Meddelandeanalys: Vanliga frågor och svar om ansvarsfull AI-transparens
Viktigt!
Funktioner som beskrivs i den här artikeln är för närvarande i offentlig förhandsversion. Den här förhandsversionen tillhandahålls utan ett serviceavtal och vi rekommenderar det inte för produktionsarbetsbelastningar. Vissa funktioner kanske inte stöds eller kan vara begränsade. Mer information finns i Kompletterande villkor för användning av Microsoft Azure-förhandsversioner.
Vad är meddelandeanalys?
Meddelandeanalys är en AI-funktion som analyserar inkommande kundmeddelanden för att extrahera insikter som hjälper utvecklare att förbättra kundinteraktioner. Det identifierar språket, avgör avsikten (t.ex. en tjänstfråga eller ett klagomål) och identifierar viktiga ämnen. Meddelandeanalys kan hjälpa företag att förstå hur väl deras kommunikationsstrategier fungerar och förbättra deras interaktioner med kunder.
Vad kan meddelandeanalys göra?
Meddelandeanalys utnyttjar avancerade AI-funktioner med Azure OpenAI för att erbjuda mångfacetterade funktioner för kundinteraktion. Den använder Azure OpenAI-tjänster för att bearbeta meddelanden som tas emot via plattformar som WhatsApp. Så här gör den:
- Språkidentifiering: Identifierar meddelandets språk, ger förtroendepoäng och översätter meddelandet till engelska om det ursprungliga meddelandet inte är på engelska.
- Avsiktsigenkänning: Analyserar meddelandet för att fastställa kundens syfte, till exempel att söka hjälp eller ge feedback.
- Extrahering av nyckelfras: Extraherar viktiga termer och namn från meddelandet, vilket kan vara avgörande för kontexten.
Den här kombinationen av funktioner gör det möjligt för företag att skräddarsy sina svar och bättre hantera kundinteraktioner.
Vad är meddelandeanalysens avsedda användning?
Genom att tillhandahålla meddelandeanalys för agenter eller avdelningar kan företag lösa problem effektivt och ge en smidig slutanvändarupplevelse.
Ge omedelbar feedback till kunderna genom att känna igen deras behov.
Förbättra effektiviteten hos kundtjänstteamen genom att prioritera meddelanden baserat på angelägenhetsgrad eller känslor.
Förbättra kvaliteten på kundinteraktioner genom att förstå kontexten och nyanserna i deras frågor eller kommentarer.
Hur utvärderades meddelandeanalys? Vilka mått används för att mäta prestanda?
Testning före distribution:
Enhetstestning: Utveckla och köra enhetstester för varje komponent i systemet för att säkerställa att de fungerar korrekt isolerat.
Integreringstestning: Testa integreringen av olika systemkomponenter, till exempel interaktionen mellan webhook-mottagaren, Azure OpenAI API och Event Grid. Testning hjälper till att identifiera problem där komponenter interagerar.
Validering och verifiering:
Manuell verifiering: Utför manuella testsessioner där teammedlemmar simulerar verkliga användningsfall för att se hur väl systemet bearbetar och analyserar meddelanden.
Bugg bashing: Organisera bugg bashing händelser där teammedlemmar och intressenter arbetar tillsammans för att hitta så många problem som möjligt inom en kort tid. Dessa händelser kan hjälpa dig att upptäcka oväntade buggar eller användbarhetsproblem.
Feedback i produktion:
Användarfeedback: Samla in och analysera feedback från slutanvändare. Den här direktinmatningen kan ge insikter om hur väl funktionen uppfyller användarnas behov och förväntningar.
Användarundersökningar och intervjuer: Genomför undersökningar och intervjuer med användare för att samla in kvalitativa data om systemets prestanda och användarupplevelsen.
Vilka är begränsningarna i meddelandeanalys? Hur kan användarna minimera effekten av meddelandeanalysens begränsningar när de använder systemet?
Falska positiva identifieringar:
- Systemet kan ibland generera falska positiva analyser, särskilt när det handlar om tvetydigt, motstridigt eller sarkastiskt innehåll och kulturellt specifika fraser och idiom från kundmeddelanden som det inte kan tolka korrekt.
Språk som inte stöds/översättningsproblem:
- Om modellen inte stöder språket kan den inte identifieras korrekt eller översättas korrekt. Det kan också finnas vilseledande översättningar på de språk som stöds som du behöver för att korrigera eller skapa egna översättningsmodeller.
Vilka driftsfaktorer och inställningar möjliggör effektiv och ansvarsfull användning av meddelandeanalys?
Explicita metapromptkomponenter: Förbättra systemets frågor med explicita metapromptkomponenter som hjälper AI:n att förstå konversationens kontext bättre. Den här metoden kan förbättra analysens relevans och noggrannhet genom att ge tydligare instruktioner om vad systemet bör fokusera på under sina utvärderingar.
Konserverade svar för känsliga meddelanden: Flaggar känsliga ämnen eller frågor i analyssvaret. Detta bidrar till att säkerställa att svaren är respektfulla och juridiskt kompatibla, vilket minskar risken för fel eller olämpliga svar som genereras av AI:n.
Stegvis lanseringsplan: För att samla in feedback och säkerställa systemstabilitet implementerar du en stegvis distribution som börjar med en förhandsversion som omfattar en begränsad användarbas före en fullständig distribution. Den här stegvisa metoden möjliggör realtidsjusteringar och riskhantering baserat på faktiska användarupplevelser.
Uppdatera planen för incidenthantering: Uppdatera regelbundet planen för incidenthantering så att den innehåller procedurer som hanterar integreringen av nya funktioner eller potentiella nya hot. Den här strategin säkerställer att teamet är redo att hantera oväntade situationer effektivt och kan upprätthålla systemintegritet och användarförtroende.
Återställningsplan: Utveckla en återställningsstrategi som möjliggör snabb omversion till ett tidigare stabilt tillstånd om den nya funktionen leder till oväntade problem. Implementera den här strategin i distributionspipelines för att säkerställa snabba svarsfunktioner under kritiska situationer.
Feedbackanalys: Samla in användbara insikter genom att regelbundet samla in och analysera feedback från användare, särskilt från Contoso. Den här feedbacken är avgörande för kontinuerliga förbättringar och hjälper utvecklingsteamet att förstå den verkliga effekten av funktionerna, vilket leder till mer riktade och effektiva uppdateringar.