하거나, 일상적인 요청을 처리하거나, 고객을 라우팅할 수 있습니다. 보통 상담원으로 에스컬레이션하기 전에 첫 번째 연락 창구 역할을 해요. 자세한 내용은 Webex AI 에이전트를 참조하세요.
AI 스튜디오: 관리자가 AI Assistant 스킬 ( 상담원 지원용) 과 AI 에이전트 (자율 상호작용용) 를 만들고 관리하고 구성할 수 있는 Webex 컨택 센터의 중앙 플랫폼이에요. 조직에서 활성화한 기능에 따라 AI Studio 내에서 대시보드를 하나 또는 둘 다 볼 수 있어요.
지식 베이스 (KB): AI Assistant 스킬 및 AI 에이전트가 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 데 사용하는 정보 (예: FAQ, 기사 및 문서) 의 중앙 저장소예요.
액션: AI Assistant 스킬이 상담원에게 제안하거나 상담원을 대신하여 실행할 수 있는 사전 정의된 작업이나 워크플로우. AI 에이전트의 경우 액션은 자율적으로 수행하는 작업이에요.
이행 모드: AI Assistant 스킬이 행동을 실행하는 방식을 정의하세요.
- 중재 모드: AI Assistant 스킬이 액션에 대한 정보를 수집해서 실행 전에 검토 및 명시적 승인을 위해 에이전트에게 보여줘요.
- 무조정 모드: 에이전트의 개입이나 승인 없이 AI Assistant 스킬에 의해 독립적으로 동작이 실행돼요.

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.

개요

실시간 지원은 대화 컨텍스트를 지속적으로 이해하고, 고객 의도를 식별하고, 관련 권장 사항을 즉시 제공하여 실시간 고객 상호 작용 중에 상담원을 지원하도록 설계된 Cisco AI Assistant 기능입니다. 말이나 행동을 제안하고, 복잡한 절차를 탐색하고, 워크플로를 자동으로 시작하여 실시간으로 상담원을 안내합니다. Real-Time Assist는 에이전트에게 실시간 AI Assistant 역할을 하여 정확성을 향상시키고, 처리 시간을 단축하며, 모든 라이브 채널에서 일관된 고품질 고객 경험을 보장합니다.

Webex Contact Center에 대한 실시간 지원 활성화

관리자는 상담원에 대한 실시간 지원 기능을 활성화하고 관리하여 통신 효율성, 상담원 성과 및 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.

실시간 지원은 상담원 생산성과 고객 만족도를 향상시키는 Webex Contact Center의 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. 실시간 지원은 Agent Desktop 내에서 직접 무엇을 말하고 어떤 조치를 취해야 하는지에 대한 시기적절하고 관련성 있는 제안을 제공하여 상담원 경험을 혁신하는 것을 목표로 합니다. 이러한 사전 예방적 지원은 워크플로를 간소화하고 응답 시간을 줄이며 일관된 고품질 서비스 제공을 보장합니다.

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

사전 요구 사항

실시간 지원을 활성화하기 전에 Webex Contact Center 조직이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

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 권한은 실시간 지원을 포함한 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: Webex Connect 사용하여 작업을 만들고 워크플로를 자동화합니다.
필수 사용자 권한: Control Hub 에서고객지원센터 설정에 액세스하고 수정하려면 필요한 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 권한이 있어야 합니다. 특히 역할에는 실시간 지원에 대한 액세스가 포함되어야 합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에서 사용자 프로필 관리 문서를 참조하세요 .

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

실시간 지원은 다음과 같은 관련자에게 유용합니다.

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

혜택

Real-Time Assist를 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: 인바운드 및 아웃바운드 음성 통화와 인바운드 디지털 상호 작용을 모두 지원하여 상담원이 전화 통화 또는 채팅이나 전자 메일과 같은 디지털 채널을 통해 고객과 소통하는지 여부에 대한 실시간 제안을 제공합니다.

실시간 지원 작동 방식

Real-Time Assist는 다음과 같은 고급 흐름을 통해 고객지원센터 운영에 원활하게 통합됩니다.

상호 작용 시작: 고객이 구성된 대기열을 통해 상담원에게 라우팅되는 음성 또는 디지털 상호 작용을 시작하거나 상담원이 아웃바운드 음성 상호 작용을 시작합니다.
실시간 트랜스크립션: 음성 인터랙션의 경우 대화가 실시간으로 트랜스크립션됩니다. 디지털 상호 작용의 경우 텍스트가 캡처됩니다.
상담원이 제안을 받습니다.

지원을 요청하려면 상담원은 AI Assistant 열고 지원 받기를 클릭해야 합니다.

상담원은 도움이 필요할 때마다 통화 시작이나 대화 중 언제든지 지원 받기를 선택할 수 있습니다.

지원 받기를 클릭하면AI Assistant 통화가 진행되는 동안 계속해서 제안 및 안내를 제공할 수 있습니다.

상담원이 통화 중간에 지원 받기를 활성화 하도록 선택한 경우 AI Assistant는 처음부터 정보를 포함하여 통화의 전체 컨텍스트를 사용하여 관련 제안을 생성합니다.

상담원은 언제든지 AI Assistant 패널을 최소화하고 필요한 경우 다시 열 수 있으므로 진행 중인 지원을 받지 못할 수 있습니다.

알림을 활성화하면 AI Assistant에서 새 제안을 사용할 수 있을 때마다 알림을 받습니다. 관리자는 실시간 안내의 이점을 최대화할 수 있도록 알림을 활성화된 상태로 유지하도록 상담원에게 조언하는 것이 좋습니다.
AI Assistant 스킬 프로세스: AI Assistant 스킬은 특정 대기열에 연결되고 기술 자료 및 정의된 작업으로 구동되며 실시간 대화(음성의 경우 대본, 디지털의 경우 텍스트)를 분석합니다.
생성된 제안: AI Assistant 기술은 회신에 대한 관련 텍스트 제안을 생성하거나 고객의 쿼리를 기반으로 작업을 제안합니다.
상담원 검토 및 조치: 상담원이 제안을 검토한 후 있는 그대로 사용하거나, 수정하거나, 제안된 작업을 실행하도록 선택합니다.
지속적인 지원: 상호 작용 전반에 걸쳐 제안이 계속 제공되어 진화하는 대화에 적응합니다.

사용 지침

실시간 지원 기능은 윤리적인 사용을 보장하고 커뮤니케이션을 향상시키기 위해 신중한 관리가 필요합니다. 관리자는 에이전트에게 기능의 활성화 및 AI 기반 특성에 대해 알릴 책임이 있습니다.

사용 지침 및 개인 정보 보호에 대한 자세한 내용은 AI 투명성 노트를 참조하세요.

실시간 지원을 활성화하는 방법

다음 단계에 따라 Webex Contact Center에 대한 실시간 지원 기능을 활성화하십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 으로 이동합니다.
3	실시간 지원을 켜 서 조직 수준에서 기능을 활성화합니다.
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 만들기 및 관리를 클릭하여 Webex AI Studio에서 새 스킬을 만듭니다. 스킬을 생성한 후 이 화면으로 돌아와 할당 프로세스를 완료합니다. 큐에 기술을 할당하는 방법에 대한 자세한 내용은 AI Assistant 기술을 대기열 에 링크 문서를 참조하세요 .

Webex Contact Center는 상담원에게 실시간 AI 기반 안내를 제공하여 고객 대화를 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다. 이 기능은 Webex AI Studio에서 생성 및 관리되는 AI Assistant 스킬을 사용하여 대화 트랜스크립트를 분석하고 상담원에게 유용한 응답 또는 작업을 제안합니다.

관리자는 이 기능을 설정, 구성 및 유지 관리해야 합니다. 이 문서에서는 전체 프로세스를 안내하고 각 단계에 대한 자세한 문서에 대한 링크를 제공합니다. 다음 단계를 따르면 조직에서 실시간 지원을 성공적으로 구현하고 최적화하는 데 도움이 됩니다.

실시간 AI Assist를 구현하려면 다음 단계를 따르십시오.

Webex Contact Center에서 기능 활성화—Control Hub에서 실시간 지원 기능을 활성화하고 모든 전제 조건이 충족되었는지 확인하는 것으로 시작합니다. 이 기본 단계는 추가 구성에 필요하며 다음과 같은 작업을 포함합니다.
- Control Hub에서 실시간 지원을 활성화합니다.
- 라이센스 요구 사항을 확인합니다.
- 실시간 트랜스크립션과 같은 지원 서비스가 준비되었는지 확인합니다.
자세한 내용은 Webex Contact Center 에 대한 실시간 지원 사용을 참조하십시오.
AI Assistant 스킬 정의 및 관리 - Webex AI Studio를 사용하여 실시간 지원을 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.
자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 및 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성을 참조하세요.
대기열에 AI Assistant 기술 구성 - 구성된 AI Assistant 기술을 특정 대기열에 할당하여 실시간 컨택 센터 환경에 통합합니다. 이 단계에는 다음 작업이 포함됩니다.
- 대기열에 AI Assistant 기술 할당 - 실시간 지원이 적절하고 시기 적절한 지침을 제공하도록 하려면 AI Assistant 기술을 Webex Contact Center의 해당 대기열에 정확하게 연결해야 합니다. 이를 통해 인간 상담원이 특정 대기열의 인바운드 또는 아웃바운드 고객 상호 작용을 처리할 때 시스템은 해당 대기열에서 처리한 고객 쿼리 유형에 따라 제안을 제공해야 하는 AI 기술을 정확히 알 수 있습니다.
효과적인 큐 링크에 대한 자세한 정보는 효과적인 큐 링크의 내용을 참조하십시오.
실시간 지원 모니터링 및 최적화—배포 후 기능을 확인하고, 성능을 모니터링하고, 구성을 반복적으로 구체화하여 효과를 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.
자세한 내용은 실시간 지원 성능 테스트 및 모니터링을 참조하세요.

배포는 반복적인 프로세스입니다. 실시간 지원의 성능을 정기적으로 모니터링하고 모니터링 및 최적화에서 얻은 인사이트를 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.

AI Assistant 기술 생성 및 관리

AI Assistant 스킬은 Webex Contact Center의 실시간 지원 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 섹션에서는 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 으로 이동합니다.
3	실시간 지원 섹션에서 AI Assistant 기술 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다. 또는 빠른 링크를 사용하여 Webex AI Studio에 액세스할 수도 있습니다.

Webex AI Studio 이해하기

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

조직에서 실시간 지원만 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 스킬 대시보드는 실시간 지원을 위해 구성된 모든 AI Assistant 스킬을 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 기술에 대해 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. 기술 목표 작성에 대한 자세한 내용은 다음 지침을 참조하세요. 예: "당신은 상담원이 수하물 분실에 관한 질문에 답하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다." 자세한 내용은 AI Assistant 기술에 대한 지침 작성 지침을 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.
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.
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. 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.

무엇 향후 계획?

AI Assistant 기술을 만들고 구성한 후 컨택 센터에 대한 실시간 지원 배포의 다음 단계를 진행합니다.

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

기술이 할당되고 작업이 구성되면(필요한 경우) 실시간 지원 기능을 계속 테스트하고 모니터링하여 최적의 상담원 성능과 고객 경험을 보장합니다.

AI Assistant 기술을 대기열에 연결

효과적인 대기열 연결

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

하나의 큐, 하나의 AI 스킬: 하나의 큐는 하나의 AI 스킬에만 연결할 수 있습니다. AI Assistant 스킬이 여러 주제에 대해 상담원을 지원해야 하는 경우 모든 관련 KB(기술 자료)를 연결하고 스킬 내에서 필요한 작업을 정의하는 것이 좋습니다.
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. 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.

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	실시간 지원 에서AI Assistant 스킬 할당을 클릭하여 연결할 AI 스킬과 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.

실시간 지원 성능 테스트 및 모니터링

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

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 으로 이동합니다.
3	실시간 지원 섹션에서 AI Assistant 기술 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: 실시간 음성 상호 작용 중에 제안이 어떻게 표시되고 작동하는지 자세히 미리 보려면 Agent Desktop 으로 전환 하고 실제 통화 시나리오에서 기능을 테스트해야 합니다. 이렇게 하려면 통화에 대해 실시간 사본이 활성화되어 있어야 합니다.

성능 모니터링을 위한 분석기 활용

Real-Time Assist를 사용하면 분석기에서 AI Assistant 보고서 및 KPI를 검토하여 사용량 및 효과를 모니터링할 수 있습니다.

자세한 내용은 분석기 의 AI Assistant 보고서 문서를 참조하십시오 .

실시간 지원 보고서에서 제공하는 인사이트

이 보고서는 실시간 지원이 상담원 성과 및 고객 만족도에 미치는 실제 영향에 대한 통찰력을 제공하여 지속적인 개선을 위한 피드백을 수집하고 기능의 효과를 측정하는 데 도움을 줍니다. 이 보고서는 다음과 같은 주요 영역에 대한 통찰력을 제공합니다.

사용 메트릭: 상담원이 제안 가져오기 단추를 사용하는 빈도, 상호 작용당 제공되는 제안 수 및 기능의 채택률을 추적합니다.
KPI에 미치는 영향: 실시간 지원이 사용된 상호 작용에 대한 AHT(평균 처리 시간), 상담/전달, 고객 만족(CSAT)/자동 CSAT 및 FCR(첫 번째 연락 해결)의 변화를 모니터링합니다.
작업 실행: 수행된 조정되지 않은 작업 및 조정된 작업의 수와 성공률을 추적합니다.
실시간 트랜스크립션 KPI: 음성 상호 작용의 경우 실시간 트랜스크립션 KPI 보고서와 실시간 지원의 성능을 상호 참조하여 기본 트랜스크립션 서비스가 최적으로 수행되고 있는지 확인합니다.

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 실시간 지원에 AI Assistant 스킬이 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 ID별로 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 스킬의 게시된 다양한 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 실시간 지원 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 기술을 효과적으로 활용하려면 고유한 특성과 인간 Workforce를 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. 실시간 지원을 효과적으로 배포하려면 AI Assistant 기술이 무엇인지, 그리고 기존 용어와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다.

AI Assistant 기술: AI Studio 내에서 고객 상호 작용 중에 실시간 제안(정보) 및 작업을 제공하여 인간 에이전트를 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 AI Assistant 스킬에만 단일 큐를 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 전체 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 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 기술 만들기 및 관리에 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 설계하여 Webex Contact Center 전반에 걸쳐 상담원 효율성과 고객 만족도에 미치는 영향을 극대화할 수 있습니다.

AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례

AI Assistant 스킬은 Webex Contact Center 실시간 지원의 인텔리전트 코어입니다. 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 섹션에서는 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.

AI Assistant 기술에 대한 지침 작성 지침

이러한 지침은 조직에서 실시간 상호 작용 중에 고객 서비스 상담원을 안내하는 데 사용되는 AI Assistant의 동작을 구체화하는 짧고 효과적인 지침 집합을 설계하는 데 도움이 됩니다.

AI Assistant는 조직의 지식 및 정의된 작업을 사용하고, 조직에서 공유하는 콘텐츠를 준수하고, 안전하게 상호 작용하는 방법을 이해하도록 이미 구축되었으며, 지침 집합은 조직의 어조, 프로세스 및 고객 서비스 표준에 맞게 동작을 구체화하는 데 도움이 됩니다.

상담원에게 하듯 AI Assistant에게 지침을 제공합니다.

새로운 컨택 센터 직원을 코칭하는 것처럼 지침을 작성하십시오. 명확하고, 지시적이며, 대화적이어야 합니다 — 기술적이거나 추상적인 즉각적인 언어를 피하십시오. 간단하고 간결하게 유지하십시오.

예:

"상담원이 항상 공감하는 마음으로 대화를 시작하도록 안내하십시오.
"상담원에게 어려운 고객을 대할 때에도 항상 침착하고 전문적인 태도를 유지하도록 조언하십시오. 부정적이거나 학대적인 행동에 보답해서는 안 된다는 점을 강조하십시오."
"문제를 이해할 수 있도록 검색 질문을 통해 상담원 안내"

최상의 결과를 얻으려면 지침에서 markdown(제목, 순서가 지정된/정렬되지 않은 목록)을 사용합니다.

역할 및 어조 정의

조직의 문화에 가장 잘 맞도록 AI Assistant가 어떻게 동작해야 하는지 지정합니다.

역할: AI Assistant의 목적을 설명합니다(예: "은행 상품에 대한 정확하고 정책에 부합하는 제안으로 상담원을 실시간으로 안내").
어조: 브랜드 보이스를 정의합니다(예: '전문적이고 안심할 수 있으며 자신감 있음'). 이것은 디지털 상호 작용에 대한 응답을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

컨택 센터 SOP를 미러링하고 작업 세분화

에이전트에게 가르치는 것과 동일한 의사 결정 흐름을 사용하여 명령 집합을 작성합니다. 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 여러 주제가 있는 경우 각 주제별로 지침을 분할할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI Assistant가 정확한 서비스 절차를 반영하는 데 도움이 됩니다.

예:

"고객이 제품 반품에 대해 문의하는 경우 지식 기반에서 공식 반품 정책을 요약하십시오."
"고객이 불만을 표현하면 먼저 감정을 인정한 다음 관련 정책 정보를 공유하십시오."

고장 예: "먼저 고객의 계좌 번호를 확인합니다. 그런 다음 문제를 설명하십시오."

참조 작업

다른 단계에서 외부 작업을 사용하는 방법을 명확하게 지시하십시오. 예기치 않은 동작을 방지하기 위해 참조된 작업이 Actions Tab에서 활성화되어 있는지 확인합니다.

예: "\[Case_creation\]의 거래 날짜, 판매자 이름 및 거래 금액을 사용하십시오.

공감, 규정 준수, 에스컬레이션 신호 및 가드레일 포함

어조 및 규정 준수에 대한 조직의 표준을 강화합니다. AI Assistant에게 목표의 맥락에서만 제안을 제공하도록 지시합니다.

예:

공감—"사실에 입각한 정보를 제공하기 전에 항상 고객의 우려나 감정을 인정하십시오."
규정 준수: "고객 PII, 결제 데이터 또는 내부 전용 정책 세부 정보를 공개하지 마십시오."
에스컬레이션 - "확실하지 않은 경우 상담원에게 감독자에게 에스컬레이션하거나 내부 에스컬레이션 SOP를 따르도록 지시합니다."
가드레일 예: "대화를 목표로 제한하고 관련 없는 질문은 받아들이지 마십시오."

오류 계획 및 컨텍스트 유지

잠재적인 문제를 예상하고 AI Assistant가 상담원이 문제를 처리하도록 안내하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공합니다.

작업 실패 - 통합 작업이 실패할 경우 문제를 처리하기 위한 지침을 제공합니다. 예를 들어 자동 작업이 실패할 경우 Salesforce에서 케이스를 열도록 상담원에게 안내합니다.

집중력 유지, 실행 가능성 유지, 예제 사용

명령어 세트를 10-15개의 명확한 규칙으로 제한합니다. 각 규칙은 일반 언어로 작성된 단일 동작을 설명해야 합니다. 조직에 고유한 것(브랜드 어조, 예외 또는 특수 절차)에 집중합니다.

정확성을 높이려면 필요할 때마다 샘플 대화를 포함하여 예제를 추가합니다. KB에 추가할 수도 있습니다. 다음은 샘플 명령 집합입니다.

공감과 기대를 가지고 열다:
1. AGENT에게 차분한 어조로 고객의 우려를 인정하도록 지시하십시오. 예: "모르는 요금에 대해 전화하고 있다는 것을 이해하며 확실히 도와드릴 수 있습니다."
2. AGENT가 프로세스를 간략하게 설명하도록 지시합니다 : 확인, 검토, 보안, 문서화.
3. AGENT에게 상기시키십시오: 공감, 효율성, 교육, 권한 부여를 사용하십시오.
필수 신원 확인:
1. 계정 세부 정보를 논의하기 전에 승인된 두 가지 이상의 방법을 사용하여 신원을 확인해야 한다고 AGENT에 지시합니다.
2. AGENT에게 상태 확인이 고객 보호를 위한 것이라고 조언하십시오. 주요 요점을 요약하십시오.
3. 계좌 번호, 전화 번호 또는 생년월일을 \[Verify_Customer\]에 사용합니다.
계정 조사 및 보호:
1. AGENT가 세부 정보를 수집하도록 지시: 분쟁 중인 각 거래에 대한 판매자, 날짜, 금액; 모두 문서화합니다.
2. \[Case_creation\]의 거래 날짜, 판매자 이름 및 거래 금액을 사용합니다.
사기 패턴을 스캔하는 방법에 대해 AGENT를 안내합니다.
강조: 사기가 의심/확인되면 손상된 카드를 즉시 차단합니다.
해결 및 후속 조치:
1. AGENT가 해결의 다음 단계를 명확하게 전달하도록 안내합니다.
2. AGENT에 케이스 번호를 제공하도록 지시합니다.
3. AGENT를 주 규제 타임라인으로 안내합니다. 예: "연방 규정에 따라 조사에는 최대 45일이 소요될 수 있습니다. 임시 크레딧은 영업일 기준 10일 이내에 발행됩니다."
단계적 축소(고객을 화나게 함): AGENT에게 L.A.S.T.를 적용 하도록 지시합니다. 모델 - 듣기, 인정 / 사과, 해결 / 보안, 감사합니다. 상담원에게 프로세스를 안내합니다.

AI Assistant 명령어 샘플

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.

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 기술(상담원 지원용)과 AI 상담원(자율 상호 작용용)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 정보(예: FAQ, 문서 및 문서)의 중앙 집중식 리포지토리입니다.
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 에이전트의 개입이나 승인 없이 AI Assistant 기술에 의해 독립적으로 실행됩니다.

개요

실시간 지원은 대화 컨텍스트를 지속적으로 이해하고, 고객 의도를 식별하고, 관련 권장 사항을 즉시 제공하여 실시간 고객 상호 작용 중에 상담원을 지원하도록 설계된 Cisco AI Assistant 기능입니다. 말이나 행동을 제안하고, 복잡한 절차를 탐색하고, 워크플로를 자동으로 시작하여 실시간으로 상담원을 안내합니다. Real-Time Assist는 에이전트에게 실시간 AI Assistant 역할을 하여 정확성을 향상시키고, 처리 시간을 단축하며, 모든 라이브 채널에서 일관된 고품질 고객 경험을 보장합니다.

Webex Contact Center에 대한 실시간 지원 활성화

관리자는 상담원에 대한 실시간 지원 기능을 활성화하고 관리하여 통신 효율성, 상담원 성과 및 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.

실시간 지원은 상담원 생산성과 고객 만족도를 향상시키는 Webex Contact Center의 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. 실시간 지원은 Agent Desktop 내에서 직접 무엇을 말하고 어떤 조치를 취해야 하는지에 대한 시기적절하고 관련성 있는 제안을 제공하여 상담원 경험을 혁신하는 것을 목표로 합니다. 이러한 사전 예방적 지원은 워크플로를 간소화하고 응답 시간을 줄이며 일관된 고품질 서비스 제공을 보장합니다.

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

사전 요구 사항

실시간 지원을 활성화하기 전에 Webex Contact Center 조직이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

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 권한은 실시간 지원을 포함한 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: Webex Connect 사용하여 작업을 만들고 워크플로를 자동화합니다.
필수 사용자 권한: Control Hub 에서고객지원센터 설정에 액세스하고 수정하려면 필요한 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 권한이 있어야 합니다. 특히 역할에는 실시간 지원에 대한 액세스가 포함되어야 합니다. 자세한 내용은 Webex Contact Center 에서 사용자 프로필 관리 문서를 참조하세요 .

이 기능을 사용할 수 있는 사용자

실시간 지원은 다음과 같은 관련자에게 유용합니다.

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

혜택

Real-Time Assist를 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: 인바운드 및 아웃바운드 음성 통화와 인바운드 디지털 상호 작용을 모두 지원하여 상담원이 전화 통화 또는 채팅이나 전자 메일과 같은 디지털 채널을 통해 고객과 소통하는지 여부에 대한 실시간 제안을 제공합니다.

실시간 지원 작동 방식

Real-Time Assist는 다음과 같은 고급 흐름을 통해 고객지원센터 운영에 원활하게 통합됩니다.

상호 작용 시작: 고객이 구성된 대기열을 통해 상담원에게 라우팅되는 음성 또는 디지털 상호 작용을 시작하거나 상담원이 아웃바운드 음성 상호 작용을 시작합니다.
실시간 트랜스크립션: 음성 인터랙션의 경우 대화가 실시간으로 트랜스크립션됩니다. 디지털 상호 작용의 경우 텍스트가 캡처됩니다.
상담원이 제안을 받습니다.

지원을 요청하려면 상담원은 AI Assistant 열고 지원 받기를 클릭해야 합니다.

상담원은 도움이 필요할 때마다 통화 시작이나 대화 중 언제든지 지원 받기를 선택할 수 있습니다.

지원 받기를 클릭하면AI Assistant 통화가 진행되는 동안 계속해서 제안 및 안내를 제공할 수 있습니다.

상담원이 통화 중간에 지원 받기를 활성화 하도록 선택한 경우 AI Assistant는 처음부터 정보를 포함하여 통화의 전체 컨텍스트를 사용하여 관련 제안을 생성합니다.

상담원은 언제든지 AI Assistant 패널을 최소화하고 필요한 경우 다시 열 수 있으므로 진행 중인 지원을 받지 못할 수 있습니다.

알림을 활성화하면 AI Assistant에서 새 제안을 사용할 수 있을 때마다 알림을 받습니다. 관리자는 실시간 안내의 이점을 최대화할 수 있도록 알림을 활성화된 상태로 유지하도록 상담원에게 조언하는 것이 좋습니다.
AI Assistant 스킬 프로세스: AI Assistant 스킬은 특정 대기열에 연결되고 기술 자료 및 정의된 작업으로 구동되며 실시간 대화(음성의 경우 대본, 디지털의 경우 텍스트)를 분석합니다.
생성된 제안: AI Assistant 기술은 회신에 대한 관련 텍스트 제안을 생성하거나 고객의 쿼리를 기반으로 작업을 제안합니다.
상담원 검토 및 조치: 상담원이 제안을 검토한 후 있는 그대로 사용하거나, 수정하거나, 제안된 작업을 실행하도록 선택합니다.
지속적인 지원: 상호 작용 전반에 걸쳐 제안이 계속 제공되어 진화하는 대화에 적응합니다.

사용 지침

실시간 지원 기능은 윤리적인 사용을 보장하고 커뮤니케이션을 향상시키기 위해 신중한 관리가 필요합니다. 관리자는 에이전트에게 기능의 활성화 및 AI 기반 특성에 대해 알릴 책임이 있습니다.

사용 지침 및 개인 정보 보호에 대한 자세한 내용은 AI 투명성 노트를 참조하세요.

실시간 지원을 활성화하는 방법

다음 단계에 따라 Webex Contact Center에 대한 실시간 지원 기능을 활성화하십시오.

1	Control Hub 에 로그인하고 서비스 > 컨택 센터로 이동합니다.
2	탐색 창의 데스크톱 환경에서 AI Assistant 으로 이동합니다.
3	실시간 지원을 켜 서 조직 수준에서 기능을 활성화합니다.
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 만들기 및 관리를 클릭하여 Webex AI Studio에서 새 스킬을 만듭니다. 스킬을 생성한 후 이 화면으로 돌아와 할당 프로세스를 완료합니다. 큐에 기술을 할당하는 방법에 대한 자세한 내용은 AI Assistant 기술을 대기열 에 링크 문서를 참조하세요 .

Webex Contact Center는 상담원에게 실시간 AI 기반 안내를 제공하여 고객 대화를 개선하고 효율성을 높일 수 있습니다. 이 기능은 Webex AI Studio에서 생성 및 관리되는 AI Assistant 스킬을 사용하여 대화 트랜스크립트를 분석하고 상담원에게 유용한 응답 또는 작업을 제안합니다.

관리자는 이 기능을 설정, 구성 및 유지 관리해야 합니다. 이 문서에서는 전체 프로세스를 안내하고 각 단계에 대한 자세한 문서에 대한 링크를 제공합니다. 다음 단계를 따르면 조직에서 실시간 지원을 성공적으로 구현하고 최적화하는 데 도움이 됩니다.

실시간 AI Assist를 구현하려면 다음 단계를 따르십시오.

Webex Contact Center에서 기능 활성화—Control Hub에서 실시간 지원 기능을 활성화하고 모든 전제 조건이 충족되었는지 확인하는 것으로 시작합니다. 이 기본 단계는 추가 구성에 필요하며 다음과 같은 작업을 포함합니다.
- Control Hub에서 실시간 지원을 활성화합니다.
- 라이센스 요구 사항을 확인합니다.
- 실시간 트랜스크립션과 같은 지원 서비스가 준비되었는지 확인합니다.
자세한 내용은 Webex Contact Center 에 대한 실시간 지원 사용을 참조하십시오.
AI Assistant 스킬 정의 및 관리 - Webex AI Studio를 사용하여 실시간 지원을 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.
자세한 내용은 AI Assistant 기술 만들기 및 관리 및 AI Assistant 기술에 대한 작업 구성을 참조하세요.
대기열에 AI Assistant 기술 구성 - 구성된 AI Assistant 기술을 특정 대기열에 할당하여 실시간 컨택 센터 환경에 통합합니다. 이 단계에는 다음 작업이 포함됩니다.
- 대기열에 AI Assistant 기술 할당 - 실시간 지원이 적절하고 시기 적절한 지침을 제공하도록 하려면 AI Assistant 기술을 Webex Contact Center의 해당 대기열에 정확하게 연결해야 합니다. 이를 통해 인간 상담원이 특정 대기열의 인바운드 또는 아웃바운드 고객 상호 작용을 처리할 때 시스템은 해당 대기열에서 처리한 고객 쿼리 유형에 따라 제안을 제공해야 하는 AI 기술을 정확히 알 수 있습니다.
효과적인 큐 링크에 대한 자세한 정보는 효과적인 큐 링크의 내용을 참조하십시오.
실시간 지원 모니터링 및 최적화—배포 후 기능을 확인하고, 성능을 모니터링하고, 구성을 반복적으로 구체화하여 효과를 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.
자세한 내용은 실시간 지원 성능 테스트 및 모니터링을 참조하세요.

배포는 반복적인 프로세스입니다. 실시간 지원의 성능을 정기적으로 모니터링하고 모니터링 및 최적화에서 얻은 인사이트를 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.

AI Assistant 기술 생성 및 관리

AI Assistant 스킬은 Webex Contact Center의 실시간 지원 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 섹션에서는 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 으로 이동합니다.
3	실시간 지원 섹션에서 AI Assistant 기술 관리 링크를 클릭합니다 . AI Assistant 기술 대시보드가 Webex AI Studio 내의 새 브라우저 Tab에서 열립니다. 또는 빠른 링크를 사용하여 Webex AI Studio에 액세스할 수도 있습니다.

Webex AI Studio 이해하기

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

조직에서 실시간 지원만 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 스킬 대시보드는 실시간 지원을 위해 구성된 모든 AI Assistant 스킬을 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 기술에 대해 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. 기술 목표 작성에 대한 자세한 내용은 다음 지침을 참조하세요. 예: "당신은 상담원이 수하물 분실에 관한 질문에 답하고 필요한 조치를 권장하는 데 도움이 되는 도움이 되고 예의 바른 도우미입니다." 자세한 내용은 AI Assistant 기술에 대한 지침 작성 지침을 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.
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.
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. 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.

무엇 향후 계획?

AI Assistant 기술을 만들고 구성한 후 컨택 센터에 대한 실시간 지원 배포의 다음 단계를 진행합니다.

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

기술이 할당되고 작업이 구성되면(필요한 경우) 실시간 지원 기능을 계속 테스트하고 모니터링하여 최적의 상담원 성능과 고객 경험을 보장합니다.

AI Assistant 기술을 대기열에 연결

효과적인 대기열 연결

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

하나의 큐, 하나의 AI 스킬: 하나의 큐는 하나의 AI 스킬에만 연결할 수 있습니다. AI Assistant 스킬이 여러 주제에 대해 상담원을 지원해야 하는 경우 모든 관련 KB(기술 자료)를 연결하고 스킬 내에서 필요한 작업을 정의하는 것이 좋습니다.
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. 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.

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	실시간 지원 에서AI Assistant 스킬 할당을 클릭하여 연결할 AI 스킬과 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.

실시간 지원 성능 테스트 및 모니터링

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

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 으로 이동합니다.
3	실시간 지원 섹션에서 AI Assistant 기술 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: 실시간 음성 상호 작용 중에 제안이 어떻게 표시되고 작동하는지 자세히 미리 보려면 Agent Desktop 으로 전환 하고 실제 통화 시나리오에서 기능을 테스트해야 합니다. 이렇게 하려면 통화에 대해 실시간 사본이 활성화되어 있어야 합니다.

성능 모니터링을 위한 분석기 활용

Real-Time Assist를 사용하면 분석기에서 AI Assistant 보고서 및 KPI를 검토하여 사용량 및 효과를 모니터링할 수 있습니다.

자세한 내용은 분석기 의 AI Assistant 보고서 문서를 참조하십시오 .

실시간 지원 보고서에서 제공하는 인사이트

이 보고서는 실시간 지원이 상담원 성과 및 고객 만족도에 미치는 실제 영향에 대한 통찰력을 제공하여 지속적인 개선을 위한 피드백을 수집하고 기능의 효과를 측정하는 데 도움을 줍니다. 이 보고서는 다음과 같은 주요 영역에 대한 통찰력을 제공합니다.

사용 메트릭: 상담원이 제안 가져오기 단추를 사용하는 빈도, 상호 작용당 제공되는 제안 수 및 기능의 채택률을 추적합니다.
KPI에 미치는 영향: 실시간 지원이 사용된 상호 작용에 대한 AHT(평균 처리 시간), 상담/전달, 고객 만족(CSAT)/자동 CSAT 및 FCR(첫 번째 연락 해결)의 변화를 모니터링합니다.
작업 실행: 수행된 조정되지 않은 작업 및 조정된 작업의 수와 성공률을 추적합니다.
실시간 트랜스크립션 KPI: 음성 상호 작용의 경우 실시간 트랜스크립션 KPI 보고서와 실시간 지원의 성능을 상호 참조하여 기본 트랜스크립션 서비스가 최적으로 수행되고 있는지 확인합니다.

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 실시간 지원에 AI Assistant 스킬이 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 ID별로 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 스킬의 게시된 다양한 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 실시간 지원 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 기술을 효과적으로 활용하려면 고유한 특성과 인간 Workforce를 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. 실시간 지원을 효과적으로 배포하려면 AI Assistant 기술이 무엇인지, 그리고 기존 용어와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다.

AI Assistant 기술: AI Studio 내에서 고객 상호 작용 중에 실시간 제안(정보) 및 작업을 제공하여 인간 에이전트를 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 AI Assistant 스킬에만 단일 큐를 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 전체 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 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 기술 만들기 및 관리에 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 설계하여 Webex Contact Center 전반에 걸쳐 상담원 효율성과 고객 만족도에 미치는 영향을 극대화할 수 있습니다.

AI Assistant 기술 최적화를 위한 모범 사례

AI Assistant 스킬은 Webex Contact Center 실시간 지원의 인텔리전트 코어입니다. 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 섹션에서는 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.

AI Assistant 기술에 대한 지침 작성 지침

이러한 지침은 조직에서 실시간 상호 작용 중에 고객 서비스 상담원을 안내하는 데 사용되는 AI Assistant의 동작을 구체화하는 짧고 효과적인 지침 집합을 설계하는 데 도움이 됩니다.

AI Assistant는 조직의 지식 및 정의된 작업을 사용하고, 조직에서 공유하는 콘텐츠를 준수하고, 안전하게 상호 작용하는 방법을 이해하도록 이미 구축되었으며, 지침 집합은 조직의 어조, 프로세스 및 고객 서비스 표준에 맞게 동작을 구체화하는 데 도움이 됩니다.

상담원에게 하듯 AI Assistant에게 지침을 제공합니다.

새로운 컨택 센터 직원을 코칭하는 것처럼 지침을 작성하십시오. 명확하고, 지시적이며, 대화적이어야 합니다 — 기술적이거나 추상적인 즉각적인 언어를 피하십시오. 간단하고 간결하게 유지하십시오.

예:

"상담원이 항상 공감하는 마음으로 대화를 시작하도록 안내하십시오.
"상담원에게 어려운 고객을 대할 때에도 항상 침착하고 전문적인 태도를 유지하도록 조언하십시오. 부정적이거나 학대적인 행동에 보답해서는 안 된다는 점을 강조하십시오."
"문제를 이해할 수 있도록 검색 질문을 통해 상담원 안내"

최상의 결과를 얻으려면 지침에서 markdown(제목, 순서가 지정된/정렬되지 않은 목록)을 사용합니다.

역할 및 어조 정의

조직의 문화에 가장 잘 맞도록 AI Assistant가 어떻게 동작해야 하는지 지정합니다.

역할: AI Assistant의 목적을 설명합니다(예: "은행 상품에 대한 정확하고 정책에 부합하는 제안으로 상담원을 실시간으로 안내").
어조: 브랜드 보이스를 정의합니다(예: '전문적이고 안심할 수 있으며 자신감 있음'). 이것은 디지털 상호 작용에 대한 응답을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

컨택 센터 SOP를 미러링하고 작업 세분화

에이전트에게 가르치는 것과 동일한 의사 결정 흐름을 사용하여 명령 집합을 작성합니다. 전체 작업을 구체적이고 순차적인 단계로 나눕니다. 여러 주제가 있는 경우 각 주제별로 지침을 분할할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI Assistant가 정확한 서비스 절차를 반영하는 데 도움이 됩니다.

예:

"고객이 제품 반품에 대해 문의하는 경우 지식 기반에서 공식 반품 정책을 요약하십시오."
"고객이 불만을 표현하면 먼저 감정을 인정한 다음 관련 정책 정보를 공유하십시오."

고장 예: "먼저 고객의 계좌 번호를 확인합니다. 그런 다음 문제를 설명하십시오."

참조 작업

다른 단계에서 외부 작업을 사용하는 방법을 명확하게 지시하십시오. 예기치 않은 동작을 방지하기 위해 참조된 작업이 Actions Tab에서 활성화되어 있는지 확인합니다.

예: "\[Case_creation\]의 거래 날짜, 판매자 이름 및 거래 금액을 사용하십시오.

공감, 규정 준수, 에스컬레이션 신호 및 가드레일 포함

어조 및 규정 준수에 대한 조직의 표준을 강화합니다. AI Assistant에게 목표의 맥락에서만 제안을 제공하도록 지시합니다.

예:

공감—"사실에 입각한 정보를 제공하기 전에 항상 고객의 우려나 감정을 인정하십시오."
규정 준수: "고객 PII, 결제 데이터 또는 내부 전용 정책 세부 정보를 공개하지 마십시오."
에스컬레이션 - "확실하지 않은 경우 상담원에게 감독자에게 에스컬레이션하거나 내부 에스컬레이션 SOP를 따르도록 지시합니다."
가드레일 예: "대화를 목표로 제한하고 관련 없는 질문은 받아들이지 마십시오."

오류 계획 및 컨텍스트 유지

잠재적인 문제를 예상하고 AI Assistant가 상담원이 문제를 처리하도록 안내하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공합니다.

작업 실패 - 통합 작업이 실패할 경우 문제를 처리하기 위한 지침을 제공합니다. 예를 들어 자동 작업이 실패할 경우 Salesforce에서 케이스를 열도록 상담원에게 안내합니다.

집중력 유지, 실행 가능성 유지, 예제 사용

명령어 세트를 10-15개의 명확한 규칙으로 제한합니다. 각 규칙은 일반 언어로 작성된 단일 동작을 설명해야 합니다. 조직에 고유한 것(브랜드 어조, 예외 또는 특수 절차)에 집중합니다.

정확성을 높이려면 필요할 때마다 샘플 대화를 포함하여 예제를 추가합니다. KB에 추가할 수도 있습니다. 다음은 샘플 명령 집합입니다.

공감과 기대를 가지고 열다:
1. AGENT에게 차분한 어조로 고객의 우려를 인정하도록 지시하십시오. 예: "모르는 요금에 대해 전화하고 있다는 것을 이해하며 확실히 도와드릴 수 있습니다."
2. AGENT가 프로세스를 간략하게 설명하도록 지시합니다 : 확인, 검토, 보안, 문서화.
3. AGENT에게 상기시키십시오: 공감, 효율성, 교육, 권한 부여를 사용하십시오.
필수 신원 확인:
1. 계정 세부 정보를 논의하기 전에 승인된 두 가지 이상의 방법을 사용하여 신원을 확인해야 한다고 AGENT에 지시합니다.
2. AGENT에게 상태 확인이 고객 보호를 위한 것이라고 조언하십시오. 주요 요점을 요약하십시오.
3. 계좌 번호, 전화 번호 또는 생년월일을 \[Verify_Customer\]에 사용합니다.
계정 조사 및 보호:
1. AGENT가 세부 정보를 수집하도록 지시: 분쟁 중인 각 거래에 대한 판매자, 날짜, 금액; 모두 문서화합니다.
2. \[Case_creation\]의 거래 날짜, 판매자 이름 및 거래 금액을 사용합니다.
사기 패턴을 스캔하는 방법에 대해 AGENT를 안내합니다.
강조: 사기가 의심/확인되면 손상된 카드를 즉시 차단합니다.
해결 및 후속 조치:
1. AGENT가 해결의 다음 단계를 명확하게 전달하도록 안내합니다.
2. AGENT에 케이스 번호를 제공하도록 지시합니다.
3. AGENT를 주 규제 타임라인으로 안내합니다. 예: "연방 규정에 따라 조사에는 최대 45일이 소요될 수 있습니다. 임시 크레딧은 영업일 기준 10일 이내에 발행됩니다."
단계적 축소(고객을 화나게 함): AGENT에게 L.A.S.T.를 적용 하도록 지시합니다. 모델 - 듣기, 인정 / 사과, 해결 / 보안, 감사합니다. 상담원에게 프로세스를 안내합니다.

AI Assistant 명령어 샘플

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.

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 기술(상담원 지원용)과 AI 상담원(자율 상호 작용용)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 정보(예: FAQ, 문서 및 문서)의 중앙 집중식 리포지토리입니다.
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 에이전트의 개입이나 승인 없이 AI Assistant 기술에 의해 독립적으로 실행됩니다.

Cisco AI Assistant

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Webex 컨택 센터용 Cisco AI Assistant: 실시간 지원 구성에 대한 관리자를 위한 가이드 (이전에는 추천 응답이라고 함)

Webex 컨택 센터 실시간 지원 활성화해요

전제조건

누가 이 기능을 사용할 수 있어요?

복리후생

실시간 지원 작동 원리

사용 가이드라인

실시간 지원 활성화하는 방법

AI Assistant 스킬 만들고 관리하세요

웹엑스 AI 스튜디오 액세스하기

웹엑스 AI 스튜디오에 대한 이해

AI Assistant스킬 이해하기 대시보드

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개인 기술 관리

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AI 기술을 대기열에 연결해요

실시간 어시스트 성능 테스트 및 모니터링

프리뷰 스킬 AI Assistant

성능 모니터링에 분석기 활용하기

실시간 어시스트 보고서가 제공하는 인사이트

AI 스튜디오를 감사하고 디버깅에 활용해요

세션 탭

히스토리 탭

AI Assistant 스킬 배치를 위한 전략들

AI Assistant스킬에 대한 이해

대기열에 AI Assistant 기술을 할당하는 모범 사례예요.

특정 사용 사례에 맞는 AI Assistant 스킬 디자인하기

사용 사례의 주요 설계 고려 사항

AI Assistant 스킬 최적화 모범 사례

AI Assistant 스킬을 위한 지침 작성 가이드라인

요원들한테 하는 것처럼 AI Assistant 사람들에게도 지침을 제공해요

역할과 어조를 정의하세요

컨택 센터 SOP를 미러링하고 작업을 세분화하세요.

레퍼런스 액션들

공감, 규정 준수, 에스컬레이션 신호, 가드레일 포함하세요

오류에 대비하고 상황을 보존하세요.

집중력, 실행 가능성, 사용 예시

테스트 및 이터레이션

웨벡스 컨택 센터의 AI 용어 및 개념

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

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