Extreu i analitzeu les transcripcions de converses dels agents

Extreure i analitzar les transcripcions de converses dels agents pot ajudar les organitzacions a obtenir informació valuosa sobre les interaccions dels usuaris, millorar el rendiment dels agents i incrementar la satisfacció del client.

Aquesta arquitectura demostra com capturar, analitzar i visualitzar automàticament la informació de les transcripcions de converses dels agents. Mitjançant l'ús d'algoritmes avançats d'IA suportats per prompts estructurats, el sistema processa de manera eficient les dades conversacionals, extreu coneixements crítics i millora la presa de decisions. També ofereix una visió completa de les dades extretes per a una millor planificació estratègica.

Propina

Pots trobar una implementació d'exemple d'aquesta funció al Copilot Studio Kit. La funció Conversation Analyzer del Copilot Studio Kit analitza les transcripcions de converses i troba els coneixements accionables desitjats.

Més informació: Analitza transcripcions de converses amb el Copilot Studio Kit (previsualització)

Diagrama de l'arquitectura

Workflow

1. Un usuari interactua amb l'agent.

2. Copilot Studio registra la transcripció.

3. El flux s'activa en crear el registre de transcripció de conversa.

4. El flux recupera i reenvia la transcripció a AI Builder.

5. AI Builder processa i retorna sentiments, temes i resums.

6. Flow recull els resultats estructurats d'AI Builder i els emmagatzema a Microsoft Dataverse.

7. Power BI visualitza aquestes dades per obtenir informació accionable.

Components

1. Usuaris: Els usuaris interactuen amb els agents a Copilot Studio a través d'un canal suportat com Microsoft Teams o un lloc web.

2. Agents: Allotjat a Microsoft Copilot Studio, l'agent gestiona les converses i registra la interacció internament.

3. Transcripcions de converses: Les transcripcions de converses a Copilot Studio són registres estructurats d'interaccions entre usuaris i agents d'IA. El servei backend Copilot Studio genera automàticament transcripcions durant les interaccions usuari-agent i les emmagatzema a la taula ConversationTranscript de Dataverse en format JSON/text.

4. Power Automate cloud flow: Recupera els registres de transcripció de converses de Dataverse, els processa a través d'AI Builder i emmagatzema els resultats d'anàlisi generats a Dataverse.

5. Constructor d'IA: Aplica models d'IA per analitzar sentiments (positius, neutrals, negatius), identificar i marcar dades personals, extreure frases clau i qüestions, detectar indicadors d'escalada i generar resums de converses.

6. Microsoft Dataverse: Emmagatzema de manera segura dades estructurades incloent-hi transcripcions en brut, metadades processades d'IA i puntuacions i categories de sentiment.

7. Comandament: Visualitza informació de Dataverse com el rendiment dels agents, tendències de satisfacció dels usuaris, patrons d'escalada i intencions i temes freqüents dels usuaris.

Detalls de l'escenari

Les organitzacions que utilitzen agents de Copilot Studio per al suport al client o als empleats sovint tenen dificultats per extreure informació valuosa de l'historial de converses. Utilitzant capacitats de Power Platform com AI Builder, Power Automate i Dataverse, aquesta arquitectura proporciona:

• Captura automatitzada de transcripcions de converses.
• Anàlisi impulsada per IA del sentiment, temes clau i eficàcia dels agents.
• Un magatzem de dades segur i estructurat.
• Un quadre de comandament ric per a supervisors i responsables de la presa de decisions.

Valor empresarial

• Millora la formació de l'agent i la satisfacció del client mitjançant reflexions sentimentals.
• Identifica temes de tendència i qüestions freqüents.
• Automatitza els fluxos de treball d'informes posteriors a la conversa.
• Garanteix el compliment i la governança de dades a través de la seguretat de Dataverse.

Consideracions

Aquestes consideracions implementen els pilars de Power Platform Well-Architected, un conjunt de principis rectors que milloren la qualitat d'una càrrega de treball. Més informació a Microsoft Power Platform Well-Architected.

Seguretat

• Emmagatzema dades de manera segura a Dataverse.
• El control d'accés basat en rols (RBAC) assegura que només els usuaris autoritzats accedeixin a les dades.
• Tots els fluxos de dades compleixen les polítiques de dades en entorns Power Platform.

Col·laboradors

Microsoft manté aquest article. Els següents col·laboradors van escriure aquest article.

Autors principals:

• Purnananda Behera, enginyer sènior de programari

Passos següents

• Integra Azure OpenAI per a casos d'ús avançats de processament de llenguatge natural.
• Afegir comentaris d'usuari o mòduls de valoració per a l'aprenentatge supervisat.
• Connecta't a Dynamics 365 o ServiceNow per a la creació o escalada d'incidents.