CXone Mpower Agent Builder

CXone Mpower Agent Builder使您能夠建立自己的虛擬客服Closed 代替真人客服專員處理客戶互動的軟體應用程式。以用於CXone Mpower。 您用Agent Builder建立的虛擬客服稱為Mpower Agents。

即使您沒有編碼知識或程式設計專業知識，也可以使用Agent Builder。 如果可以進行對話，則可以創建工作Mpower Agent。 Mpower Agents可以執行各種各樣的任務，包括：

  • 回答常見問題。
  • 幫助客戶更改他們在系統中的資訊。
  • 在轉移到真人客服專員之前收集資訊。

Classics, Inc. 的服務台每天要處理 100 多通需要重設密碼的使用者的來電。 管理員 Akela Wolfe 希望建立一個Mpower Agent來幫助使用者完成此任務，以便客服專員可以專注於解決更複雜的問題。 她決定使用 Mpower Agent 建立Agent Builder。

Mpower Agents適用於任何數位通道，例如即時聊天、Apple Messages for Business和X。 您可以通過在Mpower Agents中設定整合在語音通道上使用CXone MpowerVirtual Agent Hub。

您還可以將Mpower Agents用作CXone Mpower中的任務機器人。 任務機器人允許您自動執行系統中的某些任務。 例如，您建立任務機器人以在中使用Task AssistCopilot for Agents。 Task Assist任務機器人可以更新資料庫中的聯繫資訊。

開始學習如何使用Agent Builder或探索實施過程。

對話式 AI

Agent Builder使用一種稱為對話AI的方法將Mpower Agents設計和訓練為虛擬代理，以便在CXone Mpower中使用。 這種方法結合了讓電腦軟體能夠做到以下方面的技術：

  • 識別和破譯人類語言。
  • 理解所說的話。
  • 確定正確的回覆。
  • 以模仿人類對話的方式回覆。

一些虛擬代理是完全腳本化的。 開發人員必須嘗試考慮客戶在特定場景中可能使用的每個關鍵字。 然後，開發人員必須為每個關鍵字編寫虛擬客服的回應腳本。 因此，這種虛擬代理的設置和維護可能非常耗時。

Mpower Agents在整個互動過程中保留上下文。 他們使用人工智慧 （AI） 根據提供類似對話範例的訓練數據預測聯繫人Closed 在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。想要什麼。 當訓練數據來自客服專員和聯絡人之間的真實對話時，Mpower Agent學會識別聯絡人想要什麼。

自然語言理解

Agent Builder 使用自然語言理解 （NLU） 來理解聯絡人Closed 在聯絡中心與客服專員、IVR 或機器人互動的人。所說的話，並準確預測其含義。 這是對話式 AI 背後的基本技術之一。 這是自然語言處理 (NLP) 的一部分，此技術是一種能讓電腦程式詮釋和理解人類語言的技術。 NLU 是 NLP 的子集，著重於理解人類說話背後的意義。

NLU依賴於配置和培訓，教Mpower Agent識別聯繫人的含義。 首先要定義您希望Mpower Agent幫助聯絡人完成的任務，也稱為意圖。 這可能是更新地址、提供帳戶餘額或重設密碼等任務。 透過建立意圖並提供每個意圖的真實對話範例，您可以幫助Mpower Agent學會將聯絡人所說的內容與他們的意思聯繫起來。

Akela Wolfe 找到了關於重置密碼的真實客服專員對話範例，並使用它們來訓練她的新Mpower Agent。 她找到聯絡人以不同方式表達需求的範例。 她的一些示例包括聯繫人說“我需要説明更改密碼”，“我的帳戶可能被駭客入侵，我該怎麼辦”和“我的密碼不起作用，如何更改”

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