La funzione AI-Powered Answers è disponibile come app per i clienti. Per accedere a AI-Powered Answers è necessario disporre della versione appropriata dell'app Conversations. Per saperne di più, contatta il tuo Account Manager.

Questo articolo fornisce una panoramica delle funzionalità AI-Powered Answers in Conversations.

Per cosa posso utilizzare la funzionalità AI-Powered Answers?

Puoi utilizzare la funzionalità AI-Powered Answers per rispondere automaticamente alle domande più comuni dei dipendenti utilizzando gli articoli esistenti della tua knowledge base. È necessario aver già costruito una knowledge base interna a Conversations creando e importando articoli. Per ulteriori informazioni su come costruire una knowledge base in Conversations, consulta l'articolo Aggiungere un articolo alla knowledge base. 

Ciò ti consentirà di:

• Ridurre il numero di domande a cui rispondere manualmente.
• Far risparmiare tempo a esperti e richiedenti, fornendo risposte istantanee.
• Addestrare l'algoritmo a suggerire le risposte più pertinenti, migliorando così la soddisfazione dei dipendenti.
• Identificare le domande più frequenti e creare articoli aggiuntivi che coprano argomenti importanti di cui non eri a conoscenza in precedenza.

Come funziona?

1. Analisi della conoscenza

Ogni articolo aggiunto alla knowledge base viene analizzato dall'algoritmo e incluso nel modello. L'algoritmo di suggerimento utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per esaminare ogni articolo della knowledge base ed estrarre gli argomenti più importanti.

Ogni volta che si aggiunge un nuovo articolo, Conversations scompone immediatamente il testo (titolo e contenuto) in frasi e lo trasforma in un vettore numerico. In altre parole, per il chatbot l'articolo non è rappresentato come testo, ma piuttosto come un elenco di numeri, che possono essere interpretati come il "punteggio" dell'articolo tra i diversi argomenti.

Consulta la sezione delle migliori prassi dell'articolo Aggiungete un articolo alla knowledge base per avere suggerimenti su come sfruttare al meglio l'algoritmo.

2. Le richieste in arrivo vengono confrontate con il modello

Quando un dipendente invia una richiesta a Conversations utilizzando Slack o Microsoft Teams, la sua domanda viene automaticamente segmentata in un vettore numerico. Tutti gli articoli della knowledge base vengono quindi valutati in base alla corrispondenza dei loro vettori con quello della domanda.

Nota
Il sistema non traduce automaticamente le richieste nella lingua dell'articolo. Presta attenzione alla lingua in cui è scritto un articolo e al modo in cui determinati uffici o dipendenti potrebbero esserne influenzati.

3. Se la corrispondenza è sufficientemente buona, verranno suggerite le risposte più adatte.

Se alcuni articoli sono simili alla domanda, il chatbot di Conversations li mostrerà come suggerimenti al dipendente (per un massimo di tre articoli). 

Quando il sistema identifica articoli strettamente correlati che presentano leggere variazioni, vengono forniti più suggerimenti. In questo modo, vengono forniti articoli che potrebbero avere una rilevanza diversa a seconda delle esigenze del richiedente. 

Il dipendente può scegliere di:

• Accettare il suggerimento cliccando sul pulsante Problema risolto!
• Rifiutare il suggerimento facendo clic sul pulsante Nessun elemento è pertinente o sul pulsante Ho bisogno dell'aiuto di un esperto.

Per gli articoli interni, i contenuti completi vengono visualizzati su Slack o Microsoft Teams. Per gli articoli esterni, ad esempio quelli importati da Confluence, Notion o SharePoint, viene visualizzato solo il titolo con un link alla risorsa pertinente.

Suggerimento
Controlla il registro e il playground delle risposte automatiche per analizzare quali articoli di forniscono le risposte migliori o più accurate. Questo può aiutare a identificare gli articoli da unire, eliminare o che richiedono maggiore chiarezza.

4. Il modello impara dal feedback

Nel tempo, il modello impara dai feedback dei dipendenti per fornire suggerimenti migliori in futuro, e lo fa nei seguenti modi:

• Ogni volta che un dipendente riceve un suggerimento, può fornire un feedback sulla pertinenza o meno del suggerimento utilizzando i pulsanti descritti in precedenza.
• Quando un altro dipendente pone una domanda simile, l'algoritmo recupera tutte le risposte suggerite alle domande precedenti e tiene conto dei feedback già raccolti.
• Quando gli articoli vengono accettati, avanzano leggermente nel ranking. Quelli respinti come irrilevanti ricevono una piccola penalità.

Per conformità al GDPR, nessun dato viene personalizzato durante questo processo. 

Suggerimento
Più i dipendenti interagiscono e più feedback forniscono, più il chatbot di Conversations imparerà a suggerire le risposte corrette dalla tua knowledge base.

Registro e playground delle risposte automatiche

Registro delle risposte automatiche

Nel Registro delle risposte automatiche è possibile trovare un registro delle domande recenti poste dai dipendenti. Vengono mostrate le richieste dei 30 giorni precedenti. Per ogni richiesta, vengono mostrati la data e l'elenco dei suggerimenti insieme al risultato (accettato/rifiutato).

Il Registro delle risposte automatiche consente di capire il tipo di domande che vengono poste regolarmente e di creare nuovi articoli ad esse corrispondenti.

Per accedere al Registro delle risposte automatiche, vai su Conversations > Gestisci > Conoscenze > Registro delle risposte automatiche. 

Playground delle risposte automatiche

Nel Playground delle risposte automatiche, puoi testare i suggerimenti degli articoli inserendo le domande tipiche dei dipendenti. In questo modo, portai vedere i tipi di articoli che verranno suggeriti e apportare eventuali modifiche o miglioramenti.

Per utilizzare la funzionalità di test, inserisci una domanda nella barra di ricerca e fai clic su Chiedi. I risultati sono suddivisi in due sezioni:

• Suggeriti: Questa sezione mostra tutti gli articoli che verrebbero suggeriti al dipendente (vengono suggeriti al massimo tre articoli per ogni domanda del dipendente).
• Non suggeriti: Questa sezione mostra tutti gli articoli che non sono stati suggeriti per i seguenti motivi:
  • Pertinenza: il punteggio di pertinenza è inferiore alla nostra soglia di raccomandazione.
  • Targeting: l'utente corrente non corrisponde ai criteri di targeting definiti nell'articolo.
  • Numero di suggerimenti: al dipendente verrebbero mostrati troppi suggerimenti.

Suggerimenti
▶︎ Gli articoli sono ordinati per rilevanza in ordine decrescente.
▶︎ Cliccando su un articolo, i dettagli si apriranno in una nuova scheda.

Per accedere al Playground delle risposte automatiche, vai su Conversations > Gestisci > Conoscenze > Playground delle risposte automatiche.