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Évaluez les performances des agents dans Amazon Connect à l'aide de l'IA générative (version préliminaire)
| Ceci est une documentation préliminaire pour une version préliminaire de service. Elle est susceptible d'être modifiée. |
Note
Propulsé par Amazon Bedrock : AWS implémente la détection automatique des abus. Amazon Q in Connect étant basé sur Amazon Bedrock, les utilisateurs peuvent pleinement tirer parti des contrôles mis en œuvre dans Amazon Bedrock pour renforcer la sûreté, la sécurité et l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle (IA).
Les responsables peuvent effectuer des évaluations plus rapidement et avec plus de précision grâce à des recommandations génératives basées sur l'IA pour les réponses aux questions des formulaires d'évaluation des agents. Les responsables peuvent obtenir des informations supplémentaires sur le comportement des agents, ainsi que le contexte et la justification des réponses recommandées. Ces informations sont dérivées des points de référence contenus dans la transcription qui ont été utilisés pour fournir les réponses.
Les évaluations de performance basées sur l'IA générative sont fournies en analysant la transcription de la conversation pour répondre aux questions du formulaire d'évaluation, en utilisant les critères spécifiés dans les instructions aux évaluateurs associées à chaque question.
Disponibilité des régions et des langues
Cette fonctionnalité est disponible pour les instances Amazon Connect créées dans l'est des États-Unis (Virginie du Nord), l'ouest des États-Unis (Oregon), l'Asie-Pacifique (Singapour), l'Asie-Pacifique (Sydney), l'Asie-Pacifique (Tokyo), le Canada (centre), l'Europe (Francfort) et l'Europe (Londres). La fonctionnalité est prise en charge dans les langues anglaises.
Obtenez des recommandations d'évaluation génératives basées sur l'IA
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Connectez-vous à Amazon Connect avec un compte utilisateur autorisé à effectuer des évaluations et demandez à AI Assistant.
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Cliquez sur le bouton Ask AI situé sous une question pour recevoir une recommandation de réponse basée sur l'IA générative, ainsi que le contexte et la justification (points de référence de la transcription utilisés pour fournir les réponses).
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La réponse sera automatiquement sélectionnée en fonction de la recommandation générative de l'IA, mais peut être modifiée par l'utilisateur.
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Vous pouvez obtenir des recommandations génératives basées sur l'IA en choisissant Ask AI pour un maximum de 5 questions par contact.
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Vous pouvez choisir l'heure associée à une référence de transcription pour être redirigée vers le point de la conversation
Fournir des critères pour répondre aux questions du formulaire d'évaluation à l'aide de l'IA générative
Lorsque vous configurez un formulaire d'évaluation, vous pouvez fournir des critères pour répondre aux questions dans les instructions destinées aux évaluateurs associées à chaque question du formulaire d'évaluation. Outre la cohérence des évaluations effectuées par les évaluateurs, ces instructions sont également utilisées pour fournir des évaluations génératives basées sur l'IA.
Directives pour améliorer la précision de l'IA générative
Sélection de questions pour obtenir des recommandations génératives en matière d'IA
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Utilisez l'IA générative pour répondre aux questions auxquelles il est possible de répondre à l'aide des informations issues de la transcription de la conversation, sans qu'il soit nécessaire de valider les informations par le biais d'applications tierces telles que des CRM systèmes.
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Utiliser l'IA générative pour répondre à des questions nécessitant des réponses numériques, telles que « Combien de temps l'agent a-t-il interagi avec le client ? » n'est pas recommandé. Envisagez plutôt de configurer l'automatisation de ces questions du formulaire d'évaluation à l'aide de lentilles de contact ou de mesures de contact.
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Évitez d'utiliser l'IA générative pour répondre à des questions très subjectives, par exemple : « L'agent était-il attentif pendant l'appel ? »
Améliorer la formulation des questions et des instructions associées
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Utilisez des phrases complètes pour formuler des questions, par exemple en remplaçant la validation de l'identité par « L'agent a-t-il essayé de valider l'identité du client ? » permet à l'IA générative de mieux comprendre la question.
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Il est recommandé de fournir des critères détaillés pour répondre à la question dans les instructions aux évaluateurs, en particulier s'il n'est pas possible de répondre à la question en se basant uniquement sur le texte de la question. Par exemple, pour la question « L'agent a-t-il essayé de valider l'identité du client ? » vous pouvez fournir des instructions supplémentaires telles que : L'agent est tenu de toujours demander à un client son numéro de membre et son code postal avant de répondre aux questions du client.
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Si la réponse à une question nécessite la connaissance de certains termes spécifiques à l'entreprise, spécifiez-les dans les instructions. Par exemple, si l'agent doit spécifier le nom du département dans le message d'accueil, indiquez le ou les noms de département requis que l'agent doit indiquer dans le cadre des instructions aux évaluateurs associées à la question.
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Si possible, utilisez le terme « agent » au lieu de termes tels que « collègue », « employé », « représentant », « avocat » ou « associé ». De même, utilisez le terme « client » au lieu de termes tels que « membre », « appelant », « invité » ou « abonné ».
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N'utilisez des guillemets dans vos instructions que si vous souhaitez vérifier les mots exacts prononcés par l'agent ou le client. Par exemple, si l'instruction est de vérifier si l'agent dit
"Have a nice day", alors l'IA générative ne détectera pas Have a nice afternoon. Au lieu de cela, l'instruction devrait dire :The agent wished the customer a nice day.
