Вопросы и ответы об ответственном применении ИИ для Copilot в Customer Service

Относится к: Dynamics 365 Contact Center — встроенный, Dynamics 365 Contact Center — автономный и Dynamics 365 Customer Service

Эта статья часто задаваемых вопросов помогает ответить на вопросы об ответственном использовании искусственного интеллекта в Copilot функциях в службе клиентов.

Каковы возможности Copilot в Dynamics 365 Customer Service?

Copilot — это инструмент на базе ИИ, который трансформирует работу оператора отдела обслуживания клиентов (оператор отдела обслуживания, оператора) в Dynamics 365 Customer Service. Он предоставляет помощь в режиме реального времени, которая помогает представителям быстрее устранять проблемы, управлять делами более эффективно и автоматизировать обычные задачи, чтобы они могли сосредоточиться на предоставлении высококачественной службы клиентов.

Каковы возможности этой системы?

Copilot предлагает следующие основные возможности:

  • Задать вопрос: первая вкладка, которую сотрудники службы поддержки видят при активации панели помощи Copilot. Это разговорный интерфейс для взаимодействия с Copilot, который предоставляет контекстуальные ответы на вопросы операторов. Ответы Copilot основаны как на внутренних, так и на внешних источниках базы знаний, предоставленных вашей организацией во время установки.

  • Написать письмо: вторая вкладка на панели справки Copilot помогает представителям быстро создавать ответы по электронной почте на основе контекста дела, сокращая время, которое пользователи тратят на написание писем.

  • Анализ тональности электронной почты: система определяет, выражает ли письмо клиента положительное, отрицательное или нейтральное настроение. Это понимание помогает представителям понять тон и реагировать более эффективно. Эта функция применяется только к входящим электронным письмам клиента и не выводит определенные эмоции. Он не оценивает репрезентативную производительность и не должен использоваться в качестве единственного входного значения для управления производительностью представителей службы клиентов. Любое использование данных тональности для оценки должно предусматривать человеческий контроль.

  • Создание черновика ответа в чате. Позволяет операторам одним щелчком мыши создать ответ на сообщение в текущем разговоре (сеансе обмена цифровыми сообщениям) на основе источников знаний, настроенных вашей организацией.

  • Резюмирование обращения. Copilot предоставляет операторам сводку по обращению прямо в форме обращения, чтобы они могли быстро ознакомиться с важными деталями обращения.

  • Резюмирование разговора. Copilot предоставляет операторам сводку разговора в ключевых моментах цикла взаимодействия с клиентом, таких как передача от виртуального оператора и переводы между операторами, а также по требованию.

  • Создание черновика статьи базы знаний из обращения (предварительная версия). Copilot генерирует предлагаемый черновик статьи базы знаний, основанный на информации из обращения. Оператор может просмотреть и доработать черновик, дав инструкции по редактированию Copilot, а затем сохранить его.

  • Резюмирование пользовательской записи: Copilot формирует сводку записи, используя поля, которые администратор настроил для пользовательской таблицы. Эта сводка помогает представителям быстро понять ключевые сведения о записи службы поддержки.

  • Создание заметок о разрешении. Copilot предоставляет операторам сводку со сведениями об обращении, а также сводку электронных писем и заметок, связанных с обращением, на вкладке Задать вопрос, чтобы они могли быстрее закрыть обращение или инцидент.

  • Прогнозирование с помощью оптимального выбора методов на основе искусственного интеллекта (предварительная версия): улучшает сценарии прогнозирования путем интеллектуального рекомендаций и применения наиболее подходящего метода на основе входных данных сценария. Администраторы могут принять участие во время установки и выбрать вариант на основе традиционного подхода и на основе ИИ. Руководители также могут выполнять прогнозы по запросу, а не ждать запланированных запусков, предоставляя командам гибкость и более быструю аналитику.

Каково предназначение системы?

Copilot в Customer Service призван помочь операторам отдела обслуживания клиентов работать более эффективно и результативно. Операторы отдела обслуживания клиентов могут использовать основанные на базе знаний ответы Copilot, чтобы сэкономить время на поиск статей базы знаний и составление ответов. Сводки Copilot предназначены для того, чтобы помочь операторам быстро входить в курс дела при работе с обращениями и разговорами. Контент, созданный Copilot в Customer Service, не предназначен для использования без проверки или контроля со стороны человека.

Как оценивается Copilot в Customer Service? Какие метрики используются для измерения ее производительности?

Copilot в Customer Service оценивается на основе реальных клиентских сценариев на всех этапах проектирования, разработки и выпуска. Используя сочетание исследований и исследований влияния на бизнес, мы оцениваем количественные и качественные метрики для Copilot, включая точность, полезность и репрезентативное доверие. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Каковы ограничения Copilot in Customer Service? Как пользователи могут свести к минимуму влияние ограничений Copilot?

Основанные на знаниях возможности Copilot, такие как "задать вопрос", "написать письмо" и "составить ответ в чате" зависят от качества и актуальности статей базы знаний, используемых для граундинга. Без этих статей базы знаний пользователи с большей вероятностью столкнутся с ответами Copilot, которые не основаны на фактах.

Чтобы снизить риск неактуальных ответов, Microsoft использует строгие методики управления знаниями. Эти методики помогают обеспечить актуальность бизнес-знаний, связанных с Copilot.

Какие рабочие факторы и настройки позволяют эффективно и ответственно использовать систему?

Всегда проверяйте результаты Copilot

Copilot основан на технологии большой языковой модели, которая носит вероятностный характер. При представлении фрагмента входного текста модель вычисляет вероятность каждого слова в этом тексте с учетом слов, которые были до него. Затем модель выбирает слово, которое, скорее всего, последует за ним. Однако, поскольку модель основана на вероятностях, она не может с абсолютной уверенностью сказать, каким должно быть следующее правильное слово. Вместо этого он дает лучшее предположение на основе шаблонов вероятностей, полученных из своих обучающих данных.

Copilot использует подход, называемый обоснование, который подразумевает добавление дополнительной информации к входным данным для контекстуализации выходных данных для вашей организации. Он использует семантический поиск для понимания входных данных и получения соответствующих внутренних документов и доверенных общедоступных веб-результатов. Затем она направляет модель для создания ответа на основе этого содержимого. Хотя этот подход помогает убедиться, что ответы от Copilot соответствуют данным вашей организации, результаты всегда следует проверять перед их использованием.

Используйте возможности Copilot по максимуму

Когда вы взаимодействуете с Copilot, важно помнить, что структура вопросов может сильно повлиять на ответ, который дает Copilot. Для эффективного взаимодействия с Copilot крайне важно задавать четкие и конкретные вопросы, предоставлять контекст, чтобы помочь ИИ лучше понять ваши намерения, задавать по одному вопросу за раз и избегать технических терминов для ясности и понятности.

Задавайте четкие и конкретные вопросы

Ясное намерение важно при составлении вопросов, так как оно напрямую влияет на качество ответа. Например, задавая широкий вопрос, такой как "Почему кофемашина клиента не запускается?", менее вероятно, даст полезный ответ по сравнению с более конкретным вопросом, например "Какие шаги я могу предпринять, чтобы определить, почему кофемашины клиента не запускается?"

Тем не менее, задавая еще более подробный вопрос, такой как "Какие шаги я могу предпринять, чтобы определить, почему кофемашина Contoso 900 с давлением в 5 бар не запускается?" сужает область проблемы и обеспечивает больше контекста, что приводит к более точным и направленным ответам.

Добавление контекста

Добавление контекста помогает системе разговорного ИИ лучше понимать намерения пользователя и давать более точные и релевантные ответы. Без контекста система может неправильно понять вопрос пользователя или дать общие или не относящиеся к делу ответы.

Например, "Почему кофемашина не запускается?" приводит к универсальному ответу по сравнению с вопросом с дополнительным контекстом, например: "Недавно клиент инициировал режим демасштабирования на своей кофемашине и успешно завершил демасштабирование. В конце были три вспышки индикатора питания, что подтверждает, что удаление накипи было завершено. Почему не удается запустить кофемашину?»

Добавление подобного контекста очень важно, потому что это помогает Copilot лучше понимать намерения пользователя и давать более точные и релевантные ответы.

По возможности избегайте технических терминов

Рекомендуется избегать использования высоко технических терминов и имен ресурсов при взаимодействии с Copilot, так как система может не всегда понимать ее точно или правильно. Использование более простого естественного языка помогает системе правильно понимать намерения пользователя и давать четкие и полезные ответы.

Например, можно переформулировать "Клиент не может выполнить SSH в виртуальную машину после изменения конфигурации брандмауэра" на "Клиент изменил правила брандмауэра на своей виртуальной машине". Они больше не могут подключаться с помощью Secure Shell (SSH). Можете ли вы помочь?"

Следуя рекомендациям, операторы могут улучшить свои взаимодействия с Copilot и повысить вероятность получения от него точных и уверенных ответов.

Подведение итогов или расширение ответа

Иногда ответ Copilot может быть длиннее, чем ожидалось. Этот сценарий может произойти, когда представитель находится в динамическом чате с клиентом и должен отправлять краткие ответы по сравнению с отправкой ответа по электронной почте. В таких случаях просьба попросить Copilot'а «суммировать ответ» приводит к краткому ответу на вопрос. Аналогичным образом, если требуется более подробная информация, попросите Copilot "Предоставить дополнительные сведения" приводит к более подробному ответу на ваш вопрос. Если ответ усечен, введите "продолжить", чтобы отобразить оставшуюся часть ответа.

Как я могу повлиять на ответы, созданные Copilot? Могу ли я настраивать большую языковую модель (LLM), лежащую в основе Copilot?

Невозможно настроить большую языковую модель (LLM) напрямую. На ответы Copilot можно повлиять, если обновлять исходную документацию. Содержимое отзывов по ответам Copilot сохраняется. Используя эти данные, можно создавать отчеты для определения источников данных, которые необходимо обновить. Мы рекомендуем вам создать процессы, которые позволят периодически просматривать данные обратной связи и гарантировать, что статьи базы знаний предоставляют самую актуальную информацию для Copilot.

Какая модель безопасности данных используется для Copilot?

Copilot применяет определенные элементы управления доступом на основе ролей (RBAC) при соблюдении всех существующих конструкций безопасности. Таким образом, операторы не могут просматривать данные, к которым у них нет доступа. Кроме того, только источники данных, к которым представитель имеет доступ, используются для создания ответов Copilot.

Как Copilot определяет, является ли контент оскорбительным или вредным?

Copilot определяет, является ли контент вредоносным, с помощью системы оценки серьезности, основанной на различных категориях нежелательного контента. Дополнительные сведения о категориях вреда см. в разделе "Безопасность содержимого ИИ Azure".

Где происходит обработка и получение данных для создания ответов Copilot?

Copilot не использует общедоступную службу OpenAI, которая управляет ChatGPT. Copilot в службе клиентов использует Microsoft Служба Azure OpenAI, размещенную в управляемой Microsoft среде. Все данные обрабатываются и извлекаются в Microsoft управляемых средах. Данные клиента не передаются общедоступным моделям и не используются для их обучения.

Каковы языковые ограничения для сводок, которые Copilot создает из обращений и разговоров?

В создаваемых Copilot сводках по обращениям и разговорам поддерживается множество языков. Ожидается, что качество этих резюме будет самым высоким на английском языке, в то время как на других языках, как ожидается, качество со временем улучшится. Сведения о поддерживаемых языках см. в статье Языковая поддержка функций Copilot

Тестируется ли модель и контролируется ли она на постоянной основе? Если да, то как часто? Какое тестирование проводится?

Модель проверяется и отслеживается непрерывно. Модель оценивается на качество и наличие вредоносного контента каждый раз, когда происходит изменение версии модели или ее взаимодействия. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Как часто выполняется мониторинг модели для обнаружения снижения производительности?

Azure OpenAI размещает и управляет генеративной ИИ моделью GPT. Ответственные методики ИИ и советы по безопасности развертывания проверяют, как модель используется в сценариях обслуживания клиентов. Любые изменения в версиях модели или базовых запросах проверяются на качество и вредный контент. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Используется ли в продукте или услуге более одной модели или системы взаимозависимых моделей?

Разные функции в системе могут использовать разные версии моделей службы Azure OpenAI. Подробнее см. в статье Модели Службы Azure OpenAI.

Использует ли Copilot модельный продукт или службу сторонних производителей и доступна ли документация по этой модели?

Copilot создан с использованием Azure OpenAI — полностью управляемой службы ИИ, которая интегрирует OpenAI с разработанными корпорацией Майкрософт моделями фильтрации контента и обнаружения злоупотреблений. Подробнее можно узнать из информационной статьи об Azure OpenAI.

Существует ли набор процессов для обмена данными о любых изменениях моделей, вышестоящих моделей или выходных данных, используемых из других решений ИИ/ML или моделей?

Обо всех запланированных изменениях в функциях Copilot сообщается через общедоступную документацию. Однако внутренние процессы, ответственные за ИИ, управляют изменениями версий моделей и подсказок. Об этих изменениях не сообщается, так как они являются постепенными и постоянными функциональными улучшениями.

Доступны ли дословные отзывы пользователей Microsoft для улучшения продукта?

№

Есть ли у Microsoft политики и процедуры, определяющие и дифференцирующие различные роли и обязанности людей при взаимодействии с системами ИИ или мониторинге их?

Да. В процессе ответственного применения ИИ учитываются все заинтересованные стороны и пользователи, а также обсуждается их использование или нецелевое использование системы. На основе выявленных сценариев необходимые меры по устранению рисков вносятся в продукт или с помощью документации. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Определяет ли Microsoft способы сбора данных от конечных пользователей и заинтересованных лиц для мониторинга потенциальных последствий и рисков?

Да. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Документирует ли Microsoft планы реагирования на инциденты, связанные с системами ИИ, включая измерение времени реагирования и простоя?

Да. Для ответственного процесса искусственного интеллекта требуется, чтобы команда выполнила план реагирования на инциденты для проблем СИИ, аналогичный процессу для функциональных проблем. Команды функций активно отслеживают производительность и надежность системы. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Устанавливает ли Microsoft процедуры обмена информацией о частоте ошибок и их негативных последствиях с соответствующими заинтересованными сторонами, операторами, практиками, пользователями затрагиваемыми сторонами?

Да. В случае проблем с высокой степенью серьезности специализированные группы должны сообщить о сбое затронутым клиентам.

Измеряет ли Microsoft производительность системы и отслеживает ее в режиме реального времени, чтобы обеспечить быстрое реагирование при обнаружении системного инцидента ИИ?

Да. Специализированные группы постоянно следят за производительностью и надежностью системы.

Проверяет ли Microsoft качество объяснений систем с конечными пользователями и другими заинтересованными сторонами?

Да. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Есть ли Microsoft политики и процедуры для отслеживания производительности модели, надежности, предвзятости и безопасности в жизненном цикле модели?

Да. Дополнительные сведения см. в разделе Отчет о прозрачности ответственного использования ИИ.

Проводит ли Microsoft оценку справедливости для управления вычислительными и статистическими формами систематической ошибки?

Да. Дополнительные сведения см. в разделе "Отчет о прозрачности ответственного искусственного интеллекта."

Отслеживает ли Microsoft системные выходные данные на предмет проблем с производительностью или смещением?

Да. Фильтры модерации применяются на нескольких уровнях, в том числе на выходных данных, чтобы убедиться, что в ответе нет вредоносного контента. Узнайте больше в разделе "Отчет о прозрачности ответственного ИИ".

Каков уровень отказоустойчивости в работе модели? Например, существует ли план аварийного восстановления и непредвиденных обстоятельств для случаев, когда модель недоступна?

Как и во всех службах Azure, резервное копирование и восстановление поддерживаются несколькими центрами обработки данных для обеспечения высокой доступности.

Зависит ли модель от встроенных в не Microsoft средств или решений, которые затрудняют перенос модели в другую среду (включая переменные, такие как поставщик услуг размещения, оборудование, программные системы), которые препятствуют объяснимости модели?

№

Существует ли установленная политика управления моделью?

Да. Azure OpenAI поддерживает установленную политику управления. Подробнее в "Отчете о прозрачности ответственного искусственного интеллекта".

Существуют ли установленные и задокументированные протоколы (авторизация, продолжительность, тип) и средства управления доступом для обучающих или производственных наборов данных, содержащих персональные данные, в соответствии с политиками конфиденциальности и управления данными?

В настоящее время обучение модели не проводится, следовательно, нет никаких требований, связанных с набором данных. Однако когда представитель службы клиентов взаимодействует с Copilot, в зависимости от функции, контекстные данные (случай или чат) используются для создания ответа.

Отслеживается ли раскрытие персональных данных и выводы о конфиденциальных или охраняемых законом атрибутах?

Да. Проверка конфиденциальности проводится для каждой функции.

Да. Юридическая проверка проводится для каждой функции, чтобы помочь с нормативными требованиями и другими юридическими вопросами.

Использование функций Copilot
Использование Copilot для создания черновиков статей базы знаний из обращений
Доступность Copilot в регионах
Вопросы и ответы о безопасности и конфиденциальности данных Copilot в Microsoft Power Platform

  • Last updated on