Extracción y análisis de transcripciones de conversaciones del agente

Extraer y analizar transcripciones de conversaciones del agente puede ayudar a las organizaciones a obtener información valiosa sobre las interacciones del usuario, mejorar el rendimiento del agente y mejorar la satisfacción del cliente.

Esta arquitectura muestra cómo capturar, analizar y visualizar automáticamente la información de las transcripciones de conversación del agente. Mediante el uso de algoritmos avanzados de inteligencia artificial compatibles con avisos estructurados, el sistema procesa eficazmente los datos conversacionales, extrae información crítica y mejora la toma de decisiones. También proporciona una visión general completa de los datos extraídos para una mejor planificación estratégica.

Diagrama de arquitectura

Flujo de trabajo

1. Un usuario interactúa con el agente.

2. Copilot Studio registra la transcripción.

3. Los desencadenadores de flujo se activan al crear el registro de transcripción de conversación.

4. Flow captura y reenvía la transcripción a AI Builder.

5. AI Builder procesa y devuelve opiniones, temas y resumen.

6. Flow recopila los resultados estructurados de AI Builder y los almacena en Microsoft Dataverse.

7. Power BI visualiza estos datos para obtener información procesable.

Components

1. Usuarios: Los usuarios interactúan con los agentes de Copilot Studio a través de un canal compatible, como Microsoft Teams o un sitio web.

2. Agentes: Hospedado en Microsoft Copilot Studio, el agente controla las conversaciones y registra la interacción internamente.

3. Transcripciones de conversación: Las transcripciones de conversación en Copilot Studio son registros estructurados de interacciones entre usuarios y agentes de IA. El servicio Copilot Studio back-end genera automáticamente transcripciones durante las interacciones del agente de usuario y las almacena en la tabla ConversationTranscript en Dataverse en formato JSON/text.

4. Flujo en la nube de Power Automate: recupera registros de transcripción de conversaciones de Dataverse, los procesa a través de AI Builder y almacena los resultados de análisis generados en Dataverse.

5. AI Builder: Aplica modelos de inteligencia artificial para analizar opiniones (positivas, neutrales, negativas), identificar y marcar datos personales, extraer frases clave y problemas, detectar indicadores de escalación y generar resúmenes de conversación.

6. Microsoft Dataverse: almacena de forma segura datos estructurados, incluidas transcripciones sin procesar, metadatos de IA procesados y puntuaciones y categorías de opiniones.

7. Panel de control: Visualiza perspectivas de Dataverse, como el rendimiento del agente, las tendencias de satisfacción del usuario, los patrones de escalación y las intenciones y temas frecuentes.

Detalles del escenario

Las organizaciones que usan agentes de Copilot Studio para el soporte técnico de clientes o empleados suelen tener dificultades para extraer información valiosa del historial de conversaciones. Mediante el uso de funcionalidades de Power Platform como AI Builder, Power Automate y Dataverse, esta arquitectura proporciona:

• Captura automatizada de transcripciones de conversaciones.
• Análisis con tecnología de inteligencia artificial de opiniones, temas clave y eficacia del agente.
• Un almacén de datos seguro y estructurado.
• Un panel completo para supervisores y responsables de la toma de decisiones.

Valor empresarial

• Mejora el entrenamiento del agente y la satisfacción del cliente a través de información emocional.
• Identifica temas de tendencias y problemas frecuentes.
• Automatiza los flujos de trabajo de informes posteriores a la conversación.
• Garantiza el cumplimiento y la gobernanza de datos a través de la seguridad de Dataverse.

Consideraciones

Estas consideraciones implementan los pilares de Power Platform Well-Architected, un conjunto de principios rectores que mejoran la calidad de una carga de trabajo. Obtenga más información en Buena arquitectura de Microsoft Power Platform.

Security

• Almacena datos de forma segura en Dataverse.
• El control de acceso basado en rol (RBAC) garantiza que solo los usuarios autorizados accedan a los datos.
• Todos los flujos de datos cumplen las directivas de datos en entornos de Power Platform.

Colaboradores

Microsoft mantiene este artículo. Los colaboradores siguientes escribieron este artículo.

Autores principales:

• Purnananda Behera, ingeniero sénior de software

Pasos siguientes

• Integre Azure OpenAI para casos de uso avanzados de procesamiento de lenguaje natural.
• Agregue los módulos de comentarios o clasificación de los usuarios para el aprendizaje supervisado.
• Conéctese a Dynamics 365 o ServiceNow para la creación o escalación de incidentes.