Preguntes freqüents sobre IA responsable per al Copilot al servei d'atenció al client

Nota

La informació de disponibilitat de les funcions és la següent.

Dynamics 365 centre de contactes—incrustat	Dynamics 365 centre de contactes—independent	Dynamics 365 Customer Service
Sí	Sí	Sí

Aquest article de preguntes freqüents ajuda a respondre les preguntes sobre l'ús responsable de la IA en copilot funcions de servei d'atenció al client.

Què és copilot al Dynamics 365 servei d'atenció al client?

Copilot és una eina impulsada per IA que transforma l'experiència de l'agent al Dynamics 365 servei d'atenció al client. Proporciona assistència impulsada per IA en temps real que ajudarà els agents a resoldre problemes més ràpidament, gestionar casos de manera més eficient i automatitzar tasques que requereixen molt de temps. Aleshores, els agents poden centrar-se a oferir un servei d'alta qualitat als seus clients.

Quines són les capacitats dels sistemes?

Copilot proporciona les següents característiques principals:

• Fer una pregunta: és la primera pestanya que veuen els agents quan activen la subfinestra d'ajuda copilot. És una interfície conversacional amb copilot, que ajuda a proporcionar respostes contextuals a les preguntes dels agents. Les respostes de copilot es basen en fonts de coneixement internes i externes proporcionades per la vostra organització durant la configuració.

• Escriviu un correu electrònic: és la segona pestanya del panell d'ajuda copilot ajuda els agents a crear ràpidament respostes de correu electrònic basades en el context del cas, reduint el temps que els usuaris han de dedicar a crear correus electrònics.

• Esborrany d'un resposta de xat: permet als agents crear un resposta amb un sol clic a la conversa Missatgeria digital en curs des de fonts de coneixement configurades per la vostra organització.

• Resumiu un cas: copilot proporciona als agents un resum d'un cas just al formulari del cas, de manera que puguin posar-se al dia ràpidament sobre els detalls importants d'un cas.

• Resumeix una conversa: copilot proporciona als agents un resum d'una conversa en punts clau de tota la recorregut del client com ara lliuraments d'agents virtuals, transferències i sota demanda.

• Generar esborrany de coneixement a partir del cas (versió preliminar): copilot genera un esborrany d'article de la Knowledge Base com una proposta basada en la informació del cas. Els agents poden revisar i refinar l'esborrany donant instruccions de revisió a copilot i després desar-lo.

Què és l'ús previst del sistema?

Copilot in servei d'atenció al client està pensat per ajudar els servei d'atenció al client representants a treballar de manera més eficient i eficaç. Servei d'atenció al client representants poden utilitzar les respostes basades en el coneixement de copilot per estalviar temps en la cerca d'articles d'informació i en la redacció de respostes. Copilot resums estan dissenyats per ajudar els agents a augmentar ràpidament els casos i les converses. El contingut generat per copilot en servei d'atenció al client no està pensat per utilitzar-se sense revisió o supervisió humana.

Com es va avaluar copilot en servei d'atenció al client? Quines mètriques s'utilitzen per mesurar el rendiment?

Copilot in servei d'atenció al client ha estat avaluat contra escenaris del món real amb clients de tot el món a través de cada fase del seu disseny, desenvolupament i llançament. Mitjançant una combinació de recerca i estudis d'impacte empresarial, hem avaluat diverses mètriques quantitatives i qualitatives sobre copilot, inclosa la seva precisió, utilitat i confiança dels agents.

Quines són les limitacions de copilot en servei d'atenció al client? Com poden els usuaris minimitzar l'impacte de les limitacions de copilot?

Les capacitats basades en el coneixement de copilot, com ara fer una pregunta, escriure un correu electrònic i redactar un resposta de xat, depenen d'articles de coneixement d'alta qualitat i actualitzats per posar-los a terra. Sense aquests articles d'informació, és més probable que els usuaris trobin respostes copilot que no siguin factuals.

Per minimitzar la probabilitat de veure respostes no objectives de copilot, és important que les organitzacions utilitzin pràctiques sòlides de gestió del coneixement per garantir que el coneixement empresarial que es connecta amb copilot sigui d'alta qualitat i actualitzat.

Quins factors i configuracions d'operativa permeten l'ús eficaç i responsable del sistema?

Reviseu sempre els resultats de copilot

Copilot es basa en la tecnologia de models de llenguatge grans, que és de naturalesa probabilística. Quan es presenta amb un fragment de text d'entrada, el model calcula la probabilitat de cada paraula en aquest text donades les paraules que l'han precedit. A continuació, el model tria la paraula que és més probable que segueixi. Tanmateix, com que el model es basa en probabilitats, no pot dir amb absoluta certesa quina és la paraula següent correcta. En canvi, ens dóna la seva millor conjectura basada en la distribució de probabilitat que ha après de les dades en què va ser entrenat. Copilot utilitza un enfocament anomenat posada a terra, que implica afegir informació addicional a l'entrada per contextualitzar la sortida a la vostra organització. Utilitza la cerca semàntica per entendre l'entrada i recuperar documents organitzatius interns rellevants i resultats de cerca web pública de confiança, i guia el model de llenguatge per respondre en funció d'aquest contingut. Tot i que això és útil per garantir que les respostes copilot s'adhereixin a les dades de l'organització, és important revisar sempre els resultats produïts per copilot abans d'utilitzar-los.

Treu el màxim profit de copilot

Quan interactueu amb copilot, és important tenir en compte que l'estructura de les preguntes pot afectar molt la resposta que copilot dóna. Per interactuar amb copilot de manera efectiva, és crucial fer preguntes clares i específiques, proporcionar context que ajudi la IA a entendre millor la vostra intenció, fer una pregunta a la vegada i evitar termes tècnics de claredat i accessibilitat.

Feu preguntes clares i concretes

La intenció clara és essencial a l'hora de fer preguntes, ja que afecta directament la qualitat del resposta. Per exemple, fer una pregunta àmplia com "Per què la màquina de cafè del client no s'engega?" és menys probable que produeixi una resposta útil en comparació amb una pregunta més específica, com ara "Quins passos puc prendre per determinar per què la màquina de cafè del client no s'està posant en marxa?".

Tanmateix, feu una pregunta encara més detallada com ara "Quins passos puc fer per determinar per què no s'inicia una màquina de cafè Contoso 900 amb una qualificació de pressió de 5 bars?" Redueix l'abast del problema i proporciona més context, donant lloc a respostes més precises i específiques.

Afegeix context

Afegir context ajuda el sistema d'IA conversacional a entendre millor la intenció de l'usuari i a proporcionar respostes més precises i rellevants. Sense context, el sistema podria malinterpretar la pregunta de l'usuari o proporcionar respostes genèriques o irrellevants.

Per exemple, "Per què la màquina de cafè no s'engega?" donarà lloc a un resposta genèric en comparació amb una pregunta amb més context com: "Recentment, el client va iniciar el mode de descalcificació a la seva màquina de cafè i va completar la descalcificació amb èxit. Fins i tot van rebre tres flaixos de la llum elèctrica al final per confirmar que la descalcificació estava completa. Per què ja no poden engegar la cafetera?"

Afegir context d'aquesta manera és important perquè copilot ajuda a entendre millor la intenció de l'usuari i a proporcionar respostes més precises i rellevants.

Eviteu els termes tècnics si és possible

Us recomanem que eviteu utilitzar termes extremadament tècnics i noms de recursos quan interactueu amb copilot perquè és possible que el sistema no sempre l'entengui amb precisió o apropiadament. L'ús d'un llenguatge més senzill i natural ajuda a garantir que el sistema pugui entendre correctament la intenció de l'usuari i proporcionar respostes clares i útils. Per exemple–

"El client no pot entrar a la màquina virtual després d'haver canviat la configuració del tallafoc".

En lloc d'això, podeu reformular com a -

"El client va canviar les regles del tallafocs de la seva màquina virtual. Tanmateix, ja no es poden connectar mitjançant Secure Shell (SSH). Pots ajudar?"

Seguint els suggeriments, els agents poden millorar les seves interaccions amb copilot i augmentar la probabilitat de rebre'n respostes precises i segures.

Resumir o ampliar un resposta

De vegades, el resposta de copilot pot ser més llarg del que s'esperava. Aquest podria ser el cas quan l'agent es troba en una conversa de xat en directe amb un client i necessita enviar respostes concises en comparació amb l'enviament d'un resposta per correu electrònic. En aquests casos, demanar a copilot que "resumeixi el resposta" donarà lloc a una resposta concisa a la pregunta. De la mateixa manera, si necessiteu més detalls, demanar-copilot que "Proporcioni més detalls" donarà lloc a una resposta més detallada a la vostra pregunta. Si el resposta està truncat, escrivint "continuar" es mostrarà la part restant de l'resposta.

Com puc influir en les respostes generades per copilot? Puc afinar la LLM subjacent?

No és possible personalitzar directament el model de llenguatge gran (LLM). Copilot respostes es poden influir actualitzant la documentació d'origen. S'emmagatzema tot el contingut de retroalimentació de copilot respostes. Amb aquestes dades es poden crear informes per determinar les fonts de dades que cal actualitzar. És una bona idea tenir processos en marxa per revisar periòdicament les dades de retroalimentació i assegurar-se que els articles d'informació proporcionin la millor i més actualitzada informació a copilot.

Quin és el model de seguretat de les dades per a copilot?

Copilot fa complir els controls d'accés basat en funcions (RBAC) definits i s'adhereix a totes les construccions de seguretat existents. Per tant, els agents no poden veure dades a les quals no tenen accés. A més, només s'utilitzen fonts de dades a les quals l'agent té accés per a copilot resposta generació.

On es produeix el tractament i la recuperació de dades per generar copilot respostes?

Copilot no està trucant al servei públic OpenAI que impulsa ChatGPT. Copilot en servei d'atenció al client utilitza el Microsoft Azure OpenAI Servei en un inquilí administrat per Microsoft. Tot el processament i la recuperació de dades es produeixen dins dels inquilins administrats per Microsoft. A més, les dades dels clients no es comparteixen i no es retroalimenten en models públics.

Consulteu també

Utilitzar copilot funcions
Utilitzeu copilot per generar esborranys de coneixement a partir de casos
Disponibilitat regional de copilot
Preguntes freqüents sobre seguretat i privacitat de dades copilot a Microsoft Power Platform