लाभ:
- प्रतिनिधि सहायक की सहायता जैसे त्वरित उत्तर सुझाव, सूचना प्राप्त करना, अनुपालन चेतावनी और लाइव सारांश प्रस्तुत करने की क्षमता
- ऐसे सुझावों को डिज़ाइन करके संज्ञानात्मक भार से बचने की क्षमता जो कम, सटीक, स्रोतयुक्त और इस तरह हों कि प्रतिनिधि अस्वीकार कर सकें।
- सहायक को पर्यवेक्षण के बजाय एक सहायता उपकरण के रूप में स्थापित करने की क्षमता, जो ग्राहक को सीधे लिखने के बजाय एजेंट की मदद करती है
सबसे मूल्यवान एआई एप्लिकेशन अक्सर ग्राहक से बात करने वाला बॉट नहीं होता है; एक सहायक जो प्रतिनिधि के साथ काम करता है। इसे एजेंट सहायक कहा जाता है: जब एक एजेंट ग्राहक से फोन पर या चैट में बात कर रहा होता है, तो पृष्ठभूमि में चल रही कृत्रिम बुद्धिमत्ता बातचीत को सुनती/पढ़ती है, प्रासंगिक जानकारी ढूंढती है, उत्तर सुझाती है, अगले चरण की याद दिलाती है और बातचीत का सारांश प्रस्तुत करती है। प्रतिनिधि अभी भी इंसान है जो ग्राहक से बात करता है, निर्णय लेता है और जिम्मेदारी निभाता है; सहायक उसे एक संकेतकर्ता की तरह सही जानकारी फुसफुसाता है, ठीक उसी समय जब उसे इसकी आवश्यकता होती है।
यह मॉडल बहुत शक्तिशाली है क्योंकि यह बॉट की दो कमजोरियों (सहानुभूति की कमी और जटिल तर्क) को मानव पर छोड़ देता है, और मानव की दो कमजोरियों (हर चीज को याद रखने में सक्षम नहीं होना और जानकारी खोजने में धीमा होना) को एआई में स्थानांतरित कर देता है। परिणाम: तेज़, अधिक सटीक और अधिक सुसंगत सेवा - लेकिन मानव नियंत्रण में। इस इकाई में, हम देखेंगे कि एजेंट सहायक क्या करता है, इसे कैसे स्थापित करें और एजेंट को इस उपकरण के साथ अपना संबंध कैसे स्थापित करना चाहिए।
एक एजेंट सहायक क्या करता है?
एक एजेंट सहायक बातचीत के दौरान विभिन्न प्रकार की सहायता प्रदान करता है:
- त्वरित उत्तर सुझाव (अगली-सर्वोत्तम-प्रतिक्रिया): यह अपने ज्ञान के आधार पर ग्राहक के प्रश्न का एक मसौदा उत्तर प्रस्तावित करता है। प्रतिनिधि उसे पढ़ता है, अपनी भाषा में कहता है या उसे सुधारता है।
- ज्ञान का सरफेसिंग: जैसे ही बातचीत में "रिटर्न" का उल्लेख किया जाता है, यह एजेंट की स्क्रीन पर रिटर्न पॉलिसी आइटम लाता है; प्रतिनिधि ढूंढने में समय बर्बाद नहीं करता.
- अगली-सर्वोत्तम-क्रिया: प्रासंगिक सुझाव जैसे "यह ग्राहक अनुबंध के अंत के करीब है, एक वफादारी प्रस्ताव की पेशकश की जा सकती है।"
- लाइव सारांश और नोट्स: बातचीत जारी रहने के दौरान एक सारांश बनाता है; एजेंट रैप-अप में शुरू से नहीं लिखता है।
- चेतावनियाँ (अनुपालन/प्रशिक्षण): त्वरित अनुस्मारक जैसे "आपने अभी तक अनिवार्य सूचना वाक्य नहीं कहा है" या "ग्राहक गुस्से के लक्षण दिखा रहा है, स्वर नरम करें।"
- अनुवाद और भाषा समर्थन: ग्राहक और एक अलग भाषा में लिखने वाले प्रतिनिधि के बीच त्वरित अनुवाद।
महत्वपूर्ण सिद्धांत: सहायक का प्रत्येक आउटपुट एक सुझाव है, आदेश नहीं। प्रतिनिधि वह है जो कहता है; सुझाव को स्वीकार करता है, सुधारता है या अस्वीकार करता है। "ऑटोपायलट" मॉडल नहीं, बल्कि "कोपायलट" मॉडल।
युक्ति: एजेंट सहायक की सफलता को "एजेंट कितनी बार सुझावों का उपयोग करता है" (अपनाने) से मापा जाता है। यदि एजेंट लगातार प्रस्तावों को अस्वीकार करते हैं, तो समस्या एजेंट के साथ नहीं बल्कि प्रस्ताव की गुणवत्ता के साथ है; सिफ़ारिशों की सटीकता और समय की समीक्षा करें।
चरण दर चरण: एक एजेंट सहायता प्रवाह
- सुनें/पढ़ें: असिस्टेंट लाइव भाषण को टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करता है (वॉइस सर्च में एएसआर) और इरादे/विषय को ट्रैक करता है।
- प्रासंगिक प्राप्त करें: विषय के अनुसार ज्ञान आधार और ग्राहक संदर्भ (सीआरएम, अनाम से) से प्रासंगिक वस्तुओं को खींचता है।
- सुझाव: एक उत्तर ड्राफ्ट, फ्लैशकार्ड, या कार्रवाई सुझाव प्रदान करता है; स्रोत दिखाता है.
- एजेंट निर्णय लेता है: एजेंट सुझाव का उपयोग करता है, संपादित करता है या उसे अनदेखा करता है।
- सारांशित करें और सीखें: बातचीत समाप्त होने पर सारांश + टैग तैयार करता है (यूनिट 4); एजेंट के सुधार से व्यवस्था में सुधार होता है।
इस प्रवाह से एजेंट का प्रवाह बाधित नहीं होना चाहिए. सबसे बड़ा खतरा संज्ञानात्मक अधिभार है: यदि 6 सुझाव, 4 चेतावनियाँ, 3 कार्ड एक ही समय में स्क्रीन पर दिखाई देते हैं, तो एजेंट पंगु हो जाएगा। एक अच्छा सहायक कम लेकिन सटीक मदद देता है।
अच्छे और बुरे एजेंट सहायक
आकार
ख़राब सहायक
अच्छा सहायक
अनुशंसा राशि
बहुत सारे सुझाव स्क्रीन पर भर रहे हैं
संक्षिप्त, सटीक, समय पर
स्रोत
स्रोतहीन उत्तर
सन्दर्भ सहित उत्तर दीजिये
समय
देर से या अप्रासंगिक
बस जरूरत के समय में
नियंत्रण
स्वचालित रूप से भेजता है
प्रतिनिधि अनुमोदन/संपादन करता है
सुर
ग्राहक पर रोबोटिक टेक्स्ट थोपता है
एजेंट की भाषा के अनुकूल
सीखना
ठीक किया गया
सुधारों से सीखता है
चार प्रतिलिपि योग्य टेम्पलेट
1) त्वरित उत्तर सुझाव:
आपकी भूमिका: एजेंट के सहायक सहायक (आप सीधे ग्राहक को नहीं लिख रहे हैं)। नीचे दी गई लाइव बातचीत के आधार पर, एक ड्राफ्ट प्रतिक्रिया का सुझाव दें जिसे एजेंट ग्राहक से कह सके। पूरी तरह से [ज्ञान] पर भरोसा करें; अन्यथा, कहें "कोई स्रोत नहीं है, मैं सुझाव नहीं दे सकता"। स्रोत उद्धृत करें. प्रतिबद्धता/मुआवजा वादा की पेशकश। [जानकारी]: <<वापस लिए गए आइटम>>बातचीत (गुमनाम): <<नवीनतम संदेश>>
2) अगला सर्वोत्तम कार्य सुझाव:
नीचे दिए गए अज्ञात ग्राहक संदर्भ के आधार पर एजेंट को 1 (अधिकतम 2) "अगला चरण" सुझाव दें। प्रत्येक सुझाव: क्या/क्यों/स्रोत। बस इसे दिए गए संदर्भ पर आधारित करें; व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करें; सुझाव को "प्रतिनिधि के विवेक" पर छोड़ दें, उसे थोपें नहीं। यदि आप निश्चित नहीं हैं तो कोई सुझाव न दें। संदर्भ: <<सदस्यता स्थिति, पिछला विषय, वर्तमान इरादा - गुमनाम>>
3) अनुकूलन/कोचिंग चेतावनी:
नीचे लाइव बातचीत देखें। निम्नलिखित मामलों में प्रतिनिधि को एक संक्षिप्त अनुस्मारक प्रस्तुत करें (या "कोई चेतावनी नहीं") कहें: - अनिवार्य सूचना वाक्य नहीं बोला गया था, - ग्राहक क्रोध/संकट के लक्षण दिखाता है (नरम स्वर/प्रतिनिधि), - गलत/अधूरी जानकारी का जोखिम। चेतावनियाँ 1 पंक्ति; प्रतिनिधि को, ग्राहक को नहीं। भाषण: <<पाठ>>
4) बातचीत का अंत सारांश (एजेंट सहायता समापन):
बातचीत ख़त्म हो गई. सारांश तैयार करें जिसे एजेंट स्वीकृत करेगा: कारण/कार्रवाई/परिणाम/प्रतिबद्धता (ठीक इसी प्रकार)/अनुवर्ती। वर्गीकरण से टैग चुनें: विषय=[...], परिणाम=[...]। गुमनाम रखें; वह जानकारी जोड़ना जो पाठ में नहीं है। भाषण: <<पाठ>>
कमजोर संकेत/मजबूत संकेत
कमजोर संकेत:
ग्राहक से क्या कहूँ, तुम लिख कर भेजो।
खतरनाक: सहायक को सीधे ग्राहक को लिखने की स्थिति में रखता है, कोई संसाधन नहीं, कोई एजेंट नियंत्रण नहीं, प्रतिबद्धता का जोखिम।
शक्तिशाली संकेत:
मुझे प्रस्ताव दें (प्रतिनिधि) एक उत्तर तैयार करें; ग्राहक को न लिखें. बस दी गई रिटर्न पॉलिसी पर भरोसा करें, स्रोत दिखाएं। अवधि/राशि काल्पनिक है; यदि यह नीति से बाहर है, तो इसे "इसे प्राधिकारी/मानवीय अनुमोदन पर छोड़ दिया जाना चाहिए" के रूप में चिह्नित करें। मैं इसे पढ़ूंगा और अपने शब्दों में बताऊंगा।
अंतर: भूमिका (सहायक), संसाधन, नियंत्रण (एजेंट आगे) और प्रतिबद्धता सीमा स्पष्ट।
तीन मिनी मामले
केस 1 - नया एजेंट त्वरण। एक दूरसंचार केंद्र में, नए प्रतिनिधियों को उत्पादक (रैंप-अप) बनने में औसतन 9 सप्ताह का समय लगा। एजेंट की सहायता से, इस समयावधि को घटाकर 5 सप्ताह कर दिया गया जब नए एजेंटों ने तुरंत वह जानकारी देखी जो एक अनुभवी व्यक्ति को उनकी स्क्रीन पर पता चल सकती थी; पहले महीने की एफसीआर (प्रथम संपर्क समाधान) दरों में 19% की वृद्धि हुई। सहायक ने वरिष्ठ संरक्षक की तरह काम किया।
केस 2 - संज्ञानात्मक अधिभार। जब किसी बैंक में एजेंट सहायता सक्रिय की गई, तो स्क्रीन पर एक ही समय में 8 सुझाव दिखाई दिए; जब प्रतिनिधियों ने उन्हें पढ़ने की कोशिश की, तो उनका ग्राहक से संपर्क टूट गया, AHT 40 सेकंड बढ़ गया। जब अनुशंसाओं की संख्या घटाकर अधिकतम 2 कर दी गई और केवल उच्च-सुरक्षा अनुशंसाएँ प्रदर्शित की गईं, तो AHT पिछले स्तर से नीचे चला गया और अनुशंसा का उपयोग 60% तक बढ़ गया। थोड़ी सी, सटीक मदद बहुत सारी मदद से बेहतर होती है।
केस 3 - अनुपालन चेतावनी का मूल्य। एक बीमा केंद्र में, प्रतिनिधि कभी-कभी एक सूचनात्मक वाक्य भूल जाते थे जो कानून द्वारा आवश्यक था; निरीक्षण के दौरान ये बातें सामने आईं। जब सहायक ने वाक्य नहीं बोले जाने पर एजेंट को तत्काल अनुस्मारक दिया, तो जानकारी गायब होने की दर 14% से घटकर 1% से भी कम हो गई। व्यक्ति बोलता है, सहायक एक सुरक्षा जाल स्थापित करता है।
सामान्य गलतियाँ
- असिस्टेंट को सीधे क्लाइंट के पास प्रिंट करना। एजेंट सहायता एजेंट को सुझाव देती है; यह वह व्यक्ति है जो ग्राहक से बात करता है। ऐसा करने से नियंत्रण और जिम्मेदारी धुंधली हो जाती है।
- बहुत सारे सुझाव दिखाए जा रहे हैं. संज्ञानात्मक भार एजेंट को धीमा कर देता है; इसे छोटा और सटीक रखें।
- स्रोतहीन सुझाव. यदि वह जानकारी जिस पर अनुशंसा आधारित है, नहीं दिखाई गई है, तो एजेंट न तो भरोसा कर सकता है और न ही सत्यापित कर सकता है।
- सुझाव को अनिवार्य बनायें. प्रतिनिधि को प्रस्ताव को अस्वीकार करने में सक्षम होना चाहिए; थोपने से त्रुटियाँ और अविश्वास दोनों बढ़ते हैं।
- व्यर्थ सुधार. एजेंट सुझाव को कैसे सही करता है यह सिस्टम में सुधार के लिए सबसे मूल्यवान डेटा है; एकत्र किया जाना चाहिए.
सावधान रहें: यदि एजेंट सहायक को एक निगरानी उपकरण में बदल दिया जाता है जो एजेंट के प्रदर्शन पर नज़र रखता है, तो विश्वास खत्म हो जाएगा और एजेंट इसे नष्ट कर देंगे। सहायक को "सहायक" के रूप में रखें, न कि "मॉनीटर" के रूप में; कोचिंग संकेत सहायक होने चाहिए, दंडात्मक नहीं।
सारांश
एजेंट असिस्टेंट कॉल सेंटर का उच्चतम-उपज वाला मॉडल है, जो मानवीय सहानुभूति और निर्णय को कृत्रिम बुद्धिमत्ता की गति और स्मृति के साथ जोड़ता है। सहायक तुरंत उत्तर सुझाता है, जानकारी लौटाता है, आपको अगले चरण की याद दिलाता है, अनुपालन अलर्ट देता है और बातचीत का सारांश देता है; लेकिन यह हमेशा प्रतिनिधि ही होता है जो ग्राहक से बात करता है, निर्णय लेता है और जिम्मेदारी वहन करता है। छोटी, बिंदुवार सहायता दें, प्रत्येक सुझाव का श्रेय स्रोत को दें, एजेंट को अस्वीकार करने का अधिकार दें, और एजेंट को समर्थन के रूप में रखें, न कि निगरानी के रूप में। जब सही ढंग से सेट किया जाता है, तो यह नए प्रतिनिधि को गति देता है, एफसीआर बढ़ाता है, और स्थिरता बढ़ाता है।
आवेदन कार्य
एक ग्राहक वार्तालाप परिदृश्य लिखें (उदाहरण के लिए "देर से शिपमेंट + वापसी अनुरोध")। इस परिदृश्य के दौरान एक एजेंट सहायक को जो सहायता देनी चाहिए उस पर टिक करें: (1) कौन सा फ्लैशकार्ड किस समय आना चाहिए, (2) कौन सा प्रतिक्रिया ड्राफ्ट सुझाया जाना चाहिए, (3) कौन सा तालमेल/कोचिंग अलर्ट ट्रिगर किया जाना चाहिए, (4) बातचीत के अंत का सारांश कैसा दिखना चाहिए। इस परिदृश्य में "1) तत्काल प्रतिक्रिया सुझाव" और "3) अनुपालन/कोचिंग अलर्ट" टेम्पलेट लागू करें।
जांच सूची
- [ ] सहायक प्रतिनिधि का सुझाव देता है; प्रतिनिधि जो ग्राहक से बात करता है और निर्णय लेता है।
- [ ] जरूरत पड़ने पर सुझाव कम, सटीक और सही होते हैं; यह संज्ञानात्मक भार पैदा नहीं करता है.
- [ ] प्रत्येक सुझाव उस स्रोत को इंगित करता है जिस पर वह आधारित है।
- [ ] एजेंट प्रस्ताव को सही/अस्वीकार कर सकता है; कोई थोपना नहीं है.
- [ ] असिस्टेंट मुआवज़े की प्रतिबद्धता/वादा नहीं देता; ये लोगों पर छोड़ दिया गया है.
- [ ] उपकरण को एक समर्थन/प्रशिक्षण उपकरण के रूप में तैनात किया गया है, निगरानी उपकरण के रूप में नहीं।