Enlighten AutoSummary

Enlighten AutoSummary은(는) 인바운드 및 아웃바운드 음성 인터랙션이 끝날 때 상담원에게 자동으로 요약을 생성합니다. 생성된 요약은 인터랙션이 끝날 때 CXone Agent 애플리케이션의 메모 필드에 나타납니다. 지원되는 CRM닫힘 컨택, 영업 정보, 지원 세부 사항 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다. 애플리케이션으로 전달할 수 있으므로, 나중에 컨택과 인터랙션하는 상담원이 요약을 사용할 수 있습니다. 요약 데이터는 Interaction Analytics에서도 사용할 수 있습니다.

AutoSummary은 NICE Enlighten AI를 사용하여 상호작용을 분석하고 요약합니다. 요약 내용에는 다음과 같은 상호작용에 대한 주요 정보가 포함됩니다.

AutoSummary가 생성하는 요약은 일관되게 간결하고 정확하며 읽고 이해하기 쉽습니다. 상담원이 추가한 요약 내용이 때로는 이 기준을 충족하지 못할 수도 있습니다. 예를 들어 상담원이 다음 내용의 요약을 추가할 수 있습니다.

"CXJames Smith 345456/결제 누락에 대한 우려/DM 조사함/계정에 기록 없음/게시되지 않음을 알림/콜백 약속." ("CXJames Smith 345456/concerned about missing pymnt/DM researched/no record in acc/informed not posted/prms cb.") 

동일한 상호작용에 대해 AutoSummary가 생성한 요약 내용은 다음과 같을 수 있습니다.

"제임스 스미스 씨의 최근 컨택 내용 청구: 결제 누락은 7일 전임, 부정적 감정이 있었고 해결되지 않았음. Smith씨에게 청구서 크레딧을 제안했으나 거부하였음. 약속된 콜백을 하였음."

상담원이 세부 정보를 추가하거나 수정해야 하는 경우 생성된 요약 내용을 변경할 수 있습니다. 이를 통해 전체 상호작용 자체를 포착하려고 노력하는 대신에 상호 작용의 중요한 부분에 집중할 수 있습니다.

AutoSummary는 Agent Assist Hub에서 설정 및 관리되는 상담원 어시스트 애플리케이션입니다.

AutoSummary의 작동 방식

AutoSummary은 NICE Enlighten AI를 사용합니다. 또한 LLM(Large Language Models) 기술을 기반으로 하는 생성형 AI(Generative AI)를 사용합니다. 생성형 AI 모델은 학습 중에 데이터의 패턴과 구조를 학습합니다. 그 다음, 유사한 패턴을 따르는 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

통화 오디오를 TTS로 변환한 다음 AutoSummary 모델로 처리하여 요약 텍스트를 출력하는 다이어그램.

AutoSummary는 다양한 수직 시장과 관련된 용어, 의도닫힘 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다., 작업, 결과를 인식하도록 훈련된 여러 모델을 제공합니다. 여기에는 금융 서비스, 의료, 통신, 여행 및 호텔, 소매와 같은 시장이 포함됩니다. 생성형 AI 및 LLM 기술을 결합함으로써 AutoSummary가 짧고 읽기 쉽고 정확한 요약 내용을 생성할 수 있습니다.

인바운드 또는 아웃바운드 음성 상호작용 중에 통화 오디오가 캡처되어 텍스트로 변환됩니다. 인터랙션을 라우팅하는 사용자 지정 Studio스크립트는 AutoSummary 프로필을 사용하여 구성됩니다. 프로파일에는 사용할 모델과 생성할 요약 종류를 결정하는 설정이 포함되어 있습니다.

AutoSummary는 프로파일 설정을 대화 내용에 적용합니다. 모델은 상호작용의 주요 측면을 식별합니다. 여기에는 컨택의 의도닫힘 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다., 감성닫힘 대화 내용의 단어, 문구 및 맥락 분석을 통해 확인하는 인터랙션의 전반적인 분위기 또는 결과., 인터랙션 중에 발생한 작업닫힘 반품 또는 결제 완료 등, 인터랙션 중에 발생한 이벤트 또는 작업입니다. 및 인터랙션 결과닫힘 음성(처분) 또는 디지털(상태) 인터랙션이 끝날 때 상담원이나 시스템이 배정한 결과입니다. 등이 포함됩니다. 분석 결과는 요약을 위해 생성형 AI 엔진으로 전송됩니다.

AutoSummary는 CXone Agent의 상담원 또는 지원되는 다른 상담원 애플리케이션 중 하나로 요약 내용을 전달합니다. 결과 요약 데이터는 CRM닫힘 컨택, 영업 정보, 지원 세부 사항 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다.에 전달되거나 Interaction Analytics에서 사용될 수 있습니다.

요약 유형

AutoSummary이(가) 각 AutoSummary프로필에 대해 생성하는 요약 유형을 선택할 수 있습니다. 모든 요약은 상호작용 대화 내용을 기반으로 AI에서 생성됩니다. 유형은 다음과 같습니다.

  • 구조화된 AI: 이 유형의 요약은 상호작용의 의도, 결과, 이벤트를 짧은 문구로 정의합니다. 예:

    고객이 결제 방법에 관해 문의했습니다.

    고객의 감성은 긍정적이었고 문제는 해결되었습니다.

    연락 중 발생한 결과: 결제 완료

    조치: 결제 완료, 잔액 결제 처리함, 고객 결제 완료함

  • 생성형 AI: 이 유형의 요약은 생성형 AI LLM 엔진에서 직접 제공됩니다. 이는 상호작용의 의도, 결과 및 이벤트를 요약하는 상호작용 기록의 발췌문으로 구성됩니다. 다음은 생성형 AI 요약의 예입니다.

    고객이 청구서 결제를 시도했지만 틀린 라우팅 번호로 인해 문제가 발생했습니다. 고객이 정시에 결제를 시도했습니다. 상담원이 고객으로부터 올바른 라우팅 번호를 받았습니다. 상담원은 결제 내용을 조사해 보겠다고 제안했습니다. 고객은 결제 수행에 대한 도움을 요청했으며 통화 내내 긍정적인 감성을 유지했습니다. 결제가 처리되었으며 고객이 결제를 성공적으로 완료했습니다.

  • 하이브리드: 이 유형의 요약을 생성하기 위해 AutoSummary가 구조화된 AI 요약과 관련된 문장을 생성형 AI 서비스로 보냅니다. 이 서비스는 완전한 문장으로 요약을 제공합니다. 하이브리드 요약의 예시:

    틀린 라우팅 번호로 인해 고객이 청구서를 결제할 때 문제가 발생했습니다. 상담원이 올바른 라우팅 번호를 확인하고 결제 내역을 조사하겠다고 제안했습니다. 고객은 결제 수행에 대한 도움을 요청했으며 통화 내내 긍정적인 감성을 유지했습니다.

CXone의 AutoSummary 데이터

AutoSummary가 생성하는 인터랙션 요약은 상담원 애플리케이션(으)로 전달됩니다. 데이터를 저장하려면 AutoSummary를 구성하여 CRM닫힘 컨택, 영업 정보, 지원 세부 사항 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다.에 전달해야 합니다. 그러면 해당 컨택과의 이전 대화 요약을 CRM에서 사용할 수 있습니다. 컨택과의 상호작용을 처리하는 다른 상담원도 조직과의 컨택 기록을 빠르게 이해할 수 있습니다. CRM 통합 없이는 생성된 요약이 다른 상담원에게 표시되지 않습니다.

AutoSummary 데이터는 Interaction Analytics에서도 사용할 수 있습니다. 해당 애플리케이션을 사용하면 생성된 요약에 수집된 의도, 작업 및 결과를 기반으로 인터랙션을 필터링할 수 있습니다.

AutoSummary의 상담원 경험

상담원은 AutoSummary를 실행하기 위해 아무것도 할 필요가 없습니다. 설정하고 나면 AutoSummary가 자동으로 요약을 생성하여 상담원 애플리케이션으로 보냅니다. 요약 내용은 상호작용이 끝난 후 몇 초 내에 표시됩니다. 상담원은 원하는 경우 요약의 텍스트를 변경하거나 세부 정보를 추가할 수 있습니다. 상담원은 상호작용을 완료하려면 요약을 저장해야 합니다.

AutoSummary는 CXone Agent, CXone Agent Integrated, CXone Agent Embedded, CXone Agent for Microsoft Teams와 함께 작동합니다.

AutoSummary에 대한 주요 정보

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