Keuntungan:
- Keupayaan untuk menghasilkan penandaan automatik berdasarkan taksonomi tertutup dengan ringkasan panggilan berstruktur dan pendek
- Keupayaan untuk menghapuskan maklumat rekaan dengan menghantar ringkasan dan teg secara automatik melalui kelulusan wakil dan membandingkannya dengan teks sumber
- Keupayaan untuk memendekkan masa bungkus dengan memindahkan ringkasan tanpa menyimpan data peribadi/kad dan tanpa mentafsir komitmen
Tugas wakil tidak berakhir dengan bercakap dengan pelanggan. Selepas setiap panggilan, rekod "apa yang dibincangkan, apa yang telah dilakukan, apakah subjek" harus dibuat. Ini dipanggil kerja bungkus atau selepas panggilan / ACW: wakil meringkaskan perbualan, memilih kod penamatan dalam sistem (kod pelupusan — kategori yang menunjukkan subjek/hasil panggilan, cth. "diluluskan kembali", "kegagalan teknikal") dan menulis nota yang diperlukan. Tugas ini kelihatan kecil, tetapi ia besar: jika ejen yang membuat 60 panggilan sehari menghabiskan 2 minit untuk setiap panggilan, 2 jam sehari akan dihabiskan hanya untuk menulis nota. Lebih-lebih lagi, wakil yang penat menulis nota ceroboh; rekod akan menjadi tidak konsisten dan ejen atau pengurus seterusnya tidak akan dapat memahami sejarah.
Kecerdasan buatan merevolusikan tugas ini: ia membaca teks (transkripsi) perbualan dan menghasilkan ringkasan yang kemas, tag yang tepat dan cadangan langkah seterusnya dalam beberapa saat. Daripada menulis, ejen menyemak dan meluluskan. Dalam unit ini, kita akan melihat cara menyediakan ringkasan panggilan dan pengetegan automatik, perkara yang perlu diberi perhatian dan disiplin pengesahan.
Apakah yang termasuk ringkasan panggilan yang baik?
Ringkasan panggilan hendaklah cukup jelas sehingga seseorang yang tidak pernah mendengar perbualan itu (ejen, pengurus, penyelia seterusnya) boleh memahaminya dalam masa 15 saat. Ringkasan yang baik termasuk: mengapa pelanggan menelefon (mengapa mereka menelefon), apa yang telah dilakukan (apa yang wakil lakukan), hasil (adakah ia diselesaikan, apa yang dijanjikan), perniagaan terbuka (apa, jika ada, memerlukan susulan). Ringkasan yang buruk adalah sama ada terlalu panjang (pecahan baris demi baris perbualan) atau terlalu pendek ("pelanggan dipanggil, ia telah dikendalikan"). AI sangat baik untuk jatuh di antara: berstruktur, ringkas dan lengkap.
Auto-teg / pelupusan ialah apabila AI mencadangkan kod penamatan dan tag subjek panggilan. Sebagai contoh, AI melabelkan perbualan sebagai "topik: bil, sub-topik: bantahan bil tinggi, keputusan: bantahan-rekod-dibuka, emosi: marah". Teg ini menjana nilai yang besar pada masa hadapan: pengurus menjawab soalan "topik manakah yang paling banyak menerima permintaan bulan ini" dan "topik manakah yang mempunyai kadar penyelesaian terendah" dalam beberapa saat. Tetapi untuk teg berfungsi, mereka memerlukan perbendaharaan kata teg yang koheren (taksonomi — senarai kategori yang dipratakrif, terhad dan jelas); Jika bot menjana label percuma, tiga label berbeza seperti "invois", "pengebilan", "masalah invois" akan muncul dan analisis akan terganggu.
Jadual berikut membandingkan kemasan manual dan bantuan AI:
Saiz
Manuel (penulis wakil)
Dikuasakan AI (kelulusan ejen)
Tempoh (setiap panggilan)
90-150 saat
15-30 saat
Konsisten
Berbeza bergantung pada orang
Tinggi, bergantung pada kamus
kesempurnaan
jatuh keletihan
stabil
Kualiti label
percuma, kacau
taksonomi tetap
risiko
Kehilangan masa, tidak konsisten
Ringkasan yang salah (mesti disahkan)
Petua: Sebelum beralih kepada pengetegan automatik, pastikan anda menentukan taksonomi (senarai teg tertutup). Memberitahu AI "pilih yang sesuai daripada 20 tag ini" adalah lebih dipercayai daripada mengatakan "tag topik".
Langkah demi langkah: menyediakan suapan
- Sediakan sumber: Dapatkan teks perbualan (transkrip ASR dalam panggilan suara, teks dalam tin dalam sembang). Topeng data peribadi/kad dahulu (terperinci dalam unit seterusnya).
- Berikan taksonomi: Berikan model senarai kod penamatan dan teg topik yang sah; Larang dia keluar.
- Minta output berstruktur: Minta keluaran medan (sebab, tindakan, keputusan, susulan, tag, emosi) dan bukannya perenggan percuma; jadi ia boleh ditulis kepada sistem secara automatik.
- Kelulusan wakil: Ringkasan dan label muncul pada skrin wakil; Biarkan wakil itu membacanya, membetulkannya dan meluluskannya dalam 10-20 saat. Jangan rekod tanpa kelulusan.
- Maklum balas: Kumpulkan pembetulan yang dibuat oleh ejen dan tingkatkan taksonomi dan segera.
Empat templat yang boleh disalin
1) Ringkasan panggilan berstruktur:
Ringkaskan transkrip temu bual pelanggan tanpa nama (tiada nama/kad) berikut. Gunakan hanya apa yang ada dalam transkrip; menambah tekaan/membuat.Format output:- Sebab carian (1 ayat):- Apa yang telah dilakukan (item demi item):- Keputusan (diselesaikan / sebahagian / tidak diselesaikan):- Janji / komitmen (jika ada, verbatim):- Kerja yang perlu disusuli (jika ada): Temu bual: <<pentafsiran>>
2) Penandaan berdasarkan taksonomi:
Teg perbualan berikut SAHAJA dengan memilihnya daripada senarai ini: Subjek: [invois, kargo, pemulangan, teknikal, keahlian, pembayaran, aduan, lain-lain]Keputusan: [diselesaikan, bantahan_dibuka, dipindahkan, ikuti_appointment, tidak diselesaikan]Emosi: [tenang, puas, marah, cemas]Jika tidak sesuai dalam senarai";, "pilih "unreother" menjana teg baharu.Output JSON: {"topic":"","result":"","emotion":""}Perbualan: <<transkripsi>>
3) Langkah seterusnya / cadangan susulan:
Hasilkan cadangan "langkah seterusnya" untuk ejen berdasarkan perbualan berikut. Hanya berdasarkan komitmen dan kerja terbuka dalam teks. Output: (1) kerja yang perlu dilakukan, (2) tarikh akhir (jika ada dalam teks), (3) syor unit yang bertanggungjawab. Jika tiada komitmen, tulis "tiada susulan diperlukan".Temu bual: <<transkripsi>>
4) Kawalan kualiti/tidak konsisten:
Bandingkan ringkasan wakil di bawah dengan transkrip temu bual. Adakah terdapat sebarang maklumat dalam ringkasan yang TIDAK dalam temuduga (dibuat-buat)? Adakah terdapat sebarang maklumat PENTING yang terdapat dalam temu bual tetapi tiada dalam ringkasan? Tandakan kedua-dua titik peluru. Jangan tambah komen, bandingkan sahaja. Ringkasan: <<ringkasan>> Temu bual: <<transkripsi>>
Gesaan lemah / Gesaan kuat
Gesaan yang lemah:
Ringkaskan dan labelkan perbualan ini.
Samar-samar: tiada pemformatan, tiada taksonomi, tiada larangan fabrikasi, tiada tanpa nama. Outputnya longgar dan tidak kemas, dan label kelihatan tidak konsisten.
Gesaan kuat:
Ringkaskan perbualan TANPA NAMA di bawah. Format: sebab / tindakan / keputusan / komitmen / susulan. Pilih teg SAHAJA daripada senarai berikut: subjek=[invois, penghantaran, pemulangan, teknikal, aduan, lain-lain], keputusan=[diselesaikan, dipindahkan, tidak diselesaikan]. Jangan tambah sebarang maklumat yang tiada dalam teks; Pindahkan komitmen verbatim.Temu bual: <<transkripsi>>
Perbezaannya: format, taksonomi, larangan pemalsuan dan tidak mahu dikenali adalah jelas.
tiga kes mini
Kes 1 — Penjimatan masa. Pasukan panggilan syarikat kargo yang terdiri daripada 120 orang menghabiskan purata 110 saat pembungkusan setiap panggilan. Apabila ringkasan AI + draf label diaktifkan, kali ini dikurangkan kepada 25 saat. 120 kenalan sehari × 60 panggilan × 85 saat disimpan ≈ ~170 jam sehari, iaitu ~21 syif penuh. Kapasiti ini telah dialihkan untuk memendekkan masa menunggu dan tugas yang lebih sukar.
Kes 2 — Perangkap ringkasan yang direka-reka. Di pusat insurans, AI menulis janji yang mengatakan "pelanggan telah dijanjikan pulangan dalam masa 3 hari perniagaan", walaupun ia tidak pernah disebut dalam perbualan (model "diramalkan" daripada perbualan yang serupa). Apabila wakil menghantarnya tanpa kebenaran, pelanggan mengingatkannya tentang janji ini. Penyelesaian: Jadikan langkah "4) Kualiti/tidak konsisten" wajib dan memerlukan kelulusan perwakilan. Selepas itu, kadar komitmen rekaan menurun kepada hampir sifar.
Kes 3 — Labelkan huru-hara. Memandangkan teg dikeluarkan di bank, 340 teg subjek berbeza telah dibuat dalam masa 6 bulan ("kad", "kad kredit", "kk", "masalah kad"...). Laporan pengurusan tidak bermakna. Sebaik sahaja taksonomi 22 item tertutup ditakrifkan dan AI terpaksa menggunakannya, laporan menjadi bermakna dan "5 topik teratas" ternyata boleh dipercayai buat kali pertama.
Kesilapan biasa
- Penandaan tanpa taksonomi. Pelabelan percuma mengubah analisis menjadi sampah; sentiasa gunakan senarai tertutup.
- Melangkaui kelulusan perwakilan. Mencetak ringkasan dan label terus ke dalam sistem menukar maklumat rekaan menjadi rekod kekal.
- Memindahkan data peribadi ke ringkasan. Nama, ID, kad dan alamat tidak boleh disimpan dalam ringkasan; Abstrak mestilah tanpa nama.
- Ringkasan yang terlalu panjang. Mentranskripsi perbualan tidak mempercepatkan pembalut; Matlamat untuk ringkasan yang ringkas dan tepat.
- Mentafsir komitmen. AI harus menyampaikan bahagian janji/komitmen secara verbatim tanpa mengulas; Inferens seperti "mungkin dijanjikan" adalah berbahaya.
Awas: Ringkasan automatik tidak melepaskan ejen liabiliti; ia mempercepatkannya. Setiap rekod yang masuk ke dalam sistem adalah tanggungjawab wakil yang meluluskannya. Rakaman automatik tanpa kelulusan = minit tidak ditandatangani.
Secara ringkasnya
Ringkasan panggilan dan penandaan automatik ialah salah satu aplikasi AI yang menghasilkan paling tinggi yang mengurangkan kerja pentadbiran (pembungkusan) ejen yang paling memakan masa kepada beberapa saat. Kejayaan bergantung pada tiga perkara: format ringkasan berstruktur dan ringkas, taksonomi teg tertutup dan kelulusan perwakilan mandatori. Bandingkan ringkasan yang dihasilkan oleh AI dengan teks sumber untuk menghapuskan maklumat rekaan, jangan masukkan data peribadi dalam ringkasan, dan pindahkan komitmen tanpa komen. Apabila disediakan dengan betul, ia menjimatkan masa yang besar dan meningkatkan kualiti rakaman dan kebolehlaporan.
Tugasan permohonan
Reka taksonomi penutup 15-20 item tertutup (topik + hasil + emosi) untuk industri anda. Kemudian ambil transkrip temu bual pelanggan rekaan atau awanama, gunakan templat "1) Ringkasan berstruktur" dan "2) pengetegan berasaskan taksonomi". Akhir sekali, semak ringkasan dengan templat "4) Kualiti/ketidakkonsistenan" dan laporkan untuk maklumat palsu/hilang.
senarai semak
- [ ] Saya mentakrifkan taksonomi penamatan/topik tertutup dan memaksa AI kepadanya.
- [ ] Ringkasan saya ringkas, tepat sasaran (sebab/tindakan/hasil/komitmen/susulan) dan koheren.
- [ ] Setiap ringkasan dan teg menjalani kelulusan wakil sebelum ditulis kepada sistem.
- [ ] Tiada data peribadi/kad disimpan dalam ringkasan dan label (tanpa nama).
- [ ] Saya membandingkan ringkasan AI dengan teks sumber dan menyingkirkan maklumat palsu.
- [ ] Komitmen dipetik secara verbatim, tanpa tafsiran.