컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.를 분석하고 구성된 의도에서 가장 가까운 일치 항목을 결정합니다. 그러면 Mpower 상담원은 일치하는 의도에 대한 스토리 인텐트 및 컨텍스트를 기반으로 인터랙션 처리를 위해 Mpower 상담원 훈련하는 데 사용됩니다. 또는 규칙 컨텍스트에 따라 변경되지 않는 메시지에 대한 Mpower 상담원 응답을 정의하는 데 사용됩니다.에 구성된 응답을 사용하여 연락처에 응답할 수 있습니다.
컨택이 보내는 모든 발화에는 인텐트가 있습니다. 많은 메시지가 컨택이 조직에 연락하는 이유와 관련이 있습니다. 해당 메시지의 의도는 비밀번호 재설정이나 길 안내, 영업 시간 등 Mpower 상담원 음성 또는 채팅 인터랙션을 처리할 수 있도록 CXone Mpower Agent Builder(으)로 생성된 가상 상담원입니다.에서 처리하는 작업과 관련이 있습니다. 다른 메시지는 인사, 작별 인사, 감사, 잡담 등의 인텐트가 담긴 소셜 스크립트를 따릅니다.
인텐트는 새로운 Mpower 상담원을 구성할 때 시작점입니다. 인텐트를 작성하고 컨택이 그 인텐트를 전달하기 위해 사용할 메시지의 예시를 제공합니다. 다음으로, Mpower 상담원가 의도에 어떻게 응답할지 구성합니다. 예를 들어, Mpower 상담원에게 후속 질문을 묻고, 답변을 제공하고, 연락처 선택 사항을 제시하거나 실시간 상담원에게 연결하도록 할 수 있습니다.
의도를 사용하는 작업은 Mpower 상담원을 구성하는 데 있어 구현 프로세스중에 중요한 부분입니다. 배포 후에는 지속적인 Bot의 관리의 일환으로 인텐트 작업을 계속하는 것이 중요합니다.
Glossary
| 개념 | 정의 | 예 | Mpower 상담원의 기능 |
|---|---|---|---|
발화 |
연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.가 상호작용 채널을 통한 상담원과의 전체 대화입니다. 예를 들어, 인터랙션은 음성 통화, 이메일, 채팅 또는 소셜 미디어 대화가 될 수 있습니다.에서 말하는 모든 내용입니다. 때로는 메시지라고도 불립니다. |
"비밀번호를 잃어버렸어요." "내 잔액은 얼마입니까?" "당신은 봇입니까?" |
Mpower 상담원은 자연어 이해(NLU)를 사용하여 각 연락처 발화를 분석하여 의미 또는 의도를 파악합니다. |
인텐트 |
컨택이 전달하거나 달성하고자 하는 것 컨택이 전송하는 모든 메시지에는 의도가 있습니다. |
"비밀번호를 분실했습니다"는 "비밀번호 재설정"을 의미합니다. '안녕하세요'는 '인사'의 뜻을 담고 있습니다. |
Mpower 상담원은 NLU |
엔터티 |
컨택의 메시지에 정의된 정보입니다. | 사람 또는 제품 이름, 전화 번호, 계정 번호, 위치 등. | Mpower 상담원은 NLU를 사용하여 연락처 메시지의 엔터티를 식별합니다. 엔터티는 Mpower 상담원이 연락처의 메시지 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. |
슬롯 |
연락처의 메시지에서 추출되어 Mpower 상담원 응답에 사용하기 위해 저장된 엔터티입니다. 변수와 비슷합니다. | 연락처 이름에 대한 슬롯을 만들면 Mpower 상담원이 상호 작용 중에 응답에서 해당 이름을 사용할 수 있으므로 더욱 개인적인 정보를 얻을 수 있습니다. | 이렇게 구성하면 Mpower 상담원은 연락처 메시지에서 엔터티를 추출하여 슬롯에 저장합니다. Mpower 상담원가 나중에 대화에서 이 정보를 사용할 수 있습니다. |
규칙 |
컨텍스트에 따라 의미가 변경되지 않는 메시지에 대한 Mpower 상담원 응답을 정의합니다. |
|
규칙은 Mpower 상담원이 의도에 어떻게 응답하는지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 하나입니다. 규칙은 특정 종류의 의도에는 유용하지만, 모든 의도에 유용한 것은 아닙니다. |
스토리 |
메시지 의도와 대화 맥락에 따라 상호작용을 처리하도록 Mpower 상담원를 훈련합니다. | 잊어버린 비밀번호에 대한 상호작용에서 Mpower 상담원은 "어떻게 하면 되나요?"라는 질문에 응답합니다. 됩니다. 만약 상호작용이 새로운 계정을 만드는 것에 관한 것이라면, 두 경우 모두 연락처가 동일한 의도(더 많은 정보를 얻기 위해)로 동일한 단어를 사용하더라도 반응은 상당히 달랐을 것입니다. | 스토리는 Mpower 상담원가 의도에 어떻게 응답하는지 구성할 수 있는 두 가지 방법 중 두 번째입니다. 스토리는 Mpower 상담원에게 대화의 맥락을 사용하여 적절하게 대응하는 방법을 가르쳐줍니다. |
Mpower 상담원 동작 |
Mpower 상담원이 상호작용을 처리하는 동안 말하거나 하는 모든 것. |
잊어버린 비밀번호에 대한 상호작용에서 Mpower 상담원은 웹사이트의 비밀번호 재설정 FAQ에 대한 링크를 전송하여 응답합니다. 컨택이 "이해가 안 돼요! 작동하지 않아요!!!"와 같은 좌절감을 표현하면 Mpower 상담원는 "미안해요"라고 응답합니다. 인간 상담원에게 연결해 드릴까요?"라고 응답합니다. 연락처가 '예'라고 대답하면 Mpower 상담원이 전송을 시작합니다. |
Mpower 상담원 작업은 Mpower 상담원가 각 의도에 어떻게 응답할지 정의할 때 사용할 수 있는 옵션입니다. 이러한 옵션을 사용하면 컨택의 요구사항을 충족하는 결과를 얻기 위해 각 응답을 구성할 수 있는 유연성이 제공됩니다. |
인텐트 교육 예시
의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다. 예시는 연락처가 의도를 표현하는 다양한 방법에 대해 Mpower 상담원을 학습시킵니다. 의도에 대한 예가 많을수록 Mpower 상담원가 해당 의도의 변형을 올바르게 식별할 수 있는 정도가 커집니다. 실제 대화 데이터를 사용하여 훈련하고 테스트
구현 프로세스의 계획 단계에서는 상담원이 컨택과 나눈 실제 대화 기록을 수집합니다. 이 대화를 의도 교육 사례의 소스로 사용하여 Mpower 상담원에 추가하세요.
CXone MpowerXO를 사용하여 이전 상호 작용을 분석하고 Mpower 상담원와 함께 사용할 예를 추출할 수 있습니다.
인텐트 예측 및 신뢰도
Mpower 상담원은 연락처가 보내는 각 메시지를 분석합니다. 메시지가 구성된 각 인텐트와 얼마나 일치하는지 판단하고 각 일치에 대한 신뢰도를 계산합니다. 신뢰도가 높을수록 일치 확률이 높습니다. Mpower 상담원은 구성된 임계값을 넘는 가장 높은 신뢰 비율을 가진 인텐트를 사용합니다.
Mpower 상담원 신뢰 수준이 구성된 모든 인텐트의 임계값 아래로 떨어지면 NLU 이해하는 내용에 따라 결정을 내리거나 작업을 수행하기 위해 자연어 처리(NLP)를 확장하는 프로세스입니다. 대체 옵션이 트리거됩니다. Agent Builder의 NLU > 대체 텍스트 탭에서 대체 텍스트를 트리거하는 임계값을 구성할 수 있습니다.
범위를 벗어난 인텐트
Mpower 상담원에서 아직 처리하도록 구성하지 않았지만 연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.에서 질문할 작업이 있을 수 있습니다. 범위를 벗어난 의도를 통해 Mpower 상담원은 도움을 줄 수 없는 작업을 수행하는 방법에 대한 연락처 정보를 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 연락처가 정기적으로 Mpower 상담원에 잔액 확인을 요청하지만 아직 이 작업을 구성하지 않은 경우 balance_check 인텐트를 만들 수 있습니다. 컨택의 요청에 따라 학습 데이터 예시를 추가합니다. 그런 다음 다음과 같은 Mpower 상담원 응답을 사용하여 의도에 대한 규칙을 만듭니다.
- "죄송하지만 아직 잔액을 확인할 수 없습니다. 이 문제를 도와줄 수 있는 담당자에게 연결해 드릴까요?"
- "죄송하지만 아직 잔액 확인을 할 수 없습니다. 주소 업데이트, 암호 재설정, 지점 위치 찾기를 도와드릴 수 있습니다. 어떤 작업을 수행하시겠습니까?"
범위를 벗어난 의도와 함께 Mpower 상담원을 범위를 벗어난 경로에 대해 훈련하기 위한 스토리도 만들어야 합니다. 이는 Mpower 상담원에게 다른 의도에 포함되지 않은 다양한 상황을 처리하는 방법을 알려줍니다.
범위를 벗어난 인텐트는 대체 텍스트와 유사하지만 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. Mpower 상담원에서 범위를 벗어나는 일반적인 질문에 대한 의도를 가지면 각 질문에 맞게 맞춤화된 답변을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 Mpower 상담원가 더 인간적이고 대화형으로 보입니다.
인텐트 혼동
Mpower 상담원은 때때로 연락처의 메시지에 대해 잘못된 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 선택할 수 있습니다. 이는 두 의도가 너무 유사해서 Mpower 상담원가 두 의도를 구별하기 어려울 때 발생할 수 있습니다. 이는 인텐트 혼동이라고 하며, 동일한 학습 데이터를 두 개 이상의 인텐트에 사용하는 경우 발생할 수 있습니다. 구체적인 예가 같지 않더라도 예들이 너무 유사해서 구별하기 어려울 때도 발생할 수 있습니다. 두 사용자의 목표는 처음에는 달라 보일 수 있지만 시간이 지나면서 비슷한 사례가 늘어나기 시작합니다.
의도와 교육 데이터를 구별하십시오. 교육 예제를 여러 의도에 재사용하기를 원하는 경우, 이는 대신 의도를 하나의 보다 더 일반적인 의도로 병합할 수 있다는 신호입니다.
다음과 같은 두 가지 시나리오에서 일반적으로 인텐트 혼동이 발생할 수 있습니다.
- 정보 제공: Mpower 상담원는 대화의 다양한 시점에서 연락처에 정보를 제공해 달라고 요청할 수 있으므로 provide_email 및 provide_name과 같은 인텐트를 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 변형에 대한 학습 데이터 예시는 지나치게 유사합니다.
- "제 이름은 Sherry Khan입니다."
- "제 이메일은 sherry.khan@email.com입니다."
- "Nathoo Mannkind입니다."
- "nathoo@otheremail.com입니다."
- 정보 요청: 연락처는 Mpower 상담원에게 계좌 잔액 등의 정보를 요청할 수 있습니다. 컨택이 문의할 수 있는 정보 유형이 여러 가지인 경우에는 각 유형에 대한 인텐트가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 계정 잔액 요청의 경우 잔액 확인 및 잔액 저축에 대한 인텐트가 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 변형에 대한 학습 데이터 예시는 지나치게 유사합니다.
- "당좌 예금 계좌 잔액을 확인할 수 있나요?"
- "내 저축 잔액은 얼마입니까?"
- "제 당좌 예금 계좌 잔액을 알려주시겠습니까?"
앞의 각 시나리오에 대한 학습 데이터 예시에서 실제 차이점은 제공된 엔터티 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 문구입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다. 뿐입니다.
인텐트 혼동 방지
의도 혼동을 해결하거나 피하기 위해 따라야 할 일반적인 규칙은 의도를 병합하고 엔터티를 학습하는 것입니다. 모든 교육 예제를 적용할 단일하고 일반적인 의도를 갖는 것이 더 낫고, 스토리를 사용하여 엔터티를 인식하도록 교육하는 것이 Mpower 상담원 더 낫습니다. Mpower 상담원이 접촉 발화에서 엔티티를 인식할 수 있으면 적절한 경로를 취할 수 있습니다.
다음 표는 이전 섹션의 일반적인 시나리오를 보여줍니다. 원래의 인텐트와 새로운 일반 인텐트, 사용할 수 있는 교육 사례 예시를 보여줍니다.
| 시나리오 | 원래 인텐트 | 신규, 일반 목적 | 스토리가 있는 교육 |
|---|---|---|---|
| Providing information |
provide_address provide_email provide_name |
provide_info |
Mpower 상담원이 수집할 수 있는 다양한 유형의 정보를 포함하는 연락처 메시지 예제로 시작하는 여러 스토리를 만듭니다.
모든 스토리는 동일한 인텐트인 provide_info를 트리거합니다. 각 스토리에서는 계정 주소, 계정 이메일, 계정 이름 등 서로 다른 엔터티를 사용합니다. 마지막 예인 "내 정보를 업데이트해야 합니다."는 특정 유형의 정보를 명시하지 않으므로 Mpower 상담원에서 후속 질문을 해야 할 수도 있습니다. |
|
정보 요청하기 |
balance_checking balance_savings balance_giftcard |
balance_checks |
다음과 같이 컨택 메시지 예시로 시작하는 여러 스토리를 만듭니다:
모든 스토리는 동일한 인텐트인 balance_checks를 트리거합니다. 각 스토리에서는 balanceChecking, balanceSavings, balanceGiftCard 등 서로 다른 엔터티를 사용합니다. 마지막 예인 "내 계좌 잔액은 얼마입니까?"에서는 계좌 유형을 지정하지 않았으므로 Mpower 상담원에서 후속 질문을 해야 할 수도 있습니다. |
다중 인텐트
Mpower 상담원은 연락처의 메시지 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.에서 하나 이상의 의도 질문이나 진술, 서면 또는 음성 여부와 관계없이 Bot 인터랙션에서 컨택이 말하는 모든 것입니다.를 식별할 수 있습니다. 메시지에서 두 개 이상의 의도를 식별하면 Mpower 상담원이 "잔액을 보여주시고 저축 계좌로 200달러를 이체해 주세요"와 같은 요청을 올바르게 처리할 수 있습니다.
2개의 기존 단일 인텐트에서 다중 인텐트를 생성하는 경우 많은 예시를 제공할 필요가 없습니다. Mpower 상담원는 메시지의 단일 의도를 인식하고 이를 다중 의도로 처리할 수 있습니다.
대화의 자연스러운 흐름에 정말 필요한 경우에만 다중 의도를 사용하십시오. 다중 인텐트가 너무 많으면 Mpower 상담원을 쉽게 관리하기 어려울 정도로 복잡해질 수 있습니다.
인텐트 검토 및 관리
NLU 
섹션의 인텐트 탭에 있는 각 인텐트에는 옆에 숫자가 있습니다. 숫자는 해당 인텐트에 포함된 교육 예시 수를 나타냅니다. 숫자는 색상으로 구분되어 학습 예시가 충분한지 여부를 나타냅니다:
-
빨간색: 인텐트가 최대 7회까지 사용됨됩니다. 추가 더 많은 교육 예시를 추가합니다.
-
주황색: 인텐트가 8회에서 14회 사이에 사용됩니다. 가능하면 교육 예시를 더 추가하십시오.
-
녹색: 인텐트가 15회 이상 사용됩니다. 더 이상 교육 예시가 필요하지 않습니다.
일부 인텐트에는 교육 예시 수 옆에 노란색 삼각형 
이 표시될 수 있습니다. 이는 이러한 인텐트를 포함하는 대화 Agent Builder의 Mpower 상담원 스토리, 규칙, 흐름입니다. 가 없음을 나타냅니다. 이 기호가 포함된 인텐트가 있는 경우 스토리 또는 규칙 에 적절히 추가하십시오.
인텐트 탭에서 다음과 같은 인텐트 관리 작업도 수행할 수 있습니다.
- 인텐트가 나타나는 대화(스토리 및 규칙)를 봅니다.
- 최근 컨택 메시지 와 각 메시지에 대해 예측된 인텐트를 확인하십시오.
- 교육에서 인텐트를 숨깁니다.
인텐트 모범 사례
인텐트를 생성할 때 다음 권장사항을 따릅니다.
- 의도가 항상 명확하지는 않습니다. 두 사용자의 목표는 처음에는 달라 보일 수 있지만 시간이 지나면서 비슷한 사례가 늘어나기 시작합니다. 의도와 교육 데이터를 구별하십시오. 교육 예제를 여러 의도에 재사용하기를 원하는 경우, 이는 대신 의도를 하나의 보다 더 일반적인 의도로 병합할 수 있다는 신호입니다. 이는 의도 혼동을 피하는 데 도움이 됩니다.
- 항상 범위를 벗어난 의도를 포함하십시오. 범위를 벗어난 의도를 통해 Mpower 상담원은 훈련된 작업 범위를 벗어나는 연락처 요청에 응답할 수 있습니다.이를 통해 대화를 복구할 수 있고 종종 성능이 향상됩니다.
- 테스트하고 훈련하세요. Mpower 상담원를 테스트하여 문제의 의도를 파악하세요. 예를 들어, 다른 의도를 선택해야 한다고 생각할 때 잘못된 응답을 제공하거나 범위를 벗어난 의도를 선택할 수도 있습니다.
- 다중 의도는 꼭 필요할 때만 사용하십시오. 대화의 자연스러운 흐름에 정말 필요한 경우에만 다중 의도를 사용하십시오. 다중 인텐트가 너무 많으면 Mpower 상담원을 쉽게 관리하기 어려울 정도로 복잡해질 수 있습니다.