本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
使用生成式 AI 评估 Connect Customer 中的代理性能
注意
由亚马逊 Bedrock 提供支持： AWS 实现自动滥用检测。由于对话分析中的生成式 AI 功能建立在 Amazon Bedrock 之上，因此用户可以充分利用 Amazon Bedrock 中实施的控制措施来确保安全、安保和负责任地使用人工智能 (AI)。
经理可以用自然语言指定评估标准，并使用生成式人工智能对多达 100% 的客户互动进行自动评估。借助生成式 AI，您可以自动评估其他代理行为（例如，代理能够解决客户的问题吗？），使管理人员能够全面监控和改善监管合规性、代理商对质量标准的遵守情况和敏感数据收集，同时减少评估代理绩效所花费的时间。除了答案之外，您还会获得上下文与理由以及对话记录中的具体参考点，您可以利用这些信息来为座席提供辅导。
您可以使用生成式人工智能来帮助经理填写评估，也可以使用它来自动填写和提交评估。有关设置自动评估的更多信息，请参阅第 6 步：启用自动评估。
生成式人工智能通过解读评估问题说明中指定的问题标题和评估标准，并运用这些信息来分析对话记录，从而回答评估问题。有关更多信息，请参阅 步骤 2：添加分区和问题。
使用生成式人工智能实现自动评估的流程
以下是自动化过程的概述：
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通过阅读提高生成式人工智能准确性的指南，从高层次来了解哪些评估问题适合由生成式人工智能回答。
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为质量管理团队中的选定用户分配“向 AI 助手提问”权限。这些用户在进行评估时，将会在每个问题旁边看到一个“向 AI 助手提问”按钮，他们可以使用该按钮来获取答案建议。这些用户可以针对“哪些问题通过生成式人工智能获得了准确的答案”这一情况提供反馈。有关更多信息，请参阅 为绩效评估和指导分配安全配置文件权限。
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为了提高准确性，您可以在评估人员说明中提供其他评估标准。有关更多信息，请参阅 提高生成式人工智能准确性的指南。
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在你充分了解了哪些问题可以用生成式 AI 准确回答之后，你可以通过在评估表上预先配置问题是否会使用生成式 AI 获得自动答案来进行更广泛的推广。
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设置自动化后，任何使用评估表进行评估的用户都将获得预配置问题的自动生成式 AI 答案（无需额外权限）。有关更多信息，请参阅 第 6 步：启用自动评估。
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您可以设置自动化流程，让评估人员在提交前先审阅生成式人工智能给出的答案；或者，您也可以让系统自动填写并提交评估。
注意
AI-generated 评估不是 100% 准确的。在对人工智能产出（例如提供奖励、代理指导等）采取行动之前，我们建议您查看评估样本。这有助于确认人工智能提供的性能趋势。在与代理共享 AI-filled 评估或将其用于绩效评估之前，您可以改写评估并进行任何更正。我们还建议保持手动评估流程。这可以帮助您了解一段时间内 AI-filled 评估和经理填写的评估之间的任何偏差。
生成式 AI-powered 性能评估的局限性
转录精度影响生成式 AI-powered评估的准确性。Conversational analytics无法准确转录包含多种语言的对话。它也无法准确转录多方同时讲话的对话。示例包括电话会议、热转接以及代理添加第三方的呼叫。这两种情景都降低了生成式 AI-powered 性能评估的准确性。
您可以使用规则筛选出预计会发生这些情况的对话，例如特定队列中的对话。有关更多信息，请参阅 在会话分析中创建提交自动评估的规则。
使用“向 AI 助手提问”获取生成式人工智能答案建议
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选择问题下方的 “As k AI” 按钮，即可获得有关答案的生成式 AI-powered 推荐以及背景和理由（记录中用于提供答案的参考点）。
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答案是根据生成式 AI 推荐自动选择的，但您可以对其进行更改。
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对于每位联系人最多 10 个问题，您可以选择 A s k AI 来获得生成式 AI-powered 推荐。有关更多信息，请参阅 对话分析服务配额。
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您可以选择与文字记录参考相关的时间，以转到对话中的相关点
提供使用生成式人工智能回答评估表问题的其他标准
在配置评估表时，您可以在与每个评估表问题相关的评价者说明中提供回答问题的标准。除了提高评估人员评估的一致性外，这些指令还用于提供生成性 AI-powered 评估。
AI 答案映射和评分
如果 AI 无法确定所提供的答案选项中哪一个是合适的，则即使问题不是可选的，它也会选择 “不适用”。发生这种情况时，该问题将从评分中排除，权重将重新分配给其他问题。为避免这种情况，请在问题评估人员说明中清楚地解释每个答案选项。有关更多信息，请参阅 提高生成式人工智能准确性的指南。
在评估表单上设置使用生成式人工智能进行自动评估
您可以在评估表上预先配置是否使用生成式人工智能自动回答问题。然后，如果您使用 Connect Customer 用户界面上的评估表开始评估，则这些问题的答案将使用生成式 AI 自动填写（无需选择 Ask AI）。您还可以使用生成式人工智能自动填写和提交评估。对于自动提交的评估，您可以使用生成式人工智能为每个联系回答最多 10 个问题（请参阅 对话分析服务配额）。请注意，此限制不适用于使用联系人类别或指标（例如，最长保持时间）的自动化。
要了解有关使用生成式人工智能设置自动评估的更多信息，请参阅提高生成式人工智能准确性的指南。
使用非英语语言设置生成式 AI-powered 评估
默认情况下，如果您未设置评估表的语言，则生成式 AI 模型会自动检测评估表问题的语言，并尝试使用相同的语言提供答案（前提是 AI 模型能理解该语言）。默认情况下，生成式 AI 答案理由通常以英文提供。
为了始终以您的首选语言获得答案和答案理由，您可以设置评估表的语言，从英语、西班牙语、葡萄牙语、法语、德语、意大利语、中文、日语、韩语和马来语中进行选择。 AI-generated 通过明确设置评估语言，你还可以进行跨语言评估，即使用生成式 AI 用英语填写评估表，即使对话记录使用另一种语言，比如西班牙语。这使多语言联络中心能够使用跨语言的标准化评估框架。
要设置评估表的语言，请执行以下操作：
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创建或更新评估表时选择 “其他设置” 选项卡。
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从下拉列表中选择表单语言。
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确保表单的问题、说明和答案选择使用与所选表单语言相同的语言，以实现最佳 AI 性能。
提高生成式人工智能准确性的指南
选择要由生成式 AI 回答的问题
Dos
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使用生成式 AI 来回答只需要对话记录的问题。示例包括有关软技能的问题、检查呼叫流程的问题或合规性声明等。
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将复杂的问题拆分成多个简单的问题。例如，而不是 “代理表现出主动监听吗？”，问两个问题：“代理是否在第一时间就明白了客户的问题，而客户无需重复自己的观点？” 以及 “在客户解释问题后，代理是否总结了问题？”。
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使用条件启用的问题来启用或禁用仅适用于特定情况的问题。例如，你可能有一个问题：“客户在对话期间购买了产品吗？”，以及随后的有条件启用问题：“代理商在完成销售之前是否提供了强制性的费用披露？”。有关更多详细信息，请参阅步骤 4：有条件地启用问题。
勿做事项
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不要使用生成式 AI 来回答需要对话记录之外的信息的问题。生成式 AI 无法分析屏幕录像、访问您的内部或第三方系统（例如 CRM 应用程序）或评估多个联系人之间的对话。
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不要使用生成式 AI 来评估可量化的活动，例如 “客户被过度搁置了吗？” 或 “客户经常被打断吗？”。取而代之的是，将问题类型设置为数字，并使用诸如最长等待持续时间或中断次数之类的指标。有关更多详细信息，请参阅第 6 步：启用自动评估。
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不要自动处理评估多方（其他代理、合作伙伴机构或第二位客户）互动的问题。对话分析在给定时间只能识别两个参与者。例如，避免出现诸如 “如果除主要账户持有人之外的其他人加入了对话，代理在继续之前是否首先与主要账户持有人进行了确认？” 之类的问题。
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不要问取决于语气的问题。生成式 AI 无法确定代理或客户的语气。
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不要使用生成式 AI 来回答高度主观的问题，例如 “通话期间代理是否专心？”。
改进问题和相关说明的措辞
Dos
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单词问题作为完整句子。不是 “身份验证”，而是问 “代理是否尝试验证客户的身份？”。
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在问题评估者说明中添加详细的评估标准。对于 “代理是否尝试验证客户的身份？”，添加说明：如果代理在回答客户的问题之前要求客户提供会员号和邮政编码，则答案为 “是”。否则答案是否定的。
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定义问题所依赖的特定业务术语。如果代理必须在问候语中命名部门，请在说明中列出部门名称示例。
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始终使用 “代理” 和 “客户”。避免使用 “同事”、“代表” 或 “同事” 以及 “成员”、“来电者” 或 “订阅者” 等变体。
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明确谁在接受评估。“特工避免使用亵渎言论吗？” 可以理解为询问是否在任何地方发生亵渎行为，即使只有客户使用它也会返回 “否”。问 “特工用了脏话吗？” 取而代之。
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短语问题是肯定的。使用 “代理向客户打招呼了吗？” 而不是 “代理跳过问候语了吗？”。措辞问题可以提供更好的 AI-evaluation 推理和参考。
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指定答案何时不适用 (N/A)。例如：答案是呼叫 N/A 是否导致转接。
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在评估人员说明中，解释 AI 应在何时选择每个答案选项。对于 “代理给出解决时间表了吗？”，添加指令：如果代理给出了解决时间范围，则答案为 “是”，否则为 “否”。不解释每个选项可能会导致 AI 选择 “不适用”，即使问题不是可选的。
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阐明是否需要所有或任何特定的代理行为。如果代理要求客户提供姓名但不要求提供电话号码，则 “代理必须询问客户的姓名和电话号码” 将失败。
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包括非标准场景的示例，而不仅仅是标准呼叫流的示例。如果您希望代理在标准通话中说 “通常需要 3 到 5 个工作日”，则还应添加回拨措辞，例如 “我将在 30 分钟内给您回电告知最新情况”。 Standard-flow-only示例会导致回传、上报和转接的答案不一致。
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请最注意自动失败的问题，因为一个失败的答案会影响整个表格的评估分数。涵盖边缘案例和非标准场景。有关得分的更多信息，请参阅第 5 步：为答案分配分数和范围。
勿做事项
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除非你需要精确的措辞，否则不要使用双引号。如果指令符合要求
"Have a nice day"，AI 就不匹配了。祝你下午愉快。改为写:The agent wished the customer a nice day. -
不要使用首字母缩略词。拼出完整的术语，例如 “CFPB”，这样 AI 才能正确解释。
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不要在笔录中使用可能拼写错误的专有名词。像 Klarity Pay 这样的产品名称的转录方式可能会有所不同，从而无法匹配。
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不要使用模糊的问题。而不是 “代理使用了适当的语言吗？”，问 “特工用了脏话吗？”。
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不要使用冗长的逐字脚本。检查
"Thank you for calling ABC Bank. How may I assist you?"很少匹配的内容，因为细微的转录差异会破坏整个脚本。
改善答案选项
Dos
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使用简单的简短答案选项，例如 “是” 、 “否” 和 “部分” 。
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当问题可能不适用时，启用可选问题设置。这使评估人员可以跳过问题或将其标记为 “不适用”。
勿做事项
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不要在答案选项中使用拼写错误或特殊字符，因为它们会降低生成式 AI 答案的准确性。
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不要使用太多的答案选项。对于 “客户体验怎么样？”，像 “好”、“好”、“差”、“很差” 和 “恐怖” 这样的长清单会降低准确性。改用一组较小的不同选项。
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不要在答案选项中使用长文本，因为生成式 AI 模型可能会错误地重现它。
示例实现遵循指南
以下示例显示了遵循这些准则的生成式 AI-answered 问题。问题标题是一个完整的句子，给评估者的说明定义了每个答案选项并解释了不适用的场景，答案选项很简短。
