Kā palīdzības dienesti automātiski nolasa klientu pielikumus

Palīdzības dienests var izmantot klientu pielikumus kā kontekstu atbildēm uz atbalsta pieprasījumiem, taču “pielikuma lasīšana” var nozīmēt vairākas atšķirīgas lietas. Daži rīki izvelk tekstu biļetes laukos un aktivizē maršrutēšanas noteikumus. Citi izmanto pielikumu, lai sagatavotu atbildi, ko Lietotājs var pārskatīt.

Šī atšķirība ir būtiska. Ekrānuzņēmums, sākotnējais PDF fails, ieskenēts čeks un Word dokuments ne vienmēr tiek apstrādāti vienādi, un pielikumu kontekstā sagatavota atbildes melnraksta izveide nav tas pats, kas pilnvērtīga dokumentu apstrādes darbplūsma.

Ko jūsu komanda var uzlabot:

Lietotāji var pārskatīt ieteikto atbildi, kurā jau ņemts vērā klienta ekrānuzņēmums vai dokuments
Uz pielikumā norādīto ikdienas informāciju var atbildēt, atkārtoti nepārslēdzoties starp failiem un atbildes redaktoru
Pirms atbildes nosūtīšanas darbplūsmā joprojām ir iesaistīta cilvēka pārbaude

Deskhero izmanto atbalstītus klientu pielikumus kā kontekstu, veidojot AI ieteikto atbildi. Lietotājs var pieņemt, rediģēt vai noraidīt šo melnrakstu. Tas ir noderīgi, taču to nevajadzētu jaukt ar automātisku vērtību izvilkšanu pielāgotajos laukos vai biļešu maršrutēšanu, pamatojoties uz dokumentu saturu.

Galvenās atziņas

Atbalsts ar pielikumu kontekstu darbojas vislabāk, kad definējat vajadzīgo rezultātu, pārbaudāt reālus failus un saglabājat Lietotāju atbildīgu par galīgo atbildi.

Punkts	Detalizēta informācija
Definējiet, ko nozīmē “lasīt”	Atbildes melnraksta izveide, teksta izvilkšana, lauku kartēšana un automatizēta maršrutēšana ir atšķirīgas iespējas.
Pielāgojiet metodi failam	Dokumentus ar iegultu tekstu ir vieglāk parsēt nekā skenējumus, fotoattēlus vai rokrakstu.
Saglabājiet pārbaudi darbplūsmā	Pirms nosūtīšanas ieteiktā atbilde ir jāpārbauda, salīdzinot to ar sākotnējo pielikumu.
Izmēriet reālu atbalsta rezultātu	Pielikumiem bagātās biļetēs uzskaitiet apstrādes laiku, papildu jautājumus un labojumu biežumu.
Ziniet Deskhero tvērumu	Deskhero izmanto atbalstītus attēlus un dokumentus kā kontekstu AI ieteiktajām atbildēm.

Satura rādītājs

Kā palīdzības dienests lasa klientu pielikumus?
Kādus ieguvumus sagaidīt un ko izmērīt?
Kā ieviest pielikumu lasīšanu bez izstrādes komandas?
Kuri failu tipi darbojas vislabāk un kur izvilkšana neizdodas?
Kā nodrošināt precīzu un pārbaudāmu izvilkšanu?
Kā Deskhero to īsteno praksē
Pirmās 90 dienas reālistiski
Sāciet pilotprojektu, kas lasa pielikumus jūsu vietā
Avoti
BUJ

Kā palīdzības dienests lasa klientu pielikumus?

Pastāv divas izplatītas darbplūsmas. Pielikumu kontekstā balstītas melnrakstu izveides darbplūsmā palīdzības dienests nodod AI atbalstītu attēlu vai dokumentu kopā ar saraksti un atbilstošajām uzņēmuma zināšanām. Rezultāts ir ieteikta atbilde, ko Lietotājs var pārskatīt.

Dokumentu apstrādes darbplūsmā atsevišķs OCR vai parsēšanas rīks izvelk tekstu vai strukturētas vērtības. Šīs vērtības pēc tam var tikt ierakstītas biļetes laukos vai izmantotas automatizācijas noteikumos. Produkti, kas izstrādāti šim nolūkam, var atbalstīt lauku kartēšanu un darbplūsmas darbības, kā aprakstīts Swifteq dokumentu parsētāja lapā.

Dokumentu apstrādes gadījumā darbības parasti izskatās šādi:

Nosakiet faila tipu un to, vai tajā ir teksts vai pikseļi.
Izvelciet iegulto tekstu tieši vai izmantojiet OCR vai redzi attēlam.
Strukturējiet rezultātu, ja darbplūsmai nepieciešami tādi lauki kā pasūtījuma numurs vai rēķina kopsumma.
Izmantojiet rezultātu melnrakstā, biļetes laukā vai noteikumā atkarībā no produkta un konfigurācijas.

Pamata OCR apstrāde var atgūt vārdus, taču zaudēt saistību starp rindām un kolonnām. Rīki, kas ņem vērā izkārtojumu, cenšas saglabāt šo struktūru. AI redze var arī interpretēt vizuālo kontekstu ekrānuzņēmumā vai produkta fotoattēlā, kā parādīts Macha Zendesk attēlu darbplūsmā.

Profesionāļa padoms: Pirms rīka izvēles pierakstiet, kāds tieši rezultāts jums ir nepieciešams. “Palīdzēt Lietotājam atbildēt uz šo biļeti” ir cita prasība nekā “iekopēt rēķina kopsummu pielāgotā laukā”.

Kādus ieguvumus sagaidīt un ko izmērīt?

Acīmredzamākais iespējamais ieguvums ir mazāka manuāla pārslēgšanās starp kontekstiem. Lietotājam, iespējams, vairs nevajadzēs lejupielādēt failu, apskatīt to citā lietotnē, atgriezties pie biļetes un sākt atbildi no nulles.

Faktiskais ieguvums ir atkarīgs no jūsu pielikumu kombinācijas un automatizētā rezultāta. Tīru PDF failu ar atlasāmu tekstu ir vieglāk izmantot nekā tumšu, slīpi nofotografētu attēlu. Ieteikta atbilde var ietaupīt melnraksta sagatavošanas laiku, savukārt strukturēts OCR var ietaupīt pārrakstīšanas laiku. Neuzskatiet pakalpojumu sniedzēju norādītos procentus par prognozi jūsu rindai.

Atbalsta dokumentu darbplūsmas efektivizēšana ar rokām

Izmēriet darbplūsmu, ko faktiski ieviešat. Noderīgi sākotnējie rādītāji ietver:

Vidējais apstrādes laiks biļetēm ar pielikumiem
To biļešu procentuālā daļa, kurām nepieciešams papildu jautājums
Ieteikto atbilžu procentuālā daļa, ko Lietotāji būtiski rediģē vai noraida
Pēc pārbaudes veikto ar pielikumiem saistīto labojumu skaits

Pirms ieviešanas apkopojiet sākotnējos datus, pēc tam salīdziniet to pašu biļešu kategoriju un līdzīgu apjomu pēc tam, kad komanda ir apguvusi jauno procesu.

Kā ieviest pielikumu lasīšanu bez izstrādes komandas?

Ja jūsu mērķis ir ar pielikumu kontekstu veidotu atbilžu melnrakstu sagatavošana, sāciet ar palīdzības dienestu, kas šo iespēju nodrošina tieši. Ja jūsu mērķis ir strukturēta izvilkšana, meklējiet atbalstītu parsētāja integrāciju un pārliecinieties, ka tā var kartēt nepieciešamos laukus.

Izvērtējiet pielikumus. Atlasiet nesenās biļetes un saskaitiet formātus, izmērus, attēlu kvalitāti un biežākos klientu jautājumus.
Izvēlieties vienu rezultātu. Sāciet ar atbilžu ieteikumiem vai vienu strukturētu vērtību, nevis visām iespējamām darbībām uzreiz.
Pārbaudiet atbalstītos formātus un ierobežojumus. Fails, ko var augšupielādēt, ne vienmēr ir fails, ko AI var izlasīt.
Saglabājiet Lietotāja pārbaudes posmu. Salīdziniet piedāvāto atbildi vai izvilkto vērtību ar avota pielikumu.
Izveidojiet rezerves risinājumu. Nodrošiniet vienkāršu manuālas apstrādes iespēju neatbalstītam, pārāk lielam, neskaidram vai ar roku rakstītam failam.
Pārbaudiet vienu biļešu kategoriju. Pirms paplašināšanas izmēriet kvalitāti un apstrādes laiku.

Profesionāļa padoms: Izmantojiet piemērus no savas rindas. Rūpīgi sagatavots parauga rēķins pierāda mazāk nekā izplūdis klienta fotoattēls, kas atspoguļo jūsu ikdienas darba slodzi.

Mērķim īpaši izstrādātas parsētāju lietotnes esošajai biļešu platformai var pievienot strukturētu OCR. Palīdzības dienesti, kas ņem vērā pielikumu kontekstu, tā vietā var samazināt melnrakstu sagatavošanas darbu, neprasot jums izstrādāt lauku kartēšanu vai maršrutēšanas noteikumus.

Kuri failu tipi darbojas vislabāk un kur izvilkšana neizdodas?

Dokumenti ar izmantojamu teksta slāni parasti nodrošina tīrāku ievadi nekā skenējumi. Sākotnējie PDF un Word dokumenti bieži var nodrošināt tekstu tieši. Fotoattēlos, ekrānuzņēmumos un PDF failos, kuros ir tikai attēls, sistēmai jāinterpretē pikseļi.

Biežākie kļūmju iemesli:

Zemas izšķirtspējas vai stipri saspiesti attēli
Leņķī fotografēti dokumenti
Rokraksts vai neparasti fonti
Izbalējuši čeki un zema kontrasta etiķetes
Faili, kas pārsniedz produkta izmēra, lappušu vai satura ierobežojumus

Arī augšupielādes atbalsts un AI lasīšanas atbalsts ir atšķirīgas lietas. Deskhero biļetei ļauj pievienot pielikumus līdz 120 MB, taču AI pielikumu kontekstam ir šaurāki ierobežojumi. Ieteiktajā atbildē var tikt ņemti vērā līdz trim atbalstītiem attēliem un diviem atbalstītiem dokumentiem. Attēliem jābūt PNG, JPG, GIF vai WebP formātā un vismaz 300 x 300 pikseļu lieliem. Avota attēlu izmērs nedrīkst pārsniegt 15 MB. Dokumenti var būt PDF, DOC vai DOCX formātā; no katra dokumenta var tikt izvilkti līdz 8000 rakstzīmēm, un tiešsaistē var tikt apstrādātas līdz 10 PDF lappusēm.

Kā nodrošināt precīzu un pārbaudāmu izvilkšanu?

Sāciet, novietojot sākotnējo pielikumu blakus rezultātam. Ieteiktas atbildes gadījumā Lietotājam pirms nosūtīšanas jāpārbauda vārdi, numuri, datumi, informācija par produktu un pieprasītā darbība.

Regulāri atlasiet biļetes, kurās izmantots pielikumu konteksts, un reģistrējiet, kur darbplūsma neizdodas. Noderīgas kategorijas ietver neatbalstītu failu, nelasāmu attēlu, trūkstošu kontekstu, nepareizu interpretāciju un pareizu interpretāciju ar nepiemērotu atbildi.

Izsekojiet:

Pieņemtās, rediģētās un noraidītās ieteiktās atbildes
Labojumus, kas saistīti ar numuriem vai identifikatoriem
Apstrādes laiku atbalstītiem un neatbalstītiem failiem
Klientu papildu jautājumu biežumu pēc atbildēm, kurās izmantots pielikumu konteksts

Uztveriet pielikumu kā pierādījumu melnrakstam, nevis kā atļauju rīkoties bez pārbaudes. Augstāka riska pieprasījumiem, piemēram, atmaksām, konta izmaiņām vai drošības jautājumiem, saglabājiet tās pašas kontroles, ko izmantotu gadījumā, ja Lietotājs failu būtu izlasījis manuāli.

Kā Deskhero to īsteno praksē

Deskhero ģenerē AI ieteiktās atbildes ienākošajām biļetēm. Atbalstītiem pielikumiem melnrakstā ekrānuzņēmumi var tikt izmantoti kā attēla konteksts, bet PDF vai Word dokumenti — kā teksta konteksts. Melnrakstā tiek izmantotas arī atbilstošas darbvietas zināšanas, kas var ietvert atbildētas biļetes, apstiprinātus publiskos BUJ ierakstus, iekšējās zināšanu bāzes saturu, izgūtas tīmekļa vietņu lapas un citus konfigurētus avotus.

Ieteikums tiek parādīts atbildes redaktorā. Lietotājs var to pieņemt, rediģēt vai noraidīt. Lai nosūtītu negrozītu AI ieteikumu, nepieciešams papildu apstiprinājums. Deskhero neapgalvo, ka šī funkcija ieraksta pielikumu saturu pielāgotajos laukos, piešķir uzticamības vērtējumu vai maršrutē biļeti, pamatojoties uz izvilktajām vērtībām.

Deskhero savienojas ar Google un Microsoft pastkastēm, izmantojot divvirzienu sinhronizāciju, tāpēc ienākošie ziņojumi kļūst par biļetēm un atbildes var tikt nosūtītas no uzņēmuma adreses. Tēmu grupēšana statistikā ir atsevišķa analīzes funkcija, kas paredzēta biļešu tēmu izpratnei. Tas nav pielikumu apstrādes žurnāls.

Praktisks pilotprojekts:

Izvēlieties vienu pastkasti vai biļešu kategoriju, kurā bieži ir atbalstīti pielikumi
Lūdziet Lietotājiem salīdzināt katru ieteikumu ar avota failu
Reģistrējiet, kuri formāti rada noderīgus melnrakstus un kuriem nepieciešama manuāla apstrāde
Paplašiniet lietojumu tikai pēc tam, kad kvalitāte ir jūsu komandai pietiekami stabila

Profesionāļa padoms: Sāciet ar izplatītu, zema riska pieprasījumu tipu. Tas nodrošinās pietiekami daudz piemēru kvalitātes novērtēšanai, neizvirzot jutīgu darbplūsmu pirmajā vietā.

Pirmās 90 dienas reālistiski

Pirmajās divās nedēļās apkopojiet pielikumu formātus un nosakiet sākotnējos rādītājus. Nākamo nedēļu laikā pārbaudiet vienu kategoriju un dokumentējiet kļūmju modeļus. Atlikušo laiku izmantojiet, lai apmācītu Lietotājus veikt pārbaudes, uzlabotu rezerves procesu un izlemtu, vai ar pielikumu kontekstu veidotu melnrakstu sagatavošana ir pietiekama vai nepieciešams arī atsevišķs strukturēts OCR rīks.

Bieža kļūda ir pieņēmums, ka ikviens biļetei pievienotais fails tiks pilnībā izlasīts. Pieejamo kontekstu ietekmē produkta ierobežojumi, attēla kvalitāte, dokumenta garums un faila tips. Iekļaujiet šīs robežas komandas darbplūsmā.

Sāciet pilotprojektu, kas lasa pielikumus jūsu vietā

Deskhero var izmantot atbalstītus klientu attēlus un dokumentus, sagatavojot AI ieteikto atbildi. Tas ļauj Lietotājam kontrolēt nosūtāmo saturu un darbojas kopā ar plašākām darbvietā pieejamajām zināšanām.

Deskhero

E-komercijas komandām Shopify integrācija biļetei pievieno klienta un pasūtījuma paneli. Šis panelis ir atsevišķs no pielikumu lasīšanas. AI ieteikto atbilžu lapa izskaidro, kā Deskhero sagatavo pārskatāmu atbildi.

Deskhero piedāvā 30 dienu bezmaksas izmēģinājumu, un kredītkarte nav nepieciešama. Sāciet bezmaksas izmēģinājumu, pārbaudiet reprezentatīvu biļešu kopu un novērtējiet melnrakstus, salīdzinot tos ar pielikumiem, ko jūsu klienti patiešām nosūta.

Avoti

BUJ

Vai palīdzības dienests patiešām var izlasīt klienta nosūtītu ekrānuzņēmumu?

Jā, daži palīdzības dienesti un integrācijas var izmantot AI redzi, lai interpretētu atbalstītus ekrānuzņēmumus. Precīzs rezultāts var būt ieteikta atbilde, izvilkts teksts vai strukturēti lauki atkarībā no produkta.

Kāda ir atšķirība starp OCR un AI redzi pielikumiem?

OCR pārveido redzamās rakstzīmes tekstā. AI redze var arī interpretēt vizuālo kontekstu, piemēram, to, kas redzams produkta fotoattēlā vai saskarnes ekrānuzņēmumā.

Vai Deskhero lasa PDF un DOCX pielikumus?

Deskhero var izmantot atbalstītus PDF, DOC un DOCX pielikumus kā teksta kontekstu AI ieteiktajām atbildēm. Uz dokumentu skaitu, izmēru, garumu un lappušu skaitu attiecas ierobežojumi.

Cik precīza ir automatizēta pielikumu satura izvilkšana?

Precizitāte atšķiras atkarībā no rīka, faila tipa, izkārtojuma un attēla kvalitātes. Pārbaudiet savus failus un saglabājiet Lietotāja pārbaudes posmu, nevis paļaujieties uz universālu precizitātes apgalvojumu.

Kuri failu tipi visbiežāk rada izvilkšanas problēmas?

Zemas izšķirtspējas fotoattēli, slīpi attēli, rokraksts, zema kontrasta skenējumi, neatbalstīti formāti un faili, kas pārsniedz produkta apstrādes ierobežojumus, parasti prasa manuālu pārbaudi.

Vai katrai automatizētai izvilkšanai būtu jāaktivizē tūlītēja atbilde?

Nē. Sāciet ar melnrakstu, ko pārskata Lietotājs. Klientiem paredzētu automatizāciju pievienojiet tikai tad, ja produkts to atbalsta, zināšanu avots ir piemērots un risks ir saprasts.