新しいGenesys Agent Copilotを作成する

前提条件
  • Genesys Cloud CX 1、Genesys Cloud CX 1 Digital Add-on II、Genesys Cloud CX 1 WEM Add-on II、Genesys Cloud CX 2、Genesys Cloud CX 2 Digital、Genesys Cloud CX 2 WEM Add-on I、Genesys Cloud CX 3、または Genesys Cloud CX 3 Digital ライセンス
  • エージェント コパイロット管理者役割

 メモ:   あなたが持っている場合ジェネシス エージェントアシストアシスタントの場合、Genesys Cloudはそれらをエージェントの副操縦士リスト。Genesys Cloud では、新しい Copilot を作成することをお勧めします。

新しいエージェント副操縦士、次の手順に従ってください。

  1. 管理をクリックします。
  2. コンタクトセンター、 クリックエージェント副操縦士
  3. クリック新しい副操縦士を作成
  4. 名前を入力し、言語を選択します。詳細については、ジェネシス エージェント コパイロット折りたたみ式Genesys Cloud でサポートされる言語

設定タブ

Copilotの設定では、設定

設定パネルで、次のタスクを実行します。

  1. 必要に応じて、Copilot の名前を変更します。
  2. ナレッジベースを選択します。

 詳細設定

  • 回答のハイライト:有効にした場合回答のハイライトAgent Copilot は、顧客のクエリに基づいて、割り当てられたナレッジベースに対して検索を実行します。関連する記事が見つかった場合、Agent Copilot は顧客のクエリに関連する記事内の回答を強調表示します。
  • 回答生成:有効にする回答生成エージェントがキーワードやフレーズを検索すると、Genesys CloudはAIが生成した回答を表示します。検索結果にリストされているナレッジ記事からコンパイルされます。 
  • NLU信頼度閾値:組織の自然言語理解 (NLU) における信頼度しきい値の動作を調整できます。このしきい値は、特定の発話に基づいてモデルが予測する意図を決定します。
    :しきい値が 0.65 に設定されている場合、モデルは、信頼スコアが 0.65 以上の場合にのみ発話の意図を予測します。正しいインテントを予測するモデルの精度を高めるために、しきい値を最適化できます。しきい値を低く設定しすぎると、モデルが実際には一致しない意図を予測する可能性があるため、誤検知が増える可能性があります。逆に、しきい値を高く設定しすぎると、関連する意図が予測されなくなる可能性があります。推奨されるデフォルトのしきい値は 0.4 です。

クリック副操縦士を保存

自然言語理解 (NLU) タブ

 メモ:   常にクリック副操縦士を保存インテントを作成した後、または別の管理者タブ。この手順は、NLU を公開するために必要です。保存せずに NLU タブから移動すると、Genesys Cloud は作業内容を保持せず、作業内容は失われます。

作成する意図顧客が実行したい目標、活動、またはタスクを説明します。

各インテントには、発言。発話とは、顧客が何をしたいのかを説明するために使用する単語またはフレーズです。 

  1. クリック意図
  2. インテントの名前を入力し、クリックします保存。Genesys Cloud が目的の場所へ誘導します。
  3. クリック発話
  4. 発言を削除するには、消去削除したい発話の横にある をクリックします。
  5. インテントをテストするには、 NLUをテストするインテント リストの右上隅にあります。
     メモ:   テストしたいインテントを入力します。のNLUをテストする既存のインテントやダイアログ行為に対してサンプル メッセージをテストできます。詳細については、インテントとスロットのNLU分類をテストする
  6. クリック副操縦士を保存

メモ: 
  • Genesys Cloud では、アクティビティごとに 1 つのインテントを作成することをお勧めします。
  • 各インテントに少なくとも 5 つの発話を追加します。
  • 発話のバリエーションと幅広いセマンティクスを作成します。発言が多様であればあるほど、意図は効果的になります。
    サンプル画像のインテントには少なくとも 5 つの発話があります。スライダーは意図の有効性を示します。
    インテント・ヘルス
  • あなたは意図的な鉱夫作成されたすべての発話を含むインテントのリストをインポートします。

顧客はピザを注文したいと考えています。

インテントを作成し、名前を付けるピザを注文する。この意図の発話の例としては、ピザを注文したいピザを注文できますかピザを注文したいのですがピザを注文するにはどうすればいいですか?ピザ。関連するすべての発話は意図の有効性を高めます。

詳細については、インテントの概要そして発話の概要

ルールエンジンタブ

ルールを設定して、会話の中で特定のトリガーを検出すると Copilot がアクティブになります。すべてのルールにトリガーとアクションを設定します。

デフォルトのルールでは、定義されたルール トリガーがない場合に、Copilot がナレッジ ベースを検索できます。この動作は、他のルールが適用されない場合、Copilot が顧客との会話中にエージェントにナレッジベースの記事を提供することを意味します。

ルールを設定するには:

  1. クリック新しいルール
  2. ルールトリガーを選択これが起こるとき。選択します。
    • 会話が始まる
    • 会話転送
    • 会話終了
    • アン意図
       メモ:   新しい定義済みのインテントがある場合は、必ず Copilot 構成を保存してください。
  3. コパイロットアクションを選択するこれをエージェントに表示する:
    • ナレッジ記事:Genesys Cloud は、選択したナレッジ記事を選択したルール トリガーに直接関連付けます。利用可能なナレッジ記事にアクセスするには、入力を開始します。
      :

      選択されたルールトリガーはピザを注文する、選択されたナレッジ記事はピザの宅配。副操縦士がピザを注文する会話の意図に応じて、自動的にピザの宅配エージェントにナレッジ記事を送信します。
    • 定型返信: Genesys Cloud は、選択された定型応答を、選択されたルール トリガーに直接結び付けます。利用可能な定型応答にアクセスするには、入力を開始します。
      :

      選択されたルールトリガーはコーヒーミル、選択された定型文の返信はコーヒーの挽き方。副操縦士がコーヒーミル会話の意図に応じて、自動的にコーヒーの挽き方エージェントへの定型応答。
    • 脚本:設定したいスクリプトとスクリプトページを検索します。Genesys Cloud は、選択したスクリプト ページを選択したルール トリガーに直接関連付けます。 詳細については、 スクリプトに関する.
       メモ:   Genesys Cloud は割り当てられたキューのデフォルトのスクリプトのみを提案できますが、定義済みのスクリプトからスクリプト ページを選択できます。スクリプト ページの提案は、キューに割り当てられているスクリプトに対してのみ機能します。 
  4. クリックルールを追加。このルールは、ルールエンジンリスト。
  5. クリック副操縦士を保存

キュータブ

Copilot は一度に 1 つ以上のキューを処理できます。

  1. リストから、エージェント コパイロットに割り当てるキューを選択します。
  2. クリック副操縦士の割り当て

メモ: 
  • Genesys Cloud は、選択されたキュー内のすべてのユーザーに対して Agent Copilot をアクティブ化し、課金の対象となります。これらのユーザーには必要なアクセス権限が必要です。
  • 新しい Copilot 構成を保存すると、キュー設定にアクセスできるようになります。キューに割り当てることができるのは、既存の Copilot 構成のみです。

要約とまとめのコード

  • 要約:キューで Agent Copilot を有効にすると、会話の要約によってエージェントと顧客間の会話の要約が自動的に作成されます。Genesys Cloud は、それぞれのキュー内のすべてのエージェントの概要を生成します。エージェントのみエージェント 副操縦士 エージェントロールを持つユーザーはこれらの概要を表示できます。割り当てられたキュー内のすべてのエージェントに Agent Copilot Agent ロールが割り当てられていることを確認します。
  • ラップアップコードの提案:Copilot は、エージェントが通話後の作業を開始するときに、予測されるラップアップ コードを提案できます。ラップアップ コードの予測を設定するには、管理者はそれぞれのラップアップ コードに説明を追加する必要があります。説明付きのラップアップコードを追加するには、以下の手順に従ってください。ラップアップコードを追加する、説明も入力します。割り当てられたキューには常にラップアップ コードを割り当てます。