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FAQ sobre IA Responsável para o Copilot no Customer Service

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Nota

As informações de disponibilidade de caraterísticas são as seguintes.

Dynamics 365 Contact Center — incorporado Dynamics 365 Contact Center — Autónomo Dynamics 365 Customer Service
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Este artigo de FAQ ajuda a responder às perguntas sobre a utilização responsável da IA nas funcionalidades do copiloto no Customer Service.

O que é o Copilot no Dynamics 365 Customer Service?

O Copilot é uma ferramenta com tecnologia de IA que transforma a experiência do agente no Dynamics 365 Customer Service. Fornece assistência com tecnologia de IA em tempo real para ajudar os agentes a resolver problemas mais rapidamente, a processar os incidentes de forma mais eficiente e a automatizar tarefas demoradas. Assim, os agentes podem concentrar-se em fornecer um serviço de elevada qualidade aos seus clientes.

Quais são as capacidades do sistema?

O Copilot fornece as seguintes funcionalidades principais:

  • Fazer uma pergunta: é o primeiro separador que os agentes veem quando ativam o painel de ajuda do Copilot. É uma interface de conversação com o Copilot que ajuda a fornecer respostas contextuais às perguntas dos agentes. As respostas do Copilot baseiam-se tanto nas origens de conhecimentos internas como externas fornecidas pela sua organização durante a configuração.

  • Escrever um e-mail: é o segundo separador no painel de ajuda do Copilot e ajuda os agentes a criar rapidamente respostas por e-mail com base no contexto do incidente, reduzindo o tempo que os utilizadores necessitam de gastar a criar e-mails.

  • Rascunho de uma resposta de chat: permite que os agentes criem uma resposta num único clique à conversação de mensagens digitais em curso a partir de origens de conhecimento configuradas pela sua organização.

  • Resumir um incidente: o Copilot fornece aos agentes um resumo de um incidente no formulário do mesmo, para que possam obter rapidamente os detalhes importantes de um incidente.

  • Resumir uma conversação: o Copilot fornece aos agentes um resumo de uma conversação em pontos-chave do percurso do cliente como, por exemplo, passagens de informações do agente virtual, transferências e a pedido.

  • Gerar rascunho de conhecimento a partir do caso (pré-visualização): o Copilot gera um rascunho de artigo de conhecimento como uma proposta que se baseia em informações do caso. Os agentes podem rever e refinar o rascunho dando instruções de revisão ao Copilot e, em seguida, guardando-o.

Qual é a utilização pretendida do sistema?

O Copilot no Customer Service destina-se a ajudar os representantes do suporte ao cliente trabalhar de forma mais eficiente e eficaz. Os representantes do suporte ao cliente podem utilizar as respostas baseadas em conhecimentos do Copilot para poupar tempo a procurar artigos de conhecimento e elaborar respostas. Os resumos do Copilot foram concebidos para apoiar os agentes para ficarem rapidamente a par dos incidentes e conversações. O conteúdo gerado pelo Copilot no Customer Service não se destina a ser utilizado sem revisão ou supervisão humana.

Como é que o Copilot tem sido avaliado no Customer Service? Que métricas são usadas para medir o desempenho?

O Copilot no Customer Service tem sido avaliado em relação a cenários do mundo real com clientes de todo o mundo ao longo de cada fase da sua conceção, desenvolvimento e lançamento. Utilizando uma combinação de investigação e estudos de impacto no negócio, avaliámos várias métrica quantitativas e qualitativas sobre o Copilot, incluindo a precisão, a utilidade e a confiança do agente.

Quais são as limitações do Copilot no Customer Service? Como é que os utilizadores podem minimizar o impacto das limitações do Copilot?

As capacidades do Copilot baseadas em conhecimentos, como fazer uma pergunta, escrever um e-mail e elaborar uma resposta ao chat, dependem de artigos de conhecimento de elevada qualidade e atualizados para "grounding". Sem estes artigos de conhecimento, os utilizadores têm mais probabilidades de encontrar respostas do Copilot que não sejam factuais.

Para minimizar as probabilidades de ver respostas não factuais do Copilot, é importante que as organizações empreguem práticas robustas de gestão dos conhecimentos para assegurar que os conhecimentos empresariais que são associados ao Copilot são de elevada qualidade e estão atualizados.

Que fatores operacionais e definições permitem o uso efetivo e responsável do sistema?

Reveja sempre os resultados do Copilot

O Copilot foi criado com base em tecnologia de LLM (Large Language Model), que é probabilística por natureza. Quando lhe é apresentado um segmento de texto de entrada, o modelo calcula a probabilidade de cada palavra nesse texto considerando as palavras anteriores. Em seguida, o modelo escolhe a palavra que é mais provável que se siga. Contudo, dado que o modelo se baseia em probabilidades, não pode dizer com certeza qual é a palavra correta seguinte. Em vez disso, oferece-nos a sua melhor hipótese com base na distribuição de probabilidades que aprendeu a partir dos dados em que foi formado. O Copilot utiliza uma abordagem denominada "grounding", que envolve a adição de informações suplementares à entrada para contextualizar a saída para a sua organização. Utiliza uma pesquisa semântica para compreender a entrada e obter documentos organizacionais internos relevantes e resultados de pesquisa na Web públicos fidedignos, orientando o modelo de linguagem para responder com base nesse conteúdo. Apesar de isto ser útil para assegurar que as respostas do Copilot cumprem os dados organizacionais, é importante rever sempre os resultados obtidos pelo Copilot antes de os utilizar.

Tirar o máximo partido do Copilot

Quando está a interagir com o Copilot, é importante ter em atenção que a estrutura das perguntas pode afetar bastante a resposta do Copilot. Para interagir com o Copilot de forma eficaz, é crucial fazer perguntas claras e específicas, fornecer contexto para ajudar a IA a compreender melhor a sua intenção, fazer uma pergunta de cada vez e evitar termos técnicos para maior clareza e acessibilidade.

Fazer perguntas claras e específicas

A intencionalidade clara é essencial ao fazer perguntas, uma vez que afeta diretamente a qualidade da resposta. Por exemplo, fazer uma pergunta abrangente, tal como "Por que é que a máquina de café do cliente não está a ligar?" é menos provável que produza uma resposta útil em comparação com uma pergunta mais específica, tal como "Que passos posso tomar para determinar o motivo pelo qual a máquina de café do cliente não está a ligar?".

No entanto, ao fazer uma pergunta ainda mais detalhada, tal como "Que passos posso tomar para determinar por que é que uma máquina de café Contoso 900 com uma classificação de 5 barras não está a ligar?" limita o âmbito do problema e fornece mais contexto, o que permite obter respostas mais precisas e segmentadas.

Adicionar Contexto

A adição de contexto ajuda o sistema de IA de conversação a compreender melhor a intenção do utilizador e a fornecer respostas mais precisas e relevantes. Sem contexto, o sistema poderá compreender mal a pergunta do utilizador ou fornecer respostas genéricas ou irrelevantes.

Por exemplo, "Por que é que a máquina de café não está a ligar?" irá resultar numa resposta genérica quando comparada com uma pergunta com mais contexto como, "Recentemente, o cliente iniciou o modo de descalcificação na máquina de café e concluiu a descalcificação com êxito. Até recebeu três intermitências da fonte de alimentação no final para confirmar que a descalcificação foi concluída. Por que é que não consegue ligar a máquina de café?"

A adição de contexto da forma exemplificada é importante porque ajuda o Copilot a compreender melhor a intenção do utilizador e a fornecer respostas mais precisas e relevantes.

Evitar termos técnicos, se possível

Recomendamos que evite utilizar termos e nomes de recursos extremamente técnicos quando interage com o Copilot, pois o sistema poderá nem sempre compreendê-lo com precisão ou corretamente. A utilização de uma linguagem natural mais simples ajuda a garantir que o sistema pode compreender corretamente a intenção do utilizador e fornecer respostas claras e úteis. Por exemplo:

"O cliente não consegue SSH para a VM depois de ter alterado a configuração da firewall."

Em vez disso, pode reformular para:

"O cliente alterou as regras de firewall na sua máquina virtual. No entanto, já não consegue ligar utilizando o Secure Shell (SSH). Podes ajudar?”

Seguindo as sugestões, os agentes podem melhorar as suas interações com o Copilot e aumentar a probabilidade de receber respostas precisas e seguras.

Resumir ou expandir uma resposta

Por vezes, a resposta do Copilot pode ser mais longa do que o esperado. Este pode ser o caso quando o agente está numa conversação de chat em direto com um cliente e necessita de enviar respostas concisas em comparação com o envio de uma resposta por e-mail. Nesses casos, pedir ao Copilot para "resumir a resposta" resultará numa resposta concisa à pergunta. Do mesmo modo, se for necessário mais detalhes, pedir ao Copilot que "Forneça mais detalhes" irá resultar numa resposta mais detalhada à sua pergunta. Se a resposta estiver truncada, escrever "continua" apresentará a parte restante da resposta.

Como posso influenciar as respostas geradas pelo copiloto? Posso ajustar o LLM subjacente?

Não é possível personalizar diretamente o LLM (large language model). As respostas do Copilot podem ser influenciadas pela atualização do documentação de origem. Todo o conteúdo dos comentários das respostas do Copilot é armazenado. É possível criar relatórios utilizando estes dados para determinar as origens de dados que necessitam de ser atualizadas. É uma boa ideia ter processos implementados no local para rever periodicamente os dados de comentários e garantir que os artigos de conhecimento estão a fornecer as melhores e mais atualizadas informações ao Copilot.

Qual é o modelo de segurança de dados do Copilot?

O Copilot impõe os controlos de acesso baseados em funções (RBAC) definidos e cumpre todas as construções de segurança existentes. Como tal, os agentes não podem ver dados aos que não têm acesso. Além disso, apenas as origens de dados às quais o agente tem acesso são utilizadas para a geração de respostas do copiloto.

Onde é que o processamento e a obtenção de dados ocorrem para gerar as respostas do copiloto?

O Copilot não liga para o serviço público OpenAI que alimenta o ChatGPT. O Copilot no Customer Service utiliza o Serviço Microsoft Azure OpenAI num inquilino gerido da Microsoft. Todo o processamento e obtenção de dados ocorre em inquilinos geridos pela Microsoft. Além disso, os dados dos clientes não são partilhados e não são alimentados novamente em modelos públicos.

Quais são as limitações de linguagem para resumos que o Copilot gera a partir de casos e conversas?

Muitos idiomas são suportados em resumos gerados pelo Copilot de casos e conversas. Espera-se que a qualidade destes resumos seja a mais elevada em inglês, enquanto nas outras línguas se espera que a qualidade melhore ao longo do tempo.

Utilizar caraterísticas do copiloto
Utilizar o Copilot para gerar rascunhos de conhecimentos a partir de casos
Disponibilidade regional do Copilot
FAQ sobre a segurança de dados e a privacidade do Copilot no Microsoft Power Platform