使用生成式 AI 在 Connect Customer 中评估代理表现

使用生成式 AI 来回答只需要对话记录的问题。例如，有关软技能的问题、检查呼叫流程的问题或合规性声明等。

将复杂的问题拆分为多个更简单的问题。例如，而不是 “代理是否表现出积极的倾听？” ，问两个问题：“工程师是否第一次了解了客户的问题，而客户无需重复自己的问题？” 以及 “客户解释问题后，工程师是否总结了问题？”。

使用有条件启用的问题来启用或禁用仅在某些情况下适用的问题。例如，你可能有一个问题：“客户在对话中购买了产品吗？” ，以及随后的有条件的问题：“代理商在完成出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。

不要使用生成式 AI 来回答需要对话记录之外信息的问题。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。

不要使用生成式人工智能来评估可量化的活动，例如 “客户是否被过度搁置？” 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时间或中断次数之类的指标。有关更多详细信息，请参阅步骤 6：启用自动评估。

不要自动提出评估多方（其他代理人、合作伙伴机构或第二位客户）之间互动的问题。 Contact Lens知道在给定时间只有两个参与者。例如，避免出现诸如 “如果主要账户持有人以外的其他人加入了对话，那么代理人是否在继续之前先与主要账户持有人进行了确认？” 之类的问题。

不要问依赖语气的问题。生成式 AI 无法确定代理或客户的语气。

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？”。

作为完整句子的单词问题。不是 “身份验证”，而是问 “代理是否尝试验证客户的身份？”。

在 “问题评估者须知” 中添加详细的评估标准。因为 “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问题之前询问客户的会员编号和邮政编码，则答案为 “是”。否则，答案为 “否”。

定义问题所依赖的特定业务术语。如果客服人员必须在问候语中命名部门，请在说明中列出示例部门名称。

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” 之类的变体。

明确谁正在接受评估。“特工是否避免使用亵渎语言？” 可以理解为询问任何地方是否发生了亵渎行为，即使只有客户使用了亵渎内容，也会返回 “否”。问 “特工有没有使用亵渎语言？” 相反。

积极提问短语。使用 “代理向客户打招呼了吗？” 而不是 “特工是否跳过了问候语？”。正面措辞问题可以提供更好的 AI-evaluation 推理和参考。

指定何时答案为 “不适用” (N/A)。例如：答案是呼叫 N/A 是否导致转接。

在 “评估者须知” 中，解释 AI 何时应选择每个答案选项。因为 “代理给出了解决时间表吗？” ，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”。不解释每个选项都可能导致 AI 选择 “不适用”，即使问题不是可选的。

阐明是否需要全部或任何指定的代理行为。如果代理要求提供姓名但不要求提供电话号码，“代理必须询问客户的姓名和电话号码” 将失败。

包括非标准场景的示例，而不仅仅是标准呼叫流程。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”，则还应包括回拨措辞，例如 “我会在 30 分钟内给您回电并提供更新”。 Standard-flow-only示例会导致回调、升级和转账的答案不一致。

要最大限度地关注自动失败的问题，因为一个不及格的答案会影响整个表单的评估分数。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。

除非需要精确的措辞，否则不要使用双引号。如果指令检查"Have a nice day"，人工智能将无法匹配祝你下午愉快。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”，这样人工智能就可以正确解释它。

不要在笔录中使用可能拼写错误的专有名词。像 Klarity P ay 这样的产品名称，可能会以不同的方式转录，从而导致无法匹配。

不要使用模糊的问题。而不是 “代理是否使用了适当的语言？” ，问 “特工有没有使用亵渎语言？”。

不要使用长篇逐字记录脚本。检查是否"Thank you for calling ABC Bank. How may I assist you?"很少匹配，因为轻微的转录差异会破坏完整的脚本。

使用简单、简短的答案选项，例如 “是”、“否” 和 “部分”。

当问题可能不适用时，启用 “可选问题” 设置。这样，评估者就可以跳过问题或将其标记为 “不适用”。

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。

不要使用太多的答案选项。对于 “客户体验怎么样？” ，像 Great、Good、OK、Poor、Very Poor 和 Torrible 这样的长清单会降低准确性。改用一组较小的不同选项。

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。