Vanlige spørsmål om ansvarlig kunstig intelligens for Copilot i Customer Service

Denne artikkelen om vanlige spørsmål hjelper deg med å svare på spørsmål om ansvarlig bruk av kunstig intelligens i kopilotfunksjoner i Customer Service.

Hva er Copilot i Dynamics 365 Customer Service?

Copilot er et KI-drevet verktøy som transformerer agentopplevelsen i Dynamics 365 Customer Service. Det gir hjelp med KI-støtte i sanntid som hjelper agenter med å løse problemer raskere, håndtere saker mer effektivt og automatisere tidkrevende oppgaver. Deretter kan agenter fokusere på å levere service av høy kvalitet til kundene.

Hva er systemfunksjonene?

Copilot inneholder følgende hovedfunksjoner:

• Still et spørsmål: Er den første fanen som agenter ser når de aktiverer hjelperuten for Copilot. Det er et samtalegrensesnitt med Copilot, som bidrar til å gi kontekstavhengige svar på agentenes spørsmål. Copilots svar er basert på både interne og eksterne kunnskapskilder som ble levert av organisasjonen under installasjonen.

• Skriv en e-post: Er den andre fanen i hjelperuten i Copilot hjelper agenter med å opprette e-postsvar raskt basert på konteksten i saken, noe som reduserer tiden brukerne trenger for å bruke på å opprette e-poster.

• Utarbeide et nettpratsvar: Gjør det mulig for agenter å opprette et svar ved ett enkelt klikk til den pågående samtalen om digitale meldinger fra kunnskapskilder konfigurert av organisasjonen.

• Oppsummer en sak: Copilot gir agenter et sammendrag av en sak direkte i saksskjemaet, slik at de raskt kan fange opp de viktige detaljene for en sak.

• Oppsummer en samtale: Copilot gir agenter et sammendrag av en samtale på viktige punkter i hele kundereisen for eksempel overføringer for virtuelle agenter, overføringer og behovsbasert.

• Generer kunnskapsutkast fra sak (forhåndsversjon): Copilot genererer et kunnskapsartikkelutkast som et forslag basert på informasjon fra saken. Agenter kan gå gjennom og finjustere utkastet ved å gi Copilot revisjonsinstruksjoner og deretter lagre det.

Hva er systemets tiltenkte bruk?

Copilot i Customer Service er ment å hjelpe kundeservicerepresentanter å arbeide mer effektivt. Kundeservicerepresentanter kan bruke Copilots kunnskapsbaserte svar til å spare tid fra søk i kunnskapsartikler og utkast. Copilot-sammendrag er utformet for å støtte agenter i rask oppgang i saker og samtaler. Innhold generert av Copilot i Customer Service er ikke ment å brukes uten menneskelig gjennomgang eller tilsyn.

Hvordan ble Copilot i Customer Service evaluert? Hvilke målinger brukes til å måle ytelse?

Copilot i Customer Service har blitt evaluert mot virkelige scenarioer med kunder rundt om i verden gjennom hver fase i utformingen, utviklingen og utgivelsen. Ved hjelp av en kombinasjon av undersøkelser og studier av forretningsinnvirkning har vi evaluert ulike kvantitative og kvalitative måleverdier om Copilot, inkludert nøyaktighet, nytte og agenttilliten.

Hva er begrensningene for Copilot i Customer Service? Hvordan kan brukere redusere innvirkningen av Copilot-begrensninger?

Copilots kunnskapsbaserte funksjoner, som å stille spørsmål, skrive en e-post og utarbeide et samtalesvar, er avhengig av kunnskapsartikler av høy kvalitet og oppdatert for oppfølging. Uten disse kunnskapsartiklene er det mer sannsynlig at brukere støter på Copilot-svar som ikke er faktabaserte.

For å redusere sannsynligheten for å se ikke-fakta svar fra Copilot er det viktig at organisasjonene bruker robuste kunnskapsbehandlingsmetoder for å sikre at forretningskunnskapen som kobler til Copilot, er av høy kvalitet og oppdatert.

Hvilke driftsfaktorer og innstillinger gjør at det går an å bruke systemet på en effektiv og ansvarlig måte?

Se alltid gjennom resultater fra Copilot

Copilot er bygd på teknologi for store språkmodeller, som er sannsynlighetsbaserte. Når modellen presenteres med en inndatatekst, beregner modellen sannsynligheten for hvert ord i teksten med ordene som kom foran det. Modellen velger deretter ordet som det mest sannsynlig vil etterfølge. Siden modellen er basert på sannsynligheter, kan den imidlertid ikke si med absolutt sikkerhet hva det riktige neste ord er. I stedet gir det oss best mulig gjetning basert på sannsynlighetsdistribusjonen den har lært av dataene den ble opplært på. Copilot bruker en tilnærmingsmåte kalt grunnleggende innføring, som innebærer å legge til tilleggsinformasjon i inndataene for å kontekstualisere utdataene i organisasjonen. Den bruker semantisk søk til å forstå inndataene og hente relevante interne organisasjonsdokumenter og klarerte søkeresultater for offentlige nett, og veileder språkmodellen til å svare basert på dette innholdet. Selv om dette er nyttig for å sikre at Copilot-svar overholder organisasjonsdata, er det viktig at du alltid ser gjennom resultater som er laget av Copilot før du bruker dem.

Få mest mulig ut av Copilot

Når du samhandler med Copilot, er det viktig å huske på at strukturen på spørsmålene kan ha stor innvirkning på svaret som Copilot gir. For å kunne samhandle med Copilot effektivt er det viktig å stille klare og spesifikke spørsmål, gi kontekst for å hjelpe kunstig intelligens med å forstå hensikten din bedre, stille ett spørsmål om gangen og unngå tekniske termer for klarhet og tilgjengelighet.

Still tydelige og spesifikke spørsmål

En klar hensikt er viktig når du stiller spørsmål, fordi det direkte har innvirkning på kvaliteten på svaret. Hvis du for eksempel stiller et bredt spørsmål som «Hvorfor starter ikke kundens kaffemaskin?» er det mindre sannsynlig at det gir et nyttig svar sammenlignet med et mer spesifikt spørsmål, for eksempel «Hvilke trinn kan jeg ta for å finne ut hvorfor kundens kaffemaskin ikke starter?».

Hvis du imidlertid stiller et enda mer detaljert spørsmål som «Hvilke trinn kan jeg gjøre for å finne ut hvorfor en Contoso 900-kaffemaskin med trykklassifisering på fem bar ikke starter?», begrenser det omfanget av problemet og gir mer kontekst, noe som fører til mer nøyaktige og målrettede svar.

Legge til kontekst

Ved å legge til kontekst blir det enklere for det samtalebasert KI-systemet å forstå brukerens hensikter og gi mer nøyaktige og relevante svar. Uten kontekst kan systemet misforstå brukerens spørsmål eller gi generelle eller irrelevante svar.

«Hvorfor starter ikke kaffemaskinen?» vil for eksempel føre til et generelt svar sammenlignet med et spørsmål med mer kontekst, for eksempel «Nylig startet kunden avkalkingsmodusen på kaffemaskinen og fullførte avkalking uten problemer. De mottok til og med tre blink fra strømlyset på slutten for å bekrefte at avkalkingen var fullført. Hvorfor kan de ikke starte kaffemaskinen lenger?»

Å legge til kontekst på denne måten er viktig fordi det hjelper Copilot med å bedre forstå brukerens hensikter og gi mer nøyaktige og relevante svar.

Unngå tekniske termer hvis mulig

Vi anbefaler at du unngår å bruke svært tekniske termer og ressursnavn når du samhandler med Copilot, fordi systemet kanskje ikke alltid forstår det nøyaktig eller hensiktsmessig. Bruk av et enklere naturlig språk bidrar til å sikre at systemet forstår brukerens hensikt riktig og gir klare og nyttige svar. Eksempel –

«Kunden kan ikke bruke SSH i den virtuelle maskinen etter å ha endret brannmurkonfigurasjonen.»

I stedet kan du omformulere slik –

«Kunden endret brannmurreglene på den virtuelle maskinen. De kan imidlertid ikke lenger koble til ved hjelp av Secure Shell (SSH). Kan du hjelpe?»

Ved å følge forslagene kan agenter forbedre sine samhandlinger med Copilot og øke sannsynligheten for å motta nøyaktige og sikre svar fra den.

Oppsummer eller utvid et svar

Noen ganger kan svaret fra Copilot være lengre enn forventet. Dette kan være tilfelle når agenten er i en direkte samtale med en kunde og må sende kortfattet svar sammenlignet med det å sende et svar via e-post. I slike tilfeller vil det å be Copilot om å «oppsummere svaret» føre til et konsist svar på spørsmålet. Hvis det er behov for flere detaljer, vil det å spørre Copilot om å «oppgi flere detaljer» resultere i et mer detaljert svar på spørsmålet. Hvis svaret er avkortet, vises den resterende delen av svaret når du skriver «fortsett».

Hvordan kan jeg påvirke svarene som genereres av kopilot? Kan jeg finjustere den underliggende store språkmodellen?

Det er ikke mulig å tilpasse den store språkmodellen direkte. Copilot-svar kan påvirkes ved å oppdatere kildedokumentasjonen. Alt tilbakemeldingsinnhold fra Copilot-svar lagres. Rapporter kan opprettes ved hjelp av disse dataene for å finne ut hvilke datakilder som må oppdateres. Det er lurt å ha prosesser på plass for regelmessig å gå gjennom tilbakemeldingsdataene og kontrollere at kunnskapsartikler gir den beste og mest oppdaterte informasjonen til Copilot.

Hva er datasikkerhetsmodellen for Copilot?

Copilot håndhever de rollebaserte tilgangskontrollene som er definert og overholder alle eksisterende sikkerhetskonstruksjoner. Agenter kan derfor ikke vise data de ikke har tilgang til. I tillegg brukes bare datakilder som representanten har tilgang til, til generering av kopilotsvar.

Hvor skjer databehandling og henting for å generere kopilotsvar?

Copilot kaller ikke den offentlige OpenAI-tjenesten som drifter ChatGPT. Copilot i Customer Service bruker Microsoft Azure OpenAI-tjenesten i en Microsoft-administrert leier. All databehandling og henting skjer i Microsoft-administrerte leiere. I tillegg deles ikke kundedataene, og de blir ikke matet tilbake til offentlige modeller.

Se også

Bruke kopilotfunksjoner
Bruk Copilot til å generere kunnskapsutkast fra saker
Områdetilgjengelighet for Copilot
Vanlige spørsmål om Copilot-datasikkerhet og -personvern i Microsoft Power Platform