Spretnosti AI Assistant so močna orodja v funkciji predlaganih odgovorov, zasnovana za izboljšanje uspešnosti vaših človeških agentov z zagotavljanjem kontekstualnega vodenja v realnem času. Izraz "spretnost" se v Webex Contact Center pogosto uporablja za opis usposobljenosti človeških agentov. Da bi učinkovito izkoristili spretnosti AI Assistant, je ključnega pomena, da razumete njihovo posebno naravo in kako jih strateško razporediti, da dopolnite svojo človeško delovno silo.

Ta članek vsebuje strateška navodila za skrbnike o tem, kako učinkovito uvesti znanja AI Assistant. Pojasnjuje ključno terminologijo, ponuja najboljše prakse za povezovanje spretnosti s čakalnimi vrstami v različnih scenarijih in zagotavlja vpogled v oblikovalske spretnosti za posebne primere uporabe.

V Webex Contact Center se lahko izraz "spretnost" nanaša na različne koncepte. Za učinkovito uvajanje predlaganih odgovorov je ključnega pomena razumeti, kaj je spretnost AI Assistant in kako se razlikuje od drugih uveljavljenih terminologij:

• AI Assistant spretnost: Nastavljiva entiteta v AI Studiu, ki vodi človeškega agenta z zagotavljanjem predlogov (informacij) v realnem času in dejanj med interakcijo s strankami. Deluje kot inteligenten pomočnik vašim agentom.

  • Ključni namen: pomagati človeškim dejavnikom v realnem času z zagotavljanjem kontekstualnih predlogov in dejanj.

• Spretnost človeških agentov (ali spretnost agentov): se nanaša na znanje ali lastnosti človeškega dejavnika (na primer tekoče znanje jezika, znanje o izdelkih, tehnično znanje). Te uporablja usmerjevalni sistem za povezovanje interakcij s strankami z najbolj usposobljenim človeškim agentom.

  • Ključni namen: usmeriti interakcije s strankami k najprimernejšemu človeškemu agentu glede na njegove zmožnosti.

• AI Agent: Avtonomna entiteta, konfigurirana tudi v AI Studiu, ki neposredno komunicira s strankami (na primer chatbot ali virtualni agent v IVR). Agenti umetne inteligence obravnavajo interakcije neodvisno, preden potencialno preidejo na človeškega dejavnika.

  • Ključni namen: avtonomno upravljanje interakcij s strankami brez človeškega posredovanja.

Ključno razlikovanje: Spretnost AI Assistant pomaga človeškemu agentu. Spretnost človeškega agenta opisuje sposobnost človeškega agenta. Agent AI komunicira s stranko.

Za podrobnejše opredelitve teh in drugih konceptov umetne inteligence glejte terminologijo in koncepte umetne inteligence v članku Webex Contact Center .

Spretnosti AI Assistant so dodeljene čakalnim vrstam, kar zagotavlja, da agenti, ki upravljajo interakcije iz te čakalne vrste, prejmejo ustrezne predloge. Medtem ko so postopkovni koraki za povezovanje zajeti v članku Link AI Assistant skills to queues , so tukaj strateške najboljše prakse za odločanje, katero spretnost dodeliti kateri vrsti:

• Ena čakalna vrsta, ena AI Assistant spretnost: Ena čakalna vrsta je lahko povezana samo z eno AI Assistant spretnostjo hkrati. To zagotavlja dosledna in osredotočena navodila za agente, ki upravljajo interakcije iz te čakalne vrste.

• Specializacija čakalne vrste:

  • Visoko specializirane čakalne vrste: Za čakalne vrste, ki obravnavajo zelo specifične teme (na primer »Čakalna vrsta za poizvedbo o obračunavanju«, »Tehnična podpora – izdelek X«), dodelite visoko specializirano znanje AI Assistant, zasnovano posebej za to temo (na primer »Skill Billing Assistant«, »Product X Support Skill«). To zagotavlja poglobljene in ustrezne smernice.

  • Čakalne vrste za splošne namene: za širše čakalne vrste, ki obravnavajo širši nabor pogostih poizvedb (na primer »splošna služba za stranke«), dodelite splošno znanje AI Assistant, ki zajema pogosta vprašanja in pogosta opravila posrednikov.

• Scenarij: Čakalne vrste z več veščinami človeških agentov:

  • Tudi če v eni vrsti delajo človeški agenti z različnimi veščinami človeških agentov (na primer »Podpora za angleščino«, »Španska podpora«, »Tehnična podpora«), mora biti spretnost AI Assistant, dodeljena tej čakalni vrsti, zasnovana tako, da podpira splošni namen te čakalne vrste. Spretnost AI Assistant ponuja predloge, ki temeljijo na kontekstu pogovora in funkciji čakalne vrste, ne da bi nujno odražali specifičen nabor spretnosti posameznega človeškega agenta.

  • Najboljša praksa: Oblikujte spretnost AI Assistant tako, da bo dovolj široka, da bo pomagala vsakemu človeškemu agentu, ki upravlja interakcijo v tej vrsti, ne glede na njihove individualne človeške sposobnosti. Jezikovna podpora za spretnost AI Assistant mora biti usklajena z jeziki, ki jih obravnava čakalna vrsta.

Oblikovanje učinkovite AI Assistant spretnosti vključuje več kot le konfiguracijo; Potreben je strateški razmislek o posebnem operativnem scenariju, ki ga bo podpiral. V tem razdelku so navodila o tem, kako pristopiti k oblikovanju vaših AI Assistant veščin za običajne primere uporabe.

Podrobna navodila za ustvarjanje in upravljanje AI Assistant veščin najdete v članku Ustvarjanje in upravljanje AI Assistant veščin . Najboljše prakse o izdelavi navodil, strukturiranju zbirk znanja in določanju dejanj najdete v članku Najboljše prakse za optimizacijo AI Assistant veščin .

• Primer uporabe podpore za izdelke:

  • Cilj: pomagati posrednikom pri zagotavljanju korakov za odpravljanje težav, specifikacij izdelkov in informacij o garanciji za določene izdelke.

  • Vsebina zbirke znanja: podrobni priročniki za izdelke, pogosta vprašanja, pogosti postopki za odpravljanje težav, pravilniki o jamstvu.

  • Dejanja: predlaganje »Pridobivanje specifikacij izdelka«, »Začni tok odpravljanja težav«, »Preveri stanje garancije«.

  • Osredotočenost navodil: umetno inteligenco usmerjajte k prepoznavanju imen izdelkov in simptomov ter posredniku zagotovite rešitve po korakih ali ustrezne povezave do dokumentacije.

• Primer uporabe povpraševanja:

  • Cilj: pomagati posrednikom zagotoviti natančne lastnosti izdelka, cene in kvalificirati možne stranke.

  • Vsebina zbirke znanja: katalogi izdelkov, cenovni listi, primerjave funkcij, merila za kvalifikacijo potencialnih strank.

  • Dejanja: predlaganje »Zagotovite cene«, »Preverite razpoložljivost delnic«, »Ustvari potencialno stranko«.

  • Osredotočenost navodil: usmerjajte umetno inteligenco pri prepoznavanju potreb strank, zanimanja za izdelek in predlagajte ustrezno prodajno zavarovanje ali naslednje korake zastopniku.

• Primer uporabe obračunavanja in upravljanja računa:

  • Cilj: pomagati posrednikom pri upravljanju plačilnih postopkov, posodobitvah računov in pogostem reševanju sporov.

  • Vsebina zbirke znanja: pravilniki o obračunavanju, plačilna sredstva, postopki posodabljanja računa, tokovi reševanja sporov.

  • Dejanja: predlaganje »Obdelava plačila«, »Posodobitev podrobnosti računa«, »Sprožitev spora glede obračunavanja«.

  • Osredotočenost navodil: umetno inteligenco usmerjajte k prepoznavanju številk računov in podrobnosti o transakcijah ter agentu predlagajte ustrezne postopke ali dejanja.

• Opredelitev obsega: Jasno opredelite, kaj bo in česa ne bo zajemala spretnost AI Assistant. Izogibajte se, da bi bila spretnost preširoka, saj lahko to zmanjša njeno učinkovitost.

• Uskladitev zbirke znanja: zagotovite, da je baza znanja, povezana s spretnostjo, bogata s točnimi, ustreznimi in agenti osredotočenimi informacijami, specifičnimi za določen obseg spretnosti.

• Integracija dejanj: določite ključna dejanja, ki lahko resnično avtomatizirajo ali poenostavijo opravila posrednikov v tem primeru uporabe. Prednostno razvrstite dejanja, ki zmanjšajo ročno napor ali zagotovijo skladnost.

• Odtenek navodil: Prilagodite navodila posebnim potrebam agentov, ki ravnajo s tem primerom uporabe. Razmislite o njihovem tipičnem poteku dela in informacijah, ki jih najbolj potrebujejo.

S strateškim uvajanjem in oblikovanjem svojih AI Assistant veščin lahko povečate njihov vpliv na učinkovitost agentov in zadovoljstvo strank v vašem Webex Contact Center.