Google Dialogflow CX

Google Dialogflow CX 는 가상 상담원을 제공하는 타사 플랫폼입니다. 가상 상담원은 컨택이 말하는 내용을 해석하여 적절하게 응답합니다. 다음과 같은 기술을 사용하여 이러한 작업을 수행합니다.

가상 상담원은 유연하며 조직의 필요를 충족하기 위해 다양한 기능을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 몇 가지 간단한 작업을 처리하거나 복잡한 대화형 상담원 역할을 하도록 설계할 수 있습니다.

CXone는 음성 채널만 있는 Google Dialogflow CX 사용을 지원합니다. CXone은(는) Google Dialogflow CX로 발화 기반 기능을 지원합니다. 오디오 스트리밍을 요구하는 기능은 지원되지 않습니다.

Dialogflow ES 및 CX는 공개 제품으로 NICE CXone을(를) 통해 바로 구매할 수 있습니다. 그러나 공개 버전에는 모든 전화 통신 기능이나 Dialogflow 및 Google Contact Center AI Agent Assist 간의 기본 연결이 없습니다. 이러한 기능은 NICE CXone 파트너를 통해 구매할 때만 사용 가능합니다.

Google Dialogflow CX 및 ES 비교

CXone에서는 Google Dialogflow ES 및 CX를 지원합니다. 두 버전은 비슷하지만 주요한 차이점이 몇 가지 있습니다.

Dialogflow ES는 더 작고 단순한 봇에 적합합니다. 의도 및 컨텍스트에서 나타나는 플랫 구조를 이용해 비선형 대화 경로를 시뮬레이션합니다. 이 방법은 규모가 크거나 복잡한 봇은 지원하지 않습니다. 스크립트에서 사용한 가상 상담원 허브 Studio 작업의 customPayload 속성을 사용해 컨텍스트를 전달할 수 있습니다. 이러한 봇은 컨텍스트 데이터를 사용해 컨택의 의도를 결정합니다.

Dialogflow CX는 복잡하고 비선형적인 대화 흐름을 지원하며 규모가 크고 복잡한 봇에 적합합니다. 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 다시 이용할 수 있으며 컨텍스트가 필요하지 않습니다. customPayload 데이터를 전달할 수 있지만 컨텍스트를 포함할 필요는 없습니다.

음성 가상 상담원의 대화 흐름

음성 가상 상담원, 컨택 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 봇과 상호 작용하는 사람입니다.과의 상호작용을 시작하려면 전화 번호로 전화하여 조직에 연결합니다. 컨택이 가상 상담원에게 직접 연결되거나 IVR 발신자가 음성 명령, 키 입력 또는 둘 다를 통해 상호작용하여 정보를 얻거나 인바운드 음성 통화를 라우팅 또는 둘 다를 할 수 있는 자동화된 전화 메뉴입니다. 메뉴에서 옵션을 선택해야 할 수 있습니다. 가상 상담원과의 대화가 시작되면 컨택의 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.가 텍스트로 기록되어 STT라고도 하는 음성 언어를 텍스트로 변환하는 프로세스입니다. 가상 상담원이 컨택의 발화를 분석할 수 있습니다. 가상 상담원의 응답은 컨택에게 전송되기 전에 텍스트 음성 변환 사용자가 텍스트로 녹음된 프롬프트를 입력할 수 있으며 컴퓨터가 생성한 음성을 사용하여 내용을 말할 수 있습니다. 서비스를 사용하여 합성된 음성으로 변환됩니다. 전사 및 음성 합성은 CXone에서, 또는 일부의 경우 공급자의 플랫폼에서 발생할 수 있습니다.

대화가 시작된 후 가상 상담원은 컨택의 발언을 분석하여 말하는 목적이나 의미를 이해합니다. 이를 컨택의 의도라고 합니다. 의도가 파악되면 가상 상담원은 컨택에게 적절한 응답을 보냅니다. 통합 설정 방법에 따라 요청과 응답은 두 가지 방법 중 하나로 처리됩니다. 다음과 같을 수 있습니다.

가상 상담원과 컨택 간의 직접 전송. CXone은 대화가 진행되는 동안 가상 상담원 서비스에 연결된 상태를 유지하며 대화가 완료되었거나 컨택이 실시간 상담원에게 전달되어야 한다는 신호를 기다립니다. 음성 가상 상담원의 경우 이는 SIP 프로토콜은 음성 및 영상 통화와 같은 멀티미디어 커뮤니케이션 세션을 신호화하고 제어하는 데 사용됩니다 백채널 연결 방법입니다.
매 차례마다 가상 상담원 허브와 스크립트를 통해 전송. 이 옵션을 사용하면 한 차례에서 다음 차례로 넘어갈 때 가상 상담원의 행동을 사용자 정의할 수 있습니다. 음성 가상 상담원의 경우 이는 발화 기반 연결 방법입니다.

대화가 종료될 때 가상 상담원은 Studio 스크립트에 신호를 보냅니다. 대화가 완료되었다는 신호를 보내거나 컨택이 실시간 상담원과 상담해야 한다는 신호를 보낼 수 있습니다. 대화가 완료되면 상호작용이 종료됩니다. 실시간 상담원이 필요한 경우 스크립트는 요청을 생성합니다. 상담 가능한 상담원이 있는 경우 컨택이 상담원에게 전환됩니다.

대화가 완료되면 상호작용 이후 작업을 수행할 수 있습니다(예: CRM 컨택, 영업 정보, 지원 세부 사항 및 케이스 내역 등을 관리하는 타사 시스템입니다.에서 정보 기록).

전제 조건

CXone에서 Google Dialogflow CX 가상 상담원 실제 상담원 대신 고객 상호작용을 처리하는 소프트웨어 애플리케이션입니다.을 사용하려면 다음이 필요합니다.

Google Cloud Platform 계정.
연락처의 요청에 응답하도록 구성되고 훈련된 Google Dialogflow CX 가상 상담원입니다. CXone에서 통합을 완료하려면 Google Dialogflow CX 콘솔의 가상 상담원 설정에서 가상 상담원 이름이 필요합니다.
전화번호(Dialogflow CX 음성 가상 상담원과 SIP 프로토콜은 음성 및 영상 통화와 같은 멀티미디어 커뮤니케이션 세션을 신호화하고 제어하는 데 사용됩니다 백채널 연결을 사용하는 경우). Google에 전화번호를 요청해야 합니다. Google Dialogflow CX 콘솔의 관리 섹션에 있는 통합 아래에서 요청할 수 있습니다. 자세한 정보는 Google Dialogflow CX 온라인 문서를 참조하십시오.

Google의 알파 가시성

알파 가시성은 다른 방법으로는 지원 불가능한 기능에 대한 액세스를 Google 클라우드 프로젝트에 제공하는 Google 프로그램입니다. CXone와(과) 함께 Dialogflow CX를 사용할 때는 알파 가시성이 필요하지 않습니다. 그러나 알파 가시성을 활성화해야 하는 경우가 있습니다.

의도 정보와 함께 Dialogflow 가상 상담원에서 마지막 사용자 발화를 반환 받으려면 알파 가시성이 필요합니다. 스크립트 추적에서 이 정보를 볼 수 있습니다. 데이터를 포함해야 하는데 lastUserUtterance 변수가 비어 있는 경우 프로젝트에 대해 알파 가시성이 활성화되지 않을 수 있습니다. 이 정보가 필요한 경우 Google Cloud 프로젝트에 알파 가시성이 활성화되어 있어야 합니다.

통합의 컴포넌트

Google Dialogflow CX의 통합에는 다음 컴포넌트가 필요합니다.

CXone: CXone은(는) 통합에 사용할 음성 채널 컨택이 상담원이나 봇과 상호 작용하는 방법입니다. 채널은 음성, 이메일, 채팅, 소셜 미디어 등이 될 수 있습니다.을 구성해야 합니다.
CXone의 가상 상담원 허브: 가상 상담원 허브은(는) 가상 상담원 실제 상담원 대신 고객 상호작용을 처리하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 제공자에게 연결하는 데 필요한 구성 정보를 담고 있습니다. 여기에는 통합에 TTS 사용자가 텍스트로 녹음된 프롬프트를 입력할 수 있으며 컴퓨터가 생성한 음성을 사용하여 내용을 말할 수 있습니다. 및 대화 기록 음성 또는 디지털 상호작용의 서면 형식 등과 같은 서비스가 필요한 경우 해당 서비스에 사용할 옵션을 선택하는 일이 포함됩니다.
Studio 스크립트: 가상 상담원 Studio 작업을 포함하는 스크립트가 한 개 이상 필요합니다. 작업은 가상 상담원에 대한 연결 정보로 구성되어야 합니다. 통합에 사용 중인 채널의 컨택 포인트는 이 스크립트를 사용하여 구성되어야 합니다.
Google Dialogflow CX: 가상 상담원이 제공자의 플랫폼에서 완전히 구성되어 있어야 합니다. 구체적인 요구사항은 이 페이지의 전제조건을 참조하십시오.

대화 내용

Google Dialogflow CX 음성 대화에서 대화 내용 및 의도 정보를 캡처할 수 있습니다. Dialogflow CX와의 SIP 백채널 연결을 사용하는 경우에는 이 옵션을 사용할 수 없습니다. 대화에서 대화 내용 및 의도 정보를 캡처할 수 있습니다. 캡처된 데이터는 원하는 방식대로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 상호작용이 실시간 상담원에게 전달되는 경우 상담원에게 표시해줄 수 있습니다. 또 다른 옵션은 대화의 영구 기록으로 저장하는 것입니다. 대화 내용만, 의도 정보만 또는 둘 다를 캡처하거나 아무 것도 캡처하지 않도록 선택할 수 있습니다.

이 정보를 캡처하려면 가상 상담원 허브의 Google Dialogflow CX 구성 설정에서 이 기능을 활성화해야 합니다. 또한 가상 상담원에게 사용되는 Studio 스크립트로 구성해야 합니다. 스크립트는 캡처된 데이터를 관리하도록 구성된 Get Bot Transcript작업을 반드시 포함해야 합니다. 캡처된 데이터는 연락처 ID의 수명 동안 임시로 저장됩니다. 저장해야 하는 경우 아카이브로 보내도록 스크립트를 구성할 수 있습니다. PII(개인 식별 정보)에 대해 저장된 모든 데이터를 삭제할 책임이 있습니다.

컨택 센터 AI 인사이트

Google Dialogflow 컨택 센터 AI 인사이트를 사용하는 경우 Studio 스크립트에 추가적인 구성을 만들어야 합니다. 컨택 센터 AI 인사이트 기능은 완료로 표시된 대화에서만 작동합니다.

Dialogflow CX 가상 상담원 대화가 완료로 표시되는 데 기본적으로 24시간이 걸립니다. 그러나 각 상호작용이 끝날 때 Dialogflow에 자동화된 의도를 보내어 대화를 강제로 닫을 수 있습니다.

이를 위해서는 각 상호작용이 끝난 후 Voicebot Exchange 작업 의 AutomatedIntent 속성을 통해 conversation_complete 값을 보내야 합니다. 이 값은 속성에 하드 코딩하거나 변수를 통해 전송할 수 있습니다.

음성 컨텍스트 힌트

음성 컨텍스트 힌트는 대화 기록 서비스에 보낸 단어 및 문구입니다. 이러한 힌트는 특정한 방식으로 기록해야 하는 단어나 문구가 있을 때 유용합니다. 언어 컨텍스트 힌트는 음성 인식의 정확도를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 주소 숫자나 통화 단위와 같은 정보의 대화 기록을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

음성 컨텍스트 힌트를 사용하려는 경우 스크립트에 추가해야 합니다. Dialogflow 음성 컨텍스트 힌트는 사용자 정의 페이로드로 전송됩니다. 다음 두 매개변수를 포함해야 합니다.

speechContexts.phrases: 제공하려는 힌트에 대한 Google 클래스 토큰 . 토큰은 컨택의 언어 및 지역과 일치해야 합니다. 여러 토큰을 추가하려면 각 토큰에 대해 speechContexts.phrases 매개변수를 추가합니다.
speechContexts.boost: 지정된 phrase에 대한 1-20 사이의 가중치 숫자 값. 대화 기록 서비스는 오디오 데이터의 단어에 대해 가능한 대화 기록을 선택할 때 이 값을 사용합니다. 값이 높을수록 대화 기록 서비스가 대안들 중에서 그 단어나 문구를 선택할 가능성이 커집니다.

예:

DYNAMIC customPayload
customPayload.speechContexts.phrases="$OOV_CLASS_ALPHANUMERIC_SEQUENCE"
customPayload.speechContexts.boost=10

Studio 추적 및 애플리케이션 로그에서 이 매개변수의 내용을 볼 수 있습니다.

사용자 정의 스크립팅 가이드라인

가상 상담원 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.를 통합하기 전에, 다음을 알아두어야 합니다.

가상 상담원을 추가할 스크립트.
사용해야 할 가상 상담원 Studio 작업.
스크립트 상에 Studio 작업이 배치되어야 하는 위치.
사용 중인 가상 상담원에 해당하는 구성 요구 사항.
가상 상담원 작업을 추가한 후 스크립트를 완료하는 방법입니다. 다음이 필요할 수 있습니다.
- Snippet 작업을 사용하여 스크립트에 필요에 따라 초기화 스니펫을 추가합니다. 가상 상담원의 행동을 사용자 지정하려는 경우 필요합니다.
- 작업 커넥터를 재구성하여 적절한 컨택 흐름과 올바른 잠재적 오류를 확인할 수 있습니다.
- OnReturnControlToScript 분기를 사용해 상호작용을 끊거나 종료합니다. 상호작용을 끊거나 종료하려고 Default 분기를 사용하면 스크립트가 의도한 대로 작동하지 않을 수 있습니다.
- 추가 스크립팅을 완료하고 스크립트를 테스트합니다.

스크립트에 추가한 가상 상담원 작업에서 모든 매개변수가 올바른 데이터를 전달하도록 구성되어 있는지 확인합니다. 작업의 온라인 도움말 페이지에서 각 매개변수를 구성하는 방법을 다루고 있습니다.

이와 더불어, 공급자 측에서 가상 상담원을 완전히 구성해야 합니다. 가능성 있는 모든 기본 메시지로 구성했는지 확인하십시오. 여기에는 오류 메시지나 의도가 충족되었음을 나타내는 메시지가 포함됩니다.

Studio에서의 스크립팅에 도움이 필요한 경우, CXone 계정 담당자으로 문의하거나, 온라인 도움말의 기술 참조 가이드 섹션을 참조하거나, NICE CXone 커뮤니티 중앙에서 오른쪽 상단 모서리를 향하는 화살표가 있는 정사각형입니다. 사이트를 방문하십시오.

Studio 음성 가상 상담원을 위한 작업

음성 가상 상담원, Voicebot Exchange 및 Voicebot Conversation에 대한 Studio 작업 두 개가 있습니다.

Voicebot Exchange 작업

이 Voicebot Exchange 작업은 복잡한 가상 상담원이나 가상 상담원의 동작을 각 발언별로 사용자 정의해야 하는 경우에 사용합니다. 이 작업은 컨택과 가상 상담원 사이의 대화를 발언별로 모니터링합니다. 각 발화 컨택이 말하거나 입력하는 내용입니다.를 가상 상담원에 보냅니다. 가상 상담원은 발화의 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.와 컨텍스트를 분석하여 그에 대한 응답을 결정합니다. 작업이 가상 상담원의 응답을 컨택에게 반환합니다. 대화가 완료되면 작업이 스크립트를 계속 진행합니다.

이 작업은 음성 가상 상담원에 사용하기 위한 권장 작업입니다. 개입 또는 입력 없음을 구성하려면 추가 스크립팅이 필요합니다. SIP 프로토콜은 음성 및 영상 통화와 같은 멀티미디어 커뮤니케이션 세션을 신호화하고 제어하는 데 사용됩니다 백채널 연결을 사용하는 경우에는 Voicebot Conversation 작업을 사용해야 합니다.

Voicebot Conversation 작업

이 Voicebot Conversation 작업은 매우 단순한 봇과 사용해야 하며, 또는 SIP 프로토콜은 음성 및 영상 통화와 같은 멀티미디어 커뮤니케이션 세션을 신호화하고 제어하는 데 사용됩니다 백채널 연결을 사용할 때만 사용해야 합니다. 이 작업에서는 Studio 스크립트가 가상 상담원의 동작을 모든 턴마다 사용자 정의하도록 허용되지 않습니다.

이 작업은 가상 상담원과 직접 상호작용하고 대화를 실시간으로, 지속적으로 모니터링합니다. 가상 상담원은 지속적인 오디오 스트림에서 대화의 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.와 컨텍스트를 분석합니다. 봇은 컨택에게 적절한 응답을 반환합니다. 가상 상담원이 대화가 종료되었음을 표시하면 작업이 Studio 스크립트를 계속 진행합니다. 이 작업은 화면 팝업 상담원이 상호작용을 종료한 후 작업 요구 사항을 완료할 수 있는 상태입니다, 상담원 라우팅 등에 관련된 모든 정보를 전달합니다.

이 작업은 SIP 백채널 연결을 사용하는 경우를 제외하면 Google Dialogflow CX과(와) 함께 사용하지 않는 것이 좋습니다.