Fin AIエージェントの最適化は、最高のパフォーマンスを維持し、より速く正確なAI解決を実現するための鍵です。以下でFinを最適化するトップ方法とその実践方法をご覧ください。

Fin AI Agent > Analyze > Performanceにアクセスして、Finのパフォーマンスを注意深く監視しましょう。追跡すべきKPIには以下が含まれます。

パフォーマンスファネルは、Finが関与する会話が主要な段階をどのように進むかを視覚化します。これにより、Finのカバレッジ、問い合わせ解決の成功率、顧客体験を一目で理解できます。

関与率チャートは、Finが参加した総会話数に対する割合を示します。

より多くの会話にFinを関与させることで関与率を高めることができます。トピックエクスプローラーにアクセスし、Fin involvement rateを選択すると、AIがサポート会話をトピックとサブトピックに自動分類します。これにより、Finの関与が最も弱く改善が必要な特定のトピックが明らかになります。

トピック別にサポート会話を見ることで、コンテンツのギャップを埋め、Finにより多くのトピックを担当させることで最も効果的な改善が可能な箇所を理解できます。

解決率チャートは、Finの回答がどれだけ解決に結びついたかを示し、サポートコンテンツとデータの全体的な健全性と正確性を把握できます。

この率が安定して上昇していれば順調です。しかし低下が見られた場合は、Fin AI Agent > Analyze > Optimizeにアクセスして、Finの解決率を改善するためのギャップと機会を特定しましょう。

Optimizeは、Finが回答できずチームに送られた会話をレビューし、Finのコンテンツ、データ、アクションのギャップを埋めるための週次提案を提供します。

理由、日付、トピック、影響でフィルターをかけ、該当する会話を確認してFinの改善点を把握できます。

CXスコアチャートは、Finの回答がどれだけポジティブまたはネガティブな顧客体験につながったかを示します。

Fin AI Agent > Analyze > Performanceにアクセスし、パフォーマンスファネルでFinが解決した会話を確認してCXスコア分析を行いましょう。会話は以下に分類されます。

Finによるポジティブな顧客体験は励みになりますが、ネガティブな体験から学べることも多いです。ネガティブFin CXを詳しく見て、AI生成のトピックと該当する会話を確認し、Finのやり取りがうまくいかなかった原因を特定して根本的な問題に対処しましょう。

コンテンツギャップの提案を確認し、Finが回答できなかった理由（ヘルプコンテンツの欠如、不明瞭、重複、矛盾）を把握しましょう。

各コンテンツギャップの提案について、以下が可能です。

Inboxでは、AI生成の回答のいずれかで回答を改善をクリックして、Finがその回答を作成するために使用したコンテンツを確認できます。

回答が問題を解決していても、より多くの情報や明確さを加えることで改善できます。これにより、Finはより良いパフォーマンスを発揮し、将来的により正確な回答を提供できるようになります。

サポートチームが不正確さを指摘し、改善を提案し、知識ギャップを埋めるための新しいコンテンツをリクエストできるフィードバックループの構築を検討してください。

これを実現する一つの方法は、専用のBack-office ticketタイプを作成し、チームメンバーがinboxから直接リクエストを送信できるようにすることです。Finが役に立たない回答をした場合、チームメンバーはソースを確認し、inboxを離れずにチケットを開いてコンテンツを更新できます。

別の方法として、チームメンバーにコンテンツギャップをすぐに埋めるためのスニペットを書いてもらい、ナレッジマネージャーやチームが定期的にレビューして主要記事や他のリソースに組み込むこともできます。

これらの方法はプロセスを効率化するだけでなく、チームメンバーが積極的にコンテンツとFinのパフォーマンス改善に貢献できるようにします。

Fin AI Agentレポート内で、コンテンツパフォーマンスを確認し、コンテンツの解決率をチェックできます。"involved"列はFinが各コンテンツを使用した回数を示し、"resolved"列は各コンテンツが顧客の質問に効果的に回答した回数を示します。

Fin AI Agentが関与した会話でソートし、最も頻繁に参照されるコンテンツを特定します。もしFin AI Agentが解決した会話数が著しく少ない場合、そのコンテンツは顧客に満足のいく回答を提供していないことを意味します。

パフォーマンスが低いコンテンツを調査し、欠落、不正確、または曖昧な情報があれば修正し、Finが顧客の問題により効果的に対応できるようにしましょう。

Fin Guidanceを使うと、ブランドの声で話し、ポリシーに従い、望む方法で会話を処理するようFinをトレーニングできます。内容は以下の通りです。

これにより、解決時間の短縮、サポート品質の一貫性向上、より良い顧客体験が実現します。

適切な用語の使用から敏感な問題のエスカレーションまで、Finが言うべきことや行うべきことの明確なルールを設定できます。

組み込みのレポート機能でFinのガイダンス遵守状況を確認でき、AIによる提案で回答を時間とともに微調整できます。

グローバルな顧客基盤がある場合、リアルタイム翻訳を有効にして45言語でのサポートをFinに提供させましょう。これにより、Finは既存のサポートコンテンツを使って顧客の言語に即座に回答を翻訳します😮

他言語のコンテンツを同期・アップロードしたり、公開記事の翻訳版を追加して、Finに特定の翻訳を使わせることも可能です。

Finはまず、質問が書かれた言語で利用可能なコンテンツ（記事、スニペット、PDFファイルなど）を使って回答を検索します。例えば、ユーザーがフランス語で質問した場合、Finは利用可能なフランス語コンテンツを検索します。

リアルタイム翻訳を有効にしている場合、Finが顧客の言語で関連するサポートコンテンツを見つけられないときは、既存の他言語コンテンツ（選択したフォールバック言語）を翻訳します。
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通常チームが単に確認するトピックでは、エスカレーションルールを入力を求めるに切り替えましょう。Finが下書きを作成し、チームメンバーが確認し、Finが会話を完了します。繰り返される回答はFinの知識に追加すべき内容を示します。方法はこちら。

これらのヒントに従ってFinを最適化し、チーム、Fin、顧客にとって良い結果をもたらしましょう。😃