Utilisation de l'IA dans le routage prédictif
Le routage prédictif de Genesys utilise l'intelligence artificielle pour acheminer les interactions vers le meilleur agent disponible en fonction des indicateurs clés de performance que vous avez définis. Le score de l'agent dérivé par le routage prédictif est basé sur divers facteurs tels que le niveau des données disponibles, le niveau de compétence des agents, la disponibilité des agents, le délai d'attente.
Quelles données Genesys AI utilise-t-elle pour prendre des décisions de routage ?
Les modèles de données Genesys reposent en grande partie sur des données qui sont à la fois alimentées et calculées/dérivées d'autres données du système. La disponibilité de toutes les données requises garantit que les modèles fonctionnent de manière optimale. Voici des exemples de caractéristiques et de sources de données que le routage prédictif utilise pour la notation des agents :
- Données relatives au profil de l'agent, telles que compétences, ancienneté, département, certificats, type d'employé. Pour plus d'informations, voir Données requises pour le routage prédictif.
- Données sur les performances des agents, telles que le temps de traitement moyen historique d'une file d'attente.
- Les données relatives à l'historique du client, comme le nombre de fois où il a appelé le centre de contact au cours des 30 derniers jours.
Actuellement, les principales sources de données sont l'annuaire des agents (pour les agents) et l'analytique (pour les données sur les clients et les interactions).
Comment les modèles de données sont-ils créés et maintenus ?
Pour suivre l'évolution des niveaux de compétence des agents et des contextes d'interaction avec les clients, les modèles de données se recyclent en permanence et tirent parti des dernières fonctionnalités. Genesys Cloud met à jour les fonctionnalités utilisées pour le scoring des agents avec des données quotidiennes et réapprend les modèles de données chaque semaine. Aucune donnée n'est conservée dans les modèles pendant plus de 90 jours. Le recyclage garantit que les dernières données opérationnelles sont prises en compte dans les décisions de routage à venir.
Au fur et à mesure que de nouveaux modèles de données apparaissent avec des fonctionnalités actualisées, Genesys retire les anciens modèles de données qui ne sont plus pertinents. Lorsque les modèles ne sont pas utilisés (par exemple, lorsque le routage prédictif est désactivé sur une file d'attente), ils sont supprimés du système automatiquement.
La plateforme Genesys Cloud crée et maintient les modèles de données utilisés dans le routage prédictif. Pour plus d'informations sur la manière dont les données sont utilisées dans l'identification des agents, voir . Comment le modèle d'IA évalue les agents pour le routage prédictif.
Comment fonctionnent les fonctionnalités et le modèle de données ?
Le routage prédictif utilise des modèles en boîte blanche qui permettent de mieux comprendre comment les caractéristiques contribuent à une prédiction. Genesys vous aide à déduire la prédiction en présentant une interprétation globale qui décrit le comportement moyen d'un modèle. Chaque caractéristique d'entrée reçoit un pourcentage/un score qui représente son importance. Une valeur élevée signifie que la caractéristique aura un effet plus important sur les prédictions du modèle et le classement des agents. Alors qu'une faible valeur est donnée aux caractéristiques peu importantes dont la contribution est le plus souvent ignorée pour les prédictions du modèle. Pour plus d'informations sur les fonctionnalités spécifiques à une file d'attente, voir . Comment le modèle d'IA note les agents pour le routage prédictif.
Comment Genesys AI protège-t-elle les informations personnelles identifiables (PII) ?
Genesys n'utilise pas les IIP pour le processus de notation des agents. Genesys Cloud utilise uniquement les données de conversation des transactions pour former des modèles d'apprentissage automatique. Le profil de l'agent et les données relatives aux performances qui sont utilisées dans le processus de notation ne contiennent aucune DPI de l'agent.
Comment Genesys s'assure-t-il qu'aucune discrimination n'est introduite dans le processus de notation des agents ?
Genesys crée des modèles de données qui nécessitent des données telles que le sexe et la nationalité, susceptibles d'introduire une discrimination. Pour former un modèle de données, le routage prédictif génère des caractéristiques uniquement à partir des données de conversation transactionnelles qui ne contiennent pas de DPI. L'absence d'IPI garantit qu'il n'y a aucune possibilité de discrimination dans le processus de notation.
Il faut noter que pour que les prédictions soient aussi précises que possible, le routage prédictif utilise les conversations historiques les plus récentes, ce qui peut introduire ce que l'on appelle un biais temporel.
