Ofte stillede spørgsmål til Copilot om ansvarlig AI i Customer Service

Denne artikel med ofte stillede spørgsmål hjælper dig med at besvare spørgsmål om ansvarlig brug af AI i copilot-funktioner i Customer Service.

Hvad er Copilot i Dynamics 365 Customer Service?

Copilot er et AI-drevet værktøj, der transformerer helpdesk-medarbejderoplevelsen i Dynamics 365 Customer Service. Den indeholder AI-dreven assistance i realtid, der hjælper helpdesk-medarbejdere med at løse problemer hurtigere, håndtere sager mere effektivt og automatisere tidskrævende opgaver. Derefter kan medarbejdere fokusere på at levere service af høj kvalitet til deres kunder.

Hvad er systemets egenskaber?

Copilot indeholder følgende hovedfunktioner:

• Stil et spørgsmål: Er den første fane, medarbejderne ser, når de aktiverer hjælperuden i Copilot. Det er en samtalegrænseflade med Copilot, som hjælper med at levere kontekstafhængige svar på medarbejderens spørgsmål. Copilots svar er baseret på både interne og eksterne videnskilder, der kommer fra din organisation under installationen.

• Skriv en mail: Er den anden fane i hjælperuden i Copilot, der hjælper medarbejderne med hurtigt at oprette mailsvar på baggrund af sagens kontekst og dermed reducere den tid, brugerne skal bruge på at oprette mails.

• Skitser et chatsvar: Gør det muligt for medarbejdere at oprette et svar med et enkelt klik på den igangværende digitale beskedsamtale fra videnskilder, der er konfigureret af din organisation.

• Opsummer en sag: Copilot giver medarbejdere en oversigt over en sag direkte i sagsformularen, så de hurtigt kan indhente de vigtige detaljer i en sag.

• Opsummer en samtale: Copilot giver medarbejdere en oversigt over en samtale på vigtige punkter i hele kundekampagneforløbet f.eks. afleveringer fra virtuelle medarbejdere, overførsler og efter behov.

• Opret videns kladde fra sag (forhåndsversion): Copilot opretter en videnartikel kladde som et forslag, der er baseret på oplysninger fra sagen. Medarbejdere kan gennemgå og finjustere kladden ved at give Copilot revisionsinstruktioner og derefter gemme den.

Hvad er systemets tiltænkte brug?

Copilot i Customer Service har til formål at hjælpe kundeservicemedarbejdere med at arbejde mere effektivt. Kundeservicemedarbejdere kan bruge Copilots videnbaserede svar for at spare tid fra søgning i vidensartikler og udarbejdelse af svar. Copilot-opsummeringer er udviklet til at hjælpe medarbejdere med hurtigt at afviklet sager og samtaler. Indhold, der genereres af Copilot i Customer Service, er ikke beregnet til brug uden en personlig gennemgang eller tilsyn.

Hvordan er Copilot i Customer Service evalueret? Hvilke metrikværdier bruges til at måle ydeevnen?

Copilot i Customer Service er blevet evalueret i forhold til scenarier i den virkelige verden med kunder rundt om i verden i hver fase af design, udvikling og udgivelse. Ved hjælp af en kombination af research og undersøgelser af indflydelse på forretningen har vi evalueret forskellige kvantitative og kvalitative målepunkter om Copilot, herunder præcisionen, nytteværdien og medarbejdertilliden.

Hvad er begrænsningerne ved Copilot i Customer Service? Hvordan kan brugere minimere påvirkningen af Copilot-begrænsninger?

Copilots vidensbaserede funktioner som at stille et spørgsmål, skrive en mail og udarbejde et chatsvar er afhængige af opdaterede vidensartikler af høj kvalitet. Uden disse vidensartikler er det mere sandsynligt, at brugerne støder på Copilot-svar, der ikke er faktuelle.

For at minimere risikoen for at få ikke-faktuelle svar fra Copilot er det vigtigt, at organisationerne anvender effektive fremgangsmåder til videnstyring for at sikre, at den forretningsviden, der er forbundet med Copilot, er af høj kvalitet og opdateret.

Hvilke driftsmæssige faktorer og indstillinger gør det muligt at bruge systemet på en effektiv og ansvarlig måde?

Gennemgå altid resultaterne fra Copilot

Copilot er opbygget på en stor sprogmodelteknologi, som arbejder med sandsynlighed. Når modellen præsenteres for en inputtekst, beregnes sandsynligheden for hvert ord i teksten på grund af de ord, der kom før det. I modellen vælges derefter det ord, der med størst sandsynlighed følger efter. Da modellen er baseret på sandsynligheder, kan den dog ikke med fuldstændig overbevisning sige, hvad det næste ord er. I stedet giver den os det bedste valg på baggrund af den sandsynlighedsfordeling, den har lært af de data, den er trænet i. Copilot bruger en fremgangsmåde, der kaldes "grounding", eller grundlæggende indføring, som omfatter tilføjelse af yderligere oplysninger i inputtet for at kontekstualisere outputtet i din organisation. Der bruges semantisk søgning til at forstå inputtet og hente relevante interne organisationsdokumenter og offentlige søgeresultater, der er tillid til, og den hjælper sprogmodellen med at reagere på baggrund af indholdet. Dette er nyttigt, når du skal sikre, at Copilot-svar overholder organisationsdataene, og det er vigtigt altid at gennemgå resultaterne fra Copilot, inden de bruges.

Få mest muligt ud af Copilot

Når du kommunikerer med Copilot, er det vigtigt at huske på, at strukturen af spørgsmål i høj grad kan påvirke det svar, Copilot giver. Hvis du vil arbejde med Copilot, er det vigtigt at stille klare og specifikke spørgsmål, give kontekst, så AI bedre forstår din hensigt, stille ét spørgsmål ad gangen og undgå tekniske begreber for at skabe klarhed og tilgængelighed.

Stil klare og specifikke spørgsmål

Det er vigtigt at have et klart formål, når du skal stille spørgsmål, da det direkte påvirker kvaliteten af svaret. Det kan f.eks. være at stille et bredt spørgsmål som "Hvorfor starter kundens kaffemaskine ikke?" Giver sandsynligvis ikke et brugbart svar i forhold til et mere specifikt spørgsmål, f.eks. "Hvad kan jeg gøre for at finde ud af, hvorfor kundens kaffemaskine ikke starter?".

Men når du stiller et endnu mere detaljeret spørgsmål som "Hvad kan jeg gøre for at finde ud af, hvorfor en Contoso 900-kaffemaskine med et 5-bar tryk ikke starter?" begrænser du problemets omfang og giver mere kontekst, hvilket fører til mere nøjagtige og målrettede svar.

Tilføj kontekst

Hvis du tilføjer kontekst, kan AI-systemet i samtalen bedre forstå brugerens hensigt og levere mere nøjagtige og relevante svar. Uden kontekst kan systemet misforstå brugerens spørgsmål eller give generiske eller irrelevante svar.

F.eks. vil "Hvorfor er kaffemaskinen ikke startet?" resultere i et generisk svar i sammenligning med et spørgsmål med mere kontekst, f.eks. "Kunden startede for nylig afkalkningstilstanden på sin kaffemaskine og fik gennemført afkalkning uden problemer. Der kom endda tre glimt fra lyset i slutningen for at bekræfte, at afkalkning var gennemført. Hvorfor kan de ikke starte kaffemaskinen længere?"

Det er vigtigt at tilføje kontekst på denne måde, da Copilot så bedre kan forstå brugerens hensigt og levere mere nøjagtige og relevante svar.

Undgå tekniske udtryk, hvis det er muligt

Det anbefales, at du undgår at bruge meget tekniske udtryk og ressourcenavne, når du kommunikerer med Copilot, da systemet måske ikke altid forstår det nøjagtigt eller korrekt. Brugen af et mere enkelt og naturligt sprog er med til at sikre, at systemet kan forstå brugerens hensigt korrekt og give klare og brugbare svar. For eksempel –

"Kunden kan ikke bruge SSH i VM efter at have ændret firewallkonfigurationen".

I stedet kan du omformulere det til –

"Kunden har ændret firewallreglerne på sin virtuelle maskine. Men kan dog ikke længere oprette forbindelse ved hjælp af SSH (Secure Shell). Kan du hjælpe?"

Ved at følge forslagene kan medarbejdere forbedre deres interaktioner med Copilot og øge sandsynligheden for at modtage nøjagtige og pålidelige svar fra.

Opsummere eller udvide et svar

Undertiden kan svaret fra Copilot være længere end forventet. Det kan være tilfældet, når helpdesk-medarbejderen er i en direkte chatsamtale med en kunde og har brug for at sende præcise svar i sammenligning med afsendelse af et svar via mail. Hvis Copilot i sådanne tilfælde bliver bedt om at "opsummere svaret", resulterer det i et præcist svar på spørgsmålet. Hvis der er behov for flere detaljer, vil det resultere i et mere detaljeret svar på dit spørgsmål, hvis du beder Copilot om at "give flere oplysninger". Hvis svaret er afkortet, vises den resterende del af svaret, når du skriver "fortsæt".

Hvordan kan jeg påvirke de svar, der genereres af copilot? Kan jeg finjustere den underliggende LLM?

Det er ikke muligt at tilpasse den store sprogmodel (LLM) direkte. Copilot-svar kan ændres ved opdatering af kildedokumentationen. Alt feedbackindhold fra Copilot-svar gemmes. Der kan oprettes rapporter ved hjælp af disse data for at fastslå, hvilke datakilder der skal opdateres. Det er en god ide at have processer på plads, så du jævnligt gennemgår feedbackdataene og sikrer, at vidensartikler giver Copilot de bedste og mest opdaterede oplysninger.

Hvad er datasikkerhedsmodellen for Copilot?

Copilot gennemtvinger de rollebaserede adgangskontrolelementer (RBAC), der er defineret, og overholder alle eksisterende sikkerhedskonstruktioner. Medarbejdere kan derfor ikke se data, de ikke har adgang til. Derudover er det kun datakilder, som helpdesk-medarbejderen har adgang til, der bruges til oprettelse af copilot-svar.

Hvor foregår databehandling og -hentning for at generere copilot-svar?

Copilot kalder ikke den offentlige OpenAI-tjeneste, der styrer ChatGPT. Copilot i Customer Service bruger Microsoft Azure OpenAI-tjenesten i en Microsoft-administreret lejer. Al databehandling og hentning sker i Microsoft-administrerede lejere. Derudover deles kundens data ikke, og de føres ikke tilbage til offentlige modeller.

Se også

Bruge copilot-funktioner
Bruge Copilot til at oprette videnkladder ud fra sager
Områdetilgængelighed af Copilot
Ofte stillede spørgsmål om Copilot-datasikkerhed og -beskyttelse af personlige oplysninger i Microsoft Power Platform