सर्विसकेस कंसोल में AI: अगला सबसे अच्छा कदम, रैंक किए गए जवाब, फ़ील्ड सुझाव, जवाब समीक्षा
इस पेज पर सब कुछ एक ही स्विच से नियंत्रित होता है: केस AI नीति (सेटिंग्स · केस · AI नीति)। जब यह बंद हो, तो AI लागत वाला कुछ भी नहीं चलता। दो चीज़ें नीति बंद होने पर भी काम करती हैं, क्योंकि इनकी कोई लागत नहीं है: अगला सबसे अच्छा कदम और टाइप करते समय मिलने वाले लेख संकेत।
इस पेज पर सब कुछ एक ही स्विच से नियंत्रित होता है: केस AI नीति (सेटिंग्स · केस · AI नीति)। जब यह बंद हो, तो AI लागत वाला कुछ भी नहीं चलता। दो चीज़ें नीति बंद होने पर भी काम करती हैं, क्योंकि इनकी कोई लागत नहीं है: अगला सबसे अच्छा कदम और टाइप करते समय मिलने वाले लेख संकेत।
अगला सबसे अच्छा कदम
केस के दाईं ओर का पैनल दिखाता है कि केस खुद अभी क्या माँग रहा है: पहला जवाब भेजना, अभी जवाब देना (ग्राहक ने आख़िरी बार लिखा है), हल की समय-सीमा निकल जाने पर एस्केलेट करना, यह देखना कि केस दोबारा क्यों खोला गया, कम रेटिंग देने वाले ग्राहक को वापस पाना, कोई ओनर तय करना, ग्राहक के कई दिन चुप रहने पर फ़ॉलो-अप करना, बंद करने के बाद रिज़ॉल्यूशन लिखना, या जब बेस में विषय को कवर करने वाला कुछ न हो तो नॉलेज लेख का ड्राफ़्ट बनाना। हर कार्रवाई के पीछे के कारण दिखाए जाते हैं। यह समय-सीमाओं, मैसेज, दोबारा खुलने और रेटिंग से निकाला जाता है; इसमें कोई मॉडल शामिल नहीं है। किसी कार्रवाई को खारिज करने से वह तब तक छुप जाती है जब तक कारण ख़त्म न हो जाए और फिर वापस आ जाए। ज़रूरी कार्रवाइयाँ केस के ओनर को घंटी में भी सूचित करती हैं, हर बार सिर्फ़ एक बार। रेकमेंडेड एक्शन के लिए कोपायलट टूल भी इन्हें सूचीबद्ध करता है।
कारण के साथ रैंक किए गए जवाब
जवाब एडिटर में, 'जवाब सुझाएँ' तीन तक संभावित जवाब माँगता है, हर एक के साथ एक तरीका (सीधा जवाब, ब्यौरा माँगना, सहानुभूतिपूर्ण, एस्केलेशन, सक्रिय अपडेट) और एक वाक्य जो बताता है कि यह इस बातचीत में क्यों फ़िट बैठता है। किसी एक को चुनकर एडिटर में लोड करें; आप फिर भी उसे संपादित करते हैं और भेजें दबाते हैं। AI कुछ भी खुद नहीं भेजता। आपकी टीम जो तरीके सबसे ज़्यादा चुनती है, वे गिने जाते हैं और अगली रैंकिंग को प्रभावित करते हैं। 'सक्रिय अपडेट का ड्राफ़्ट बनाएँ' उस ग्राहक के लिए स्टेटस अपडेट लिखता है जिसने हाल में नहीं लिखा; भेजे जाने से पहले आप उसे मंज़ूर करते हैं। ग्राहकों को भेजे जवाब केवल सार्वजनिक लेखों का हवाला देते हैं।
टाइप करते समय लेख
जैसे-जैसे आप लिखते हैं, आपके ड्राफ़्ट से बेस में खोज होती है और मेल खाने वाले लेख उन शब्दों के साथ दिखते हैं जिनकी वजह से वे मेल खाए। इसमें कोई AI लागत नहीं है।
मेरे ड्राफ़्ट की समीक्षा करें
भेजने से पहले, समीक्षा माँगें: एक कुल स्कोर, पाँच आयाम (सहानुभूति, स्पष्टता, पूर्णता, बातचीत और लेखों पर आधारित होना, अनुपालन) और ऐसे फ़्लैग जैसे बिना आधार का वादा या ग्राहक का कोई सवाल जिसका जवाब नहीं दिया गया। यह केवल सुझाव देता है; भेजें बटन इस पर निर्भर नहीं करता। कोई सुपरवाइज़र पहले से भेजे गए जवाब की भी समीक्षा कर सकता है।
जो फ़ील्ड AI भर सकता है
'मान सुझाएँ' केस को पढ़ता है और उन खाली फ़ील्ड के लिए मान सुझाता है जिनकी शब्दावली तय है: प्रोडक्ट, ग्राहक का एसेट, और आपके द्वारा केस में जोड़ा गया कोई भी ड्रॉपडाउन। जो सुझाव किसी मौजूदा विकल्प से मेल नहीं खाता, उसे हटा दिया जाता है। जब तक आप स्वीकार नहीं करते, कुछ भी नहीं लिखा जाता; स्वीकार करने पर वही सामान्य संपादन रास्ता इस्तेमाल होता है, आपकी अनुमतियों के साथ।
सारांश
'अभी सारांश बनाएँ' बातचीत का 20 सेकंड का सारांश देता है। जब किसी केस को दूसरे एजेंट को सौंपा जाता है, तो एक हैंडऑफ़ नोट (अनुरोध, क्या किया गया, ग्राहक किसका इंतज़ार कर रहा है, अगला कदम) एक बार आंतरिक नोट के रूप में पोस्ट होता है, और नए ओनर को सूचित किया जाता है। जब बिना रिज़ॉल्यूशन टेक्स्ट के कोई केस हल किया जाता है, तो AI एक सुझाता है; आप उसे स्वीकार या खारिज कर सकते हैं।
भाव के आधार पर प्राथमिकता
जब ग्राहक का नया मैसेज आता है, तो केस AI उसे दोबारा पढ़ता है। कैटेगरी और प्राथमिकता तय करने वाली उसी नीति के तहत, प्राथमिकता में बदलाव या तो लागू कर दिया जाता है (ऑटो मोड में, कॉन्फ़िडेंस सीमा से ऊपर और दैनिक सीमा के भीतर) या सिर्फ़ सुझाव के रूप में छोड़ दिया जाता है।
सेल्फ़-सर्विस बॉट
हेल्प सेंटर बॉट के जवाब अब बताते हैं कि हर वाक्य किस लेख पर आधारित है, उन लेखों के लिंक के साथ। बॉट अभी भी सिर्फ़ आपके प्रकाशित लेखों से ही जवाब देता है।
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लाइव वॉइस कोचिंग, बिना ट्रांसलेशन प्रोवाइडर के रीयल-टाइम अनुवाद, और कस्टम मॉडल को ट्रेन करना इस प्रोडक्ट का हिस्सा नहीं हैं।
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