Implementacija i analiza korištenja glasovnog asistenta u kontakt centrima

diplomski rad

• Naslov (engleski): Implementation and analysis of voice assistant usage in contact centers
• Autor: Tea Lončarić
• Mentor: Željko Ilić (mentor)
• Član povjerenstva: Željko Ilić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marin Šilić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Adrian Satja Kurdija (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-06-28, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

U ovom radu opisana je arhitektura Cisco kontakt centra. Opisane su komponente i funkcionalnosti UCCX i UCCE sustava, koje ovise o različitim metodama implementacije. U svrhu smanjenja opterećenja na kontakt centar i pružanjem boljeg korisničkog iskustva javlja se potreba za uvođenjem glasovnih asistenata. Njihov rad zasniva se na obradi i razumijevanju prirodnog jezika te ostalim tehnologijama umjetne inteligencije poput strojnog učenja. Za otkrivanje namjere upita i pružanje ispravnog odgovora potrebno je istrenirati konverzacijski koder, koji iterativno pokreće niz transformacija na ulaznoj i izlaznoj strani, uključujući okolni kontekst razgovora. Ponašanje glasovnog asistenta konfigurira se pomoću kreiranja tokova za obradu poziva te može biti definiran kao samostalan sustav ili može raditi u integraciji s komponentama kontakt centra.

Sažetak (engleski)

This thesis explains the architecture of the Cisco Contact Center. The components and functionalities of the UCCX and UCCE systems are described. They depend on different implementation methods. In order to reduce the load on the contact center and provide a better user experience, there is a need to introduce voice assistants. Their work is based on the processing and understanding of natural language and other artificial intelligence technologies, such as machine learning. To discover the intent of the query and provide the correct answer, it is necessary to train a conversational encoder, which iteratively initiates a series of transformations on the input and output side, including the surrounding context of the conversation. Voice assistant behavior is configured by creating call processing flows and can be defined as a stand-alone system or it can work in integration with contact center components.

• Ključne riječi: Kontakt centar; Cisco UCCX; Cisco UCCE; IVR; Glasovni asistent; Umjetna inteligencija; NLP; PolyAI; BERT; ConveRT
• Ključne riječi (engleski): Contact center; Cisco UCCX; Cisco UCCE; Artificial Intelligence; Voice Assistant; IVR; NLP; PolyAI; BERT; ConveRT
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:791197
• Studijski program: Naziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 15:24:36