요약: ◀▼
자동 QA 미리 정의된 카테고리에 대해 대화의 점수를 매기고, AI 평점을 사람이 검토하는 것과 비교하며, 품질 검사에 더 주의가 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다. 수동 검토를 제출하여 정확도 추적을 개선하고, 카테고리가 팀의 평점과 얼마나 잘 맞는지 확인하며, 정확도 점수를 상담사 성과 및 품질 보증을 위한 신뢰도 검사로 사용할 수 있습니다.
자동 점수 매기기는 사전 정의된 카테고리를 기준으로 티켓 양의 100%에 대한 고객 상호작용을 자동으로 평가하고 점수를 매김으로써 수동 검토 노력을 지원합니다. 이로써 일관된 품질 평가를 보장하고 주관성을 줄이며 검토자의 시간을 절약하여 더 많은 주의가 필요한 카테고리에 집중할 수 있습니다.
자동 점수는 상담사마다 다를 수 있습니다. 자동 점수를 변경할 수는 없지만 검토자로서 자동 점수에 동의하지 않는 경우 대화에 대해 다른 평점을 제출할 수 있습니다.
자동 QA 피드백에서 직접 학습하지는 않지만 자동 QA 대시보드에서 정확도 점수를 확인하여 시스템 성능을 모니터링할 수 있습니다.
정확도 점수는 동일한 대화에 대해 자동 QA 에서 생성된 평점과 실제 검토자가 제공한 평점 간의 일관성과 일치 수준을 측정합니다.
자동 QA 정확성은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 어느 자동 QA 카테고리가 사람의 검토에 가장 잘 부합하고 자동 QA 얼마나 안정적인지 파악합니다.
예를 들어 이해의 정확도 점수가 90%라면 실제 검토자가 둘 다 검토한 대화 10개 중 9개에 대한 자동 QA의 평점에 동의했다는 뜻입니다.
- 상담사 성과를 평가할 때 AI의 점수를 신뢰도 지표로 사용하세요.
- 검토 주의가 더 필요한 카테고리를 식별하기 위해 모든 대화를 수동으로 확인하는 데 소모하는 시간을 줄입니다.
자동 품질 점수(AQS)를 사용하여 자동 검토를 추적하고, 수동으로 제출한 점수는 상담사의 내부 품질 점수(IQS)에 기여합니다.
AQS 검토자가 수동으로 검토를 제출한 후에만 대화의 IQS 에 계산됩니다.
정확성을 개선하기 위해 자동 QA 카테고리에 검토를 수동으로 제출하려면 다음과 같이 하세요.
대화를 클릭합니다.
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