కాల్ సెంటర్ మరియు కస్టమర్ అనుభవంలో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిచయం: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ప్రమాణీకరణ మరియు గోప్యత

లాభాలు:

• కస్టమర్ కాంటాక్ట్‌లలో (స్వీయ-సేవ, ప్రతినిధి-మద్దతు, విశ్లేషణ) మరియు టాస్క్ రిస్క్ లెవల్ ప్రకారం మానవులకు ఎక్కడ నిబద్ధత మరియు సున్నితమైన క్షణాలు మిగిలివున్నాయో కృత్రిమ మేధస్సు ఎక్కడ నిజమైన వేగాన్ని అందిస్తుంది అని గుర్తించగలగడం.
• ప్రతి కృత్రిమ మేధస్సు అవుట్‌పుట్‌ను మూలానికి కనెక్ట్ చేసే దశల ద్వారా ధృవీకరించే క్రమశిక్షణను వర్తింపజేయగల సామర్థ్యం, ​​క్లిష్టమైన థ్రెషోల్డ్‌ను నిర్ణయించడం మరియు మానవ వడపోత ద్వారా దానిని దాటడం.
• KVKK/PCI-DSS పరిధిలో కస్టమర్ మరియు కార్డ్ డేటాను మాస్క్ చేయగల సామర్థ్యం మరియు సురక్షితమైన వాహనాన్ని ఎంచుకునే అలవాటును పొందడం

కాల్ సెంటర్‌లో ప్రతి నిమిషానికి డజన్ల కొద్దీ పరిచయాలు సంభవిస్తాయి: ఫోన్‌లో బిల్లు వివాదం, చాట్ విండోలో షిప్పింగ్ విచారణ, ఇమెయిల్‌లో వాపసు అభ్యర్థన, కోపంగా ఉన్న కస్టమర్ యాప్‌లోని "ఏజెంట్‌కి కనెక్ట్ చేయి" బటన్‌ను నొక్కడం. ఈ పరిచయాలలో కొన్ని పునరావృతం మరియు ఏకరీతిగా ఉంటాయి (పాస్‌వర్డ్ రీసెట్, బ్యాలెన్స్ విచారణ, చిరునామా నవీకరణ); వాటిలో కొన్ని భావోద్వేగ, సంక్లిష్టమైనవి మరియు సంస్థ యొక్క ఖ్యాతిని నేరుగా ప్రభావితం చేస్తాయి (ఫిర్యాదు, రద్దు అభ్యర్థన, పొరపాటుకు పరిహారం). ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI, లేదా సంక్షిప్తంగా AI — కంప్యూటర్ సిస్టమ్‌లు మానవుని లాంటి టెక్స్ట్ మరియు స్పీచ్‌ని రూపొందించగలవు, ఉద్దేశాన్ని గుర్తించగలవు, సారాంశం చేయగలవు మరియు అంచనా వేయగలవు) ఈ చిత్రం మధ్యలో ఉంటుంది: సరిగ్గా ఉపయోగించినప్పుడు, ఇది సాధారణ పరిచయాలను సెకన్లలో పరిష్కరిస్తుంది, ఏజెంట్‌కు తక్షణ సహాయం అందిస్తుంది, సంభాషణలను సంగ్రహిస్తుంది మరియు నాణ్యతను కొలుస్తుంది; తప్పుగా ఉపయోగించినట్లయితే, ఇది కస్టమర్‌కు తప్పుడు సమాచారాన్ని అందిస్తుంది, గోప్యమైన డేటాను లీక్ చేస్తుంది లేదా మానవుడు బాధ్యతలు స్వీకరించాల్సిన క్షణాన్ని కోల్పోతుంది.

ఈ మాడ్యూల్ యొక్క మొదటి యూనిట్ సాఫ్ట్‌వేర్ పరిచయం కాదు. కస్టమర్ అనుభవంలో AIని ఎక్కడ ఉంచాలి (CX - కస్టమర్ ఎక్స్‌పీరియన్స్; బ్రాండ్‌తో ప్రతి సంపర్కంలో కస్టమర్‌కు ఉన్న సంపూర్ణ అనుభవం) ప్రక్రియలు మరియు దానిని ఎక్కడ ఉంచకూడదో స్పష్టం చేయడం దీని ఉద్దేశం. మొదటి నుండి ప్రాథమిక సూత్రాన్ని చేద్దాం: కృత్రిమ మేధస్సు అనేది సహాయకుడు, ఏజెంట్ మరియు మేనేజర్‌ను భర్తీ చేసే నిర్ణయాధికారం కాదు. కస్టమర్‌ను నేరుగా ప్రభావితం చేసే కట్టుబాట్లు (వాపసు, కాంట్రాక్ట్ రద్దు, పరిహారం, చట్టపరమైన ప్రతిస్పందన) మరియు సున్నితమైన పరిస్థితులు (కోపంతో ఉన్న కస్టమర్, భద్రత, ఆరోగ్యం, ఆర్థిక ప్రమాదం) సమర్థ వ్యక్తికి చెందినవి.

కాల్ సెంటర్ మరియు AI యొక్క స్థలం యొక్క పొరలు

కాల్ సెంటర్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి, వ్యాపారాన్ని మూడు లేయర్‌లుగా విభజించడం ఉపయోగపడుతుంది. సెల్ఫ్-సర్వీస్ లేయర్ అంటే కస్టమర్ ఎప్పుడూ మనుషులతో కనెక్ట్ అవ్వకుండానే వారి సమస్యను పరిష్కరించుకుంటారు: IVR (ఇంటరాక్టివ్ వాయిస్ రెస్పాన్స్ — ఫోన్‌లో "మీ బిల్లు కోసం 1 నొక్కండి" అని చెప్పే వాయిస్ మెను సిస్టమ్), చాట్‌బాట్ మరియు సహాయ కేంద్రం. ఏజెంట్-సపోర్ట్ లేయర్ అంటే కస్టమర్‌తో మానవుడు మాట్లాడే చోట, కానీ AI వారికి తాత్కాలిక సహాయాన్ని అందిస్తుంది: సరైన సమాధానాన్ని సూచించడం, సంభాషణను సంగ్రహించడం, తదుపరి దశను వారికి గుర్తు చేయడం. నిర్వహణ మరియు విశ్లేషణ లేయర్ అంటే అన్ని పరిచయాలు కొలుస్తారు మరియు మెరుగుపరచబడతాయి: నాణ్యత అంచనా, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, ట్రెండ్ నివేదికలు. AI మూడు పొరలను తాకుతుంది; కానీ ఒక్కొక్కరిలో ఒక్కో అధికారం. స్వీయ-సేవ లేయర్ వద్ద, AI నేరుగా కస్టమర్‌తో మాట్లాడగలదు (ఇరుకైన మరియు సురక్షితమైన అంశాలపై); నిర్వహణ పొర వద్ద, ఇది విశ్లేషణ మరియు చిత్తుప్రతులను మాత్రమే ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు నిర్వాహకుడు నిర్ణయం తీసుకుంటాడు.

కొన్ని కీలక సూచికలు కాల్ సెంటర్ యొక్క భాషను తయారు చేస్తాయి మరియు వాటిని మొదటి నుండి నిర్వచిద్దాం. AHT (సగటు హ్యాండిల్ సమయం) అనేది సంభాషణ మరియు ముగింపు కార్యకలాపాలతో సహా మొత్తంగా ఒక పరిచయానికి ఎంత సమయం పడుతుంది. ఎఫ్‌సిఆర్ (ఫస్ట్ కాల్ రిజల్యూషన్) అంటే కస్టమర్ సమస్య ఒక్కసారిగా పరిష్కారమవుతుందా. CSAT (కస్టమర్ సంతృప్తి) అనేది పోస్ట్-కాంటాక్ట్ "మీరు సంతృప్తిగా ఉన్నారా" సర్వే యొక్క స్కోర్. NPS (నెట్ ప్రమోటర్ స్కోర్) అనేది బ్రాండ్‌ను సిఫార్సు చేయడానికి కస్టమర్ యొక్క ధోరణి. విక్షేపం అనేది వ్యక్తికి చేరే ముందు స్వీయ-సేవ ద్వారా సంపర్కం పరిష్కరించబడే రేటు. మేము ఈ భావనలను క్రింది యూనిట్లలో ఒక్కొక్కటిగా వివరిస్తాము; ప్రస్తుతానికి, ఇది తెలుసుకోండి: AI ఈ అన్ని సూచికలపై మీకు వేగం మరియు విశ్లేషణను అందిస్తుంది, అయితే కస్టమర్‌కు చేసిన వాగ్దానానికి బాధ్యత సంస్థపై ఉంటుంది.

కింది పట్టిక మిషన్ ద్వారా AI యొక్క పాత్ర మరియు ప్రమాద స్థాయిని సంగ్రహిస్తుంది:

తపన

AI పాత్ర

ప్రమాద స్థాయి

ఎవరు ఆమోదిస్తారు / స్వంతం చేసుకుంటారు

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు/సమాచార సమాధానం (బ్యాలెన్స్, పని గంటలు)

డైరెక్ట్ రెస్పాండర్ (బోట్)

తక్కువ

నాలెడ్జ్ బేస్ మేనేజర్

కాల్ సారాంశం మరియు ట్యాగింగ్

స్కెచ్ జనరేటర్

తక్కువ-మీడియం

ప్రతినిధి (సమీక్షలు)

ప్రతినిధికి ప్రత్యక్ష ప్రతిస్పందన సూచన

అసిస్టెంట్ / ప్రాంప్టర్

మధ్యస్థ

ప్రతినిధి (అతను మాట్లాడేవాడు)

సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు నాణ్యత స్కోర్

విశ్లేషణ / పాయింటర్

మధ్యస్థ

నాణ్యత (QA) నిపుణుడు

వాపసు/పరిహారం ఆఫర్

చిత్తుప్రతి, ఎప్పుడూ స్వీయ-కమిట్ కాదు

అధిక

అధీకృత ప్రతినిధి/మేనేజర్

కాంట్రాక్ట్ రద్దు, చట్టపరమైన ప్రతిస్పందన

ఇన్పుట్ మాత్రమే

చాలా ఎక్కువ

సమర్థ యూనిట్ + చట్టం

ఈ పట్టికలోని ఒక పంక్తిని గుర్తుంచుకోండి: ప్రమాదం మరియు భావోద్వేగ భారం పెరిగేకొద్దీ, AI పాత్ర తగ్గిపోతుంది మరియు మానవ ఆమోదం పెరుగుతుంది.

"ధృవీకరణ" ఎందుకు ఈ వ్యాపారం యొక్క గుండె

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లాంగ్వేజ్ మోడల్‌లు తమ సమాధానంలో నమ్మకంగా కనిపిస్తున్నాయి, కానీ అవి ఖచ్చితంగా తెలియకపోవచ్చు. సాంకేతిక భాషలో, దీనిని భ్రాంతి అని పిలుస్తారు: ఇది వాస్తవమైనట్లుగా, ఒక సరళమైన వాక్యంలో ఉనికిలో లేని సమాచారాన్ని మోడల్ యొక్క కల్పన. కాల్ సెంటర్ కోసం, ఇది తీవ్రమైన ఉచ్చు: బోట్ కస్టమర్‌కు "మీ రిటర్న్ పీరియడ్ 30 రోజులు" అని చెప్పవచ్చు, అయితే మీ పాలసీ 14 రోజులు; లేదా అతను "ప్రచారం కొనసాగుతోంది" అని చెప్పవచ్చు, కానీ అది నిన్నటితో ముగిసింది. కస్టమర్ ఈ తప్పుడు సమాచారాన్ని నిబద్ధతగా పరిగణిస్తారు మరియు సంస్థ కట్టుబడి ఉంటుంది. అతను రెండింటినీ ఒకే పటిమతో చెబుతున్నాడు కాబట్టి, బాట్ అనుసంధానించబడిన నాలెడ్జ్ బేస్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు మానవ ధృవీకరణ అలవాటు మాత్రమే సరైనది మరియు తప్పును వేరు చేస్తుంది.

ధృవీకరణ క్రమశిక్షణ మూడు దశలను కలిగి ఉంటుంది:

1. మూలానికి లింక్: బ్యాలెన్స్, రుసుము, ప్రచార స్థితి, రిటర్న్ వ్యవధి, డెలివరీ తేదీ వంటి ప్రతి నిర్దిష్ట సమాచారం కోసం, సంస్థ యొక్క లైవ్ సిస్టమ్‌లను (CRM, ఆర్డర్ సిస్టమ్, ప్రస్తుత నాలెడ్జ్ బేస్) విశ్వసించండి, AI యొక్క మెమరీని కాదు. ఆ డేటాను గుర్తుంచుకోవడానికి కాకుండా దాని గురించి మాట్లాడటానికి AIని ఉపయోగించండి.
2. క్లిష్టమైన థ్రెషోల్డ్‌ను నిర్ణయించండి: బోట్ ఏ సమస్యలకు నేరుగా ప్రతిస్పందించగలదు, వాటిని మానవునికి అప్పగించాలి — దీన్ని ముందుగానే వ్రాయండి. డబ్బు, భద్రత, ఆరోగ్యం, చట్టం మరియు కోపం యొక్క సంకేతాలు కనిపించినప్పుడు బోట్ ఆపాలి.
3. హ్యూమన్ ఫిల్టర్: ఏజెంట్ చెప్పే ముందు ఏజెంట్‌కి సూచించిన సమాధానాన్ని చదివి స్వీకరిస్తుంది. పంపే ముందు సారాంశం మరియు లేబుల్‌ను సమీక్షిస్తుంది.

శ్రద్ధ: AI ద్వారా రూపొందించబడిన సమాధానాన్ని ధృవీకరించకుండా కస్టమర్‌కు ప్రసారం చేయడం కస్టమర్‌కు సంతకం చేయని నిబద్ధతను ఇవ్వడం లాంటిది. నిష్ణాతులుగా ఉన్నందున సమాధానం సరైనది కాదు; ఇది నిజం ఎందుకంటే ఇది మూలం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది.

గోప్యత: కస్టమర్ డేటా సున్నితమైన డేటా

కస్టమర్ డేటా (పేరు, ID, టెలిఫోన్, చిరునామా, కార్డ్ నంబర్, ఆర్డర్ చరిత్ర) Türkiye మరియు ఐరోపాలో GDPRలో KVKK (వ్యక్తిగత డేటా రక్షణ చట్టం) కింద రక్షించబడింది. చెల్లింపు కార్డ్ సమాచారం PCI-DSS (చెల్లింపు కార్డ్ డేటా భద్రతా ప్రమాణం) ద్వారా కూడా రక్షించబడుతుంది మరియు పూర్తి కార్డ్ నంబర్ ఎక్కడైనా లేదా ఏదైనా కృత్రిమ మేధస్సు సాధనానికి స్పష్టంగా వ్రాయబడదు. పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న AI సాధనంలో ముడి కస్టమర్ సంభాషణలను అతికించడం తీవ్రమైన ఉల్లంఘన. నియమం చాలా సులభం: డేటాను మాస్క్/అజ్ఞాతీకరించండి మరియు అనవసరమైన వాటిని భాగస్వామ్యం చేయవద్దు. "కస్టమర్", "కార్డ్ ** ** 1234" బదులుగా "Ayşe Yılmaz, TC 123..., కార్డ్ 5312..."; ముడి సంభాషణలకు బదులుగా సవరించిన వచనాలను ఉపయోగించండి. వీలైతే, డేటా ప్రాసెసింగ్ ఒప్పందాన్ని కలిగి ఉన్న కార్పొరేట్ సాధనాలను ఎంచుకోండి మరియు మోడల్ శిక్షణలో మీ డేటాను ఉపయోగించవద్దు.

మూడు చిన్న కేసులు

కేసు 1 - సురక్షితమైన ఉపయోగం. ఇ-కామర్స్ కాల్ సెంటర్‌లో, ప్రతినిధులు ప్రతి కాల్ చివరిలో సారాంశాలు మరియు ట్యాగ్‌లను వ్రాసేందుకు 2-3 నిమిషాలు గడిపారు. ప్రతి ఏజెంట్‌కు రోజుకు 60 కాల్‌లు × 2.5 నిమిషాలు = ~150 నిమిషాల పరిపాలనా పని. AI అనామక ట్రాన్స్క్రిప్ట్ నుండి సారాంశాలు మరియు ట్యాగ్ డ్రాఫ్ట్‌లను రూపొందించడం ప్రారంభించింది; ఏజెంట్ ప్రతి సారాంశాన్ని 20 సెకన్లలో సమీక్షించి సరిదిద్దారు. పరిపాలనా సమయం 70% తగ్గింది, ప్రతినిధులు ఎక్కువ మంది క్లయింట్‌లపై రోజుకు ~1.5 గంటలు వెచ్చిస్తున్నారు. AI డ్రాఫ్ట్ ఇచ్చింది, బాధ్యత మానవుడిపైనే ఉంటుంది.

కేసు 2 — ధృవీకరించబడని జవాబు ట్రాప్. ఒక బ్యాంక్ యొక్క చాట్‌బాట్ నాలెడ్జ్ బేస్‌కు కనెక్ట్ చేయకుండానే "మీ రుణ వడ్డీ రేటు 2.89%" సంఖ్యను నమ్మకంగా రూపొందించింది; వాస్తవ రేటు భిన్నంగా ఉంది మరియు ఇమెయిల్ ద్వారా కస్టమర్‌కు తెలియజేయబడింది. కస్టమర్ ఈ కరస్పాండెన్స్‌ను సాక్ష్యంగా పరిగణించి ఫిర్యాదు దాఖలు చేశాడు. తప్పు: లైవ్ సిస్టమ్‌కు కనెక్ట్ చేయకుండా నిర్దిష్ట ఆర్థిక సంఖ్యను రూపొందించడానికి బోట్‌ను అనుమతిస్తుంది.

కేసు 3 - గోప్యత ఉల్లంఘన. ఒక ఉద్యోగి 400 వన్-డే కాల్ రికార్డ్‌లను (పేర్లు, కార్డ్ నంబర్‌లు, చిరునామాలను కలిగి ఉంటుంది) లిప్యంతరీకరించాడు మరియు "అత్యంత తరచుగా వచ్చే ఫిర్యాదులను బహిర్గతం చేయడానికి" వాటిని పబ్లిక్ AI సాధనానికి అప్‌లోడ్ చేశాడు, అని అతను చెప్పాడు. డేటా సంస్థ వెలుపలికి వెళ్లింది; ఇది పూర్తి కార్డ్ నంబర్‌లను కలిగి ఉన్నందున PCI-DSS ఉల్లంఘన జరిగింది. సరైన మార్గం: వ్యక్తిగత మరియు కార్డ్ డేటాను స్వయంచాలకంగా మాస్క్ చేయడం మరియు అనామక వచనాన్ని మాత్రమే విశ్లేషించడం.

నాలుగు కాపీ చేయగల టెంప్లేట్‌లు

1) టాస్క్ రిస్క్ వర్గీకరణ:

మీ పాత్ర: కాల్ సెంటర్ మేనేజర్‌కి సహాయకుడు. కింది కస్టమర్ సంప్రదింపు రకం కోసం: (1) AI పాత్రను పేర్కొనండి [ప్రత్యక్ష ప్రతిస్పందన / సహాయక ఏజెంట్ / విశ్లేషణ], (2) ప్రమాద స్థాయిని పేర్కొనండి [తక్కువ/మధ్యస్థం/అధిక],(3) ఎవరు ఆమోదించాలి. ఆర్థిక/చట్టపరమైన నిబద్ధత ఉంటే, "మానవ ఆమోదం అవసరం" అని టిక్ చేయండి. సంప్రదింపు రకం: <<...>>

2) అవుట్‌పుట్ ధృవీకరణ చెక్‌లిస్ట్:

కింది AI అవుట్‌పుట్‌ను కస్టమర్‌కు డెలివరీ చేయడానికి ముందు దాన్ని తనిఖీ చేయండి. (1) దానిలోని ప్రతి నిర్దిష్ట సమాచారం (మొత్తం, వ్యవధి, ప్రచారం) మూలానికి లింక్ చేయబడిందా లేదా దానిని రూపొందించవచ్చా? (2) ఇందులో నిబద్ధత/వాగ్దానం ఉందా? (3) ఇది ఆర్థిక/చట్టపరమైన/సున్నితమైన నిర్ణయమా? ప్రతి అంశాన్ని తనిఖీ చేయండి; మూలానికి లింక్ చేయని ప్రతి సంఖ్యను "ధృవీకరించు" హైలైట్ చేయండి. అవుట్‌పుట్: <<...>>

3) కస్టమర్ డేటా మాస్కింగ్:

కింది వచనం నుండి వ్యక్తిగత/కార్డ్ డేటాను మాస్క్ చేయండి: పేరు→[కస్టమర్], ID→[IDN], ఫోన్→[PHONE], కార్డ్→[CARD], చిరునామా→[ADDRESS]. ముసుగు వచనాన్ని అందించండి మరియు మీరు ఎన్ని ఫీల్డ్‌లను మాస్క్ చేస్తున్నారో జాబితా చేయండి. మీకు ఖచ్చితంగా తెలియని ప్రాంతాన్ని మాస్క్ చేయండి (సురక్షితమైన వైపు). వచనం: <<...>>

4) సురక్షిత సారాంశం అవుట్‌లైన్:

దిగువ అనామక (పేరు/కార్డ్ లేదు) కస్టమర్ థీమ్‌ను సంగ్రహించండి. కేవలం టెక్స్ట్ నుండి సమాచారాన్ని ఉపయోగించండి; ఏ సంఖ్య/కాలాన్ని రూపొందించవద్దు. కమిట్‌మెంట్ ఉంటే, దాన్ని అలాగే కోట్ చేయండి, లేకపోతే "నో కమిట్‌మెంట్" అని చెప్పండి. సారాంశాన్ని అనామకంగా ఉంచండి. సంప్రదించండి: <<మాస్క్డ్ టెక్స్ట్>>

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:

నేను ఈ కస్టమర్‌కి ఎలా ప్రతిస్పందించాలి, నేను అతనికి తిరిగి చెల్లించాలా?

ఈ క్లెయిమ్ లోపభూయిష్టంగా ఉంది: AIకి సందర్భం (ఉత్పత్తి, విధానం, సమయం) ఇవ్వబడలేదు, నిర్ణయాధికారం అప్పగించబడుతుంది మరియు కస్టమర్ డేటా అనియంత్రితమైనది. AI రూపొందించిన విధానంతో మాత్రమే ప్రతిస్పందించగలదు.

శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్:

మీ పాత్ర: కస్టమర్ సర్వీస్ ప్రతినిధికి సహాయం చేసే సహాయకుడు. సందర్భం: మా రిటర్న్ పాలసీ = ఉపయోగించని ఉత్పత్తికి 14 రోజులు. దిగువ అనామక కస్టమర్ సందేశాన్ని చదవండి (పేరు/కార్డ్ లేదు). కస్టమర్: "నేను 20 రోజుల క్రితం ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేసాను, దానిని ఉపయోగించలేదు, నాకు వాపసు కావాలి." టాస్క్: (1) పాలసీ ప్రకారం పరిస్థితిని క్లుప్తీకరించండి, (2) ప్రతినిధి చెప్పగలిగే మర్యాదపూర్వక ప్రతిస్పందనను రూపొందించండి, (3) నిర్ణయాధికారం ఎక్కడ అవసరమో స్పష్టంగా గుర్తించండి (“మానవుడికి ప్రతినిధి”), పాలసీ సమయం/మొత్తం కల్పనలో ఏదీ లేదు.

"కల్పన"పై విధానం, పాత్ర, అజ్ఞాతం మరియు నిషేధం ఈ ప్రాంప్ట్‌లో స్పష్టంగా ఉన్నాయి. ప్రతినిధి ఇప్పటికీ అవుట్‌పుట్‌ను కలిగి ఉన్నారు: 20 రోజులు > 14 రోజుల నుండి, రిటర్న్ ప్రామాణికం కాదు మరియు నిర్ణయం ప్రతినిధి వద్దనే ఉంటుంది.

సాధారణ తప్పులు

• బోట్ ప్రతిదాని గురించి మాట్లాడేలా చేస్తుంది. బాట్ యొక్క స్కోప్‌ను సంకుచితం చేయకుండా ఓపెన్-ఎండ్‌గా వదిలివేయడం వలన భ్రాంతులు మరియు తప్పుడు కట్టుబాట్లు ఏర్పడతాయి. బోట్ దాని నాలెడ్జ్ బేస్‌కు అనుసంధానించబడిన ఇరుకైన మరియు సురక్షితమైన అంశాలపై మాత్రమే సమాధానం ఇవ్వాలి.
• ముడి కస్టమర్ డేటాను AIకి అతికించడం. పేరు, ఫోన్ నంబర్, ID కార్డ్ మరియు చిరునామాకు మాస్క్ లేకుండా వాహనంలోకి ప్రవేశించకూడదు.
• AIకి నిర్ణయాధికారాన్ని అప్పగించడం. "వాపసు చేయడం" లేదా "ఒప్పందాన్ని రద్దు చేయడం" వంటి స్వయంచాలక కట్టుబాట్లు సంస్థను బంధిస్తాయి; వీటిని ప్రజలకే వదిలేయాలి.
• భావోద్వేగ క్షణాన్ని కోల్పోతున్నాము. కోపం, ముప్పు లేదా సంక్షోభం సంకేతాలు ఉన్నప్పుడు బోట్‌ను కొనసాగించడం అనుభవాన్ని విపత్తుగా మారుస్తుంది; ఈ క్షణాలకు శీఘ్ర నిర్వహణ అవసరం.
• ధృవీకరించకుండానే సమాధానాన్ని సమర్పించడం. మూలానికి కనెక్ట్ చేయకుండా AI అవుట్‌పుట్ కస్టమర్‌కు వెళ్లకూడదు.

చిట్కా: బోట్ లేదా అసిస్టెంట్‌ని నిర్మించే ముందు, ఒక వాక్యాన్ని వ్రాయండి: "ఈ సాధనం ఏమి చేయగలదు మరియు ఇది ఖచ్చితంగా ఏమి చేయదు?" ఈ వాక్యం మీ ప్రాజెక్ట్ యొక్క భద్రతా పరిమితి.

సారాంశంలో

కాల్ సెంటర్ మరియు కస్టమర్ అనుభవంలో కృత్రిమ మేధస్సు; ఇది సాధారణ పరిచయాలను వేగవంతం చేసే శక్తివంతమైన సహాయకుడు, ఏజెంట్‌కు సహాయం చేస్తుంది మరియు ప్రక్రియలను కొలుస్తుంది. కానీ కస్టమర్‌కు చేసిన వాగ్దానాల యజమాని, సున్నితమైన క్షణాలు మరియు ఆర్థిక/చట్టపరమైన కట్టుబాట్లు ఎల్లప్పుడూ సమర్థుడైన వ్యక్తి. మిషన్ రిస్క్ స్థాయి ప్రకారం AI స్థానం: ప్రమాదం పెరిగేకొద్దీ, AI పాత్ర చిన్నదిగా మారుతుంది, మానవ ఆమోదం పెరుగుతుంది. ప్రతి నిర్దిష్ట సమాధానాన్ని మూలానికి లింక్ చేయండి, సంఖ్యలు లేదా సమయాలను రూపొందించవద్దు, కస్టమర్ డేటాను మాస్క్ చేయవద్దు మరియు కోపం/సంక్షోభ సమయాల్లో నియమాన్ని త్వరగా మానవుడు అప్పగించండి.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీ స్వంత కాల్ సెంటర్ (లేదా ఊహాత్మక దృశ్యం) నుండి 8 సాధారణ సంప్రదింపు రకాలను జాబితా చేయండి (ఉదా. బ్యాలెన్స్ విచారణ, కార్గో ట్రాకింగ్, రిటర్న్, పాస్‌వర్డ్ రీసెట్, ఇన్‌వాయిస్ వివాదం, రద్దు, సాంకేతిక వైఫల్యం, ఫిర్యాదు). ప్రతిదానికి మూడు నిలువు వరుసలతో పట్టికను రూపొందించండి: "బోట్ దానిని నేరుగా పరిష్కరించగలదా? / AI ఏజెంట్‌కు సహాయం చేస్తుందా? / దానిని మానవునికి వదిలివేయాలా?" కనీసం రెండు పరిచయాల కోసం సంక్షిప్త సమర్థనలను వ్రాయండి. ఈ పట్టిక మీరు మాడ్యూల్ అంతటా ఏర్పాటు చేసే CX-YZ ఆర్కిటెక్చర్‌కు ఆధారం అవుతుంది.

చెక్లిస్ట్

• [ ] నేను ప్రతి పనిలో AI పాత్ర (ప్రత్యక్ష ప్రతిస్పందన / సహాయం / విశ్లేషణ) మరియు ప్రమాద స్థాయిని గుర్తించగలను.
• [ ] నేను బాట్ యొక్క పరిధిని స్పష్టంగా నిర్వచించాను (అది ఏమి చేస్తుంది, ఏమి చేయదు).
• [ ] నేను ప్రతి ఖచ్చితమైన సమాధానాన్ని (మొత్తం, వ్యవధి, ప్రచారం) ప్రత్యక్ష మూలానికి ఆపాదిస్తాను, నేను దానిని రూపొందించను.
• [ ] నేను AI (KVKK/PCI-DSS)కి ఇచ్చే ముందు కస్టమర్ మరియు కార్డ్ డేటాను మాస్క్ చేస్తాను.
• [ ] కోపం, సంక్షోభం, ఆర్థిక/చట్టపరమైన నిబద్ధత వంటి సమయాల్లో ప్రజలకు త్వరగా అప్పగించాలనే నా నియమాన్ని నేను వ్రాసాను.
• [ ] ఆర్థిక మరియు చట్టపరమైన కట్టుబాట్ల తుది ఆమోదం వ్యక్తిపై ఆధారపడి ఉంటుందని నేను బృందానికి ప్రకటించాను.