Datensatzkategorisierung

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  • Aktualisiert 1. Februar 2024
  • 4 Minuten Lesedauer

    • Die in Task Intelligence for Customer Service enthaltene Datensatzkategorisierungsfunktion verwendet Modelle für maschinelles Lernen, um Text auszuwerten, Feldwerte vorherzusagen und Felder in Fall- und Interaktionsdatensätzen automatisch auszufüllen.

    Die Datensatzkategorisierung unterstützt mehrere Sprachen und kann nicht nur Text aus E-Mails und Datensätzen auswerten, sondern auch Anhänge scannen. Verwenden Sie diese Funktion, um Fälle, Falltypen und Interaktionen aus mehreren Kanälen, einschließlich E-Mail, Web und Chat, zu kategorisieren.

    Sie können die Ergebnisse der Kategorisierung verwenden, um Datensätze automatisch an den richtigen Service Desk weiterzuleiten, wodurch Sie nicht mehr mehrere E-Mail-Posteingänge und RPA-Bots benötigen. Durch die automatische Weiterleitung können Ihre Mitarbeiter dann an anderen Aufgaben arbeiten.

    Abbildung : 1. Fallformular mit vorhergesagten und empfohlenen Feldwerten
    Fallformularansicht, in der die vorhergesagten Werte für die Abschnitte „Account“ und „Kategorie“ hervorgehoben werden.

    Vorhergesagte Feldwerte

    In Fall- und Interaktionsdatensätzen werden die Felder, die vorhergesagte Werte enthalten, mit einem KI-Symbol und einer Bezeichnung ( Generative AI Sparkle-Symbol und Bezeichnung) identifiziert. Diese Felder enthalten auch ein Informationssymbol, das eine Nachricht mit zusätzlichem Kontext zu den vorhergesagten Werten anzeigt.
    Hinweis:
    In Konfigurierbarer Arbeitsbereich für CSMbleibt das KI-Symbol während des gesamten Lebenszyklus des Datensatzes erhalten. In Core-UIwird das KI-Symbol entfernt, wenn der Service Desk-Mitarbeiter den Feldwert ändert.

    In Konfigurierbarer Arbeitsbereich für CSM und Core-UIwerden die Felder im Datensatz, die vorhergesagte Werte enthalten, mit den Nachrichten Predicted oder Empfohlen identifiziert.

    Empfohlene Feldwerte

    Felder, die von KI vorhergesagt werden, enthalten empfohlene Werte. Wenn ein Service Desk-Mitarbeiter ein vorhergesagtes Feld auswählt, zeigt das System eine Dropdown-Liste an, die die drei wichtigsten Empfehlungen oben in der Liste enthält, gefolgt von allen anderen Werten. Diese Funktion ist für die folgenden Feldtypen verfügbar:
    • Auswahllisten
    • Einzelsuche
    • Mehrfachsuche
    • Einzel- und Mehrfachtextfelder

    Wenn die drei wichtigsten Empfehlungen nicht verfügbar sind, zeigt das System im Abschnitt „Häufigste Empfehlungen“ der Dropdown-Liste eine Meldung an, dass keine Vorhersagen verfügbar sind. Die anderen Werte folgen dieser Nachricht.

    Der Service Desk-Mitarbeiter kann einen beliebigen Wert aus der Dropdown-Liste auswählen, entweder einen der drei empfohlenen Werte oder einen der anderen Werte. Der Service Desk-Mitarbeiter kann auch Eingaben in das Feld tätigen und die Ergebnisse in der Dropdown-Liste filtern, mit Ausnahme der drei wichtigsten Empfehlungen, die immer angezeigt werden.
    Hinweis:
    Die drei wichtigsten Empfehlungen bleiben während des gesamten Falllebenszyklus unabhängig vom ausgewählten Feldwert in der Dropdown-Liste.

    Filtern inaktiver Feldwerte aus Vorhersagen

    Aktivieren Sie sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter, um inaktive Feldwerte aus Vorhersagen zu entfernen. Die Standardeinstellung für diese Eigenschaft ist „false“.

    KI-Vorhersagebanner

    Wenn ein Falldatensatz eine Kategorisierungsvorhersage enthält, zeigt das System oben im Datensatz ein Banner an. Das Banner wird angezeigt, wenn in Kategorisierungsmodellen mindestens ein Feld mit Vorhersagen zum automatischen Ausfüllen vorhanden ist. Das Banner wird für Datensätze in der Falltabelle und Erweiterungen der Falltabelle angezeigt.
    Hinweis:
    Das Banner wird in Konfigurierbarer Arbeitsbereich für CSM und in Core-UIangezeigt.
    Das System zeigt das Banner an, wenn mindestens ein Feld mit einer AutoFill-Vorhersage in Kategorisierungsmodellen vorhanden ist oder wenn eines der extrahierten Felder nicht vom Service Desk-Mitarbeiter überprüft wurde. Das Banner wird für Datensätze in der Falltabelle angezeigt.
    Hinweis:
    Wenn der Service Desk-Mitarbeiter den vorhergesagten Wert ändert, wird das Banner entfernt. Wenn alle vorhergesagten Felder empfohlen werden, wird das Banner nicht angezeigt.

    Das Banner kann durch die Systemeigenschaft sn_csm_ml_task.ui.banner.enabled aktiviert oder deaktiviert werden.

    Vorhersagefeedback

    Das System speichert Feedback zu Vorhersageergebnissen in der Tabelle „Vorhersageergebnis“ [ml_predictor_results]. Benutzer mit der Rolle ml_admin können auf die Tabelle zugreifen und die Ergebnisse anzeigen.
    • Automatisch ausfüllen: Ein Wert gilt als richtig vorhergesagt (auf „wahr“ gesetzt), wenn der vorhergesagte Wert und der endgültige Wert identisch sind.
    • Empfehlung: Ein Wert gilt als korrekt vorhergesagt, wenn einer der vorhergesagten Werte mit dem endgültigen Wert übereinstimmt.

    In der Tabelle „Vorhersageergebnis“ werden auch Informationen zu übersprungenen und fehlgeschlagenen Vorhersagen gespeichert. Weitere Informationen zu dieser Tabelle finden Sie unter Mit Task Intelligence for Customer Service installierte Komponenten.

    Mehrsprachige Datensatzkategorisierung

    Verwenden Sie ein Modell für maschinelles Lernen, das die folgenden Sprachen versteht, um Text in E-Mails und Datensätzen auszuwerten, die in verschiedenen Sprachen erstellt wurden, und um Felder für Fälle, Falltypen und Interaktionen vorherzusagen und automatisch auszufüllen.
    • Englisch
    • Französisch
    • Deutsch
    • Spanisch
    Bei der mehrsprachigen Datensatzkategorisierung wird ein Modell für maschinelles Lernen verwendet, das darauf trainiert ist, mehrere Sprachen zu verstehen. Dieses Modell kann:
    • Den Text in E-Mails und Datensätzen verstehen.
    • Den Text bewerten und Feldwerte vorhersagen.
    • Fügen Sie die vorhergesagten Werte zu Feldern in Fällen, Falltypen und Interaktionen hinzu.
    Die mehrsprachige Datensatzkategorisierung kann bei Bedarf die folgenden zusätzlichen Sprachen unterstützen:
    • Arabisch
    • Chinesisch (VR China)
    • Chinesisch (Taiwan)
    • Niederländisch
    • Italienisch
    • Japanisch
    • Koreanisch
    • Polnisch
    • Portugiesisch
    • Russisch
    • Thailändisch
    • Türkisch
    Hinweis:
    Wenn Sie E-Mails oder Fälle in diesen zusätzlichen Sprachen auswerten müssen, wenden Sie sich an das Produktteam.

    Anhangbasierte Datensatzkategorisierung

    Anhänge können wertvolle Signale enthalten, die Support Desks dabei unterstützen, Datensätze automatisch zu kategorisieren und weiterzuleiten. Um die Vorteile der Anhangsinformationen zu nutzen, können Sie ein Modell für maschinelles Lernen verwenden, um E-Mails zu analysieren und Text und Anhänge aufzuzeichnen und Felder für Fälle, Falltypen und Interaktionen basierend auf im Text enthaltenen Signalen automatisch auszufüllen.

    Das Modell kann Informationen zu einem Fall vorhersagen, und zwar anhand von:
    • Dem Betreff und dem Text von Kunden-E-Mails.
    • Text in der Kurzbeschreibung und Beschreibung eines Falls oder einer Interaktion.
    • Text in E-Mail- und Datensatzanhängen.
    Hinweis:
    Das Modell kann so konfiguriert werden, dass verschiedene Felder für die Vorhersage herangezogen werden.

    Bei der anhangbasierten Kategorisierung werden alle diese Informationen zur Vorhersage von Feldwerten herangezogen. Daher können Sie Datensätze basierend auf diesen Werten automatisch an den entsprechenden Service Desk weiterleiten.