Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Valuta le prestazioni degli agenti in Connect Customer utilizzando l'intelligenza artificiale generativa
**Nota**
**Realizzato da Amazon Bedrock**: AWS implementa il rilevamento automatico degli abusi. Poiché le funzionalità di IA generativa di Contact Lens sono basate su Amazon Bedrock, gli utenti possono sfruttare appieno i controlli implementati in Amazon Bedrock per garantire la sicurezza, la protezione e l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale (IA).
I responsabili possono specificare i propri criteri di valutazione in linguaggio naturale e utilizzare l’IA generativa per automatizzare le valutazioni fino al 100% delle interazioni con i clienti. L'intelligenza artificiale generativa può consentirti di automatizzare le valutazioni di altri comportamenti degli agenti (ad esempio, l'agente è stato in grado di risolvere il problema del cliente?) , consentendo ai manager di monitorare e migliorare in modo completo la conformità normativa, l'adesione degli agenti agli standard di qualità e la raccolta di dati sensibili, riducendo al contempo il tempo dedicato alla valutazione delle prestazioni degli agenti. Oltre alle risposte, vengono forniti anche il contesto, la giustificazione e i riferimenti a punti specifici della trascrizione che è possibile utilizzare per fornire coaching agli agenti.
Puoi utilizzare l’IA generativa per aiutare i responsabili a compilare le valutazioni oppure per compilare e inviare automaticamente le valutazioni. Per ulteriori informazioni sulla configurazione delle valutazioni automatiche, consulta [Fase 6: Abilitare le valutazioni automatiche](create-evaluation-forms.md#step-automate).
Le domande di valutazione ricevono risposte formulate utilizzando l’IA generativa attraverso l’interpretazione del titolo della domanda e dei criteri di valutazione specificati nelle istruzioni per i valutatori associate a ciascuna domanda e poi vengono utilizzate per analizzare la trascrizione della conversazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Passaggio 2: Aggiungere sezioni e domande](create-evaluation-forms.md#step-sections).
## Processo per automatizzare le valutazioni utilizzando l’IA generativa
Di seguito è riportata una panoramica del processo di automazione:
1. Comprendi a livello generale quali domande di valutazione devono ricevere risposte formulate utilizzando l’IA generativa leggendo la sezione [Linee guida per migliorare l’accuratezza dell’IA generativa](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
1. Assegna le autorizzazioni a determinati utenti del tuo team di gestione della qualità per utilizzare l’assistente Chiedi all’IA. Questi utenti vedranno il pulsante Chiedi all’IA accanto a ciascuna domanda mentre eseguono le valutazioni e potranno utilizzarlo per ottenere suggerimenti per le risposte. Gli utenti autorizzati potranno inoltre fornire feedback su quali domande stanno ricevendo risposte accurate tramite l’IA generativa. Per ulteriori informazioni, consulta [Assegna le autorizzazioni del profilo di sicurezza per le valutazioni delle prestazioni e il coaching](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Per migliorare l’accuratezza, puoi fornire criteri di valutazione aggiuntivi nelle [istruzioni per i valutatori](create-evaluation-forms.md#step-sections). Per ulteriori informazioni, consulta [Linee guida per migliorare l’accuratezza dell’IA generativa](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
1. Dopo aver compreso quali domande possono ricevere risposte accurate grazie all’IA generativa, puoi eseguire un rollout più esteso specificando nel modulo di valutazione se una specifica domanda riceverà una risposta automatica tramite IA generativa.
1. Una volta configurata l’automazione, gli utenti che eseguono valutazioni utilizzando quel modulo di valutazione riceveranno risposte automatiche grazie all’IA generativa per le domande specificate (senza necessità di autorizzazioni aggiuntive). Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 6: Abilitare le valutazioni automatiche](create-evaluation-forms.md#step-automate).
1. Puoi impostare l’automazione in modo tale che un valutatore esamini innanzitutto le risposte dell’IA generativa prima dell’invio oppure puoi compilare e inviare automaticamente le valutazioni.
**Nota**
AI-generated le valutazioni non sono accurate al 100%. Prima di agire in base ai risultati dell'IA (ad esempio fornendo premi, coaching agli agenti e così via), ti consigliamo di esaminare un esempio di valutazioni. Questo aiuta a confermare le tendenze prestazionali fornite dall'IA. Puoi ignorare le AI-filled valutazioni e apportare eventuali correzioni prima di condividerle con l'agente o utilizzarle per le valutazioni delle prestazioni. Consigliamo inoltre di mantenere attivo un processo di valutazione manuale. Questo ti aiuta a cogliere eventuali AI-filled deviazioni tra le valutazioni e le valutazioni gestite dai manager nel tempo.
## Utilizzare Chiedi all’IA per ottenere suggerimenti per le risposte dell’IA generativa
1. Accedi a Connect Customer con un account utente che dispone [delle autorizzazioni per eseguire valutazioni](evaluation-and-coaching-permissions.md) e [chiedere all'assistente AI](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Scegli il pulsante **Chiedi all'IA** sotto una domanda per ricevere una AI-powered raccomandazione generativa sulla risposta, insieme al contesto e alla giustificazione (punti di riferimento della trascrizione utilizzati per fornire le risposte).
1. La risposta viene selezionata automaticamente in base al consiglio generativo di intelligenza artificiale, ma puoi modificarlo.
1. Puoi ottenere AI-powered consigli generativi selezionando **Chiedi all'IA** per un massimo di 10 domande per contatto. Per ulteriori informazioni, consulta [Contact Lens Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas).
1. Puoi scegliere l’ora associata a un riferimento della trascrizione per passare al punto in questione nella conversazione.
## Fornire criteri aggiuntivi per rispondere alle domande del modulo di valutazione utilizzando l’IA generativa
Durante la configurazione di un modulo di valutazione, puoi fornire criteri per rispondere alle domande nelle **istruzioni per i valutatori** associate a ciascuna domanda del modulo di valutazione. Oltre a favorire la coerenza nelle valutazioni da parte dei valutatori, queste istruzioni vengono utilizzate anche per fornire valutazioni generative. AI-powered
**Mappatura e punteggio delle risposte tramite intelligenza artificiale**
Se l'IA non è in grado di identificare quale delle opzioni di risposta fornite sia appropriata, seleziona Non **applicabile, anche se la domanda non** è facoltativa. Quando ciò accade, la domanda viene esclusa dal punteggio e i pesi vengono ridistribuiti alle altre domande. Per evitare ciò, spiega chiaramente ogni opzione di risposta nelle **Istruzioni ai valutatori per** la domanda. Per ulteriori informazioni, consulta [Linee guida per migliorare l’accuratezza dell’IA generativa](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
## Configurare valutazioni automatiche utilizzando l’IA generativa nel modulo di valutazione
In un modulo di valutazione, puoi specificare se una domanda riceverà una risposta automaticamente utilizzando l’IA generativa. Quindi, se avvii una valutazione utilizzando il modulo di valutazione sull'interfaccia utente di Connect Customer, le risposte a queste domande verranno compilate automaticamente utilizzando l'intelligenza artificiale generativa (senza che tu debba scegliere Ask AI). Puoi utilizzare l’IA generativa anche per compilare e inviare automaticamente le valutazioni. Per le valutazioni inviate automaticamente, puoi utilizzare l’IA generativa per rispondere a un massimo di 10 domande per contatto (consulta [Contact Lens Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)). Tieni presente che questo limite non si applica all'automazione che utilizza categorie o metriche di contatto (ad esempio, durata di attesa più lunga, ecc.).
Per ulteriori informazioni sulla configurazione delle valutazioni automatiche utilizzando l’IA generativa, consulta [Linee guida per migliorare l’accuratezza dell’IA generativa](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
## Imposta AI-powered valutazioni generative in lingue diverse dall'inglese
Per impostazione predefinita, se non imposti la lingua di un modulo di valutazione, il modello di intelligenza artificiale generativo rileva automaticamente la lingua delle domande del modulo di valutazione e cerca di fornire risposte nella stessa lingua, se il modello di intelligenza artificiale comprende quella lingua. Per impostazione predefinita, le giustificazioni generative delle risposte basate sull'intelligenza artificiale sono in genere fornite in inglese.
****Per ricevere costantemente sia le AI-generated risposte che le motivazioni delle risposte nella tua lingua preferita, puoi impostare la lingua di un modulo di valutazione, scegliendo tra **inglese**, **spagnolo**, **portoghese**, **francese**, **tedesco**, **italiano, **cinese**, giapponese** e coreano.**** Impostando esplicitamente la lingua di una valutazione, puoi anche eseguire valutazioni in più lingue, in cui l'intelligenza artificiale generativa compila un modulo di valutazione in inglese, anche quando la trascrizione della conversazione è in un'altra lingua, ad esempio lo spagnolo. Ciò consente ai contact center multilingue di utilizzare un framework di valutazione standardizzato in tutte le lingue.
Per impostare la lingua del modulo di valutazione:
1. Seleziona la scheda **Impostazioni aggiuntive** durante la creazione o l'aggiornamento di un modulo di valutazione.
1. Scegli la **lingua del modulo** dal menu a discesa.
1. Assicurati che le domande, le istruzioni e le opzioni di risposta del modulo siano nella stessa lingua del **linguaggio del modulo** selezionato, per prestazioni AI ottimali.
## Linee guida per migliorare l’accuratezza dell’IA generativa
### Selezione delle domande a cui rispondere con l'IA generativa
**Dos**
+ Usa l'intelligenza artificiale generativa per rispondere a domande che richiedono solo la trascrizione della conversazione. Alcuni esempi sono le domande sulle competenze trasversali, le domande che controllano il flusso delle chiamate o le dichiarazioni di conformità, tra le altre.
+ Suddividi le domande complesse in più domande più semplici. Ad esempio, invece di «L'agente ha mostrato un ascolto attivo?» , poni due domande: «L'agente ha capito il problema del cliente la prima volta, senza che il cliente dovesse ripetersi?» e «L'agente ha riassunto il problema dopo che il cliente lo ha spiegato?».
+ Utilizza le domande con abilitazione condizionale per abilitare o disabilitare le domande applicabili solo in determinate situazioni. Ad esempio, potresti avere una domanda: «Il cliente ha acquistato un prodotto durante la conversazione?» e una successiva domanda con attivazione condizionata, «L'agente ha fornito informazioni obbligatorie sulle commissioni prima di completare la vendita?». Per ulteriori dettagli, consultare [Passaggio 4: eseguire l’abilitazione condizionale delle domande](create-evaluation-forms.md#step-conditionally-enable-questions).
**Cosa non fare**
+ Non utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per rispondere a domande che richiedono informazioni al di fuori della trascrizione della conversazione. L'intelligenza artificiale generativa non può analizzare le registrazioni delle schermate, accedere ai sistemi interni o di terze parti come le applicazioni CRM o valutare le conversazioni tra più contatti.
+ Non utilizzate l'intelligenza artificiale generativa per valutare attività quantificabili come «Il cliente è stato messo in attesa eccessiva?» o «Il cliente è stato interrotto spesso?». Invece, imposta il tipo di domanda su **Numero** e utilizza metriche come la durata di attesa più lunga o il numero di interruzioni. Per ulteriori dettagli, consultare [Fase 6: Abilitare le valutazioni automatiche](create-evaluation-forms.md#step-automate).
+ Non automatizzate le domande che valutano le interazioni tra più parti (un altro agente, un istituto partner o un secondo cliente). Contact Lensconosce solo due partecipanti alla volta. Ad esempio, evita una domanda del tipo «Se un'altra persona diversa dal titolare principale dell'account ha partecipato alla conversazione, l'agente ha prima confermato con il titolare principale dell'account prima di procedere?».
+ Non porre domande che dipendono dal tono di voce. L'intelligenza artificiale generativa non può determinare il tono dell'agente o del cliente.
+ Non utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per domande altamente soggettive, come «L'operatore è stato attento durante la chiamata?».
### Miglioramento della formulazione delle domande e delle istruzioni associate
**Dosi**
+ Domande verbali come frasi complete. Invece di «convalida dell'ID», chiedi «L'agente ha cercato di convalidare l'identità del cliente?».
+ Aggiungi criteri di valutazione dettagliati nelle **Istruzioni per i valutatori per la domanda**. Per «L'agente ha provato a convalidare l'identità del cliente?» , aggiungi l'istruzione: la *risposta è Sì se l'agente ha richiesto il numero di iscrizione e il codice postale del cliente prima di rispondere alle sue domande. La risposta è No altrimenti.*
+ Definisci i termini aziendali specifici da cui dipende la domanda. Se l'agente deve nominare un reparto nel messaggio di saluto, elenca esempi di nomi di reparto nelle istruzioni.
+ Usa «agente» e «cliente» in modo coerente. Evita varianti come «collega», «rappresentante» o «collaboratore» e «socio», «chiamante» o «abbonato».
+ Metti in chiaro chi viene valutato. «L'agente ha evitato l'uso di parolacce?» può essere inteso come chiedere se siano state commesse parolacce da qualche parte, rispondendo «No» anche quando il prodotto è stato usato solo dal cliente. Chiedi «L'agente ha usato parolacce?» invece.
+ Esprimi le domande in modo positivo. Usa «L'agente ha accolto il cliente?» anziché «L'agente ha saltato il saluto?». La formulazione positiva delle domande fornisce ragionamenti e riferimenti migliori AI-evaluation .
+ Specificate quando la risposta è **Non applicabile** (). N/A Ad esempio: *la risposta è N/A se la chiamata ha comportato un trasferimento.*
+ Nelle **Istruzioni per i valutatori**, spiega quando l'IA deve selezionare ciascuna opzione di risposta. Per «L'agente ha fornito un lasso di tempo per la risoluzione?» , aggiungi l'istruzione: la *risposta è Sì se l'agente ha fornito un periodo di risoluzione, No altrimenti*. La mancata spiegazione di ciascuna opzione può far sì che l'IA selezioni **Non applicabile**, anche se la domanda non è facoltativa.
+ Chiarisci se tutti o alcuni dei comportamenti degli agenti specificati sono obbligatori. «L'agente deve chiedere il nome e il numero di telefono del cliente» non funziona se l'agente ha chiesto il nome ma non il numero di telefono.
+ Includi esempi per scenari non standard, non solo per il flusso di chiamate standard. Se ti aspetti che l'operatore dica «In genere sono necessari dai 3 ai 5 giorni lavorativi» durante una chiamata standard, dovresti includere anche una frase di callback come «Ti richiamerò entro 30 minuti con un aggiornamento». Standard-flow-onlyalcuni esempi portano a risposte incoerenti su richiami, escalation e trasferimenti.
+ Presta la massima attenzione alle domande a risposta automatica, poiché una risposta errata influisce sul punteggio di valutazione dell'intero modulo. Copri casi limite e scenari non standard. Per ulteriori informazioni sul punteggio, consulta. [Fase 5: Assegna punteggi e intervalli alle risposte](create-evaluation-forms.md#step-assignscores)
**Non fare**
+ Non usare virgolette doppie a meno che non sia necessaria una formulazione esatta. Se le istruzioni sono corrette`"Have a nice day"`, l'intelligenza artificiale non corrisponderà *Buon pomeriggio*. Scrivi invece:`The agent wished the customer a nice day`.
+ Non utilizzare acronimi. Scrivi il termine completo, ad esempio «CFPB», in modo che l'IA possa interpretarlo correttamente.
+ Non utilizzare nomi propri che potrebbero essere scritti erroneamente nella trascrizione. Il nome di un prodotto come *Klarity Pay* può essere trascritto in modo diverso, evitando una corrispondenza.
+ Non usare domande vaghe. Invece di «L'agente ha usato un linguaggio appropriato?» , chiedi «L'agente ha usato parolacce?».
+ Non utilizzare script letterali lunghi. Verifica `"Thank you for calling ABC Bank. How may I assist you?"` raramente la presenza di corrispondenze, poiché piccole differenze di trascrizione interrompono l'intero script.
### Miglioramento delle opzioni di risposta
**Dos**
+ Utilizza opzioni di risposta semplici e brevi, come **Sì**, **No** e **Parziale**.
+ Abilita l'impostazione **Domanda facoltativa** quando una domanda potrebbe non essere pertinente. Ciò consente ai valutatori di saltare la domanda o contrassegnarla come **non** applicabile.
**Cosa non fare**
+ Non utilizzare errori di ortografia o caratteri speciali nelle opzioni di risposta, poiché possono ridurre l'accuratezza delle risposte generative basate sull'intelligenza artificiale.
+ Non utilizzare troppe opzioni di risposta. Per «Com'è stata l'esperienza del cliente?» , un elenco lungo come Great, Good, OK, Poor, Very Poor e Horrible riduce la precisione. Utilizzate invece un set più piccolo di opzioni distinte.
+ Non utilizzare testo lungo nelle opzioni di risposta, poiché il modello di intelligenza artificiale generativa potrebbe riprodurlo in modo errato.
### Esempio di implementazione seguendo le linee guida
L'esempio seguente mostra una AI-answered domanda generativa che segue queste linee guida. Il titolo della domanda è una frase completa, le istruzioni per i valutatori definiscono ogni opzione di risposta e spiegano lo scenario Non applicabile, mentre le opzioni di risposta sono brevi.
