새로운 Genesys Agent Copilot 생성

새로운 것을 만들려면 에이전트 조종사 , 다음 단계를 따르세요.

1. 딸깍 하는 소리 관리자.
2. 아래에 컨택센터 , 클릭 요원 부조종사 .
3. 딸깍 하는 소리 새로운 부조종사 생성 .
4. 이름을 입력하고 언어를 선택하세요. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 제네시스 에이전트 코파일럿 ~에 Genesys Cloud 지원 언어 .
   
   메모 : 나중에 언어를 변경할 수 없습니다.

설정 탭

Copilot 설정을 사용하면 다음을 탐색할 수 있습니다. 설정 . 설정 패널에서 다음 작업을 수행합니다.

• 필요한 경우 Copilot의 이름을 바꾸십시오.
• 언어는 선택한 언어로 표시되며, 변경할 수 없습니다.

지식베이스 설정

• 지식 기반 선택 : 목록에서 Copilot에서 사용할 지식 기반을 선택하세요.
  • 필터 : 세트 라벨 또는 카테고리 에이전트에게 해당되는 상품만 보여줍니다. 두 개 이상의 필터를 적용하는 경우 다음 규칙이 적용됩니다.
    • 선택하면 카테고리 및 라벨 : 카테고리와 라벨 사이의 AND 관계
      만약 당신이 신청하는 경우 라벨 : 또는 라벨 사이
    • 만약 당신이만 신청한다면 범주 : 또는 카테고리 사이

 고급 설정

• 지식 신뢰 임계값 : 이 설정을 사용하면 지식 기반에서 검색되는 문서의 민감도를 조정할 수 있습니다.
  
  메모 : 이 임계값을 조정할 때는 주의하세요. 임계값이 너무 낮으면 참 양성이 증가할 수 있지만, 거짓 양성도 증가할 수 있습니다. 임계값이 너무 높으면 거짓 양성은 줄어들지만, 진짜 양성도 줄어듭니다.

  권장되는 기본값은 다음과 같습니다.

  •  비콘텐츠 검색 지식 기반의 경우 0.5
  • 콘텐츠 검색 지식 기반의 경우 0.65

• 답변 하이라이트 : 활성화하면 답변 하이라이트 그런 다음 Agent Copilot은 고객의 질의를 기반으로 할당된 지식 기반에 대한 검색을 수행합니다. 관련 기사를 찾으면 Agent Copilot은 해당 기사에서 고객 질의와 관련된 답변을 강조 표시합니다.
• 답변 생성 : 활성화하면 답변 생성 그런 다음 에이전트가 키워드나 구문을 검색하면 Genesys Cloud가 AI가 생성한 답변을 표시합니다. 검색 결과에 나열된 지식 문서에서 편집되었습니다. 

자연어 이해 설정

• 신뢰 임계값 : 조직의 자연어 이해(NLU)에서 신뢰 임계값이 작동하는 방식을 조정합니다. 이 임계값은 지정된 발언을 기반으로 모델이 어떤 의도를 예측하는지 결정합니다.
  
  예 : 임계값을 0.65로 설정하면 모델은 신뢰도 점수가 0.65를 충족하거나 초과할 때에만 발화의 의도를 예측합니다. 올바른 의도를 예측하는 모델의 정확도를 높이기 위해 임계값을 최적화할 수 있습니다. 임계값을 너무 낮게 설정하면 모델이 실제로 일치하지 않는 의도를 예측할 수 있으므로 거짓 양성 결과가 더 많아질 수 있습니다. 반대로, 임계값을 너무 높게 설정하면 관련 의도를 예측할 수 없게 됩니다. 권장되고 기본으로 설정된 임계값은 0.4입니다.
  

After Call 작업 설정

• 코드 정리 :
  • 비녀장 AI 기반 랩업 표시 코드 AI 기반 랩업 코드를 표시합니다.
  • Agent Copilot은 상담원이 통화 후 업무를 시작할 때 최대 3개의 예상 마무리 코드를 제안할 수 있습니다. 랩업 코드 예측을 설정하려면 관리자가 해당 랩업 코드에 설명을 추가해야 합니다. 설명과 함께 래핑 코드를 추가하려면 다음 단계를 따르세요. 랩업 코드 추가 , 설명도 입력하세요. 항상 할당된 대기열에 랩업 코드를 할당하세요.
    

    보여줘

    
• 요약 :
  • 비녀장 AI 기반 요약 표시 AI 기반 요약을 표시합니다.
  • 대기열에서 Agent Copilot을 활성화하면 대화 요약 기능이 자동으로 에이전트와 고객 간 대화 요약을 준비합니다. Genesys Cloud는 해당 대기열에 있는 모든 상담원에 대한 요약을 생성합니다. 다음이 있는 에이전트만 에이전트 조종사 에이전트 역할은 이러한 요약을 볼 수 있습니다. 할당된 대기열에 있는 모든 에이전트에게 Agent Copilot Agent 역할을 할당했는지 확인하세요.

딸깍 하는 소리 부조종사 저장 .

NLU(자연어 이해) 탭

Genesys AI의 도움으로 고객이 원할 만한 목표, 활동 또는 작업을 설명하는 의도를 만들 수 있습니다. 각 의도에는 발화가 있어야 합니다. 발화는 고객이 원하는 바를 설명하는 데 사용하는 단어나 구문입니다. 

AI로 다양한 의도와 발언을 생성하세요

AI의 도움으로 기존 의도 및 발화 설명을 기반으로 의도 및 발화 목록을 생성할 수 있습니다.

의도와 발언을 생성할 때, 제공하는 맥락이 많을수록 더 좋습니다. 예를 들어, "고객이 온라인 매장에서 제품의 구매 가능 여부를 묻습니다."

1. 로 이동합니다 자연어 이해(NLU) 꼬리표.
2. 딸깍 하는 소리 의도 생성 . 의도 생성 대화 상자가 열립니다.
3. 의도 설명에서 만들고자 하는 의도에 대한 설명을 추가합니다.
4. 선택 과목: 업종 항목에 봇의 업종 이름을 추가합니다.
5. 딸깍 하는 소리 의도 및 발언 생성 . Genesys Cloud는 사용자의 의도와 발언을 생성합니다.
   메모 : 의도와 발언을 생성하는 과정은 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
6. 의도에 따라 생성된 발화를 보려면 의도를 클릭하세요.
7. AI가 새로운 발언을 생성하도록 지시하려면 의도 설명을 편집하세요.
   

   보여줘

   

AI를 사용하여 하나의 의도와 해당 발언을 생성합니다.

이미 하나 이상의 의도가 있는 경우 추가 의도와 해당 발화를 생성할 수 있습니다. 

1. 로 이동합니다 자연어 이해(NLU) 꼬리표.
2. 딸깍 하는 소리 의지 .
3. 의도에 대한 이름과 설명을 입력한 다음 클릭하세요. 구하다 . AI가 의도와 해당 발언을 생성하고 Genesys Cloud는 생성된 발언 목록으로 이동해줍니다.
4. 발언을 삭제하려면 클릭하세요. 삭제 삭제할 발언 옆에 있습니다.
5. 의도를 테스트하려면 NLU 테스트 인텐트 목록의 오른쪽 상단에 있습니다.
   참고: 테스트하려는 인텐트를 입력하세요. 그만큼 NLU 테스트 기존 인텐트 및 대화 행위에 대해 샘플 메시지를 테스트할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 인텐트 및 슬롯의 NLU 분류 테스트 .
6. 딸깍 하는 소리 부조종사 저장 .

의도에 대한 AI 기반 설명 생성

이전에 의도에 대한 설명이 없었던 경우 AI의 도움을 받아 해당 의도에 대한 설명을 생성할 수 있습니다.

1. 로 이동합니다 자연어 이해(NLU) 꼬리표.
2. 딸깍 하는 소리 의도 .
3. 설명을 생성하려는 의도를 선택합니다.
4. 딸깍 하는 소리 설명 생성 . 
   

   보여줘

   
   
   
   메모 : 설명 생성에는 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요. 인텐트 개요 그리고 발화 개요 .

딸깍 하는 소리 부조종사 저장 .

규칙 엔진 탭

규칙을 설정하여 활성화하세요 대화 중에 결정된 트리거가 발생할 때 활성화하려는 조종사입니다. 모든 규칙에 대한 트리거와 동작을 설정합니다.

대체 규칙을 사용하면 정의된 규칙 트리거가 없는 경우 Copilot이 지식 기반을 검색할 수 있습니다. 다른 규칙이 적용되지 않는 경우 Copilot은 고객과 대화하는 동안 상담원에게 지식 기반 문서를 제공합니다.

규칙을 설정하려면:

1. 딸깍 하는 소리 새로운 규칙 .
2. 다음에 대한 규칙 트리거를 선택하세요. 이런 일이 발생하면 . 선택:
   • 대화가 시작됩니다
   • 대화 전달
   • 대화가 종료됩니다
   • 안 의지
     
     참고: 새로 정의된 의도가 있는 경우 항상 Copilot 구성을 저장하십시오.
3. 다음에서 Copilot 작업을 선택합니다. 이것을 상담원에게 보여주세요 :
   • 지식 문서 : Genesys Cloud는 선택한 지식 문서를 선택한 규칙 트리거에 직접 연결합니다. 사용 가능한 기술 자료에 액세스하려면 입력을 시작하세요.
     
     예 :
     
     선택된 규칙 트리거는 피자 주문하기 , 선택된 지식 문서는 피자 배달 . 조종사가 다음을 감지하는 경우 피자 주문하기 에이전트의 메시지에 의도가 있으면 자동으로 제안합니다. 피자 배달 지식 기사를 에이전트에게 전달합니다.
   • 미리 준비된 답변 :  Genesys Cloud는 선택한 미리 준비된 답변을 선택한 규칙 트리거에 직접 연결합니다. 사용 가능한 미리 준비된 답변에 액세스하려면 입력을 시작하세요.
     
     예 :
     
     선택된 규칙 트리거는 커피 그라인더 , 선택된 통조림 답변은 다음과 같습니다. 커피를 갈아내는 방법 . 조종사가 다음을 감지하는 경우 커피 그라인더 에이전트의 메시지에 의도가 있으면 자동으로 제안합니다. 커피를 갈아내는 방법 상담원에게 보내는 표준 답변입니다.
   • 스크립트 : 설정하려는 스크립트와 스크립트 페이지를 검색하세요. Genesys Cloud는 선택한 스크립트 페이지를 선택한 규칙 트리거에 직접 연결합니다. 자세한 내용은 스크립팅 정보.
     
     참고: Genesys Cloud는 할당된 대기열에 대한 기본 스크립트만 제안할 수 있지만 정의된 스크립트에서 스크립트 페이지를 선택할 수 있습니다. 스크립트 페이지 제안은 대기열에 할당된 스크립트에 대해서만 작동합니다. 
4. 딸깍 하는 소리 규칙 추가 . 규칙은 다음에 나타납니다. 규칙 엔진 목록.
   1. 고객 또는 상담원만 해당 규칙을 트리거하도록 규칙 엔진을 설정할 수 있습니다. 클릭하세요 편집하다 편집하려는 규칙에서 버튼을 클릭하고 설정하세요. 고객 또는 대리인 ~에 에 의해 트리거됨 . 
      
      예 :
      
      선택된 규칙 트리거는 커피 그라인더 , 선택된 통조림 답변은 다음과 같습니다. 커피를 갈아내는 방법 . 규칙 설정에서 트리거됨을 다음으로 설정합니다. 고객 오직. 조종사가 다음을 감지하는 경우 커피 그라인더 고객의 메시지에 의도가 있으면 자동으로 제안합니다. 커피를 갈아내는 방법 상담원에게 보내는 표준 답변입니다.
5. 딸깍 하는 소리 부조종사 저장 .

대기열 탭

Copilot은 한 번에 하나 이상의 대기열에서 작업할 수 있습니다.

1. 목록에서 Agent Copilot에 할당할 대기열을 선택하세요.
2. 딸깍 하는 소리 부조종사 지정 .
   메모:

   • Genesys Cloud는 선택된 대기열의 모든 사용자에 대해 Agent Copilot을 활성화하며, 이에 따라 요금이 청구됩니다. 이러한 사용자는 필요한 액세스 권한이 있어야 합니다. Agent Copilot 청구에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Genesys Agent Copilot 청구 시나리오 .
   • 새 Copilot 구성을 저장한 후에는 대기열 설정에 액세스할 수 있습니다. 기존 Copilot 구성만 대기열에 할당할 수 있습니다.
3. 딸깍 하는 소리 부조종사 저장 .