기록 범주화

  • 릴리스 버전: Yokohama
  • 업데이트 날짜 2025년 01월 30일
  • 읽기4분
  • 고객 서비스용 작업 인텔리전스에 포함된 기록 범주화 기능은 머신 러닝 모델을 사용하여 텍스트를 평가하고 필드 값을 예측하며 케이스 및 상호작용 기록의 필드를 자동으로 채웁니다.

    기록 범주화는 여러 언어를 지원하며 이메일 및 기록에서 텍스트를 평가하는 것 외에도 첨부 파일을 스캔할 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 이메일, 웹, 채팅 등 여러 채널에서 케이스, 케이스 유형 및 상호작용을 범주화합니다.

    범주화 결과를 사용하여 자동으로 기록을 올바른 서비스 데스크로 라우팅하면 여러 이메일 받은 편지함 및 RPA 봇을 사용할 필요가 없습니다. 또한 자동 라우팅을 사용하면 직원이 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

    그림 1. 예측 및 권장 필드 값이 있는 케이스 양식
    계정 및 범주 섹션의 예측 값을 강조 표시하는 케이스 양식 뷰입니다.

    예측 필드 값

    케이스 및 상호작용 기록에서 예측 값을 포함하는 필드는 AI 아이콘 및 레이블(생성형 AI 반짝임 아이콘 및 레이블)로 식별됩니다. 이러한 필드에는 예측 값에 대한 추가 컨텍스트가 포함된 메시지를 표시하는 정보 아이콘도 포함되어 있습니다.
    주:
    에서 CSM 구성 가능 작업 공간AI 아이콘은 기록의 수명주기 동안 지속됩니다. 코어 UI에서 에이전트가 필드 값을 변경하면 AI 아이콘이 제거됩니다.

    CSM 구성 가능 작업 공간코어 UI에서 예측된 값을 포함하는 기록의 필드는 Predicted 또는 권장 메시지로 식별됩니다.

    권장 필드 값

    AI가 예측하는 필드에는 권장 값이 포함됩니다. 에이전트가 예측 필드를 선택하면 시스템은 목록 상단에 상위 3개 권장 사항을 포함하고 그 뒤를 이어 다른 모든 값을 포함하는 드롭다운 목록을 표시합니다. 이 기능은 다음과 같은 유형의 필드에 사용할 수 있습니다.
    • 선택 목록
    • 단일 조회
    • 다중 조회
    • 단일 및 다중 텍스트 필드

    상위 3개 권장 사항을 사용할 수 없는 경우 시스템은 드롭다운 목록의 상위 권장 사항 섹션에 사용할 수 있는 예측이 없다는 메시지를 표시합니다. 다른 값은 이 메시지 뒤에 옵니다.

    에이전트는 드롭다운 목록에서 상위 3개의 권장 값 중 하나 또는 다른 값 중 하나를 선택할 수 있습니다. 에이전트는 필드를 입력하고 항상 표시되는 상위 3개 권장 사항을 제외하고 드롭다운 목록에서 결과를 필터링할 수도 있습니다.
    주:
    상위 3개 권장 사항은 선택한 필드 값에 관계없이 케이스 수명주기 동안 드롭다운 목록에 남아 있습니다.

    예측에서 비활성 필드 값 필터링

    예측에서 비활성 필드 값을 필터링하려면 sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter를 활성화합니다. 이 속성의 기본 설정은 false입니다.

    AI 예측 배너

    케이스 기록에 분류 예측이 포함되어 있으면 시스템이 기록 상단에 배너를 표시합니다. 범주화 모델에 자동 채우기 예측이 있는 필드가 하나 이상 있는 경우 배너가 표시됩니다. 배너는 케이스 테이블의 기록과 케이스 테이블의 확장에 대해 표시됩니다.
    주:
    배너는 CSM 구성 가능 작업 공간코어 UI에 표시됩니다.
    범주화 모델에 자동 채우기 예측이 있는 필드가 하나 이상 있거나 추출한 필드 중 하나를 에이전트가 검토하지 않은 경우 시스템이 배너를 표시합니다. 배너는 케이스 테이블의 기록에 대해 표시됩니다.
    주:
    에이전트가 예측 값을 변경하면 배너가 제거됩니다. 예측된 모든 필드가 권장되는 경우에는 배너가 표시되지 않습니다.

    배너는 sn_csm_ml_task.ui.banner.enabled 시스템 속성에 의해 활성화되거나 비활성화될 수 있습니다.

    예측 피드백

    시스템은 예측 결과에 대한 피드백을 예측 결과[ml_predictor_results] 테이블에 저장합니다. ml_admin 역할은 테이블에 액세스하여 결과를 볼 수 있습니다.
    • 자동 채우기: 예측 값과 최종 값이 동일하면(true로 설정) 값이 올바르게 예측된 것으로 간주됩니다.
    • 권장 사항: 예측된 값 중 하나라도 최종 값과 일치하면 값이 올바르게 예측된 것으로 간주됩니다.

    예측 결과 테이블에는 건너뛴 예측과 실패한 예측에 대한 정보도 저장됩니다. 이 테이블에 대한 자세한 내용은 고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 구성 요소를 참조하십시오.

    다국어 기록 범주화

    다음 언어를 이해하는 머신 러닝 모델을 사용하여 다양한 언어로 생성된 이메일 및 기록의 텍스트를 평가한 다음 케이스, 케이스 유형 및 상호작용의 필드를 예측하고 자동으로 채웁니다.
    • 영어
    • 프랑스어
    • 독일어
    • 스페인어
    다국어 기록 범주화는 여러 언어를 이해하도록 학습된 하나의 머신 러닝 모델을 사용합니다. 이 모델은 다음을 수행할 수 있습니다.
    • 이메일 및 기록의 텍스트를 이해합니다.
    • 텍스트를 평가하고 필드 값을 예측합니다.
    • 케이스, 케이스 유형 및 상호작용의 필드에 예측 값을 추가합니다.
    다국어 기록 범주화는 요청 시 다음과 같은 추가 언어를 지원할 수 있습니다.
    • 아랍어
    • 중국어(PRC)
    • 중국어(대만)
    • 네덜란드어
    • 이탈리아어
    • 일본어
    • 한국어
    • 폴란드어
    • 포르투갈어
    • 러시아어
    • 태국어
    • 터키어
    주:
    이러한 추가 언어로 이메일 또는 케이스를 평가해야 하는 경우 제품 팀에 문의하여 지원을 요청하십시오.

    첨부 파일 기반 기록 범주화

    첨부 파일에는 지원 데스크에서 자동으로 기록을 범주화하고 라우팅하는 데 도움이 되는 중요한 신호가 포함될 수 있습니다. 첨부 파일 정보를 활용하기 위해 머신 러닝 모델을 사용하여 이메일 및 기록 텍스트와 첨부 파일을 구문 분석하고 텍스트에 포함된 신호를 기반으로 케이스, 케이스 유형 및 상호작용의 필드를 자동으로 채울 수 있습니다.

    모델은 다음을 기반으로 케이스에 대한 정보를 예측할 수 있습니다.
    • 고객 이메일의 제목과 본문의 텍스트
    • 케이스 또는 상호작용에 대한 짧은 설명과 설명의 텍스트
    • 이메일 및 기록 첨부 파일의 텍스트
    주:
    예측에 다른 필드를 사용하도록 모델을 구성할 수 있습니다.

    첨부 파일 기반 범주화는 이 모든 정보를 사용하여 필드 값을 예측합니다. 따라서 이러한 값을 기반으로 기록을 적절한 서비스 데스크로 자동으로 라우팅할 수 있습니다.