Catégorisation des enregistrements

  • Rversion finale: Washingtondc
  • Mis à jour 1 févr. 2024
  • 5 minutes de lecture

    • La fonctionnalité de catégorisation des enregistrements incluse dans Task Intelligence for Customer Service utilise des modèles d’apprentissage machine pour évaluer le texte, prédire les valeurs de champ et renseigner automatiquement les champs sur les enregistrements de ticket et d’interaction.

    La catégorisation des enregistrements prend en charge plusieurs langues et peut analyser les pièces jointes en plus de l’évaluation du texte des e-mails et des enregistrements. Utilisez cette fonctionnalité pour catégoriser les tickets, les types de tickets et les interactions issus de canaux multiples, y compris les e-mails, le Web et la messagerie instantanée.

    Vous pouvez utiliser les résultats de la catégorisation pour acheminer automatiquement les enregistrements vers le centre de services approprié, ce qui évite d’avoir recours à plusieurs boîtes de réception d’e-mails et bots RPA. L'acheminement automatique permet également à vos employés de se dégager plus de temps pour travailler sur d'autres tâches.

    Figure 1. Formulaire Ticket avec des valeurs de champ prédites et recommandées
    Vue du formulaire de ticket mettant en évidence les valeurs prédites pour les sections Compte et Catégorie.

    Valeurs de champ prévues

    Sur les enregistrements de tickets et d’interactions, les champs qui contiennent des valeurs prévues sont identifiés par une icône et une étiquette AI ( icône et étiquette Sparkle de l’IA générative). Ces champs incluent également une icône d’information qui affiche un message avec un contexte supplémentaire sur les valeurs prédites.
    Remarque :
    dans Espace de travail configurable de CSM, l’icône AI est persistante tout au long du cycle de vie de l’enregistrement. Dans Interface utilisateur principale, l’icône AI est supprimée lorsque l’agent modifie la valeur du champ.

    Dans Espace de travail configurable de CSM et Interface utilisateur principale, les champs de l’enregistrement qui contiennent des valeurs prévues sont identifiés par les Predicted messages ou recommandés .

    Valeurs de champ recommandées

    Les champs prédits par AI incluent des valeurs recommandées. Lorsqu’un agent sélectionne un champ prédit, le système affiche une liste déroulante qui comprend les trois premières recommandations en haut de la liste, suivies de toutes les autres valeurs. Cette fonctionnalité est disponible pour les types de champs suivants :
    • Listes de choix
    • Recherche unique
    • Recherche multiple
    • Champs à texte unique et multiple

    Si les trois recommandations principales ne sont pas disponibles, le système affiche un message dans la section Recommandations principales de la liste déroulante indiquant qu’aucune prédiction n’est disponible. Les autres valeurs suivent ce message.

    L’agent peut sélectionner n’importe quelle valeur dans la liste déroulante, soit l’une des trois principales valeurs recommandées, soit l’une des autres valeurs. L’agent peut également saisir le champ et filtrer les résultats dans la liste déroulante, à l’exception des trois recommandations principales qui sont toujours affichées.
    Remarque :
    Les trois recommandations principales restent dans la liste déroulante tout au long du cycle de vie du ticket, quelle que soit la valeur de champ sélectionnée.

    Filtrage des valeurs de champ inactives à partir des prédictions

    Activez l’option pour supprimer les sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter valeurs de champ inactives des prédictions. Le paramètre par défaut de cette propriété est false.

    Bannière de prédiction IA

    Lorsqu’un enregistrement de ticket comprend une prédiction de catégorisation, le système affiche une bannière en haut de l’enregistrement. La bannière s’affiche lorsqu’il existe au moins un champ avec des prédictions de remplissage automatique dans les modèles de catégorisation. La bannière s’affiche pour les enregistrements de la table Ticket et des extensions de la table Ticket.
    Remarque :
    La bannière s’affiche dans Espace de travail configurable de CSM et dans le Interface utilisateur principale.
    Le système affiche la bannière lorsqu’il existe au moins un champ avec une prédiction de remplissage automatique dans les modèles de catégorisation ou lorsqu’un des champs extraits n’a pas été examiné par l’agent. La bannière s’affiche pour les enregistrements de la table Ticket.
    Remarque :
    Si l’agent modifie la valeur prédite, la bannière est supprimée. Si tous les champs prédits sont recommandés, la bannière ne s’affiche pas.

    La bannière peut être activée ou désactivée par la sn_csm_ml_task.ui.banner.enabled propriété système.

    Commentaire de prédiction

    Le système stocke les commentaires sur les résultats de prédiction dans la table Résultat de prédiction [ml_predictor_results]. Les utilisateurs disposant du rôle ml_admin peuvent accéder à la table et afficher les résultats.
    • Remplissage automatique : une valeur est considérée comme prédite correctement (définie sur true) si la valeur prévue et la valeur finale sont identiques.
    • Recommandation : une valeur est considérée comme correctement prédite si l’une des valeurs prédites correspond à la valeur finale.

    La table Résultat de Predictor stocke également des informations sur les prédictions ignorées et échouées. Pour plus d’informations sur cette table, consultez Composants installés avec Task Intelligence for Customer Service.

    Catégorisation multilingue des enregistrements

    Utilisez un modèle d’apprentissage machine comprenant les langues ci-dessous pour évaluer le texte dans les e-mails et les enregistrements créés dans différentes langues, et prédire et renseigner automatiquement les champs sur les tickets, les types de tickets et les interactions.
    • Anglais
    • Français
    • Allemand
    • Espagnol
    La catégorisation des enregistrements multilingues utilise un modèle d’apprentissage machine entraîné pour comprendre plusieurs langues. Ce modèle peut :
    • Comprendre le texte dans les e-mails et les enregistrements.
    • Évaluer le texte et prédire les valeurs de champ.
    • Ajoutez les valeurs prédites aux champs sur les tickets, les types de tickets et les interactions.
    La catégorisation multilingue des enregistrements peut prendre en charge les langues supplémentaires suivantes sur demande :
    • Arabe
    • Chinois (RPC)
    • Chinois (Taïwan)
    • Néerlandais
    • Italien
    • Japonais
    • Coréen
    • Polonais
    • Portugais
    • Russe
    • Thaï
    • Turc
    Remarque :
    Si vous avez besoin d’évaluer des e-mails ou des tickets dans ces langues supplémentaires, contactez l’équipe produit pour obtenir de l’aide.

    Catégorisation des enregistrements basée sur les pièces jointes

    Les pièces jointes peuvent inclure des signaux précieux qui aident les services d’assistance à classer et à acheminer automatiquement les enregistrements. Pour tirer parti des informations des pièces jointes, vous pouvez utiliser un modèle d’apprentissage machine pour analyser les e-mails et enregistrer le texte et les pièces jointes et renseigner automatiquement les champs sur les tickets, les types de tickets et les interactions en fonction de signaux contenus dans le texte.

    Le modèle peut prédire des informations sur un ticket en fonction des éléments suivants :
    • Texte dans la ligne d'objet et le corps d'un e-mail client.
    • Texte dans la brève description et la description d’un ticket ou d’une interaction.
    • Envoyez du texte dans un e-mail et enregistrez les pièces jointes.
    Remarque :
    Le modèle peut être configuré pour utiliser différents champs pour la prédiction.

    La catégorisation basée sur les pièces jointes utilise toutes ces informations pour prédire les valeurs de champ. Par conséquent, vous pouvez acheminer automatiquement les enregistrements vers le centre de services approprié en fonction de ces valeurs.