审阅并实施人工智能建议以自动执行任务 (Beta)

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Copilot

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探索人工智能建议以自动执行任务并优化工单工作流程。通过分析意向、情绪、语言和实体等工单数据，您可以创建触发器和自动回复以提高效率。审阅建议，根据需要实施，并提供反馈以供日后改进。此功能有助于减少手动工作，缩短解决时间，并根据您的支持需求定制人工智能。

位置： 管理中心 > 人工智能 > 概览 > 概览：副驾驶

概览：管理中心的 Copilot 页面提供了一个集中的中心，用于管理所有 Copilot 功能。

当您开始在帐户中使用 Copilot 时，此页面上会提供一份人工智能提供技术支持的推荐列表，并每周更新。这些建议提供了可操作的指导，说明如何根据工单的意向、情绪、语言和检测到的实体创建触发器和自动回复，从而自动执行任务并优化工单工作流程。

本文章包含以下部分：

• 了解 Copilot 建议
• 根据建议进行操作
• 建议示例

相关文章：

• 监测并优化帐户中的有效人工智能设置
• 打开和配置智能分类

了解 Copilot 建议

Copilot 建议可主动识别机会以自动执行重复任务、改进工单处理工作流程，并根据您的需求定制 Zendesk人工智能。您必须在帐户中打开并配置智能分类才能查看推荐。

建议基于您工单中的以下数据：

• 意向：工单内容预测。
• 情绪：预测客户对其请求的感受。
• 实体：在工单和消息传送对话中检测到独特信息。
• 语言：工单所用语言预测。

根据您的工单数据，您的建议将包括新建或更新的触发器和自动回复的建议。例如，假设您的工单具有相同意向，通常得到相同的回复。Copilot 可能会针对包含这些意向的工单设置自动回复提供建议。

在接受建议之前，您可以查看关于以下内容的信息和见解：

• 建议将执行的操作。

  推荐触发器可包括转接给专员或组的操作，或更新工单类型、优先级、表格或状态的操作。推荐自动回复包括发送自动回复的操作。

• 如何缩短解决时间或减少花在某些工单上的时间。

• 在某个时段有多少工单检测到意向、情绪或实体，其中采取了特定操作的工单占百分比，以及手动执行此操作平均花费多长时间。

要实施建议，您可以单击一个链接转到“触发器”页面，其中推荐的触发器或自动回复将预填充条件、操作和受托人设置。您只需审阅并发布。

如果您选择不根据建议进行操作，您可以提供关于您关闭建议的反馈，以便您以后的建议更加准确和有用。您可能要关闭不相关的、已经自动生成的或需要不同逻辑的建议。

管理员始终可以完全控制在帐户中实施哪些建议。任何关于推荐的决定和操作都需要您的批准。

根据建议进行操作

相关推荐每周在概览中更新：副驾驶页面。所有 Copilot 客户都可以看到“建议”部分，但您可能没有建议。

请参阅 建议范例 ，查看您的帐户中可能看到的建议类型范例。

对建议进行操作

1. 在 管理中心，单击 侧栏中的 人工智能 ，然后选择 概览 > 概览：副驾驶.
2. 向下滚动到 建议 部分，单击建议以查看更多详情。

   

3. 单击 审阅触发器。

   创建工单触发器页面随即打开，其中包含预填的触发器信息。

   

4. 审阅预填信息，并输入 触发器名称 和 触发器类别。
5. 单击创建触发器。

   创建触发器后会显示一条通知。

6. 单击通知中的 返回建议 以返回概览：副驾驶页面。

   您可以将建议标为已完成，以便将其从建议列表中移除。

7. 打开建议底部的 操作 菜单，选择 标为已完成

   

   如果您不想对建议进行操作，请选择 关闭 以从列表中移除建议。

   您可以选择对您关闭的建议提供反馈。

   

   请务必分享您的反馈，这有助于提高日后推荐的准确性和相关性。

建议示例

本节中的范例描述了您可能在帐户中看到的不同类型的推荐。

基于意向的触发器推荐示例

建议的操作	将特定工单转发到组：Support
预期改进	解决时间可缩短 1 小时
描述和基本原理	具有某些意向的工单往往会被转接给相同的专员组。自动执行此操作可减少手动分类，并有助于缩短解决时间。
支持性见解	167 张工单 (88%) 有以下意向：毕业典礼日期。 这些工单大多 (16.7%) 都被路由到了同一组：Support. 手动转接每张工单平均需要 1 小时。这可以通过自动化来减少。

基于意向的自动回复推荐示例

建议的操作	发送自动回复工单意向：交易失败（+4 笔以上）
预期改进	解决时间可缩短 1 小时
描述和基本原理	具有某些意向的工单往往会得到相同的回复。自动执行此操作可减少手动工作，并有助于缩短解决时间。
支持性见解	167 张工单 (88%) 有以下意向：交易失败、电池充电问题、已接受费率锁定请求、如何注册员工福利、发送迟到表格。 这些工单大多数 (16.7%) 都得到了相同的回复。 手动转接每张工单平均需要 1 小时。这可以通过自动化来减少。

基于情绪的推荐示例

建议的操作	对于带有负面情绪的工单，自动将工单优先级设置为高或紧急
预期改进	缩短专员响应时间，降低升级风险
描述和基本原理	负面情绪工单通常是紧急工单。通过自动提高工单优先级，这些情况可以立即得到解决。这是提高客户满意度并防止客户流失的一种方法。
支持性见解	在最近 30 天内，23 张工单 (12%) 被分配了负面情绪。 28% 的升级是由于工单延迟回复造成的。 手动更新每张工单优先级平均需要 6 小时。这可以通过自动化来减少。

基于实体的推荐示例

建议的操作	更改实体的工单类型：帐户错误
预期改进	解决时间可缩短 1 小时。
描述和基本原理	某些实体的工单往往会将其工单类型更改为相同的工单类型。自动执行此操作可减少手动分类，并有助于缩短解决时间。
支持性见解	167 张工单 (88%) 有以下实体之一：帐户错误 这些工单大多 (16.7%) 的工单类型已更改为：故障 对每张工单进行手动分类平均需要 1 小时。这可以通过自动化来减少。

基于语言的推荐示例

建议的操作	将特定语言工单转发到组：Iberia 支持团队
预期改进	解决时间可缩短 54 分钟。
描述和基本原理	特定语言工单往往会被转接到相同的组。自动执行此操作可减少手动分类，并有助于缩短解决时间。
支持性见解	4370 张工单 (10%) 被分配了此语言：西班牙语 这些工单大多 (98%) 已转接到同一组：Iberia 支持团队 手动转接每张工单平均需要 54 分钟。这可以通过自动化来减少。

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