Nachrichtenanalyse: Verantwortungsvolle KI-Transparenz – Häufig gestellte Fragen
Wichtig
Die in diesem Artikel beschriebenen Funktionen befinden sich derzeit in der öffentlichen Vorschauphase. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und ist nicht für Produktionsworkloads vorgesehen. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen.
Was ist die Nachrichtenanalyse?
Die Nachrichtenanalyse ist eine KI-Funktion, die die eingehenden Kundennachrichten analysiert, um Erkenntnisse zu extrahieren, die Entwicklern helfen, Kundeninteraktionen zu verbessern. Sie erkennt die Sprache, bestimmt die Absicht (z. B. eine Servicefrage oder Beschwerde), und identifiziert wichtige Themen. Die Nachrichtenanalyse kann Unternehmen dabei helfen zu verstehen, wie gut ihre Kommunikationsstrategien funktionieren und ihre Interaktionen mit Kunden verbessern.
Was kann die Nachrichtenanalyse tun?
Die Nachrichtenanalyse nutzt erweiterte KI-Funktionen mit Azure OpenAI, um vielfältige Funktionen für die Kundeninteraktion anzubieten. Sie verwendet Azure OpenAI-Dienste, um Nachrichten zu verarbeiten, die über Plattformen wie WhatsApp empfangen werden. Dies funktioniert folgendermaßen:
- Sprachenerkennung: Identifiziert die Sprache der Nachricht, stellt Konfidenzbewertungen bereit und übersetzt die Nachricht in Englisch, wenn die ursprüngliche Nachricht nicht auf Englisch ist.
- Sprechabsichtserkennung: Analysiert die Nachricht, um das Ziel des Kunden zu ermitteln, z. B. Hilfe suchen oder Feedback geben.
- Schlüsselbegriffserkennung: Extrahiert wichtige Begriffe und Namen aus der Nachricht, die für den Kontext von entscheidender Bedeutung sein können.
Diese Kombination von Funktionen ermöglicht es Unternehmen, ihre Antworten anzupassen und Kundeninteraktionen besser zu verwalten.
Was sind die beabsichtigten Verwendungsmöglichkeiten der Nachrichtenanalyse?
Durch die Bereitstellung der Nachrichtenanalyse für Agenten oder Abteilungen können Unternehmen Probleme effizient lösen und eine nahtlose Endbenutzererfahrung bieten.
Geben Sie Kunden sofortiges Feedback, indem Sie ihre Bedürfnisse erkennen.
Verbessern Sie die Effizienz von Kundendienstteams, indem Sie Nachrichten basierend auf Dringlichkeit oder Emotion priorisieren.
Steigern Sie die Qualität der Kundeninteraktionen durch Verständnis des Kontexts und der Nuancen ihrer Anfragen oder Kommentare.
Wie wurde die Nachrichtenanalyse ausgewertet? Welche Metriken werden verwendet, um die Leistung zu messen?
Tests vor der Bereitstellung:
Komponententests: Entwickeln und Ausführen von Komponententests für jede Komponente des Systems, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß isoliert funktionieren.
Integrationstests: Testen der Integration verschiedener Systemkomponenten, z. B. die Interaktion zwischen dem Webhook-Empfänger, der Azure OpenAI-API und dem Event Grid. Mithilfe von Tests können Probleme identifiziert werden, bei denen Komponenten interagieren.
Überprüfung und Validierung:
Manuelle Überprüfung: Ausführen manueller Testsitzungen, in denen Teammitglieder praxisnahe Anwendungsfälle simulieren, um zu sehen, wie gut das System Nachrichten verarbeitet und analysiert.
Bug Bashing: Organisieren von Bug Bashing-Ereignissen, bei denen Teammitglieder und Projektbeteiligte zusammenarbeiten, um so viele Probleme wie möglich innerhalb kurzer Zeit zu finden. Diese Ereignisse können dazu beitragen, unerwartete Fehler oder Benutzerfreundlichkeitsprobleme aufzudecken.
Feedback während der Produktion:
Benutzerfeedback: Sammeln und Analysieren von Feedback von Endbenutzern. Dieser direkte Input kann Einblicke geben, wie gut die Funktion den Anforderungen und Erwartungen des Benutzers entspricht.
Benutzerumfragen und Interviews: Durchführen von Umfragen und Interviews mit Benutzern, um qualitative Daten über die Leistung des Systems und die Benutzererfahrung zu sammeln.
Welche Einschränkungen gelten für die Nachrichtenanalyse? Wie können Benutzer die Auswirkungen der Einschränkungen der Nachrichtenanalyse beim Verwenden des Systems minimieren?
Falsch positive Ergebnisse:
- Das System kann gelegentlich falsch positive Analysen generieren, insbesondere bei mehrdeutigen, widersprüchlichen oder sarkastischen Inhalten und kulturspezifischen Ausdrücken und Idiomen in Kundennachrichten, die sie nicht genau interpretieren können.
Nicht unterstützte Sprachen/Übersetzungsprobleme:
- Wenn das Modell die Sprache nicht unterstützt, kann diese nicht richtig erkannt oder ordnungsgemäß übersetzt werden. Bei den unterstützten Sprachen, kann es auch zu irreführenden Übersetzungen kommen, die Sie korrigieren oder für die eigene Übersetzungsmodelle erstellen müssen.
Welche betrieblichen Faktoren und Einstellungen ermöglichen eine effektive und verantwortungsvolle Verwendung der Nachrichtenanalyse?
Explizite Meta-Promptkomponenten: Verbessern der Prompts des Systems mit expliziten Meta-Promptkomponenten, die die KI beim Verständnis des Kontexts der Unterhaltung besser leiten. Dieser Ansatz kann die Relevanz und Genauigkeit der Analyse verbessern, indem klarere Anweisungen dazu bereitgestellt werden, worauf sich das System während seiner Bewertungen konzentrieren sollte.
Vordefinierte Antworten für sensible Nachrichten: Kennzeichnet sensible Themen oder Fragen in der Analyseantwort. Dadurch wird sichergestellt, dass Antworten respektvoll und rechtlich konform sind, wodurch das Risiko von Fehlern oder unangemessenen Antworten, die von der KI erzeugt werden, verringert wird.
Plan zur phasenweisen Veröffentlichung: Implementieren eines mehrstufigen Rollouts beginnend mit einer Vorschau, die eine eingeschränkte Benutzerbasis vor einer vollständigen Bereitstellung umfasst, um Feedback zu sammeln und die Systemstabilität sicherzustellen. Dieser phasenweise Ansatz ermöglicht Anpassungen in Echtzeit und Risikomanagement basierend auf der tatsächlichen Benutzererfahrung.
Plan zur Reaktion auf Vorfälle aktualisieren: Regelmäßiges Aktualisieren des Plans zur Reaktion auf Vorfälle, um Verfahren einzuschließen, die die Integration neuer Funktionen oder potenzieller neuer Bedrohungen behandeln. Diese Strategie stellt sicher, dass das Team bereit ist, unerwartete Situationen effektiv zu behandeln und die Systemintegrität und die Benutzervertrauensstellung aufrechtzuerhalten.
Rollbackplan: Entwickeln einer Rollbackstrategie, die eine schnelle Zurücksetzung auf einen vorherigen stabilen Zustand ermöglicht, wenn die neue Funktion zu unerwarteten Problemen führt. Um schnelle Reaktionen in kritischen Situationen sicherzustellen, implementieren Sie diese Strategie in den Bereitstellungspipelines.
Feedbackanalyse: Regelmäßiges Sammeln und Analysieren von Feedback von Benutzern, insbesondere von Contoso, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten. Dieses Feedback ist entscheidend für eine kontinuierliche Verbesserung und hilft dem Entwicklungsteam, die realen Auswirkungen der Funktionen zu verstehen, was zu zielgerichteten und effektiveren Updates führt.