Nuta
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować się zalogować lub zmienić katalog.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Z tego artykułu dowiesz się o krajowej firmie bankowej, która wykorzystuje Microsoft oraz inne platformy i technologie, aby zwiększyć wydajność pracowników w swoim centrum kontaktowe i poprawić doświadczenia klientów. Rozwiązanie integruje centrum kontaktowe i źródła danych firm innych niż Microsoft w Microsoft Copilot Studio Microsoft Dataverse Azure Data Lake Storage celu zapewnienia bezproblemowego środowiska dla pracowników i klientów.
Wskazówka
W tym artykule opisano pomysł na rozwiązanie. Architekt chmury może użyć tych wskazówek, aby ułatwić wizualizację głównych składników typowej implementacji tej architektury. Ten artykuł stanowi punkt wyjścia do zaprojektowania dobrze skonstruowanego rozwiązania, które jest zgodne z określonymi wymaganiami obciążenia.
Wykres architektury
Elementy
Rozwiązanie opisane w tym artykule zawiera następujące składniki.
Interfejs użytkownika
Centrum kontaktowe jako usługa (CCaaS): centrum kontaktowe firmy innej niż Microsoft, które oferuje różne typy agentów, w tym czat i głos, ułatwia bezproblemowe przekazywanie pracownikom za pośrednictwem ścieżki eskalacji i integruje się z Microsoft i innymi źródłami danych.
Strona internetowa portalu pracowniczego: Portal, w którym pracownicy mogą wykonywać zadania z pomocą agenta używanego do opracowania Microsoft Copilot Studio.
Wiedza
"Wiedza" odnosi się do informacji i źródeł danych, z których agenci korzystają w celu udzielania odpowiednich i dokładnych odpowiedzi.
Strona internetowa z najnowszymi ofertami: Lokalizacja internetowa aktywnych promocji dla klientów.
Dokumenty procesów bankowych: Dokumenty zawierające informacje o procesach bankowych firmy.
Witryna internetowa obsługi klienta: Strona internetowa z wszystkimi informacjami dotyczącymi obsługi klienta, w tym często zadawanych pytań, informacji kontaktowych, informacji ogólnych i informacji o lokalizacji.
Dokumenty regulacyjne: dokumenty zawierające informacje regulacyjne dotyczące bankowości, takie jak ład korporacyjny, cyberbezpieczeństwo i zgodność.
Dokumenty procesu kartowego: Dokumenty zawierające informacje, takie jak procesy autoryzacji płatności, procesy transakcji, ubezpieczenie karty i wykrywanie oszustw.
Usługi generatywnej AI
Azure AI Foundry: Platforma do tworzenia, modyfikowania i uruchamiania aplikacji klasy korporacyjnej AI generującej.
Azure AI Search: Tworzy wektoryzowane indeksy dla źródeł wiedzy, które są przechowywane poza wiedzą Copilot Studio.
Źródła danych
Microsoft Dataverse: Służy jako centralne repozytorium danych dotyczących biletów, miejsc, zwrotów i metryk, w tym opinii użytkowników. Dataverse jest fundamentalną częścią Power Platform i bezproblemowo integruje się z Copilot Studio.
Azure Data Lake Storage: Służy do długoterminowego przechowywania transkrypcji konwersacji.
Baza danych: Baza danych innej firmy niż Microsoft jest podstawowym rozwiązaniem magazynu dla wszystkich podstawowych danych klientów i transakcji. Zapewnia skalowalność, bezpieczeństwo i wydajność wymagane do obsługi potrzeb operacyjnych banku oraz bezproblemowo integruje się z agentem Copilot Studio i Power BI kokpitami.
Nadzór nad platformą, zgodność i podstawy
Power Platform Centrum administracyjne: zarządza i monitoruje wszystkimi składnikami Power Platform pod kątem wydajności operacyjnej. Wybrany ze względu na możliwość wymuszania ładu i utrzymywania zgodności między rozwiązaniami.
Power Fx: umożliwia niestandardową logikę dla zaawansowanych funkcji w aplikacjach i przepływach pracy. Wybrany ze względu na swoją prostotę i integrację z innymi Power Platform komponentami.
Microsoft Entra Identyfikator: zapewnia, że tylko uwierzytelnieni użytkownicy mają dostęp do danych. Wybrany ze względu na integrację z usługami Microsoft oraz możliwość zarządzania tożsamościami użytkowników i dostępem.
Application Insights: Używany z Copilot Studio w celu dostarczania telemetrii w czasie rzeczywistym i proaktywnej diagnostyki, optymalizując wydajność i środowisko użytkownika.
Zgłaszanie
Power BI pulpity nawigacyjne: wizualizuj dane operacyjne i zorientowane na klienta, aby dostarczać szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań. Power BI Bezproblemowo integruje się z Dataverse i może wprowadzać dane z innych źródeł pamięci masowej do raportów.
Szczegóły scenariusza
Ten przypadek użycia ilustruje, w jaki sposób krajowa firma bankowa poprawia jakość obsługi klienta, poprawiając obsługę klienta, dostęp do informacji i procesy konwersacji dzięki szybszemu wyszukiwaniu informacji dla swoich pracowników.
Notatka
Pomysł na to rozwiązanie jest inspirowany bankiem ABN AMRO, który użył Copilot Studio do stworzenia agentów dla klientów i pracowników, którzy obsługują ponad 2 miliony rozmów tekstowych i 1,5 miliona rozmów głosowych rocznie oraz zapewniają łatwiejszy dostęp do zasobów wewnętrznych. Dowiedz się więcej w ABN AMRO Bank migruje do Microsoft Copilot Studio obsługi ponad 3,5 miliona rozmów z klientami.
Problem biznesowy
Informacje biznesowe były rozproszone na różnych stronach internetowych i dokumentach w wielu lokalizacjach. Pracownicy stanęli przed wyzwaniami związanymi ze znalezieniem właściwych informacji, aby pomóc klientom, a klienci poszukujący wsparcia często otrzymywali opóźnione odpowiedzi na swoje zapytania.
Rozwiązanie agenta pracownika musiało zostać zintegrowane z istniejącą usługą centrum kontaktowego firmy innej niż Microsoft, która obsługuje dane klientów.
Rozwiązanie musiało zostać uwzględnione w spójnym korzystaniu z gotowych funkcji sztucznej inteligencji Azure w całej firmie.
Kwestie wymagające rozważenia
Te zagadnienia implementują filary Power Platform dobrze zaprojektowanego środowiska, czyli zestaw założeń przewodnich, które poprawiają jakość zadania. Dowiedz się więcej w Microsoft Power Platform artykule Dobrze zaprojektowane środowisko.
Niezawodność
Zasada "śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu" jest szczególnie ważna dla agentów i podkreśla potrzebę wysokiej jakości danych. Dostarczenie dokładnych informacji do agenta zapewnia rzetelne i poprawne odpowiedzi.
Zabezpieczenia
Implementacja zabezpieczeń na poziomie wiersza w Dataverse gwarantuje, że tylko autoryzowani użytkownicy mogą uzyskać dostęp do określonych informacji. Takie podejście można również zastosować do danych innych niż Microsoft używanych przez agentów, zapewniając bezpieczną obsługę, gdy interfejs API żąda danych. Dowiedz się więcej w temacie Zagadnienia dotyczące zabezpieczeń i zgodności dla inteligentnych obciążeń aplikacji oraz Koncepcje dotyczące zabezpieczeń w Microsoft Dataverse.
Efektywność wydajności
Śledzenie użycia, rezygnacji, trudności technicznych i wyników satysfakcji klienta (CSAT) pomoże w dostosowaniu podejścia, oferty i struktury agentów. Więcej informacji: Mierzenie zaangażowania agenta.
Power Automate Przepływowe mogą służyć do asynchronicznej obsługi procesów. Dowiedz się więcej w temacie Używanie asynchronicznego wzorca przepływu.
Wyszukiwanie niestandardowe Bing może filtrować dozwolone i zablokowane sekcje lokalizacji witryn internetowych oraz zarządzać nimi. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wyszukiwanie danych publicznych lub używanie dostosowanego wyszukiwania Bing w celu uzyskania odpowiedzi generowanych.
Rozważ skorzystanie z oferty contact center Microsoft, aby zintegrować wszystko ze Power Platform środowiskiem, ułatwiając tworzenie agentów Copilot Studio. Dowiedz się więcej w Copilot przewodniku onboardingowym dla cyfrowych centrów kontaktowych.
Rozważ użycie Microsoft 365 zestawu SDK dla agentów do korzystania z wielu agentów. Więcej informacji: Microsoft 365 agenci SDK.
Optymalizacja środowiska
Skonsoliduj dane na jednej scentralizowanej platformie, na przykład Dataverse w celu usprawnienia dostępu i zarządzania. Rozważ użycie tabel wirtualnych w Dataverse celu zintegrowania danych zewnętrznych. Więcej informacji: Rozpoczęcie pracy z encjami wirtualnymi.
Przejrzyj dokumenty używane do generatywna AI tworzenia wiedzy i usuń wszystkie dane, które nie są wymagane.
Rozszerz agenta pracowniczego, aby dostarczać pracownikom więcej informacji, takich jak informacje o zasobach ludzkich.
Dowiedz się więcej w artykułach Wprowadzenie do doświadczeń rozmów i Zalecenia dotyczące projektowania doświadczeń rozmów użytkownika.
Odpowiedzialna sztuczna inteligencja
Zapewnienie uczciwego traktowania we wszystkich segmentach klientów poprzez aktywne przeciwdziałanie uprzedzeniom i utrzymywanie równości w każdej interakcji. Przejrzyste ujawnianie źródeł danych za pomocą odpowiednich linków, egzekwowanie ścisłych protokołów prywatności i bezpieczeństwa danych oraz uwzględnianie nadzoru człowieka w celu ciągłego monitorowania tych procesów. Dowiedz się więcej w temacie Zagadnienia dotyczące odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji w odniesieniu do obciążeń aplikacji inteligentnych.