ジェネシス バーチャルエージェント

コンタクトセンターの規模は急速に拡大しています。 雇用エージェントにバランスその量は高価であり、速さも十分ではありません。コンタクト センターは、エージェントのようなエクスペリエンスを消費者に迅速かつ効率的に提供することを目指しています。 消費者の好みや、ますます高度化するセルフサービスオプションによって「簡単な」質問がコンタクトセンターから排除されるにつれ、エージェントはこれまで以上に高い期待を持つ顧客のために、複雑な問題を解決しなければならない状況に陥っています。 。  これにより、インタラクションの転送が増加する可能性があります。ヴィルt ualエージェントがお手伝いします！ あなた歌うパワーGのエネルギーのあるAIとL大規模言語モデル (LLM) 。 Tねえできる模倣するより自然な会話、エージェントのように、そして発生する可能性のある複雑な問題を解決できる。 

バーチャルエージェントにより、お客様は自律的にそして完了リアルタイムで会話します。 VAはLLMを使用して顧客が何を望んでいるかを理解します成し遂げるビジネスプロセスに沿ってタスクを説明、または適切な知識仕事を完了するための記事。ヴィr実際のエージェントは、音声チャネルとデジタル チャネルの両方に導入でき、すべて Genesys Architect 内のコード不要のエディターで構築されます。仮想エージェントは、インテントマイナーツールを通じて既存の顧客トランスクリプトからトレーニングされ、より迅速に開始できます。 。VAが会話、Generative AI を使用して、要約の作成、ラップ コードのタグ付け、次の手順の提供など、同じアフター コール作業アクティビティを実行します。AI 主導のセルフサービスにより、企業は顧客とのやり取りを拡大しながらエクスペリエンスを向上させることができます。これにより、初回連絡時の解決率が向上し、転送が削減されます。 

デジタルおよび音声チャネルの増加により、顧客の期待が高まり、企業が顧客にサービスを提供する際に管理しなければならないやり取りの量が大幅に増加しました。組織が人工知能 (AI) を採用するケースが増えるにつれ、多くの組織が顧客とやり取りするために仮想エージェントを導入しています。仮想エージェントは、Web サイト、モバイル アプリ、ソーシャル メディア、SMS、メッセージング アプリケーションなどのデジタル プラットフォーム全体でクエリに回答し、さまざまなタスクを自動化します。  

仮想エージェントは、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させ、コストを効果的に管理しながら、コンタクト センターの従業員の負担を軽減する上で重要な役割を果たします。仮想エージェントは 24 時間 365 日稼働し、質問への回答、タスクの実行、必要に応じて人間のエージェントへのシームレスな引き継ぎなど、即時のサポートを提供します。 

Genesys の革新的なハイブリッド アプローチは、Dialog Engine Bot Flows と高度な Generative AI および LLM テクノロジーを組み合わせ、顧客とエージェントに優れたエクスペリエンスを提供します。このハイブリッド アプローチは、従来のフロー ベースのエクスペリエンスに信頼性と透明性を提供すると同時に、LLM の使用を通じて会話をより柔軟かつ動的にします。  

 カスタマー サービス エージェントにとっても、メリットは同様に印象的です。仮想エージェントが処理した会話の簡潔な要約を受け取ることで、状況を素早く把握し、迅速かつ正確に顧客のニーズに対応できるようになります。同様の LLM と Generative AI は Agent Copilot にも搭載されており、エージェントの効率化に役立ちます。  

当社の仮想エージェントが自然な会話形式で応答するため、エンド カスタマーは新しいレベルのサービスを体験できます。質問がある場合、長い記事を検索する必要はなく、代わりに、特定の質問に対する回答が強調表示されたり、生成されたりするようになります。デジタル チャネルまたは音声を介してやり取りする場合でも、当社の仮想エージェントは顧客のニーズを理解し、重要な情報を取得してタスクをシームレスに完了します。 

さらに、仮想エージェントが会話を正常に終了すると、人間のエージェントと同じように要約を書き、パフォーマンスに関する貴重な洞察を提供するラップアップ コードを割り当てて終了します。これにより、関係者は効果を簡単に測定し、顧客サービスを継続的に改善することができます。 

GenesysバーチャルエージェントはLLM（法学修士）顧客が探している情報を見つけられるようにする大丈夫質問を迅速かつ正確に解決します。バーチャルエージェントは、顧客意図と迅速かつ1つの正確な回答。彼らは持っているt彼の能力要約する1つのん単一の回答記事そうすれば対処する顧客直接質問する冗長な返答をするよりも、お客様しなければならない読む。 仮想エージェントは他のボットよりも人間レベルの文脈理解を提供しますだけでなく保持する能力会話を完了し、保存するeの歴史と規定d e自動ラップアップコード。 

ビジネスロジック 

NLU: 

• 意図:対話の目的。たとえば、NLU によって返される「フライトを予約する」というインテントは、ユーザーを関連タスクに誘導し、プロセスを案内します。 

• スロット:タスクを完了したり質問に回答したりするために必要な追加の重要な情報。たとえば、「パリ行きのフライトを予約する」では、パリというキーワードを含む「目的地」のスロットが抽出されます。スロットは、最初のリクエストで埋めることも、必要に応じてフロー全体で埋めることもできます。  

LLM: 

• 大規模言語モデル:LLM は、実行する必要がある内容を説明するだけでトレーニングを受けます。例えば、「フライトを予約する」というインテントには、「ユーザーが航空会社でフライトを予約することを要求している」というような説明があり、ユーザーがこれをどのように要求しても、LLMはどのインテントを要求しているかを識別します。 

• LLM はスロットの抽出にも使用されます。ここでも、「ユーザーが飛行したい都市」のような説明を入力するだけで、LLM は既存の世界知識を使用して、ユーザーが要求する可能性のある都市を識別します。  

• 検索拡張生成 (RAG):仮想エージェントは、RAG モデルを使用して、まずナレッジ ベースから正しい記事を取得し、その記事を使用して LLM へのクエリを拡張し、ユーザーの質問に対するパーソナライズされた応答を生成できます。RAG モデルは、LLM の高度な会話性を維持しながら、精度とドメイン知識を向上させるために、LLM の知識を記事で提供されるビジネス コンテンツのみに制限します。  

BL1:エージェントの引き継ぎ:顧客は、対応可能なエージェントに接続するよう依頼できます。その時点で、仮想エージェントは切断され、チャットのトランスクリプト (機密データは除く) がエージェント デスクトップに表示されます。VA はこれまでの会話の要約も送信します。  

BL2:調査：顧客はアンケートに対応するかどうかを決定できます。この調査は以下に基づいて行うことができます。 

• 外部連絡先の顧客プロフィール情報 

• 顧客ジャーニーデータ 

• サードパーティのデータソースへの API 呼び出し 

顧客とのチャット記録仮想エージェントエージェント デスクトップのチャット インタラクション ウィンドウに表示されます。概要はインタラクション パネルに表示されます。 

リアルタイムレポート 

Genesys Cloud を使用すると、フロー レポートを実行し、フロー結果を使用して VA および Bot Flow のインテントをレポートできます。 

を参照してくださいフローパフォーマンス概要ビュー使用してフロー結果特定の VA およびボット フローのパフォーマンスの問題を特定し、セルフ サービスの成功に関するデータを収集するのに役立つ統計。VA および Bot Flow フロー データを使用して結果を改善します。 注記：フロー結果統計では、顧客がフロー結果を実装する必要があります。  

使用フローパフォーマンス詳細ビュー特定の VA および Bot Flow フローの間隔ごとのメトリックの内訳を表示し、VA および Bot Flow のインタラクションがチャット フローにどのように入り、どのように出るかを確認します。 

のフロー結果の概要ビューArchitect フローに入るチャットに関連する統計を表示します。これらの統計は、VA および Bot Flow フローが顧客にどの程度サービスを提供しているかを判断し、セルフサービスの成功に関するデータを収集するのに役立ちます。 

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。 

見るナレッジオプティマイザー 

ボットオプティマイザーダッシュボードArchitect を使用して、選択した Genesys Dialog Engine Bot Flow または Genesys Digital Bot Flow のパフォーマンスと高レベルの運用メトリックを表示できます。このデータは、 VAとボットフロー。日付範囲または設定された言語を指定して、これらの結果をフィルタリングすることもできます。 

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仮想エージェントNLU、ルールエンジンを管理し、独自の知識ベースをアップロードする記事Genesys Knowledge Workbenchに統合して仮想エージェントで使用。

• お客様は、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。 

• フロー結果統計機能を使用するには、顧客がフロー結果を実装する必要があります。箱から出してすぐには出てきません。 

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