Extraire et analyser les transcriptions de conversation de l’agent

L’extraction et l’analyse des transcriptions de conversation de l’agent peuvent aider les organisations à obtenir des insights précieux sur les interactions utilisateur, améliorer les performances de l’agent et améliorer la satisfaction des clients.

Cette architecture montre comment capturer, analyser et visualiser automatiquement des informations à partir de transcriptions de conversation d’agent. En utilisant des algorithmes d’IA avancés pris en charge par des invites structurées, le système traite efficacement les données conversationnelles, extrait des insights critiques et améliore la prise de décision. Il fournit également une vue d’ensemble complète des données extraites pour une meilleure planification stratégique.

Diagramme d’architecture

Flux de travail

1. Un utilisateur interagit avec l’agent.

2. Copilot Studio enregistre la transcription.

3. Déclencheurs de flux lors de la création de l’enregistrement de transcription de conversation.

4. Flow récupère et transfère la transcription vers AI Builder.

5. AI Builder traite et retourne des sentiments, des rubriques et un résumé.

6. Flow collecte les résultats structurés de AI Builder et les stocke dans Microsoft Dataverse.

7. Power BI visualise ces données pour obtenir des insights exploitables.

Components

1. Utilisateurs: Les utilisateurs interagissent avec les agents dans Copilot Studio via un canal pris en charge, tel que Microsoft Teams ou un site web.

2. Agents: Hébergé dans Microsoft Copilot Studio, l’agent gère les conversations et enregistre l’interaction en interne.

3. Transcriptions de conversation : Les transcriptions de conversation dans Copilot Studio sont des journaux structurés d’interactions entre les utilisateurs et les agents IA. Le service Copilot Studio back-end génère automatiquement des transcriptions pendant les interactions avec l’agent utilisateur et les stocke dans la table ConversationTranscript dans Dataverse au format JSON/texte.

4. Power Automate cloud flow : récupère les enregistrements de transcriptions de conversations depuis Dataverse, les traite avec AI Builder et stocke les résultats d'analyse générés dans Dataverse.

5. AI Builder : Applique des modèles IA pour analyser les sentiments (positifs, neutres, négatifs), identifier et marquer des données personnelles, extraire des expressions clés et des problèmes, détecter des indicateurs d’escalade et générer des résumés de conversation.

6. Microsoft Dataverse : stocke en toute sécurité les données structurées, notamment les transcriptions brutes, les métadonnées d’IA traitées et les scores de sentiments et les catégories.

7. Tableau de bord: Visualise les insights de Dataverse, tels que les performances de l’agent, les tendances de satisfaction des utilisateurs, les modèles d’escalade et les intentions et rubriques fréquentes des utilisateurs.

Détails du scénario

Les organisations qui utilisent des agents Copilot Studio pour le support client ou employé ont souvent du mal à extraire des informations précieuses de l’historique des conversations. En utilisant des fonctionnalités Power Platform telles que AI Builder, Power Automate et Dataverse, cette architecture fournit :

• Capture automatisée des transcriptions de conversation.
• Analyse basée sur l’IA des sentiments, des rubriques clés et de l’efficacité de l’agent.
• Magasin de données sécurisé et structuré.
• Tableau de bord riche pour les superviseurs et les décideurs.

Valeur commerciale

• Améliore la formation de l’agent et la satisfaction des clients par le biais d’insights sentimentaux.
• Identifie les rubriques de tendance et les problèmes fréquents.
• Automatise les flux de travail de création de rapports post-conversation.
• Garantit la conformité et la gouvernance des données par le biais de la sécurité Dataverse.

Considérations

Ces considérations mettent en œuvre les piliers de Power Platform Well-Architected, un ensemble de principes directeurs qui améliorent la qualité d’une charge de travail. Pour en savoir plus, consultez la rubrique Microsoft Power Platform Well-Architected.

Security

• Stocke les données en toute sécurité dans Dataverse.
• Le contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC) garantit que seuls les utilisateurs autorisés accèdent aux données.
• Tous les flux de données sont conformes aux stratégies de données dans les environnements Power Platform.

Contributeurs

Microsoft gère cet article. Les contributeurs suivants ont écrit cet article.

Auteurs principaux :

• Purnananda Behera, ingénieur logiciel senior

Étapes suivantes

• Intégrez Azure OpenAI pour les cas d’usage avancés du traitement du langage naturel.
• Ajoutez des commentaires utilisateur ou des modules d’évaluation pour l’apprentissage supervisé.
• Connectez-vous à Dynamics 365 ou ServiceNow pour la création ou l’escalade d’incidents.