ジェネシス エージェント コパイロット

エージェントは同時に多くのタスクのバランスをとる:話し中に顧客（場合によっては一度に複数の顧客） 、データのレビュー、答えを見つけ、次に何を言い、何をするかを計画し、メモを取る。 消費者の好みがますます高度なセルフサービスオプション動くコンタクトセンターからの「簡単な」質問、エージェントは顧客にとって解決が難しい複雑な問題sこれまで以上に高い期待を抱いている人たちです。  

卓越した顧客体験を提供するために、紳士持つ必要があります有用なデータと洞察すでに使用しているワークスペース内で、必要なときに。  

ジェネシス雲エージェント副操縦士顧客とのやり取り中およびやり取り後に AI を活用したガイダンスをコンタクト センター エージェントに提供します。ジェネシス雲エージェント副操縦士決定する顧客の意図、自動的に浮上する知識そしてエージェントに次の最善の行動を導き、相互作用、ラップアップコードを予測します。 

ポポジティブな顧客体験s エージェントが顧客の要求に答える、提供する共感的、個別的サービスを提供し、要求された結果を実現します。 多くのコンタクトセンターでは、エージェントは複数のプロセスをナビゲートする必要があるそしてツール知識とよくある質問を検索して回答を見つけ、顧客の問い合わせを解決する時間がかかる、葉保留中の顧客平均処理時間が長くなるそして長い待ち時間。

とエージェント副操縦士企業はレバレッジt人工知能（AI）の力でエージェントがデジタルまたは電話で顧客にサービスを提供する際に役立ちます。Genesys Cloud Agent Copilot は、顧客の意図を判断し、関連する知識を自動的に表示し、次に何を言うか、どのワークフローを開始するか、どのようにフォローアップするかなど、エージェントを次の最適なアクションに導きます。その後s生成することでやり取りを要約する文章そしてまとめを予測するコード。 エージェント過ごす時間パーソナライズ援助彼らはeを提供します各顧客、そして提供優れた回答に基づく情報を探すのではなく、提案された結果そして通話メモを書く。

インタラクションの開始、会話の終了、別のキューまたはエージェントへの転送などのイベントに基づいてルールを作成できます。このようなイベントが発生すると、ナレッジ ベースからの記事の外観を構成し、スクリプトまたは定型応答をトリガーできるようになります。

Agent Copilot では、発話に基づいてインテントを検出する NLU モデルをトレーニングすることもできます。これらのインテントが検出されると、ユーザーはナレッジ ベースから記事を取得し、上記のイベントと同様にスクリプトまたは定型応答をトリガーできるようになります。

エージェントとユーザー間の会話が完了すると、会話の要約が生成されます。この要約は、やり取りのメモの一部として確認、変更、コピー、貼り付けることができます。

ジェネシスはエージェント副操縦士Genesys Cloud CX に完全に統合されたネイティブ AI 機能として。

顧客とのやり取り中、Genesys Cloud Agent Copilotはエージェントに次のような情報を提示してサポートします。関連する、次はst行動エージェントにワークスペース。 エージェント副操縦士理解するsお客様s '意図をエージェントに提供関連する回答が強調表示されました知識、缶詰反応、 そしてスクリプト。 エージェントがアフターコール業務に移ると、ジェネシス雲人工知能作成するsの相互作用の要約と予測sコードをラップします。

ビジネスの論理

BL1:知識の確認:エージェントは、返された情報が正確であることを確認するために高レベルの評価を実行します。エージェントアシストエージェント副操縦士現在の会話に適切かつ関連性がある。 

BL2:レバレッジの提案:エージェントは、関連情報をエンド カスタマーに伝達するか、その情報を使用して、顧客の問題を解決するために必要な「バックエンド」アクションを実行します。 

BL3:レート提案: エージェント副操縦士対話中にエージェントに複数の情報を提供する場合があります。エージェントは、親指を上に / 下にボタンを使用して情報を評価する必要があります。確認するrとして関連性のあるまたは私関連性がない。 

BL4:問題を解決するか、会話を続ける:エンドユーザーの問題が適切に解決されない場合、エージェントはエンドユーザーとの会話を継続し、エージェント副操縦士追加情報を表示します。もしエージェント副操縦士エンド カスタマーの問題を解決するための適切な情報を提供できない場合は、エージェントは企業のエスカレーション ポリシーに従って、期待に応えられるようにする必要があります。 

BL5:会話終了: エージェントは AI によって生成されたメモとラップアップ コードを確認します。エージェントは AI が提案したラップアップ コードを選択するか、適切なコードを見つけます。  

配布ロジック

エンドカスタマーはすでにエージェントとリアルタイムで会話しているので、その後コールステアリングはエージェントによって手動で指示される可能性があります。 

該当なし

リアルタイムレポート

のエージェント副操縦士パフォーマンスGenesysのダッシュボードエージェント副操縦士与える概要ナレッジベース記事のアクティビティについて。ジェネシスエージェント副操縦士指標とレポートは洞察を提供するについて提示された、開いたそしてコピーされた記事。詳細については、 https://help.mypurecloud.com/?p=280180  

履歴レポート

ナレッジ オプティマイザー ダッシュボードでは、ナレッジ ベースの有効性を分析できます。このビューでは、次のメトリックを確認できます。 

• 特定の期間内のすべてのクエリと、回答済みクエリと未回答クエリの内訳（パーセンテージ）。 

• 特定の期間内に回答されたすべてのクエリと、会話の発信元となったアプリケーションの内訳（パーセンテージ）。 

• 特定の期間内に回答されなかったすべてのクエリと、会話の発信元となったアプリケーションの内訳（パーセンテージ）。 

• 上位 20 件の記事と、会話で記事が出現した頻度。 

• 回答されたクエリの上位 20 件と、各回答クエリが会話に表示された頻度。 

• 回答されていないクエリの上位 20 件と、各回答されていないクエリが会話に表示された頻度。 

見るhttps://help.mypurecloud.com/articles/knowledge-optimizer-overview/ 

顧客および/またはGenesysプロフェッショナルサービス責任を負う管理します副操縦士ナラティブ、ルールエンジン独自のナレッジベースコンテンツをGenesys Knowledge Workbenchにアップロードして、エージェント副操縦士。 

顧客は、ナレッジ ベースの要素となる KB または記事を提供する必要があります。

V 1.0.0