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Extrair e analisar as transcrições das conversas dos agentes

Extrair e analisar as transcrições das conversas dos agentes pode ajudar as organizações a obter informações valiosas sobre as interações dos utilizadores, melhorar o desempenho dos agentes e aumentar a satisfação do cliente.

Esta arquitetura demonstra como capturar, analisar e visualizar automaticamente informação a partir das transcrições das conversas dos agentes. Ao utilizar algoritmos avançados de IA suportados por prompts estruturados, o sistema processa eficientemente dados conversacionais, extrai insights críticos e melhora a tomada de decisões. Também fornece uma visão abrangente dos dados extraídos para um melhor planeamento estratégico.

Sugestão

Pode encontrar uma implementação exemplar desta funcionalidade no Copilot Studio Kit. A funcionalidade Conversation Analyzer no Copilot Studio Kit analisa as transcrições das conversas e encontra os insights acionáveis desejados.

Saiba mais: Analisar transcrições de conversas com o Copilot Studio Kit (pré-visualização)

Diagrama da arquitetura

Diagrama do fluxo de trabalho do Copilot Studio mostrando um processo de interação com agentes e registo de transcrições.

Workflow

  1. Um utilizador interage com o agente.

  2. O Copilot Studio regista a transcrição.

  3. O fluxo é acionado aquando da criação do registo da transcrição da conversa.

  4. O Flow recolhe e encaminha a transcrição para o AI Builder.

  5. O AI Builder processa e devolve opiniões, tópicos e resumos.

  6. O Flow recolhe os resultados estruturados do AI Builder e armazena-os no Microsoft Dataverse.

  7. O Power BI visualiza estes dados para obter insights acionáveis.

Components

  1. Utilizadores: Os utilizadores interagem com os agentes no Copilot Studio através de um canal suportado, como o Microsoft Teams ou um site.

  2. Agentes: Alojado no Microsoft Copilot Studio, o agente gere as conversas e regista a interação internamente.

  3. Transcrições das Conversas: As transcrições de conversas no Copilot Studio são registos estruturados das interações entre utilizadores e agentes de IA. O serviço backend Copilot Studio gera automaticamente transcrições durante as interações utilizador-agente e armazena-as na tabela ConversationTranscript no Dataverse em formato JSON/texto.

  4. Power Automate cloud flow: Recupera registos de transcrições de conversas do Dataverse, processa-os através do AI Builder e armazena os resultados da análise gerados no Dataverse.

  5. Construtor de IA: Aplica modelos de IA para analisar sentimentos (positivos, neutros, negativos), identificar e sinalizar dados pessoais, extrair frases-chave e questões, detetar indicadores de escalada e gerar resumos de conversas.

  6. Microsoft Dataverse: Armazena de forma segura dados estruturados, incluindo transcrições brutas, metadados processados de IA e pontuações e categorias de sentimento.

  7. Painel de controlo: Visualiza insights do Dataverse, como desempenho dos agentes, tendências de satisfação dos utilizadores, padrões de escalonamento e intenções e tópicos frequentes dos utilizadores.

Detalhes do cenário

As organizações que utilizam agentes do Copilot Studio para apoio ao cliente ou aos colaboradores muitas vezes têm dificuldade em extrair informações valiosas do histórico das conversas. Ao utilizar capacidades da Power Platform como AI Builder, Power Automate e Dataverse, esta arquitetura proporciona:

  • Captura automática de transcrições de conversas.
  • Análise baseada em IA sobre sentimento, tópicos-chave e eficácia dos agentes.
  • Um armazenamento de dados seguro e estruturado.
  • Um painel rico para supervisores e decisores.

Valor comercial

  • Melhora a formação dos agentes e a satisfação do cliente através de insights sentimentais.
  • Identifica temas em alta e questões frequentes.
  • Automatiza os fluxos de trabalho de relatórios pós-conversa.
  • Assegura conformidade e governação de dados através da segurança do Dataverse.

Considerações

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

Segurança

  • Armazena dados de forma segura no Dataverse.
  • O controlo de acesso baseado em funções (RBAC) garante que apenas utilizadores autorizados acedam aos dados.
  • Todos os fluxos de dados cumprem as políticas de dados em ambientes Power Platform.

Contribuidores

A Microsoft mantém este artigo. Os seguintes colaboradores escreveram este artigo.

Principais autores:

Próximos passos

  • Integre o Azure OpenAI para casos de uso avançados de processamento de linguagem natural.
  • Adicione feedback dos utilizadores ou módulos de avaliação para aprendizagem supervisionada.
  • Ligue-se ao Dynamics 365 ou ServiceNow para criação ou escalonamento de incidentes.
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