Câu hỏi thường gặp về AI có trách nhiệm cho Copilot trong Customer Service
Lưu ý
Thông tin về tính năng khả dụng như sau.
| Dynamics 365 trung tâm liên lạc—được nhúng | Dynamics 365 trung tâm liên lạc—độc lập | Dynamics 365 Customer Service |
|---|---|---|
| Có | Có | Có |
Bài viết FAQ này giúp trả lời các câu hỏi xung quanh việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm trong các tính năng phụ lái trong dịch vụ khách hàng.
Copilot trong Dynamics 365 dịch vụ khách hàng là gì?
Copilot là một công cụ hỗ trợ AI giúp chuyển đổi trải nghiệm của nhân viên trong Dynamics 365 dịch vụ khách hàng. Nó cung cấp hỗ trợ AI theo thời gian thực giúp các nhân viên giải quyết vấn đề nhanh hơn, xử lý các trường hợp hiệu quả hơn và tự động hóa các tác vụ tốn thời gian. Khi đó, các đại lý có thể tập trung vào việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao cho khách hàng của mình.
Khả năng của hệ thống là gì?
Copilot cung cấp các tính năng chính sau:
Đặt câu hỏi: Là tab đầu tiên mà các đại lý nhìn thấy khi họ kích hoạt ngăn trợ giúp Copilot. Đây là giao diện đàm thoại với Copilot, giúp cung cấp phản hồi theo ngữ cảnh cho các câu hỏi của nhân viên. Phản hồi của Copilot dựa trên cả nguồn kiến thức nội bộ và bên ngoài do tổ chức của bạn cung cấp trong quá trình thiết lập.
Viết email: Tab thứ hai trên ngăn trợ giúp Copilot giúp các nhân viên nhanh chóng tạo phản hồi email dựa trên bối cảnh của trường hợp, giúp giảm thời gian người dùng cần dành cho việc tạo email.
Soạn thảo cuộc trò chuyện phản hồi: Cho phép các tác nhân tạo phản hồi chỉ bằng một cú nhấp chuột vào cuộc trò chuyện Nhắn tin kỹ thuật số đang diễn ra từ các nguồn kiến thức được cấu hình bởi tổ chức của bạn.
Tóm tắt một vụ án: Copilot cung cấp cho các đặc vụ bản tóm tắt về một vụ án ngay trên biểu mẫu vụ án, để họ có thể nhanh chóng nắm bắt các chi tiết quan trọng của vụ án.
Tóm tắt cuộc trò chuyện: Copilot cung cấp cho các đại lý bản tóm tắt cuộc trò chuyện tại các điểm chính trong suốt hành trình của khách hàng như chuyển giao đại lý ảo, chuyển giao và theo yêu cầu.
Tạo bản thảo kiến thức từ trường hợp (bản xem trước): Copilot tạo bản thảo bài viết kiến thức dưới dạng đề xuất dựa trên thông tin từ trường hợp. Các tác nhân có thể xem xét và tinh chỉnh bản thảo bằng cách đưa ra hướng dẫn sửa đổi cho Copilot và sau đó lưu lại.
Mục đích sử dụng của hệ thống là gì?
Copilot trong dịch vụ khách hàng có mục đích giúp các đại diện của dịch vụ khách hàng làm việc hiệu quả hơn. Đại diện của dịch vụ khách hàng có thể sử dụng phản hồi dựa trên kiến thức của Copilot để tiết kiệm thời gian tìm kiếm bài viết kiến thức và soạn thảo phản hồi. Tóm tắt của Copilot được thiết kế để hỗ trợ các đặc vụ nhanh chóng xử lý các vụ án và cuộc trò chuyện. Nội dung do Copilot tạo ra trong dịch vụ khách hàng không được sử dụng mà không có sự giám sát hoặc đánh giá của con người.
Copilot trong dịch vụ khách hàng được đánh giá như thế nào? Những số liệu nào được sử dụng để đo lường hiệu năng?
Copilot trong dịch vụ khách hàng đã được đánh giá dựa trên các tình huống thực tế với khách hàng trên toàn thế giới qua từng giai đoạn thiết kế, phát triển và phát hành. Sử dụng kết hợp các nghiên cứu về tác động kinh doanh và nghiên cứu định lượng, chúng tôi đã đánh giá nhiều số liệu định tính và định lượng về Copilot, bao gồm độ chính xác, tính hữu ích và mức độ tin cậy của đại lý.
Những hạn chế của Copilot trong dịch vụ khách hàng là gì? Người dùng có thể giảm thiểu tác động của những hạn chế của Copilot bằng cách nào?
Các khả năng dựa trên kiến thức của Copilot như đặt câu hỏi, viết email và soạn thảo cuộc trò chuyện phản hồi phụ thuộc vào các bài viết kiến thức chất lượng cao và cập nhật để làm cơ sở. Nếu không có các bài viết kiến thức này, người dùng có nhiều khả năng gặp phải những phản hồi không có căn cứ thực tế của Copilot.
Để giảm thiểu khả năng nhận được phản hồi không có thật từ Copilot, điều quan trọng là các tổ chức phải áp dụng các biện pháp quản lý kiến thức mạnh mẽ để đảm bảo kiến thức kinh doanh kết nối với Copilot có chất lượng cao và được cập nhật.
Những yếu tố vận hành và cài đặt nào giúp việc sử dụng hệ thống hiệu quả và có trách nhiệm?
Luôn xem lại kết quả từ Copilot
Copilot được xây dựng trên công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn, có bản chất là xác suất. Khi đưa vào một đoạn văn bản đầu vào, mô hình sẽ tính toán xác suất của từng từ trong văn bản đó dựa trên các từ đứng trước nó. Sau đó, mô hình sẽ chọn từ có khả năng xuất hiện nhiều nhất. Tuy nhiên, vì mô hình dựa trên xác suất nên nó không thể khẳng định chắc chắn từ tiếp theo là gì. Thay vào đó, nó cung cấp cho chúng ta dự đoán tốt nhất dựa trên phân phối xác suất mà nó học được từ dữ liệu mà nó được đào tạo. Copilot sử dụng một phương pháp gọi là tiếp địa, bao gồm việc thêm thông tin bổ sung vào đầu vào để ngữ cảnh hóa đầu ra cho phù hợp với tổ chức của bạn. Nó sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa để hiểu dữ liệu đầu vào và truy xuất các tài liệu tổ chức nội bộ có liên quan và kết quả tìm kiếm công khai đáng tin cậy trên web, đồng thời hướng dẫn mô hình ngôn ngữ phản hồi dựa trên nội dung đó. Mặc dù điều này hữu ích trong việc đảm bảo phản hồi của Copilot tuân thủ dữ liệu của tổ chức, nhưng điều quan trọng là phải luôn xem xét kết quả do Copilot tạo ra trước khi sử dụng.
Tận dụng tối đa Copilot
Khi bạn tương tác với Copilot, điều quan trọng cần nhớ là cấu trúc của các câu hỏi có thể ảnh hưởng rất lớn đến phản hồi mà Copilot đưa ra. Để tương tác hiệu quả với Copilot, điều quan trọng là phải đặt những câu hỏi rõ ràng và cụ thể, cung cấp bối cảnh để giúp AI hiểu rõ hơn ý định của bạn, chỉ đặt từng câu hỏi một và tránh các thuật ngữ kỹ thuật để đảm bảo tính rõ ràng và dễ hiểu.
Đặt câu hỏi rõ ràng và cụ thể
Khi đặt câu hỏi, bạn cần có ý định rõ ràng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của phản hồi. Ví dụ, đặt một câu hỏi rộng như "Tại sao máy pha cà phê của khách hàng không khởi động?" ít có khả năng tạo ra phản hồi hữu ích so với một câu hỏi cụ thể hơn, chẳng hạn như "Tôi có thể thực hiện những bước nào để xác định lý do tại sao máy pha cà phê của khách hàng không khởi động?".
Tuy nhiên, khi đặt một câu hỏi chi tiết hơn như "Tôi có thể thực hiện những bước nào để xác định lý do tại sao máy pha cà phê Contoso 900 có áp suất 5 bar không khởi động?" Thu hẹp phạm vi của vấn đề và cung cấp thêm bối cảnh, dẫn đến phản ứng chính xác và có mục tiêu hơn.
Thêm ngữ cảnh
Việc thêm ngữ cảnh giúp hệ thống AI đàm thoại hiểu rõ hơn ý định của người dùng và cung cấp phản hồi chính xác và phù hợp hơn. Nếu không có ngữ cảnh, hệ thống có thể hiểu sai câu hỏi của người dùng hoặc đưa ra phản hồi chung chung hoặc không liên quan.
Ví dụ: "Tại sao máy pha cà phê không khởi động?" sẽ trả về kết quả chung là phản hồi khi so sánh với câu hỏi có nhiều ngữ cảnh hơn như "Gần đây, khách hàng đã khởi động chế độ khử cặn trên máy pha cà phê của họ và đã khử cặn thành công. Họ thậm chí còn nhận được ba lần nhấp nháy từ đèn nguồn ở cuối để xác nhận quá trình tẩy cặn đã hoàn tất. Tại sao họ không thể khởi động máy pha cà phê nữa?"
Việc thêm ngữ cảnh theo cách này rất quan trọng vì nó giúp Copilot hiểu rõ hơn ý định của người dùng và cung cấp phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
Tránh các thuật ngữ kỹ thuật nếu có thể
Chúng tôi khuyên bạn nên tránh sử dụng các thuật ngữ và tên tài nguyên cực kỳ chuyên môn khi tương tác với Copilot vì hệ thống không phải lúc nào cũng hiểu chính xác hoặc phù hợp. Việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, đơn giản hơn giúp đảm bảo hệ thống có thể hiểu đúng ý định của người dùng và đưa ra phản hồi rõ ràng, hữu ích. Ví dụ -
"Khách hàng không thể SSH vào VM sau khi đã thay đổi cấu hình tường lửa."
Thay vào đó, bạn có thể diễn đạt lại như sau –
"Khách hàng đã thay đổi quy tắc tường lửa trên máy ảo của họ. Tuy nhiên, họ không thể kết nối bằng Secure Shell (SSH) nữa. Bạn có thể giúp tôi được không?"
Bằng cách làm theo các gợi ý, các tác nhân có thể tăng cường tương tác với Copilot và tăng khả năng nhận được phản hồi chính xác và tự tin từ hệ thống.
Tóm tắt hoặc mở rộng phản hồi
Đôi khi phản hồi từ Copilot có thể dài hơn dự kiến. Trường hợp này có thể xảy ra khi nhân viên đang trò chuyện trực tiếp với khách hàng và cần gửi phản hồi ngắn gọn thay vì gửi phản hồi qua email. Trong những trường hợp như vậy, việc yêu cầu Copilot "tóm tắt phản hồi" sẽ đưa ra câu trả lời ngắn gọn cho câu hỏi. Tương tự như vậy, nếu cần biết thêm chi tiết, hãy yêu cầu Copilot "Cung cấp thêm chi tiết" để có được câu trả lời chi tiết hơn cho câu hỏi của bạn. Nếu phản hồi bị cắt bớt, việc nhập "continue" sẽ hiển thị phần còn lại của phản hồi.
Tôi có thể tác động thế nào đến phản hồi mà phi công phụ tạo ra? Tôi có thể tinh chỉnh chương trình LLM cơ bản không?
Không thể tùy chỉnh trực tiếp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Phản hồi của phi công phụ có thể bị ảnh hưởng bằng cách cập nhật tài liệu nguồn. Tất cả nội dung phản hồi từ Copilot đều được lưu trữ. Có thể tạo báo cáo bằng cách sử dụng dữ liệu này để xác định nguồn dữ liệu cần cập nhật. ý tưởng thật tuyệt khi có các quy trình để định kỳ xem xét dữ liệu phản hồi và đảm bảo các bài viết kiến thức cung cấp thông tin tốt nhất và mới nhất cho Copilot.
Mô hình bảo mật dữ liệu của Copilot là gì?
Copilot thực thi các biện pháp kiểm soát quyền truy cập dựa trên vai trò (RBAC) đã xác định và tuân thủ tất cả các cấu trúc bảo mật hiện có. Do đó, các tác nhân không thể xem dữ liệu mà họ không có quyền truy cập. Ngoài ra, chỉ những nguồn dữ liệu mà tác nhân có quyền truy cập mới được sử dụng để tạo copilot phản hồi.
Quá trình xử lý và truy xuất dữ liệu diễn ra ở đâu để tạo ra phản hồi của phi công phụ?
Copilot không gọi đến dịch vụ công cộng OpenAI cung cấp năng lượng cho ChatGPT. Copilot trong dịch vụ khách hàng sử dụng Microsoft Azure OpenAI Dịch vụ trong đối tượng thuê do Microsoft quản lý. Mọi hoạt động xử lý và truy xuất dữ liệu đều diễn ra trong phạm vi đối tượng thuê do Microsoft quản lý. Ngoài ra, dữ liệu của khách hàng không được chia sẻ và không được đưa trở lại các mô hình công khai.
Những hạn chế về ngôn ngữ đối với bản tóm tắt mà Copilot tạo ra từ các trường hợp và cuộc hội thoại là gì?
Nhiều ngôn ngữ được hỗ trợ trong bản tóm tắt do Copilot tạo ra từ các trường hợp và cuộc hội thoại. Chất lượng của những bản tóm tắt này dự kiến sẽ cao nhất khi viết bằng tiếng Anh, trong khi chất lượng của các ngôn ngữ khác dự kiến sẽ được cải thiện theo thời gian.
Thông tin liên quan
Sử dụng tính năng đồng lái
Sử dụng Copilot để tạo bản thảo kiến thức từ các trường hợp
Tính khả dụng của Copilot ở khu vực
Câu hỏi thường gặp về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu Copilot trong Microsoft Power Platform