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Extrair e analisar transcrições de conversa do agente

Extrair e analisar transcrições de conversa do agente pode ajudar as organizações a obter informações valiosas sobre interações do usuário, melhorar o desempenho do agente e melhorar a satisfação do cliente.

Essa arquitetura demonstra como capturar, analisar e visualizar automaticamente informações de transcrições de conversa do agente. Usando algoritmos avançados de IA compatíveis com prompts estruturados, o sistema processa dados de conversa com eficiência, extrai insights críticos e aprimora a tomada de decisões. Ele também fornece uma visão geral abrangente dos dados extraídos para um melhor planejamento estratégico.

Dica

Você pode encontrar uma implementação de exemplo desse recurso no Copilot Studio Kit. O recurso Analisador de Conversa no Copilot Studio Kit analisa transcrições de conversa e localiza os insights acionáveis desejados.

Saiba mais: Analisar transcrições de conversa com o Copilot Studio Kit (versão prévia)

Diagrama de arquitetura

Diagrama do fluxo de trabalho do Copilot Studio mostrando o processo de interação do agente e de registro em log da transcrição.

Workflow

  1. Um usuário interage com o agente.

  2. O Copilot Studio registra a transcrição.

  3. O fluxo é disparado mediante a criação do registro de transcrição da conversa.

  4. O fluxo busca e encaminha a transcrição para o AI Builder.

  5. O AI Builder processa e retorna sentimento, tópicos e resumo.

  6. O Flow coleta os resultados estruturados do Construtor de IA e os armazena no Microsoft Dataverse.

  7. O Power BI visualiza esses dados para insights acionáveis.

Components

  1. Usuários: Os usuários interagem com os agentes no Copilot Studio por meio de um canal com suporte, como o Microsoft Teams ou um site.

  2. Agentes: Hospedado no Microsoft Copilot Studio, o agente lida com conversas e registra a interação internamente.

  3. Transcrições de conversa: As transcrições de conversa no Copilot Studio são logs estruturados de interações entre usuários e agentes de IA. O serviço copilot Studio de back-end gera automaticamente transcrições durante interações entre usuários e agentes e as armazena na tabela ConversationTranscript no Dataverse no formato JSON/texto.

  4. Fluxo de nuvem do Power Automate: recupera registros de transcrição de conversa do Dataverse, processa-os por meio do AI Builder e armazena os resultados de análise gerados no Dataverse.

  5. Construtor de IA: Aplica modelos de IA para analisar o sentimento (positivo, neutro, negativo), identificar e sinalizar dados pessoais, extrair frases-chave e problemas, detectar indicadores de escalonamento e gerar resumos de conversa.

  6. Microsoft Dataverse: armazena com segurança dados estruturados, incluindo transcrições brutas, metadados de IA processados e pontuações e categorias de sentimento.

  7. Painel: Visualiza insights do Dataverse, como desempenho do agente, tendências de satisfação do usuário, padrões de escalonamento e tópicos e intenções frequentes do usuário.

Detalhes do cenário

As organizações que usam agentes do Copilot Studio para suporte a clientes ou funcionários geralmente lutam para extrair insights valiosos do histórico de conversas. Usando recursos do Power Platform, como o AI Builder, o Power Automate e o Dataverse, essa arquitetura fornece:

  • Captura automatizada de transcrições de conversa.
  • Análise do sentimento, dos principais tópicos e da eficácia do agente por IA.
  • Um armazenamento de dados seguro e estruturado.
  • Um painel avançado para supervisores e tomadores de decisão.

Valor do negócio

  • Melhora o treinamento do agente e a satisfação do cliente por meio de insights sentimentais.
  • Identifica tópicos de tendência e problemas frequentes.
  • Automatiza fluxos de trabalho de relatórios pós-conversa.
  • Garante a conformidade e a governança de dados por meio da segurança do Dataverse.

Considerações

Essas considerações implementam os pilares do Power Platform Well-Architected, um conjunto de princípios orientadores que melhoram a qualidade de uma carga de trabalho. Saiba mais em Microsoft Power Platform Well-Architected.

Segurança

  • Armazena dados com segurança no Dataverse.
  • O RBAC (controle de acesso baseado em função) garante que apenas usuários autorizados acessem dados.
  • Todos os fluxos de dados estão em conformidade com as políticas de dados em ambientes do Power Platform.

Contribuidores

A Microsoft mantém este artigo. Os colaboradores a seguir escreveram este artigo.

Autores principais:

Próximas etapas

  • Integre o Azure OpenAI para casos avançados de uso de processamento de linguagem natural.
  • Adicione comentários do usuário ou módulos de classificação para aprendizado supervisionado.
  • Conecte-se ao Dynamics 365 ou ao ServiceNow para criação ou escalonamento de incidentes.
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