Beste Contact Center KI-Überwachungssoftware

Contact-Center-AI-Observability-Software bietet speziell entwickelte Werkzeuge, um die Leistung von KI-Agenten wie Voicebots und Chatbots im Kundenservice zu überwachen, zu analysieren und sicherzustellen. Diese Plattformen geben KI-Operations- und Customer-Experience-(CX)-Leitern die Sichtbarkeit, um die "Black Box" der konversationellen und generativen KI zu verwalten, sodass sie das Verhalten der KI proaktiv testen, Fehler diagnostizieren und validieren können, dass jede automatisierte Interaktion genau und sicher ist. Organisationen nutzen diese Software, um KI-Einsätze zu entschärfen, die Selbstbedienungs-Eindämmungsraten zu verbessern, KI-gesteuerte Fehler zu reduzieren und essenzielles Vertrauen in ihre Kundenservice-Automatisierung aufzubauen.

Diese Kategorie ist essenziell für das Management moderner Contact-Center, die von Kundenservice-Automatisierungssoftware oder KI-Kundensupport-Agenten betrieben werden, wo traditionelle Überwachung nicht ausreicht. Contact-Center-AI-Observability unterscheidet sich von Contact-Center-Qualitätssicherungssoftware, die sich auf menschliche Agenten konzentriert, nicht auf das Verhalten von KI. Es unterscheidet sich auch von Anwendungsleistungsüberwachungssoftware und Observability-Software-Plattformen, die die Infrastrukturgesundheit überwachen, anstatt die Qualität der konversationellen KI. Schließlich, während Bot-Plattformen verwendet werden, um KI-Agenten zu erstellen, wird AI-Observability verwendet, um deren Leistung und Sicherheit zu gewährleisten, sobald sie live sind und mit Kunden interagieren.

Um in die Kategorie Contact-Center-AI-Observability aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Automatisierte, skalierbare Tests von kundenorientierten großen Sprachmodellen (LLM) ermöglichen, indem realistische Benutzerinteraktionen, einschließlich Randfälle und stressige Bedingungen, simuliert werden Turn-by-Turn-Diagnosen für alle Live-Gespräche zwischen der KI und den Kunden erfassen und bereitstellen Die Bewertung oder Markierung der KI-Leistung basierend auf spezifischen Metriken wie Intent-Genauigkeit, faktischen Halluzinationen und Einhaltung von Compliance- oder Sicherheitsprotokollen automatisieren Die Ursache eines Interaktionsfehlers diagnostizieren, indem zwischen einem Modellfehler, einem Datenintegrationsproblem oder einem technischen Problem unterschieden wird Über wichtige Leistungsindikatoren (KPI) berichten, die spezifisch für die Automatisierung sind, wie Eindämmungsraten, Erfolgsquote bei der Aufgabenbewältigung und Eskalationstrends, nicht nur allgemeine Anrufmetriken Die Fähigkeit haben, die Qualität und Leistung der Kommunikationsinfrastruktur (z. B. Telefonie, Netzbetreiber) zu bewerten, die das Contact-Center-AI unterstützt