모델을 생성하여 케이스 감정 예측

미리 학습된 감정 모델을 편집하고 테스트하여 고객 서비스 케이스에 대한 감정을 예측합니다.

시작하기 전에

필요한 역할: ml_admin, admin

이 작업 정보

케이스 감정 모델은 커뮤니케이션 패턴을 학습하기 위해 대규모 데이터 세트로 미리 학습됩니다. 모델을 테스트할 기록 세트를 선택한 다음 배포하기 전에 결과를 봅니다.

모델 설정

1. 다음으로 이동 모두 > 고객 서비스용 작업 인텔리전스 > 설정 을 클릭하여 작업 인텔리전스 관리 콘솔에 액세스합니다.
2. 다음 모델에 모델 편집을 선택합니다. CSAT를 개선하기 위해 케이스 감정을 예측합니다.

   이렇게 하면 모델이 열리고 5페이지 중 첫 번째 페이지가 표시됩니다. 모델의 각 페이지에서 사용자에게 질문을 하고, 효과적인 모델을 빌드하는 데 필요한 정보를 선택하도록 도움을 제공합니다.

목적 정의

모델에 예측을 수행할 시기를 알립니다.

감정 모델은 커뮤니케이션 패턴을 이해하기 위해 대규모 데이터 세트로 미리 학습됩니다. 이 데이터는 고객 이메일과 케이스 설명 및 코멘트에서 가져옵니다.

1. 테스트할 기록이 포함된 테이블을 선택합니다.

   케이스 테이블에서 기록을 테스트하려면 모든 케이스를 선택하거나 케이스 유형 테이블을 선택합니다.

2. 저장 및 계속을 선택합니다.

내 모델 테스트

모델을 테스트하는 데 사용할 케이스를 선택합니다.

이 정보를 선택하면 테스트에 사용할 기록 유형을 모델에 알릴 수 있습니다. 모델이 배포되면 선택한 조건과 일치하는 테이블의 모든 기록에서 감정을 예측합니다.

1. 조건을 사용하여 테스트할 기록 세트를 선택합니다.
2. 테스트 시작을 선택합니다.

모델 평가

테스트 결과를 평가하고 과거 케이스에 대한 샘플 결과를 봅니다.

결과를 검토하면 배포 후 모델이 어떻게 수행되는지 미리 볼 수 있습니다.

1. 결과 목록을 보려면 모든 테스트 결과 보기를 선택합니다.
2. 저장 및 계속을 선택합니다.

기본 설정 구성

감정 예측을 사용하려는 방법을 모델에 알립니다.

1. 현재 감정 및 시간 경과에 따른 감정 필드에 예측을 표시합니다.
2. 원하는 경우 백그라운드에서만 모델을 실행할 수 있습니다.

   이 옵션을 사용하면 시스템이 예측하고 예측 이력에 정보를 저장하지만 케이스 기록에는 정보를 추가하지 않습니다.

3. 저장 및 계속을 선택합니다.

모델 배포

이전 페이지에서 선택한 항목을 검토합니다. 그런 다음 배포를 선택하여 모델을 배포할 수 있습니다.