Enlighten AutoSummary

Enlighten AutoSummaryは、インバウンド音声およびアウトバウンド音声インタラクションの最後に、エージェント用のサマリーを自動的に生成するツールです。 生成されたサマリーは、インタラクションの最後にあるCXone Agentアプリケーションのメモフィールドに表示されます。 これは、サポートされているCRM閉じた コンタクト、販売情報、サポートの詳細、ケース履歴などを管理するサードパーティーシステム。アプリケーションに渡すことができ、コンタクトとインタラクトする将来のエージェントがサマリーを利用できるようにします。 サマリーデータはInteraction Analyticsでも使用できます。

AutoSummaryはNICE Enlighten AIを使用してインタラクションを分析しサマライズします。 サマリーには、次のようなインタラクションに関する重要情報が保存されています：

AutoSummaryが生成するサマリーは一貫して簡潔、正確で、読みやすく理解しやすいものです。 エージェントによって追加されたサマリーは、必ずしもこれらの標準を満たしているとは限りません。 例えば、エージェントが次の文のようなサマリーを加えるかもしれません：

「CXJames Smith 345456/concerned about missing pymnt/DM researched/no record in acc/informed not posted/prms cb.」 

同じインタラクション用にAutoSummaryによって生成されたサマリー：

「James Smith氏の請求に関する最後のコンタクト：不足の支払いは7日前で、ネガティブセンチメントを持ち、解決しませんでした。 スミス氏は請求クレジットを申し出られましたが断りました。 約束のコールバックをもらいました。」

エージェントは、詳細を追加または修正する必要がある場合、生成されたサマリーを修正することができます。 こうすることで、インタラクション全体を自分で捉えようとするのではなく、インタラクションの重要部分に集中することができます。

AutoSummaryは、Agent Assist Hubでセットアップおよび管理されるエージェントアシストアプリケーションです。

AutoSummaryの仕組み

AutoSummaryはNICE Enlighten AIを使用します。 また、大規模言語モデル（LLM）テクノロジーに基づく生成AIも採用しています。 生成AIのモデルは、トレーニング中にデータのパターンと構造を学習します。 次いで、同じようなパターンに従った新しいデータを生成することができます。

コール音声がTTSでトランスクライブされ、AutoSummaryモデルで処理され、サマリーテキストが出力される様子を示す図。

AutoSummaryは、さまざまな垂直市場に関連する用語、インテント閉じた コンタクトが発言または入力した内容の背後にある意味や目的。コンタクトが伝えたいことや達成したいこと。、アクション、アウトカムを認識するように訓練されたモデルをいくつか提供しています。 これには、金融サービス、医療、テレコミュニケーション、旅行、接待、小売などの市場が含まれます。 生成AIとLLMテクノロジーを組み合わせることで、これにより、AutoSummaryが短く、読みやすく、正確なサマリーを作成できるようになります。

インバウンドまたはアウトバウンドの音声インタラクションの間は、通話の音声がキャプチャされ、テキストにトランスクリプトされます。 インタラクションをルーティングするカスタムStudioスクリプトは、AutoSummaryプロファイルで設定されます。 このプロファイルには、使用するモデルと生成するサマリーの種類を決定する設定が含まれます。

AutoSummaryは、トランスクリプションにプロファイル設定を適用します。 このモデルは、インタラクションの重要な側面を特定します。 これらには、コンタクトのインテント閉じた コンタクトが発言または入力した内容の背後にある意味や目的。コンタクトが伝えたいことや達成したいこと。、センチメント閉じた トランスクリプトの単語、フレーズ、および文脈を分析して決定された、インタラクションの全体的なムードや結果。、インタラクション中に発生したアクション閉じた 返品の実施や支払いの完了など、インタラクション中に発生したイベントやアクション。、およびインタラクションのアウトカム閉じた 音声(ディスポジション)またはデジタル(ステータス)インタラクションの終了時に、エージェントまたはシステムによって割り当てられる結果。が含まれます。 分析結果はサマライズのために生成AIエンジンに送られます。

AutoSummaryは、 CXone Agentまたは他のサポートされているエージェントアプリケーションの一つでサマリーをエージェントに配信します。 結果となるサマリーデータは、CRM閉じた コンタクト、販売情報、サポートの詳細、ケース履歴などを管理するサードパーティーシステム。に配信したり、Interaction Analyticsで使用することができます。

サマリーのタイプ

AutoSummaryプロファイルごとに、AutoSummaryが作成するサマリーのタイプを選択できます。 サマリーはすべて、インタラクションのトランスクリプトに基づいてAI生成されます。 タイプは次のとおりです：

  • 構造化AI：このタイプのサマリーは、インタラクションからのインテント、結果、イベントを短いフレーズで定義しています。 例：

    支払いについてお客様から連絡がありました。

    顧客のセンチメントはポジティブで、問題は解決しました。

    コンタクト中に発生した結果：支払いが完了しました

    アクション：支払いが行われた、残高の支払いが処理された、クライアントが支払いを行った

  • 生成AI：このタイプのサマリーは、生成AI LLMエンジンから直接作られたものです。 これは、インタラクションのインテント、結果およびイベントをサマライズしたインタラクションのトランスクリプトの抜粋で構成されています。 以下は、生成AIのサマリーの例です：

    お客様は請求書の支払いを試みたが、ルーティング番号が正しくないために問題にぶつかりました。 お客様は期限通りに支払いを行おうとしました。 エージェントはお客様から正しいルーティング番号を収集しました。 エージェントは支払いを調査すると申し出ました。 その顧客は、コールを通じてポジティブなセンチメントを示しながら、支払いに関する支援を求めました。 支払いが処理され、お客様は無事支払いを行えました。

  • ハイブリッド：このタイプのサマリーを作成するために、AutoSummaryは構造化AIのサマリーに関連する文章を生成AIサービスに送ります。 このサービスは、完全な文章でサマリーを提供します。 以下はハイブリッドサマリーの例です：

    お客様は、ルーティング番号の誤りにより、請求書支払いで問題にぶつかりました。 エージェントは正しいルーティング番号を確認し、支払いを調査すると申し出ました。 その顧客は、コールを通じてポジティブなセンチメントを示しながら、支払いに関する支援を求めました。

AutoSummaryCXoneのデータ

AutoSummaryが生成するインタラクションサマリーはエージェントアプリケーションに渡されます。 データを保存するには、AutoSummaryを設定し、CRM閉じた コンタクト、販売情報、サポートの詳細、ケース履歴などを管理するサードパーティーシステム。に渡す必要があります。 これにより、コンタクトとの過去の会話のサマリーがCRMで利用できるようになります。 そのコンタクトとのインタラクションを取り扱う他のエージェントは、そのコンタクトの組織での履歴をすぐに理解することができます。 CRMとの統合がなければ、生成されたサマリーは他のエージェントには見えません。

AutoSummaryのデータはInteraction Analyticsでも利用可能です。 そのアプリケーションを使うなら、生成されたサマリーでキャプチャーされたインテント、アクション、アウトカムに基づいてインタラクションをフィルター処理できます。

AutoSummaryのエージェントエクスペリエンス

エージェントはAutoSummaryが作業するために何もする必要はありません。 セットアップ後、AutoSummaryは自動的にサマリーを作成し、エージェントアプリケーションに送信します。 インタラクション終了後、数秒以内にサマリーが表示されます。 エージェントは、詳細を変更または追加したい場合、サマリーを修正することができます。 エージェントはインタラクションを完了するためにサマリーを保存する必要があります。

AutoSummaryは、CXone Agent、CXone Agent Integrated、CXone Agent EmbeddedおよびCXone Agent for Microsoft Teamsで動作します。

AutoSummaryに関する重要な事実

Enlighten AutoSummary：