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Configurar clustering de tópicos de IA para casos

Importante

As capacidades e os recursos do Power Virtual Agents agora fazem parte do Microsoft Copilot Studio após investimentos significativos em IA generativa e integrações aprimoradas no Microsoft Copilot.

Alguns artigos e capturas de tela podem fazer referência a Power Virtual Agents enquanto atualizamos a documentação e o conteúdo do treinamento.

O Customer Service Insights usa a IA para fornecer insights sobre dados de SAC, agrupando casos semanticamente relacionados e gerando um tópico. Novos casos correspondentes ao tópico gerado são adicionados automaticamente ao grupo de tópicos. Essa ação pode ajudar você a identificar áreas de melhoria que podem ter o maior impacto sobre o desempenho do sistema.

A tecnologia baseada em AI possibilita a tomada de decisões informadas sobre como melhorar as taxas de resolução, reduzir os tempos de espera e diminuir os custos de SAC. Você pode usar insights de solução de ocorrência, tendências de backlog e comparações históricas para avaliar desempenho do agente e impacto na empresa e tratar ineficiências em seu sistema.

Habilitar clustering de tópicos para casos

O clustering de tópico é habilitado por padrão quando você habilita a análise histórica. Para habilitar análises históricas, consulte Configurar análise histórica do Customer Service.

Exibições de Resumo e de Resumo de execução de modelo

Resumo e Execução de modelo

As exibições de Resumo e de Resumo de execução de modelo fornecem informações importantes sobre o funcionamento do modelo de tópico.

Exibir Description
Status Se o recurso está ativado.
Atributos de dados usados Qual campo de texto da entidade de ocorrência é usado para geração de tópico.
Tópicos gerados O número total de tópicos gerados pelo modelo.
Ocorrências associadas a um tópico A porcentagem de casos que foram considerados para geração de tópico e classificados para um tópico.
Último execução com êxito Carimbo de data/hora do último processamento de novos casos.
Frequência de execução A cadência em que novos casos são processados e marcados com tópicos.

Mapeamento de dados

O mapeamento de dados permite que você escolha o campo de texto que os agentes na organização têm mais chances de usar para descrever o motivo pelo qual um cliente entrou em contato com o suporte. Por padrão, o atributo Título da Ocorrência é usado. Os outros atributos disponíveis são Número de Série, Descrição e Título da Ocorrência.

Mapeamento de dados

Melhorar a qualidade dos dados limpando dados do caso de suporte

Limpe os dados do caso de suporte para melhorar a qualidade dos dados

Os gráficos do AI Insights exibidos nos painéis do Customer Service Insights são gerados pela aplicação da tecnologia do reconhecimento de linguagem para os títulos dos casos de suporte. Porém, os resultados podem ser enganadores, se os títulos tiverem informações incorretas, como nome do produto, status da ocorrência ou marcas de número do tíquete. Você pode melhorar a qualidade dos resultados exibidos em gráficos do AI Insights, especificando configurações de Limpeza de Dados para ignorar marcas em títulos quando eles estão agrupados em tópicos e frases específicas que devem ser ignoradas. Quando você opta por aplicar ambas as opções, as seções são ignoradas primeiro, seguidas pelas frases.

Habilitar automação de tópico para Copilot Studio

Os tópicos descobertos por IA na análise de histórico do Customer Service são geralmente os principais candidatos como tópicos de automação nos bots do Copilot Studio. Se o Copilot Studio estiver disponível na região onde a organização do Customer Service está, você poderá habilitar o recurso

  1. No Centro de administração do Customer Service, vá até Insights>Agrupamento de tópicos para casos>Gerenciar.
  2. Na seção Automação de tópicos da página Agrupamento de tópicos para caso, habilite a alternância.

Observação

No momento, a automação de tópico para bot do Copilot Studio não é compatível com Government Community Cloud.

Disponibilidade de idioma para tópicos

O recurso de tópicos nos relatórios de analítica histórica SAC vem com um modelo de compreensão de linguagem natural que pode entender a semântica e a intenção do texto nas seguintes linguagens:

  • Inglês
  • Francês
  • Alemão
  • Italiano
  • Japonês
  • Português
  • Chinês Simplificado
  • Espanhol

Nota

Embora a descoberta de tópicos não seja evitada e ainda seja possível em idiomas que não estejam listados, é possível que haja diferenças na experiência dos usuários que aproveitam tópicos em idiomas não compatíveis.

Consulte também

Introdução ao Customer Service Analytics e Insights
Visão geral do painel
Painel de Tópicos