(57)【要約】      （修正有）【課題】人工知能に基づくサービス実施システムおよび人工知能に基づくサービス実施の方法を提供する。【解決手段】実施システムにおいて、音声データを生成するために、音声電話が分析される。音声データは、テキストデータに変換される。テキストデータは、キーワードを識別するために分析される。識別されたキーワードの分析に基づいて、複数のユーザの中のユーザが識別される。複数のユーザ支援フローのうち、識別されたユーザの判断された意図に対応するユーザ支援フローが特定される。音声電話は、判断された意図に対応するユーザ支援フローに基づいて、人工知能に基づく支援を識別されたユーザに提供されるデジタルアシスタントへ転送される。【選択図】図９Ｂ
2019194839.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行される音声電話アナライザであって、音声電話を受信し、
音声データを生成するために前記音声電話を分析し、
前記音声データをテキストデータに変換し、
前記テキストデータ中のキーワードを識別するために前記テキストデータを分析し、
前記識別されたキーワードの分析に基づいて、複数のユーザの中のユーザを識別する、前記音声電話アナライザと、
前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行されるデジタルコンバータであって、
複数のユーザ支援フローのうち、前記識別されたユーザの判断された意図に対応するユーザ支援フローを特定し、
前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行されるデジタルアシスタントへ前記音声電話を転送させる、前記デジタルコンバータと、
を含むシステムであって、
前記デジタルアシスタントは、前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて人工知能に基づく支援を前記識別されたユーザに提供する、システム。
【請求項２】
前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行されるユーザプロファイル生成器であって、
前記複数のユーザの複数の属性を特定し、
前記複数のユーザの前記複数の属性の分析に基づいて、前記複数のユーザそれぞれについて前記複数のユーザ支援フローの各スコアを生成し、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを前記複数のユーザそれぞれについて識別することによって、前記複数のユーザそれぞれの意図を判断する、前記ユーザプロファイル生成器
をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記デジタルコンバータは、
前記識別されたユーザの前記判断された意図に基づいて、前記音声電話の目的が前記判断された意図と一致するかどうかを判断するための質問を生成し、
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致するとの判断に基づいて、前記ユーザ支援フローを特定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致するとの前記判断に基づいて、前記デジタルコンバータは、
前記音声電話をライブユーザアシスタントへ転送するかまたは前記デジタルアシスタントへ転送するかを決定するためのさらなる質問を生成し、
前記音声電話が前記ライブユーザアシスタントへ転送されるべきであるとの決定に基づいて、前記音声電話を前記ライブユーザアシスタントへ転送させ、
前記音声電話が前記デジタルアシスタントへ転送されるべきであるとの決定に基づいて、前記音声電話を前記デジタルアシスタントへ転送させる、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致しないとの判断に基づいて、前記デジタルコンバータは、
前記ユーザの意図を特定するためのさらなる質問を生成し、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記ユーザの前記特定された意図に対応する別のユーザ支援フローを特定し、
前記デジタルアシスタントは、前記ユーザの前記特定された意図に対応する前記別のユーザ支援フローに基づいて、人工知能に基づく支援を前記識別されたユーザに提供する、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記複数の属性の中の属性は、
前記複数のユーザに関連する人口統計、または
前記複数のユーザに関連するチャネルインタラクションデータ
を含み、前記チャネルインタラクションデータは、指定の製品に関連するウェブサイトとの前記複数のユーザのインタラクションのパターンを識別する、請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行されるエスカレーションアナライザであって、
前記ユーザ支援フローについて、前記ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントを特定し、
前記ユーザ支援フローの前記誤ったフローコンポーネントに関する誤りを解消するための質問をナレッジエンジニアに対して生成し、
前記ユーザ支援フローの前記誤ったフローコンポーネントに関する前記誤りを解消するための前記質問への応答を、前記ナレッジエンジニアから特定し、
前記誤りを解消するための前記質問への前記応答に基づいて、前記ユーザ支援フローを修正する、前記エスカレーションアナライザ
をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記デジタルアシスタントは、前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて問題を前記識別されたユーザに説明するためのチャット機能を含む通信チャネルを利用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記デジタルアシスタントは、前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて情報を前記識別されたユーザに提供するための新規設定されたウェブポータルを含む通信チャネルを利用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記デジタルアシスタントは、前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて情報を前記識別されたユーザに提供するための既存のウェブポータルを含む通信チャネルを利用する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
複数のユーザの複数の属性の分析に基づいて、前記複数のユーザそれぞれについて複数のユーザ支援フローの各スコアを生成するステップと、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを前記複数のユーザそれぞれについて識別することによって、前記複数のユーザそれぞれの意図を判断するステップと、
音声電話を受信するステップと、
音声データを生成するために前記音声電話を分析するステップと、
前記音声データをテキストデータに変換するステップと、
前記テキストデータ中のキーワードを識別するために前記テキストデータを分析するステップと、
前記識別されたキーワードの分析に基づいて、前記複数のユーザの中のユーザを識別するステップと、
前記識別されたユーザの判断された意図に基づいて、前記音声電話の目的が前記判断された意図と一致するかどうかを判断するための質問を生成するステップと、
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致するとの判断に基づき、前記複数のユーザ支援フローのうち前記判断された意図に対応するユーザ支援フローを特定するステップと、
前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて人工知能に基づく支援を前記識別されたユーザに提供するために、少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されるデジタルアシスタントへ前記音声電話を転送させるステップと、
を含む、コンピュータに実装された方法。
【請求項１２】
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致するとの前記判断に基づいて、前記方法はさらに、
前記音声電話をライブユーザアシスタントへ転送するかまたは前記デジタルアシスタントへ転送するかを決定するためのさらなる質問を生成するステップと、
前記音声電話が前記ライブユーザアシスタントへ転送されるべきであるとの決定に基づいて、前記音声電話を前記ライブユーザアシスタントへ転送させるステップと、
前記音声電話が前記デジタルアシスタントへ転送されるべきであるとの決定に基づいて、前記音声電話を前記デジタルアシスタントへ転送させるステップと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致しないとの判断に基づいて、前記方法はさらに、
前記ユーザの意図を特定するためのさらなる質問を生成するステップと、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記ユーザの前記特定された意図に対応する別のユーザ支援フローを特定するステップと、
を含み、前記デジタルアシスタントは、前記ユーザの前記特定された意図に対応する前記別のユーザ支援フローに基づいて、人工知能に基づく支援を前記識別されたユーザに提供する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の属性の中の属性は、
前記複数のユーザに関連する人口統計、または
前記複数のユーザに関連するチャネルインタラクションデータ
を含み、前記チャネルインタラクションデータは、指定の製品に関連するウェブサイトとの前記複数のユーザのインタラクションのパターンを識別する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
機械可読命令が記憶されている非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記機械可読命令は、実行されると少なくとも１つのハードウェアプロセッサに、
複数のユーザの複数の属性の分析に基づいて、前記複数のユーザそれぞれについて複数のユーザ支援フローの各スコアを生成することと、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを前記複数のユーザそれぞれについて識別することによって、前記複数のユーザそれぞれの意図を判断することと、
音声電話の音声データを特定することと、
前記音声データをテキストデータに変換することと、
前記テキストデータ中のキーワードを識別するために前記テキストデータを分析することと、
前記識別されたキーワードの分析に基づいて、前記複数のユーザの中のユーザを識別することと、
前記識別されたユーザの判断された意図に基づいて、前記音声電話の目的が前記判断された意図と一致するかどうかを判断するための質問を生成することと、
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致するとの判断に基づいて、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記判断された意図に対応するユーザ支援フローを特定することと、
前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて人工知能に基づく支援を前記識別されたユーザに提供するために、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されるデジタルアシスタントへ前記音声電話を転送させることと、
前記音声電話の前記目的が前記判断された意図と一致しないとの判断に基づいて、
前記ユーザの意図を特定するためのさらなる質問を生成することと、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記ユーザの前記特定された意図に対応する別のユーザ支援フローを特定することと、
前記ユーザの前記特定された意図に対応する前記別のユーザ支援フローに基づいて人工知能に基づく支援を前記識別されたユーザに提供するために、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行される前記デジタルアシスタントへ前記音声電話を転送させることと、
をさせる、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記機械可読命令は、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにさらに、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローについて、前記ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントを特定することと、
前記ユーザ支援フローの前記誤ったフローコンポーネントに関する誤りを解消するための質問をナレッジエンジニアに対して生成することと、
前記ユーザ支援フローの前記誤ったフローコンポーネントに関する前記誤りを解消するための前記質問への応答を、前記ナレッジエンジニアから特定することと、
前記誤りを解消するための前記質問への前記応答に基づいて、前記複数のユーザ支援フローのうち、前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローを修正することと、
をさせる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記機械可読命令は、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにさらに、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記特定された意図に対応する前記別のユーザ支援フローについて、前記別のユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントを特定することと、
前記別のユーザ支援フローの前記誤ったフローコンポーネントに関する誤りを解消するための質問をナレッジエンジニアに対して生成することと、
前記別のユーザ支援フローの前記誤ったフローコンポーネントに関する前記誤りを解消するための前記質問への応答を、前記ナレッジエンジニアから特定することと、
前記誤りを解消するための前記質問への前記応答に基づいて、前記複数のユーザ支援フローのうち、前記特定された意図に対応する前記別のユーザ支援フローを修正することと、
をさせる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記機械可読命令は、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにさらに、
前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて問題を前記識別されたユーザに説明するためのチャット機能を含む通信チャネルを利用させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記機械可読命令は、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにさらに、
前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて情報を前記識別されたユーザに提供するための新規設定されたウェブポータルを含む通信チャネルを利用させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記機械可読命令は、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのハードウェアプロセッサにさらに、
前記判断された意図に対応する前記ユーザ支援フローに基づいて情報を前記識別されたユーザに提供するための既存のウェブポータルを含む通信チャネルを利用させる、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行されるユーザプロファイル生成器であって、
複数のユーザの複数の属性を特定し、
前記複数のユーザの前記複数の属性の分析に基づいて、前記複数のユーザそれぞれについて複数のユーザ支援フローの各スコアを生成し、
前記複数のユーザ支援フローのうち、前記生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを前記複数のユーザそれぞれについて識別することによって、前記複数のユーザそれぞれの意図を判断する、前記ユーザプロファイル生成器
を含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、全般的に、人工知能に基づくサービス実施システムと、人工知能に基づくサービス実施のための方法と、人工知能に基づくサービス実施のための機械可読命令が記憶されている非一時的コンピュータ可読媒体とに関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客サービスの分野では、以下ユーザと呼ばれる顧客が、支援を求めて顧客サービスセンターに連絡をすることがある。例としてユーザは、顧客サービスセンターによりサポートされている製品に関する支援を求めて顧客サービスセンターに連絡するかもしれない。顧客サービスセンターでユーザは、事前設定されたいくつかのメニューオプションから選択するよう促される場合もあり、メニューオプションの選択に基づいてユーザが他のメニューオプションに誘導されることもある。事前設定されたメニューオプションは、質問に対処するためにユーザにより必要とされるオプションを含まない場合もあり、その場合、ユーザは最終的に、促されると、ライブユーザアシスタントと質問について相談するオプションを選択するかもしれない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
簡潔さおよび例示の目的で、本開示は、主としてその例を参照して記載される。以下の説明では、本開示の完全な理解をもたらすために特定の詳細事項が多数記載される。しかし、当然のことながら、本開示はこうした特定の詳細事項に限定されることなく実践され得る。他の事例では、本開示を不必要に曖昧にしないよう、一部の方法および構造は詳しく記載されていない。
【０００４】
本開示全体にわたって、「ａ（或る）」および「ａｎ（或る）」という用語は、特定の構成要素のうちの少なくとも１つを示すよう意図される。本願明細書で使用されるとき、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」という用語は、含むがそれに限定されないという意味であり、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含んでいる）」という用語は、含んでいるがそれに限定されないという意味である。「ｂａｓｅｄ  ｏｎ（基づく）」という用語は、少なくとも部分的に基づくという意味である。
【０００５】
人工知能に基づくサービス実施システムと、人工知能に基づくサービス実施のための方法と、人工知能に基づくサービス実施のための機械可読命令が記憶されている非一時的コンピュータ可読媒体とが本願明細書で開示される。本願明細書で開示されたシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、ユーザから顧客サービスセンターへの、音声電話などの電話の意図の予測と、電話の意図の確定に基づくユーザに対する人工知能に基づくデジタル体験の実施とを提供する。
【０００６】
本願明細書で開示されるとおり、顧客サービスに関して、ユーザは支援を求めて顧客サービスセンターに連絡するかもしれない。例としてユーザは、顧客サービスセンターによりサポートされている製品に関する支援を求めて顧客サービスセンターに連絡するかもしれない。製品の例には、顧客サービスセンターによりサポートされているスマートフォン、または一般的に任意のデバイスもしくはサービスが含まれる。顧客サービスセンターでユーザは、事前設定されたいくつかのメニューオプションから選択するよう促される場合もあり、メニューオプションの選択に基づいてユーザが他のメニューオプションに誘導されることもある。事前設定されたメニューオプションの例には、スマートフォンに関係する請求書の支払いをするオプション、サービスをスマートフォンに追加するオプションなどが含まれる。事前設定されたメニューオプションは、質問に対処するためにユーザにより必要とされるオプションを含まない場合もあり、その場合、ユーザは最終的に、促されると、ライブユーザアシスタントと質問について相談するオプションを選択するかもしれない。例として、事前設定されたメニューオプションは、スマートフォンの国際ローミングステータスをチェックするオプションを含まないかもしれない。この関連で、ユーザが顧客サービスセンターとの電話を開始する時からユーザがライブユーザアシスタントにつながれる時までの間に数分間が経過するかもしれない。その間にも、他の複数のユーザが顧客サービスセンターへのそのような電話を開始しているかもしれず、結果として、顧客サービスセンターにかかって対応される電話に関して、比較的高いネットワークトラフィックおよび帯域幅消費が生じる。比較的高いネットワークトラフィックおよび帯域幅消費は、電話の中断につながる場合もあり、これは、複数の電話に無事に応じる能力、不必要な帯域幅利用の削減よる十分な帯域幅の維持などに対して技術的課題をもたらし得る。
【０００７】
複数の電話に応じること、十分な帯域幅を維持することなどに関する前述した技術的課題に少なくとも対処するために、本願明細書に開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、ユーザから顧客サービスセンターへの電話の意図を予測すること、および電話の意図が確定すると人工知能に基づくデジタル体験をユーザに対して実施することにより、音声電話などの電話に対応するのに必要な時間の短縮を提供する。この関連で、ユーザからの電話の意図を予測し、人工知能に基づくデジタル体験をユーザに対して実施することで、例として、事前設定されたメニューオプションを横断するなどしてユーザにより費やされる時間が、削減および／または事実上除去されてもよい。したがって、ユーザは、事前設定されたメニューオプションを横断する必要なく、或る話題についてライブユーザアシスタントと話す意図で顧客サービスセンターに電話を入れてもよい。本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、ユーザがなぜ電話したのかを予測してもよい。つまり、ユーザと、ユーザの意図を予測するのに使用されるユーザのプロファイルとに特有な形で、本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、ライブユーザアシスタントをまねたデジタル体験をユーザに提供し得る。
【０００８】
例として、本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体について、ユーザは、音声電話アナライザに誘導され得る音声電話をかけてもよい。ユーザが音声電話アナライザに関して動作の実行またはその他呼び出しをし得る前に、本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、音声電話アナライザに関してユーザが以前に何をしたかを分析してもよく、本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、ユーザの他の属性に関するさらなる知識に基づいて、ユーザの意図を予測して、ライブユーザアシスタントをまねたデジタル体験を提供してもよい。スマートフォンの例について、本願明細書で開示されているシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、スマートフォンの国際ローミングステータスをチェックするユーザの意図を予測してもよい。
【０００９】
ユーザの意図は、複数のユーザの複数の属性の分析に基づいて判断されてもよい。例として、属性は、複数のユーザに関連する人口統計、複数のユーザに関連するチャネルインタラクションデータを含んでもよく、チャネルインタラクションデータは、指定の製品などに関連するウェブサイトとの複数のユーザのインタラクションのパターンを識別してもよい。
【００１０】
本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体はさらに、セルフサービス型の、人工知能に基づくユーザとの会話を実施し得る。例としてユーザは、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、仮想ディスプレイデバイス、および他のそのようなデバイス上で、セルフサービス型の人工知能に基づいた会話を体験し得る。この関連で、本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、顧客サービスセンターにユーザによってかけられた音声電話を、本願明細書で開示されたシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体により実装された人工知能に基づくソリューションに効果的に移行させてもよい。
【００１１】
各例によれば、ユーザによりかけられる音声電話は、顧客サービスセンターとトランザクションを実行するためにかけられてもよい。あるいは、またはさらに、ユーザによりかけられる音声は、ライブユーザアシスタントとの会話を行うためにかけられてもよい。この関連で、本願明細書で開示されたシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、そのようなトランザクションおよび／または会話をユーザと実行するために、本願明細書で開示される解析を含んでもよい。
【００１２】
さらに、本願明細書で開示されるシステム、方法、および非一時的コンピュータ可読媒体は、ユーザに応答するのに適切な通信チャネルを判断してもよい。例として通信チャネルは、ユーザに問題を説明するためのチャット機能であってもよく、または通信チャネルは、ユーザに情報を提供する新規設定されたウェブポータルであってもよく、または通信チャネルは、ユーザに情報を提供する既存のウェブポータルであってもよい。
【００１３】
一部の例において、人工知能に基づくサービス実施システムの構成要素は、非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶された機械可読命令であってもよい。この関連で、人工知能に基づくサービス実施システムは、非一時的コンピュータ可読媒体を含んでもよく、または非一時的コンピュータ可読媒体であってもよい。一部の例において、人工知能に基づくサービス実施システムの構成要素は、ハードウェアであっても、または機械可読命令とハードウェアとの組み合わせであってもよい。
【００１４】
本開示の特徴が、以下の図面に示される例によって明らかにされる。以下の図面では、同じ数字が同じ構成要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本開示の例による、人工知能に基づくサービス実施システムのアーキテクチャを示す。
【図２】本開示の例による、図１の人工知能に基づくサービス実施システムのアーキテクチャのさらなる詳細を示す。
【図３】本開示の例による、図１の人工知能に基づくサービス実施システムのアーキテクチャのさらなる例を示す。
【図４】本開示の例による、図１の人工知能に基づくサービス実施システムの動作の例を示す。
【図５】本開示の例による、図１の人工知能に基づくサービス実施システムのアーキテクチャのさらなる例を示す。
【図６】本開示の例による、図１の人工知能に基づくサービス実施システムの動作を示すための、属性のピボット操作の例を示す。
【図７】本開示の例による、図１の人工知能に基づくサービス実施システムの動作を示す、多重ロジスティック回帰の結果の例を示す。
【図８】本開示の例による、人工知能に基づくサービス実施のブロック図を示す。
【図９Ａ】本開示の例による、人工知能に基づくサービス実施の方法のフローチャートを示す。
【図９Ｂ】本開示の例による、人工知能に基づくサービス実施の方法のフローチャートの続きを示す。
【図１０Ａ】本開示の例による、人工知能に基づくサービス実施のさらなるブロック図を示す。
【図１０Ｂ】本開示の例による、人工知能に基づくサービス実施のさらなるブロック図の続きを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１は、本開示の例による、人工知能に基づくサービス実施システム１００（以下「システム１００」）のアーキテクチャを示す。
【００１７】
図１を参照する。システム１００は、複数のユーザ１０６の複数の属性１０４を特定するために少なくとも１つのハードウェアプロセッサ（例えば図８のハードウェアプロセッサ８０２および／または図１０Ａ〜図１０Ｂのハードウェアプロセッサ１００４）により実行されるユーザプロファイル生成器１０２を含んでもよい。複数の属性１０４が分析されて、複数のユーザ１０６それぞれについてユーザプロファイルが生成されてもよい。各例によれば、属性１０４は、複数のユーザ１０６に関連する人口統計、複数のユーザに関連するチャネルインタラクションデータを含んでもよく、チャネルインタラクションデータは、指定の製品などに関連するウェブサイトとの複数のユーザ１０６のインタラクションのパターンを識別してもよい。例として人口統計は、複数のユーザ１０６に関連する年齢、場所、性別などを含んでもよい。さらにチャネルインタラクションデータは、訪問された種々のウェブサイト、およびスマートフォンなどの製品について複数のユーザ１０６により実行された検索を含んでもよい。したがって、ユーザのユーザプロファイルは、３０という年齢、男性という性別、スマートフォンのアップグレード資格についてのＸＹＺ会社のウェブサイト閲覧を含むチャネルインタラクションデータなどを含んでもよい。
【００１８】
ユーザプロファイル生成器１０２は、複数のユーザ１０６の複数の属性１０４（すなわちユーザプロファイルに含まれている）の分析に基づいて、複数のユーザ１０６それぞれについて複数のユーザ支援フロー１０８の各スコアを生成してもよい。例として、ユーザ支援フローが２０の属性の分析を含むと仮定すると、２０の属性が、それらに対する適合の度合いに応じて１〜１００にレーティングされてもよい。その後、すべての属性の平均スコアが求められて、ユーザアシスタントフローのスコアが求められてもよい。あるいは、ユーザ支援フローのスコアは、種々の属性に適用される重みに基づいて求められる重み付けされたスコアを表してもよい。例として、属性は、その重要性に基づいて重み付けされてもよい。例として、場所に関する属性は、年齢などに関する属性と比較して、２の重み（例えば２倍）を含んでもよい。このように、各例によれば、スコアは、複数のユーザ１０６それぞれについて複数のユーザ支援フロー１０８のスコア１〜１００を含んでもよい。さらに、ユーザ支援フローは、ユーザの質問に対処するため、トランザクションを実行するため、または一般的に、他の場合であればユーザを支援するべくユーザアシスタントにより実行されるであろう１つまたは複数のタスクを実行するために実行される、論理的なステップのセットとして説明できる。
【００１９】
ユーザプロファイル生成器１０２は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを複数のユーザ１０６それぞれについて識別することにより、複数のユーザ１０６それぞれの意図１１０を判断してもよい。例として、本願明細書で開示されるとおり「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フロー、「モバイル電話ネットワーク変更」ユーザ支援フロー、「デバイス支払い」ユーザ支援フロー、「ルーティング」ユーザ支援フロー、「調整された体験」ユーザ支援フローなどを含む複数のユーザ支援フローから、「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローを識別することに基づいて、複数のユーザの中の第１のユーザについて意図１１０が判断されてもよい。複数のユーザの中の別のユーザについて、「モバイル電話ネットワーク変更」ユーザ支援フローの識別に基づいて意図１１０が判断されてもよい。同様に、複数のユーザ１０６それぞれの意図１１０が判断されてもよい。
【００２０】
少なくとも１つのハードウェアプロセッサ（例えば図８のハードウェアプロセッサ８０２および／または図１０Ａ〜図１０Ｂのハードウェアプロセッサ１００４）によって実行される音声電話アナライザ１１２が、音声電話１１４を受信してもよい。音声電話アナライザ１１２は、例として、音声電話１１４を分析して音声データを生成し、音声データをテキストデータに変換する、インタラクティブ音声応答（ＩＶＲ：ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｖｏｉｃｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）機能性を実装してもよい。この関連で、音声電話アナライザ１１２は、発話・テキスト変換を利用して、音声データを生成し、音声データをテキストデータに変換してもよい。さらに、音声電話アナライザ１１２は、テキストデータを分析してテキストデータの中のキーワードを識別し、識別されたキーワードの分析に基づいて複数のユーザ１０６のうち音声電話１１４に関連するユーザ１１６を識別してもよい。例として、キーワードは、ユーザ１１６の氏名、ユーザ１１６の住所、ユーザ１１６に関連するパスワード、ユーザ１１６に関連するアカウント番号などを含んでもよい。
【００２１】
インタラクティブ音声応答機能性に関して、この機能性は、ユーザ１１６が電話のキーパッドを介して、または発話認識によって音声電話アナライザ１１２とインタラクションできるようにしてもよい。その後、本願明細書で開示されるように、システム１００によりサポートされるサービスについて音声電話アナライザ１１２を介して質問し様々な質問に応答するために、インタラクティブ音声応答ダイアログがユーザ１１６によって利用されてもよい。
【００２２】
少なくとも１つのハードウェアプロセッサ（例えば図８のハードウェアプロセッサ８０２および／または図１０Ａ〜図１０Ｂのハードウェアプロセッサ１００４）により実行されるデジタルコンバータ１１８は、識別されたユーザ１１６の判断された意図１１０に基づいて、音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するかどうかを判断するための質問を生成してもよい。例として、質問は、（例えば「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローに関して）「お持ちの電話をアップグレードするための資格について質問するための電話ですか？」と示してもよい。
【００２３】
音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するとの判断に基づいて（例えば「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローに関して、ユーザが自分の電話をアップグレードする資格について電話をしている）、デジタルコンバータ１１８は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フロー（例えば「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フロー）を特定してもよい。さらに、例として、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを実行するために、デジタルコンバータ１１８は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサ（例えば図８のハードウェアプロセッサ８０２および／または図１０Ａ〜図１０Ｂのハードウェアプロセッサ１００４）により実行されるデジタルアシスタント１２０へ音声電話を転送させてもよい。
【００２４】
各例によれば、デジタルコンバータ１１８は、音声電話１１４をライブユーザアシスタント１２２（例えばライブの顧客サービス担当者）へ転送するかまたはデジタルアシスタント１２０へ転送するかを決定するためのさらなる質問を生成してもよい。
【００２５】
音声電話１１４がライブユーザアシスタントへ転送されるべきであるとの判断に基づいて、デジタルコンバータ１１８は音声電話をライブユーザアシスタント１２２へ転送させてもよい。例として、ユーザ１１６がライブユーザアシスタント１２２への転送をリクエストすれば、デジタルコンバータ１１８は音声電話をライブユーザアシスタント１２２へ転送させてもよい。
【００２６】
あるいは、音声電話１１４がデジタルアシスタント１２０へ転送されるべきであるとの判断に基づいて、デジタルコンバータ１１８は音声電話１１４をデジタルアシスタント１２０へ転送させてもよい。例として、ユーザ１１６がデジタルアシスタント１２０へ転送されることに同意すれば、デジタルコンバータ１１８は、音声電話１１４をデジタルアシスタント１２０へ転送させてもよい。
【００２７】
デジタルアシスタント１２０は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて、人工知能に基づく支援を識別されたユーザ１１６に提供してもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、判断された意図１１０に対応する「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローに基づいて、人工知能に基づく支援を識別されたユーザ１１６に提供してもよい。この関連で、デジタルアシスタント１２０は、ライブユーザアシスタント１２２をまねたデジタル体験を提供してもよい。
【００２８】
各例によれば、音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致しないとの判断に基づいて、デジタルコンバータ１１８は、ユーザ１１６の意図を特定するためのさらなる質問を生成してもよい。例として、さらなる質問は、（例えば「モバイル電話ネットワーク変更」ユーザ支援フローに関して）「お持ちの電話のモバイル電話ネットワークの変更について質問するための電話ですか？」と示してもよい。この関連で、デジタルコンバータ１１８は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、ユーザ１１６の特定された意図に対応する別のユーザ支援フロー（例えば「モバイル電話ネットワーク変更」ユーザ支援フロー）を特定してもよい。この関連で、別のユーザ支援フローは、ユーザ１１６について生成された複数のスコアのうち２番目に高いスコアを表してもよい。したがって、最高スコアの閾値数（例えば４）に至るまで、さらなる質問（例えば３つの質問）をユーザに提示することによりユーザ１１６の意図が特定されてもよい。ユーザ１１６の意図が確定されると、デジタルアシスタント１２０は、ユーザ１１６の特定された意図に対応する別のユーザ支援フローに基づいて、人工知能に基づく支援を識別されたユーザ１１６に提供してもよい。
【００２９】
各例によれば、ライブユーザアシスタント１２２をまねたデジタル体験を提供することに加えて、デジタルアシスタント１２０は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて、識別されたユーザ１１６に問題を説明するチャット機能を含む通信チャネルを利用してもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、例えばテキストおよび／またはグラフィックの回答をユーザ１１６に提供することにより、チャット機能を利用してユーザ１１６と通信してもよい。
【００３０】
各例によれば、デジタルアシスタント１２０は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて、新規設定されたウェブポータルを含む通信チャネルを利用して情報を識別されたユーザ１１６に提供してもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、ユーザ１１６が支援を得られるようにする、新規設定された直接ネットワークリンクを含む新規設定されたウェブポータルを利用してもよい。この関連で、ユーザ１１６は、ユーザ１１６が支援を得られるようにするために直接ネットワークリンクを許可および作成するよう、デジタルアシスタント１２０により促されてもよい。例として、新規設定されたウェブポータルは、スマートフォンの機能性を制御してユーザ１１６を支援するために利用されてもよい。
【００３１】
各例によれば、デジタルアシスタント１２０は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて、既存のウェブポータルを含む通信チャネルを利用して情報を識別されたユーザ１１６に提供してもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、ユーザ１１６が支援を得られるようにするために、既存の直接ネットワークリンクを含む既存のウェブポータルを利用してもよい。この関連で、ユーザ１１６は、ユーザ１１６が支援を得られるようにするために既存の直接ネットワークリンクの使用を許可するよう、デジタルアシスタント１２０により促されてもよい。例として、既存のウェブポータルは、スマートフォンの機能性を制御してユーザ１１６を支援するために利用されてもよい。
【００３２】
少なくとも１つのハードウェアプロセッサ（例えば図８のハードウェアプロセッサ８０２および／または図１０Ａ〜図１０Ｂのハードウェアプロセッサ１００４）により実行されるエスカレーションアナライザ１２４は、ユーザ支援フローについて、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントを特定してもよい。例として、「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローが、第１にユーザ１１６のデバイスを識別し、第２にその現在のサービスプロバイダを識別し、第３にそれらの契約タイプを識別するようユーザ１１６をガイドする論理フローコンポーネントを含むが、ユーザ１１６のアップグレード資格が同じブランドのデバイスに限定されるかどうかに関して誤りを含むと仮定すると、エスカレーションアナライザ１２４は、そのユーザ支援フローに関して、アップグレード資格の同じブランドのデバイスへの限定に関する誤ったフローコンポーネントを特定してもよい。例としてユーザ１１６は、誤ったフローコンポーネントに関して誤りを特定するようエスカレーションアナライザ１２４を促すために、「私の資格はなぜ同じブランドのデバイスに限定されているのですか？」と示してもよい。この関連でエスカレーションアナライザ１２４は、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントに関して誤りを解消するための質問をナレッジエンジニア１２６に対して生成してもよい。例としてエスカレーションアナライザ１２４は、ナレッジエンジニア１２６に対して、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントに関して誤りを解消するために、「アップグレード資格は同じブランドのデバイスに限定されるべき？」と示す質問を生成してもよい。
【００３３】
エスカレーションアナライザ１２４は、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントに関して誤りを解消するための質問に対する応答をナレッジエンジニア１２６から特定してもよい。例としてナレッジエンジニア１２６は、アップグレード資格が同じブランドのデバイスに限定されないことを確定してもよい。
【００３４】
さらにエスカレーションアナライザ１２４は、誤りを解消するための質問への応答に基づいてユーザ支援フローを修正してもよい。この関連でエスカレーションアナライザ１２４は、誤りを解消するための質問への応答に基づいて、ユーザのアップグレード資格に適合する様々なデバイスブランドによりユーザ１１６に入力を促すフローコンポーネントを含むようにユーザ支援フローを修正してもよい。
【００３５】
図２は、本開示の例による、システム１００のアーキテクチャのさらなる詳細を示す。
【００３６】
図１および図２を参照する。本願明細書で開示されるとおり、ユーザプロファイル生成器１０２は、複数のユーザ１０６について複数の属性１０４を特定してもよい。複数の属性１０４が分析されて、複数のユーザ１０６それぞれについてユーザプロファイルが生成されてもよい。各例によれば、属性１０４は、ユーザの人口統計、ユーザの挙動、複数のチャネルにわたるタッチポイントなどを含んでもよい。これらの属性（すなわち属性に基づくユーザプロファイル）は、ユーザがユーザサービスセンターに電話をすると、なぜユーザが電話しているのかを最新のユーザプロファイルに基づいて判断するために使用されてもよい。この関連で、属性１０４は、なぜユーザがユーザサービスセンターに電話しているのかについてユーザ１１６の意図１１０を予測するために使用されてもよい。例としてユーザ１１６は、ユーザサービスセンターに電話を入れる前の過去３０分以内にオンラインであってもよい。オンラインのとき、ユーザ１１６は、スマートフォンが国外目的地で機能するかどうかを判断するために、国外目的地への国際トラベルパスを閲覧したかもしれない。ユーザ１１６は、続いてユーザサービスセンターに電話を入れるかもしれない。この関連で、ユーザプロファイル生成器１０２は、国際トラベルパスの閲覧に関係するユーザのアクションを含むユーザプロファイルに基づいて、ユーザ１１６が国外目的地での自分のスマートフォンの使用について質問するために電話したと予測してもよい。この関連でユーザは、ユーザ１１６が国外目的地でのスマートフォン使用について電話しているかどうかについての質問により（例えばデジタルコンバータ１１８によって）入力を促されてもよい。ユーザ１１６による肯定的な応答に基づいて、ユーザ１１６は、国外目的地でのスマートフォン使用へ向けたサービス取得へ向けてユーザをガイドする、国外目的地でのスマートフォン使用に関係する他の質問により（例えばデジタルアシスタント１２０によって）入力を促されてもよい。さらに、質問は、ユーザにより利用されている特定のスマートフォンおよびスマートフォンサービスプロバイダの属性に関連があってもよい。
【００３７】
別の例によれば、ユーザ１１６に対する最近の請求書がユーザ１１６に対する平均的な請求書よりも高額であったと仮定すると、ユーザプロファイル生成器１０２は、平均的な請求書の金額を含むユーザプロファイルに基づいて、ユーザ１１６がより高額な請求書について質問するために電話したと予測してもよい。この関連でユーザ１１６は、最も最近の請求書について電話をしているのかどうかについての質問により（例えばデジタルコンバータ１１８によって）入力を促されてもよい。ユーザ１１６による肯定的な応答に基づいて、ユーザ１１６の最も最近の請求書に関係する任意の質問の解決に向けてユーザ１１６をガイドする、請求に関係する他の質問により（例えばデジタルアシスタント１２０によって）ユーザ１１６は入力を促されてもよい。
【００３８】
図１および図２を参照する。本願明細書で開示されるとおり、音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するとの判断に基づき、デジタルコンバータ１１８は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを特定してもよい。さらにデジタルコンバータ１１８は、例として、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを実行するために、音声電話をデジタルアシスタント１２０へ転送させてもよい。この関連でデジタルコンバータ１１８は事実上、音声電話１１４をハンドセット（例えばユーザ１１６により利用されているスマートフォン、コンピューティングデバイスなど）へと移行させてもよい。例として、ユーザ１１６がユーザアシスタント１２２をバイパスすることを選べば、デジタルコンバータ１１８は、音声電話１１４をデジタルアシスタント１２０に移行させてもよい。
【００３９】
デジタルアシスタント１２０では、ユーザ１１６により利用されているデバイス（例えばスマートフォン、コンピュータなど）の機能が、音声、グラフィック、テキストなどを用いてユーザに情報を提供するために利用されてもよい。音声電話１１４のハンドセットへの移行は、ユーザアシスタント１２２とのユーザのインタラクションに類似したシミュレーションされた体験をユーザ１１６に提供してもよい。したがって、デジタルアシスタント１２０に関する人工知能は、ユーザ１１６が持っているかもしれない任意の疑問に回答する、必要に応じてトランザクションを実行する、などのためにユーザアシスタント１２２として動作してもよい。
【００４０】
図１および図２を参照する。ユーザ支援フローについて、エスカレーションアナライザ１２４は、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントを特定してもよい。この関連でエスカレーションアナライザ１２４は、ナレッジエンジニア１２６に対して、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントに関して誤りを解消するための質問を生成してもよい。そのうちに、デジタルアシスタント１２０により解消できない音声電話１１４に関する何らかの問題があれば、そのような音声電話１１４（または音声電話１１４に関する問題）は、サービスエージェント（例えばユーザアシスタント１２２）がユーザ１１６を支援できるエージェント支援型チャット２００に誘導されてもよい。あるいは、またはさらに、そのような音声電話１１４は、ユーザ１１６を支援しかつ／またはユーザ支援フローのフローコンポーネントに関係する誤りを解消するために、ナレッジエンジニア１２６に誘導されてもよい。この関連で、ナレッジエンジニア１２６により生成される応答は、音声電話に関係する将来のそのような問題に対してデジタルアシスタント１２０を訓練するために訓練ツール２０２によって利用されてもよい。訓練ツール２０２は、エスカレーションアナライザ１２４により促されてもよく、図２の例に関して、音声電話１１４がナレッジエンジニア１２６に誘導される場合、エスカレーションアナライザ１２４はデジタルアシスタント１２０と訓練ツール２０２との間に配置されてもよい。
【００４１】
図１および図２を参照する。２０４にて、ライブユーザアシスタント１２２をまねたデジタル体験を提供することに加えて、デジタルアシスタント１２０は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて、識別されたユーザ１１６に問題を説明するチャット機能を含む通信チャネルを利用してもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、例えばテキストおよび／またはグラフィックの回答をユーザ１１６に提供することにより、チャット機能を利用してユーザ１１６と通信してもよい。
【００４２】
さらに２０６にて、デジタルアシスタント１２０は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて、識別されたユーザ１１６に情報を提供する、新規設定されたウェブポータル（または既存のウェブポータル）を含む通信チャネルを利用してもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、ユーザ１１６が支援を得られるようにする、新規設定された直接ネットワークリンクを含む新規設定されたウェブポータルを利用してもよい。あるいは、またはさらに、デジタルアシスタント１２０は、ユーザ１１６が支援を得られるようにする、既存の直接ネットワークリンクを含む既存のウェブポータルを利用してもよい。
【００４３】
図３は、本開示の例による、システム１００のアーキテクチャのさらなる詳細を示す。
【００４４】
図１および図３を参照する。本願明細書で開示されるとおり、ユーザプロファイル生成器１０２は、複数のユーザ１０６について複数の属性１０４を特定してもよい。ユーザプロファイル生成器１０２は、複数のユーザ１０６の複数の属性１０４（すなわちユーザプロファイルに含まれている）の分析に基づいて、複数のユーザ１０６それぞれについて複数のユーザ支援フロー１０８の各スコアを生成してもよい。ユーザプロファイル生成器１０２は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを複数のユーザ１０６それぞれについて識別することにより、複数のユーザ１０６それぞれの意図１１０を判断してもよい。したがって、ユーザプロファイル生成器１０２は、例えば人口統計、過去のタッチポイント、およびリアルタイムチャネルインタラクションデータなどの属性を分析してパターンを識別してもよい。過去のタッチポイント属性は、指定（かつ最近）の期間の中でユーザが以前にインタラクションしたことがあるかもしれない任意の場所に関する情報を含んでもよく、この場所は、物理的（例えば或る位置、建物など）であってもデジタル（例えばウェブサイト、アプリケーションなど）であってもよい。属性の分析を使用して、意図の予測が作成されてもよい。さらに、予測された意図を使用して、回線レベルに固有の重要な洞察によるパーソナライズが推進されてもよい。この関連で、より大きなグループ（例えばいくつかの電話回線を含む家庭）の一部であってもよいユーザに関して、予測された意図を使用して、ユーザ１１６の回線レベルに固有の重要な洞察によるパーソナライズが推進されてもよい。
【００４５】
本願明細書で開示されるとおり、デジタルコンバータ１１８に関して、デジタルコンバータ１１８は、識別されたユーザ１１６の判断された意図１１０に基づいて、音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するかどうかを判断するための質問を生成してもよい。音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するとの判断に基づき、デジタルコンバータ１１８は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを特定してもよい。さらにデジタルコンバータ１１８は、音声電話をデジタルアシスタント１２０へ転送させてもよい。この関連で、デジタルコンバータ１１８は、理想的なユーザ１１６、ユーザ１１６に対する理想的なアクションを判断して、ユーザ１１６向けに音声電話体験をパーソナライズしてもよい。例として、理想的なユーザ１１６は、指定の基準に適合する或るユーザを表してもよい。例として、除外されるユーザ群のプロファイル（例えばスマートフォンではなく固定電話を使用するユーザ群）に当てはまり得るユーザ群のクラスタがあってもよい。この点で、このユーザは、理想的でないユーザ群を表すユーザ群の当該クラスタの外にあってもよい。あるいは、このユーザは、スマートフォンを使用するユーザ群のクラスタの一部であってもよい。この点で、このユーザは理想的なユーザを表し得る。別の例によれば、デジタルコンバータ１１８は、ユーザ１１６の意図１１０を判断することによってユーザ１１６に対する理想的なアクションを判断してもよい。さらに、デジタルコンバータ１１８は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを識別することにより、ユーザ１１６向けに音声電話体験をパーソナライズしてもよい。さらにデジタルコンバータ１１８は、最適なユーザが誰であるかを精緻化するために、デジタル傾向モデル、チャットの成功、および離脱を利用してもよい。デジタル傾向モデルに関して、これらのモデルを使用して、ユーザ１１６がデジタルに対応可能かどうかが判断されてもよい。例としてユーザ１１６は、ログイン情報を含んでもよく、過去６ヶ月間の間にサービスに接続したかもしれず、これに対してこのユーザの家族の者は、ログイン情報を有しないかもしれない。したがって、ユーザ１１６は、デジタルに対応可能なユーザである可能性がより高いであろう。チャットの成功は、ユーザ１１６がチャットセッションに無事に参加したことがあるとの判断を表してもよい。さらに、離脱は、ユーザ１１６が解消されていない問題を生じさせたことがあるとの判断を表してもよい。したがって、デジタルコンバータ１１８は、進歩的な顧客の参加の使用／採用に基づいて柔軟性を発揮するように構築されたルールベースのエンジンを表してもよい。この関連で、ユーザがシステム１００を使用する度合いが、ユーザ１１６に提供されるサービスのタイプに直接相関してもよい。
【００４６】
本願明細書で開示されるように、エスカレーションアナライザ１２４に関して、エスカレーションアナライザ１２４は、ユーザ支援フローについて、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントを特定してもよい。この関連でエスカレーションアナライザ１２４は、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントに関して誤りを解消するための質問をナレッジエンジニア１２６に対して生成してもよい。エスカレーションアナライザ１２４は、ユーザ支援フローの誤ったフローコンポーネントに関して誤りを解消するための質問に対する応答をナレッジエンジニア１２６から特定してもよい。さらにエスカレーションアナライザ１２４は、誤りを解消するための質問への応答に基づいてユーザ支援フローを修正してもよい。このように、エスカレーションアナライザ１２４は、ナレッジエンジニア１２６を利用して欠陥を識別し、自動化およびユーザ満足度を改善してもよい。エスカレーションアナライザ１２４は、デジタルアシスタント１２０により利用される人工知能コードを拡張して、離脱パターンに基づいて人工知能を更新してもよい。例として、エスカレーションアナライザ１２４は、いつユーザがナレッジエンジニアに転送されるかを決定し、ひいてはユーザ１１６の支援方法について人工知能を修正するためにデジタルアシスタント１２０の改善のための推奨を提案してもよい。例として、ユーザ１１６がティール色のスマートフォンをリクエストすると仮定すると、ティールのスマートフォンが入手可能でなければ、何のスマートフォンも提案されないかもしれない。この点に関して、ユーザがティールのスマートフォンをリクエストした場合、同等の青のスマートフォンがユーザに提案されてもよいと判断するように人工知能が修正されてもよく、ここでティールは青の類義語と判断されてもよい。
【００４７】
図３を参照する。オムニチャネル解析サービスプラットフォーム３００は、種々のチャネル（例えば物理的、デジタル、人など）にわたるすべてのユーザインタラクションを統合してもよい。例として、小売、ウェブサイト、コールセンター、モバイルアプリケーションなどに関係するすべてのチャネルが結びつけられて、解析のために単一のプラットフォームに統合されてもよい。
【００４８】
図４は、本開示の例による、システム１００の動作の例を示す。
【００４９】
図１および図４を参照する。４００にて、ユーザ１１６の氏名が既知であるか、または音声電話アナライザ１１２がユーザ１１６の氏名を判断すると仮定すると、デジタルコンバータ１１８はユーザ１１６の氏名を使ってユーザ１１６に挨拶してもよい。この関連で、デジタルコンバータ１１８は、ユーザ１１６を、自分の意図を選択するようにガイドしてもよい。例としてデジタルコンバータ１１８は、「モバイル電話ネットワークを変更するための電話ですか？」と質問してもよい。この質問は、意図の予測に関する高い信頼度に基づいてもよい。例として、比較的少ない情報しかユーザ１１６について既知でない場合、既知の情報の量を使用して、意図の予測に関する信頼度が求められてもよい。例として、ユーザ１１６についての属性のうちｘ％のみが既知の回答を含む場合、意図の予測に関する信頼度は、既知の回答の属性の、ｘ％に直接対応してもよい。あるいは、意図の予測に関する信頼度は、属性に関する正しくない回答または正しい回答に付与される負の重みまたは正の重みも含んでもよい。ユーザ１１６が、モバイル電話ネットワークを変更するために電話をしたのではないと示す場合、または意図の予測の信頼度が低い場合（例えば指定の信頼度閾値７０％を下回る）、デジタルコンバータ１１８は、「あなたを支援できるように本日の電話の理由を話してください・・・＜休止＞例えば、『番号を変更する』と話すことができます」と質問してもよい。
【００５０】
本願明細書で開示されたように音声電話１１４がデジタルアシスタント１２０へ転送されると、デジタルアシスタント１２０は、挙動およびアカウント情報を用いてユーザ１１６とのインタラクションを簡素化してもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、４０２に示されるように、アカウントにあるいくつかの回線の表示を生成してもよい。さらに４０４にて、デジタルアシスタント１２０は最近の請求先住所の変更の表示を生成してもよい。
【００５１】
デジタルアシスタント１２０は、例えばサービスプロバイダとのユーザの契約応当日、報償ステータスなどの将来的なパーソナライズの考慮事項も明らかにしてもよい。この関連で、将来的なパーソナライズの考慮事項が、デジタルアシスタント１２０とユーザ１１６との間のインタラクションをパーソナライズするために使用されてもよい。
【００５２】
図５は、本開示の例による、システム１００のアーキテクチャのさらなる詳細を示す。
【００５３】
図３および図５を参照する。図５は、図５がデジタルアシスタント１２０のユーザ１１６とのインタラクションのパーソナライズに関するさらなる詳細を含むことを除いては、図３と類似したレイアウトを含む。この関連で、５００にて、ユーザプロファイル生成器１０２は、複数のユーザ１０６に関して解析モデルを生成してもよい。解析モデルは、属性１０４を特定すること、例として、例外を除去するために属性１０４をクレンジングすること、属性１０４に関係するデータを作業データに変換すること、および予測解析モデルを使用して知能を適用することにより生成されてもよい。この関連で、決定木、ロジスティック回帰、クラスタリング、および動的シミュレーションも、解析モデルを生成するために実行されてもよい。さらに、ユーザプロファイル生成器１０２は、解析モデルに関して継続したスコアリングを実行してもよい。
【００５４】
５０２にて、音声電話アナライザ１１２がユーザの意図を信頼度とともに予測してもよい。例として、音声電話アナライザ１１２は、属性の合計数からの、ユーザ１１６についての情報を含む属性の数の関数として、ユーザの意図の予測に関する信頼値を求めてもよい。
【００５５】
５０４にて、デジタルコンバータ１１８は、例として、ユーザがデジタルアシスタント１２０に関するサービスを受けるのにデジタル面でふさわしいかどうかについて、資格を判断してもよい。さらにデジタルコンバータ１１８は、例としてユーザの資格とサービスを受け入れる傾向とに基づいて、意図に対するデジタルアシスタント１２０のサービスを提供してもよい。
【００５６】
５０６にて、モバイルウェブブラウザチャットおよびモバイルアプリケーションが、ユーザ１１６に関してショートメッセージサービス（ＳＭＳ：ｓｈｏｒｔ  ｍｅｓｓａｇｅ  ｓｅｒｖｉｃｅ）のテキストメッセージをパーソナライズしてもよい。
【００５７】
５０８にて、デジタルアシスタント１２０は、ユーザ１１６とのチャットの内容をパーソナライズしてもよい。例として、デジタルアシスタント１２０は、体験をよりパーソナライズされたものにするために、既知の人口統計情報（例えば氏名）ならびに状況データ（例えばユーザの履歴）を使用してもよい。例として、最近の請求書の生成などの点は、ユーザが最近店舗にいたかまたはオンラインであったかにかかわらず、体験をよりパーソナライズされたものとするために特定されてもよい。
【００５８】
図１を再び参照する。システム１００の解析フレームワークがさらに詳細に記載される。
【００５９】
解析フレームワークに関して、解析領域は、各意図に関するユーザ体験を改善することに焦点を当ててもよい。この関連で、解析フレームワークは、人工知能設計分析、パーソナライズ解析、デジタルコンバータ解析、動作解析、適合データモデル、およびアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）レイヤを含んでもよい。人工知能設計分析は、既存のチャネルインタラクションにおける潜在的な離脱の領域を表してもよい。潜在的な離脱の例は、ユーザが請求書の支払いをしようとしていて、支払いが適切に処理されなかった（ユーザの責任または既存の技術の責任のいずれかによる）場合を含んでもよい。パーソナライズ解析は、音声電話アナライザ１１２およびデジタルアシスタント１２０においてパーソナライズのための入力として使用されてもよい顧客の挙動およびインタラクションを表してもよい。デジタルコンバータ解析は、ユーザがデジタルアシスタント１２０を選んで成功する見込み、およびデジタルアシスタント１２０が提供されるべきかどうかを判断するための要因を表してもよい。この関連で、ユーザが比較的大きなデジタルフットプリントを有する場合、または高頻度でデジタルチャネルを使用する場合、ユーザは、デジタルアシスタント１２０に関するサービスを提供される可能性が高いユーザと見なされてもよい。動作解析は、人工知能インタラクションの結果の測定と、改善の領域とを表してもよい。適合データモデルは、オムニインタラクション解析記録と、会話解析記録からのパターンとを表してもよい。この関連で、適合データモデルは、トラブルシューティングのための小売店訪問、または購入のためのオンライン訪問などのユーザのジャーニーをモデル化してもよい。すべてのユーザ体験の集合が、洞察を発展させてユーザ満足度を向上させることを可能にしてもよい。アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）レイヤは、解析出力を供給するシステムとのインターフェースを含んでもよい。
【００６０】
人工知能設計分析、パーソナライズ解析、デジタルコンバータ解析、動作解析、および適合データモデルを含み得る解析フレームワークおよび解析領域に関して、これらの領域は、以下の通り、音声電話アナライザ１１２、デジタルコンバータ１１８の決断、人工知能チャット、およびナレッジエンジニア１２６に関連し得る。
【００６１】
具体的には、人工知能設計分析は、現在の離脱挙動を分析することにより会話の設計を改善するために、人工知能チャットに関連してもよい。
【００６２】
パーソナライズ解析は、試験的な意図に関してケアに電話する主要セグメントを発見して、洞察を使用して音声電話アナライザ１１２のタッチポイントをパーソナライズするために、音声電話アナライザ１１２に関連してもよい。この関連で、ユーザのジャーニーについて既知の情報に基づいて、ユーザについての情報がパーソナライズされてもよく、またはユーザがそのジャーニーのどこにいるのかについての情報がパーソナライズされてもよい。例として、ユーザが最近、オンラインでスマートフォンをアクティブ化しようとしてステップ＃２で失敗した場合、このユーザに関する体験が、特にステップ＃２のトラブルシューティングのためにパーソナライズされてもよい。パーソナライズ解析について、デジタルコンバータ１１８の決定は、デジタルアシスタント１２０が提供されるかどうかに影響し得るパーソナライズ解析からの学習を含んでもよい。パーソナライズ解析について、人工知能チャットに関しては、電話意図につながるアクションの知識が、パーソナライズされたデジタルアシスタントの挨拶において使用されてもよい。電話意図に関して、電話意図は、ユーザの質問の理由または原因を表してもよい。例として、ユーザが電話をしている「意図」は、その請求書について相談するためかもしれない。さらに、パーソナライズ解析について、ナレッジエンジニアは、ユーザの挙動のさらなる背景に関し、ユーザ１１６についてのパーソナライズのための発見をチャット中に特定してもよい。
【００６３】
デジタルコンバータ１１８の解析に関して、デジタルコンバータの決定は、デジタル傾向、デジタルチャネルにおける成功の評価、および他のルールの組み合わせによって、ユーザ１１６がデジタルアシスタント１２０を提供されるべきかどうかを決定してもよい。この関連で、デジタルコンバータ１１８は、デジタルアシスタント１２０を使用するかどうかを決定するために、ユーザのデジタル傾向（例えばデジタルである可能性がどの程度あるか、デジタルアカウントを有するか、デジタルアシスタント１２０を最近使用したか、デジタルアシスタント１２０を使用したことが今までにないか）、ならびにユーザについて既知の情報（例えばスマートフォンを有するか、現在スマートフォンを使用しているか）、ならびに電話に関するユーザの意図／理由がデジタルアシスタント１２０にプログラムされているかどうかを調査してもよい。
【００６４】
動作分析は、パーソナライズ解析の有効性を監視してパーソナライズ解析を精緻化するために音声電話アナライザ１１２に関連してもよい。動作分析のために、デジタルコンバータ１１８の決定は、デジタルコンバータ解析の有効性の監視、およびデジタルコンバータ解析の精緻化を含んでもよい。動作分析について、人工知能チャットに関しては、重要パフォーマンス指標が人工知能のパフォーマンスを評価するために使用されてもよい。重要パフォーマンス指標に関しては、例えば自動化％、電話通話よりもデジタルアシスタント１２０の提供を選んだユーザ％、デジタルアシスタント１２０を用いた認証に成功したユーザの％などの重要パフォーマンス指標が、人工知能のパフォーマンスを評価するために使用されてもよい。さらに、動作分析について、ナレッジエンジニアは、人工知能の中で離脱が発生している箇所、考えられる根本原因を識別し、オペレーショナルレポートを利用して人工知能チャットの体験を改善してもよい。
【００６５】
適合データモデルは、インタラクション挙動および会話パターンを使用して音声電話アナライザ１１２の体験をパーソナライズするために、音声電話アナライザ１１２に関連してもよい。適合データモデルについて、デジタルコンバータ１１８の決定は、顧客会話属性を利用して、デジタルアシスタント１２０を提供するかどうかを示してもよい。この関連で、例えばユーザが電話の理由として音声電話アナライザ１１２に何を言ったと思われるか、およびデジタルアシスタント１２０との類似の会話が成功しているかどうかなどの会話属性がすべて、デジタルアシスタント１２０を提供するかどうかを決定する理由となってもよい。適合データモデルについて、人工知能チャットに関しては、インタラクションおよび会話のパターンが、人工知能におけるパーソナライズされたチャットにつながってもよい。さらに、適合データモデルについて、ナレッジエンジニアは、適合データモデルを使用して、人工知能から離脱を調査してもよい。
【００６６】
デジタルアシスタント１２０の人工知能設計に関して、システム１００の立ち上げに先立ち、チャネル毎に、試験的な意図について横断中どこで離脱が発生しているのか、および識別された領域においてなぜ離脱が発生しているのかについて調査が行われてもよい。この関連で、セルフサービスチャネルから誰が離脱しているかを判断するためにユーザ１０６の人口がセグメント化されてもよい。この関連で、ボットの会話を改善するために、システム１００の立ち上げに先立ち、追加の分析に対するサポートが提供されてもよい。上記で開示した調査およびセグメント化の結果は、試験的な意図に関する現在のチャネルの離脱の根本原因を判断するための過去のジャーニーの調査、ユーザ体験および人工知能会話の設計を特徴付けるためのインタラクション中の挙動パターンの発見およびユーザ１１６により体験されたペインポイントの識別、ならびにセグメントに焦点を合わせるための分類およびクラスタリングを提供してもよい。分類およびクラスタリングに関して、例えばデジタル面に精通したユーザ、または相対的に忙しく長い会話をしたくないユーザなどのユーザのセグメントが、デジタルアシスタント１２０について見込みのある候補と考えられるセグメントの例とされ得る。一定の年齢未満の子どもなどのクラスタは、デジタルアシスタント１２０について除外され得るセグメントであってもよい。
【００６７】
人工知能設計分析の入力に関して、ジャーニーの中で離脱が発生する箇所の調査が行われてもよく、これは離脱傾向モデルと類似した要因を有するかもしれない。この関連で、特定の領域で相対的に大量の離脱があるか、またはユーザがデジタルアシスタント１２０の一定のポイントで「失敗している」場合、その会話／相談の要素は将来除外されてもよい。
【００６８】
本願明細書で開示されたパーソナライズ解析に関して、これは、ライブチャネルインタラクションを押し上げているユーザおよび意図のセグメントのコンポーネントに焦点を合わせることを含んでもよい。特定の意図およびユーザのセグメントの強い推進要因が、音声電話アナライザ１１２におけるパーソナライズに使用されてもよい。強い推進要因に関して、強い推進要因は、分析可能な電話タイプ、または不釣り合いなほど大量の電話を推進する分析可能な意図を表してもよく、これらは、デジタルアシスタント１２０を通じて構築およびシミュレーションされ得るインタラクションのタイプを表してもよい。パーソナライズ解析の前述した各側面に関する結果は、ケアへの電話の推進要因の予測、音声電話アナライザ１１２における小セグメントパーソナライズ、デジタルアシスタント１２０のパーソナライズ、ならびにナレッジエンジニアおよび解決策の提供に影響し得る発見を含んでもよい。
【００６９】
パーソナライズ解析に関して、複数のユーザ１０６の意図を判断するために使用される属性に関係した入力は、回線レベルの知能、プロファイル属性、イベント履歴、およびセグメント化を含んでもよい。この関連で、「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フロー、「モバイル電話ネットワーク変更」ユーザ支援フロー、「デバイス支払い」ユーザ支援フロー、「ルーティング」ユーザ支援フロー、「調整された体験」ユーザ支援フローを含む複数のユーザ支援フローの例について本願明細書で開示されたように、これらユーザ支援フローはそれぞれ、関連する別々の属性を含んでもよい。
【００７０】
例として、「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローは、アップグレードの頻度、保有期間、アカウントアップグレードが最近であること、社会的影響、アップグレードされたデバイス、好ましいアップグレードチャネル、ブランドロイヤルティ、新デバイスのリリース、契約終了日／支払い残額／差し引き残額、契約タイプ（２年プラン／奨励金、デバイスの支払いプランなど）、デジタルチャネルを通したデバイスの閲覧、チャネルインタラクションの頻度、アップグレードの見込み、トラブルシューティング関係のタッチポイントなどの属性を含んでもよい。
【００７１】
「モバイル電話ネットワーク変更」ユーザ支援フローに関して、関連する属性は、所在の変化、望ましいエリアコード、モバイル電話ネットワークの変更についての以前の電話、店舗への近さ、以前に変更されたモバイル電話ネットワーク、迷惑行為の報告、ブロックされた電話／メッセージ、ブロック＃リクエスト、年齢などを含んでもよい。
【００７２】
「デバイス支払い」ユーザ支援フローに関して、関連する属性は、アップグレード資格との重複部分、多回線アカウント、顧客離れ傾向、アップグレードの見込みなどを含んでもよい。
【００７３】
「ルーティング」ユーザ支援フローに関して、関連する属性は、顧客離れ傾向、チャネルにおける特定製品の高額製品販売／抱き合わせ販売の見込みなどを含んでもよい。
【００７４】
「調整された体験」ユーザ支援フローに関して、関連する属性は、デジタル面の精通度合い、大学教育、都市対郊外、独身／既婚、子どもあり／子どもなし、チャネルごとのインタラクションの長さ、情報を提供するタッチポイントに対するトランザクション比率などを含んでもよい。
【００７５】
よって、意図の判断に関しては、種々のユーザ体験について、種々の人口統計に関係する属性、および状況データが分析されてもよい。その結果、このデータは、ユーザプロファイルの中にデータが存在するかどうか、重要性の点でどの程度の役割をデータが果たすかを判断するために分析されてもよく、これらの側面を使用してスコアが求められてもよい。例として、「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローに関して、例えばアップグレードの頻度、ユーザの保有期間、社会的影響、アップグレードデバイス（ユーザがどのタイプのデバイスを有するか）などを含む種々の属性すべてについて、これらの属性がスコアを生成するために使用されてもよい。例として、複数のユーザ支援フローの中の各ユーザ支援フローについてスコアが生成されてもよい。例として、「アップグレード資格の質問」ユーザ支援フローについて、スコアは、ユーザが今日、アップグレード資格について電話している確率が９５％あると示してもよい。あるいは、「モバイル電話ネットワーク変更」ユーザ支援フローについて、スコアは、ユーザが今日、モバイル電話ネットワークの変更について電話している確率が７０％あると示してもよい。この関連で、種々の属性が分析されて、どのユーザ支援フローがユーザ１１６の意図に対応する見込みが最も高いかが判断されてもよい。したがって、アップグレード資格の質問ユーザ支援フローに対する９５％のスコアに基づき、ユーザにはアップグレード資格に関する支援が提供されてもよい。つまり、デジタルコンバータ１１８は、アップグレード資格に関する支援をユーザ１１６に提供するために、電話１１４をデジタルアシスタント１２０に誘導してもよい。
【００７６】
スコアリングに関して、ユーザ支援フローに関する各属性にスコアが付与されてもよい。例として、アップグレード資格の質問ユーザ支援フローについて、例えばアップグレードの頻度、保有期間、アカウントアップグレードが最近であることなどの各属性にスコアが付与されてもよい。例として、アップグレードの頻度について、ユーザ１１６が指定の持続時間（例えば２年）以内にどの程度頻繁にアップグレードするかに基づいて、０〜１００の間のスコアが付与されてもよい。同じく、保有期間について、質問の対象である製品に関連する特定の企業をユーザ１１６がどの程度長く使っているかに基づいて、０〜１００の間のスコアが付与されてもよい。このように、各ユーザ支援フローのすべての属性に関係するスコアが求められ、続いて平均され、ユーザ支援フローの最終的なスコアが生成されてもよい。
【００７７】
デジタルコンバータ１１８に関して、デジタルコンバータ１１８に関する解析は、ユーザ１１６のデジタル面の精通度合いの分析結果がボットとのチャットを許容するものであること、デジタルアシスタント１２０に対する既存のチャネル傾向モデルの適用、人工知能に含まれている見込みが高いユーザおよび意図のセグメントを発見するための既存のボットの試験的結果の利用、ならびに例えばユーザの長期的価値、顧客離れ、販売の見込み、反復的な発信者など層をなすルールに基づいてもよい。これらの要因がすべてデータモデルに含まれてもよく、例として、顧客離れの可能性がある場合、デジタルアシスタント１２０は提供されなくてもよく、代わりに通話はユーザアシスタント１２２に送られてもよい。一方、前にデジタルアシスタント１２０で良好な体験をしている反復的な発信者の場合、そのユーザはデジタルアシスタントの体験へと優先されてもよい。さらに、これらの各側面の結果は、人工知能ツールに関するチャネル傾向、人工知能内での成功を含む見込みについての予測、低離脱リスクを備えた顧客挙動セグメント、およびデジタルコンバージョン計画を決定するためのアルゴリズムを含んでもよい（例えばデジタルアシスタント１２０をいつ提供するか判断するための、解析と組み合わされ対象を絞ったルールエンジン）。
【００７８】
デジタルコンバータ解析に関して、デジタルコンバータ１１８に対する入力は、回線レベル知能、プロファイル属性、イベント履歴、およびセグメント化を含んでもよい。この関連で、デジタルアシスタント１２０を選ぶ傾向について、入力は、チャネルプリファレンス−頻度および新しさ、デジタルインタラクションの複雑さ、年齢、教育レベル、職業、所在：田舎対都会、技術ハブ、ｅコマースの使用、データ使用、購入デバイス（新しいリリース対古いリリース）、タブレット、前のチャット使用（ｙ／ｎ）、音声電話アナライザを試さずに音声電話アナライザからの転送を試みる（０−エージェントを選択）、電話会社アプリケーションダウンロード済み（ｙ／ｎ）などを含んでもよい。デジタルアシスタントとのインタラクションが成功する傾向について、入力は、以前のインタラクションの複雑さ、チャネルインタラクションの継続期間、長い保留時間、前にチャットボットを無事に使用した（ｙ／ｎ）、チャットでのトランザクションの場合に同じ意図について後続電話がない、反復的なタッチポイントがないなどを含んでもよい。さらに、デジタルアシスタント１２０が提供されるべきかどうかを判断するためのルールについて、入力は、反復的な発信者／不成功のデジタルアシスタントインタラクション、顧客離れ、ＬＴＶ、最近の支払い約束インタラクション、延滞している請求書の差し引き残額、田舎、カバレッジの低いエリア、年齢、低データ使用量、インストール済みアプリケーションの数などを含んでもよい。
【００７９】
エスカレーションアナライザ１２４に関して、動作分析は、例えば、ユーザ１１６が試験的な意図について選んだかどうか？ユーザは成功したか？＜−ＫＰＩのオペレーショナルダッシュボードおよび設計のモニタリング、デジタルコンバータ１１８およびパーソナライズ分析、デジタルアシスタントインタラクション内の離脱の分析、改善された会話設計に供給されてもよい人工知能における離脱の理由の付与、将来対象とするべき意図、ならびにユースケース（単数または複数）に従ったオペレーショナルレポートのタイミングの判断：リアルタイム、ウィークリーダッシュボード、などの手法を含んでもよい。これらの手法の結果は、例として、ナレッジエンジニアが使うためのデータの関連性および再利用可能なレポートの準備、デジタルコンバータ１１８およびパーソナライズ解析の評価、ならびに人工知能エンジンを再訓練するための入力として離脱が発生している箇所に関する洞察を含んでもよい。
【００８０】
エスカレーションアナライザ１２４についての確認済みのデータモデルに関して、各手法は、離脱分析における実行可能性についてタッチポイントデータの探求を含むインタラクション、および必要に応じたチャネル／変換要素の追加を含んでもよい。さらに、各手法は、データサイエンスにわたる設計を含み要件を収集する会話、ならびにオペレーションチーム、ならびにパターンおよび属性を発見するために会話を構文解析する自然言語処理技術の探求を含んでもよい。さらに、これらの手法の結果は、ユーザのチャネルを横断するインタラクションおよび会話の履歴のまとめ、デジタルコンバータのユーザ提案への入力、および人工知能ツールからの離脱挙動の分析に関する支援を含んでもよい。
【００８１】
エスカレーションアナライザ１２４に対するアプリケーションプログラミング入力レイヤに関して、各手法は、オムニチャネル空間中でモデルおよび発見が活用され得る機会の識別を含んでもよい。さらに、これらの手法の結果は、情報技術システムとの関連性の設計および開発、ならびに小売での使用などのための他のチャネルに対するモデリング出力および洞察の発信を含んでもよい。
【００８２】
ユーザプロファイル生成器１０２により意図を判断するために使用されてもよい属性は、例として、ユーザアシスタント１２２に進まないいくつかの音声電話アナライザインタラクションを表すｎ＿ｉｖｒ、いくつかの店舗インタラクション（直接および間接）を表すｎ＿ｓｔｏｒｅ、いくつかのチャットインタラクションを表すｎ＿ｃｈａｔ、ベースインタラクションの直前のインタラクションのチャネルを表すｃｈａｎｎｅｌ＿ｐｒｉｏｒ＿ｐｏｓｔ＿ｂａｓｅ、インタラクションより前のすべてのチャネルにわたる合計タッチポイントを表すｎ＿ａｌｌｔｐｓ＿ｐｒｉｏｒ、いくつかのレガシーモバイルアプリインタラクションを表すｎ＿ｍｖｍ＿ｌ＿ｐｒｉｏｒ、ベースより前の合計ヒューマンインタラクションを表すｎ＿ｈｕｍａｎ＿ｐｒｉｏｒ、一般的な顧客サービスインタラクションを表すｎ＿ｃａｒｅｇｅｎ＿ｐｒｉｏｒ、技術サービスインタラクション（電話）を表すｎ＿ｃａｒｅｔｓ＿ｐｒｉｏｒ、電話セールスインタラクション（電話）を表すｎ＿ｔｅｌｅｓａｌｅｓ＿ｐｒｉｏｒ、前の直接の小売インタラクションを表すｎ＿ｒｅｔａｉｌ＿ｐｒｉｏｒ、人口統計のクラスタを表すｃｌｕｓｔｅｒ＿ｆｉｎａｌ、ユーザの回線がどの程度の長さアクティブであるかを表すｌｉｎｅ＿ｔｅｎｕｒｅ＿ｄｔｌ、ユーザがその請求書をどのように受領するかを表すｂｉｌｌ＿ｐｒｅｓｅｎｔｍｅｎｔ、年齢グループを表すｓｅｇｍｔ＿ｄｅｓｃ、モバイルデバイスのタイプを表すｈａｎｄｓｅｔ＿ｔｉｅｒ、モバイルアプリセッション：アカウント維持、国際、ショップ、およびアップグレードを表すＭＶＭ推進要因、ウェブでの検索ワード：アカウント維持およびアップグレードを表すキーワード検索推進要因、以前の電話：アカウント維持およびアップグレードを表す電話推進要因、ならびにウェブセッション：アカウント維持、ホームページのみ、ショップ、およびアップグレードを表すウェブ推進要因を含んでもよい。
【００８３】
上記に列挙した属性について、「ｎ＿」変数はすべて、例として音声電話１１４より前の３日間のインタラクションをカウントしてもよい。
【００８４】
システム１００により利用されるモデルは例として、変数の選択を促進するステップワイズ関数、或る意図に別の意図と比べより強く相関する属性を識別するために意図ごとにクラスタリングするためのＫ平均クラスタリング、ならびに変数選択および最適モデルの識別のための決定木を含んでもよい。
【００８５】
図６は、本開示の例による、システム１００の動作を示すための、属性のピボット操作の例を示す。
【００８６】
図６を参照する。分類別の入力データ属性を分析のための個別のカウントに変換するための、属性のピボット操作に関して、６００に、ユーザ数および関連するウェブ推進要因が列挙されている。６０２に、種々のウェブ推進要因と、それらの関連するカウントとが列挙されている。６０２のテーブルについて、ユーザ−１は、ショップおよびプラン両方に関係する特徴を有すると判断されてもよく、したがって、ユーザについての他の情報（例えばプラン情報、最近の訪問など）が、電話の意図の判断を助けるために考慮されてもよい。ユーザ−２は、アカウント維持よりもショップに対してより大きく重み付けされてもよく、デジタルコンバータ１１８は、ユーザ−２の意図がショップに関係すると判断して、関連するユーザフローを提供してもよい。
【００８７】
図７は、本開示の例による、システム１００の動作を示すための、多重ロジスティック回帰の結果の例を示す。
【００８８】
図７を参照する。回帰分析が使用されて、電話に複数の理由がおそらくあるかどうか、さらに提供がされる場合に複数の提供がされるべきかどうかを判断するために、電話の他の理由と対照して電話の理由が予測されてもよい。つまり、回帰分析は、単一の理由であるか、またはモデルにおそらく複数の理由があるか（および複数の理由に対する提供をすることの的確さ）を示してもよい。図７を参照する。例えばプラン追加変更の５６７３、請求書説明およびプラン変更追加の７３３、請求書説明の７６２５などの数は、分析において、体験のあるユーザのいくつかの一致を表してもよい。
【００８９】
図８〜図１０はそれぞれ、各例による、人工知能に基づくサービス実施に関するブロック図８００、方法９００のフローチャート、およびさらなるブロック図１０００を示す。ブロック図８００、方法９００、およびブロック図１０００は、限定ではなく例として図１を参照して上述されたシステム１００上に実装されてもよい。ブロック図８００、方法９００、およびブロック図１０００は、他のシステムにおいて実践されてもよい。ブロック図８００を示すのに加えて、図８は、ブロック図８００の命令を実行し得るシステム１００のハードウェアを示す。ハードウェアは、プロセッサ８０２と、プロセッサにより実行されるとブロック図８００の命令をプロセッサに実行させる機械可読命令を記憶するメモリ８０４とを含んでもよい。メモリ８０４は、非一時的コンピュータ可読媒体を表してもよい。図９Ａおよび図９Ｂは、人工知能に基づくサービス実施の方法、およびその方法のステップを表し得る。図１０Ａ〜図１０Ｂは、人工知能に基づくサービス実施を提供するための機械可読命令が記憶された非一時的コンピュータ可読媒体１００２を表し得る。機械可読命令は、実行されると、同じく図１０Ａ〜図１０Ｂに示されているブロック図１０００の命令をプロセッサ１００４に実行させる。
【００９０】
図８のプロセッサ８０２および／または図１０Ａ〜図１０Ｂのプロセッサ１００４は、本願明細書に記載された方法、機能、およびその他プロセスを実行するために、単一もしくは複数のプロセッサまたはその他ハードウェア処理回路を含んでもよい。これらの方法、機能、および他のプロセスは、コンピュータ可読媒体上に記憶された機械可読命令として具現化されてもよく、コンピュータ可読媒体は、ハードウェアストレージデバイス（例えばＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ：ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ：読み取り専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（ｅｒａｓａｂｌｅ，ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ：消去可能プログラム可能ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ｅｒａｓａｂｌｅ，  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ：電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ）、ハードドライブ、およびフラッシュメモリ）など、非一時的（例えば図１０Ａ〜図１０Ｂの非一時的コンピュータ可読媒体１００２）であってもよい。メモリ８０４は、ランタイム中にプロセッサのための機械可読命令およびデータが存在してもよいＲＡＭを含んでもよい。
【００９１】
図１〜図８、特に図８に示されているブロック図８００を参照する。メモリ８０４は、音声電話１１４を受信するための命令８０６を含んでもよい。
【００９２】
プロセッサ８０２は、音声データを生成するために音声電話１１４を分析するための命令８０８をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【００９３】
プロセッサ８０２は、音声データをテキストデータに変換するための命令８１０をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【００９４】
プロセッサ８０２は、テキストデータ中のキーワードを識別するためにテキストデータを分析するための命令８１２をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【００９５】
プロセッサ８０２は、識別されたキーワードの分析に基づいて複数のユーザ１０６の中のユーザ１１６を識別するための命令８１４をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【００９６】
プロセッサ８０２は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、識別されたユーザ１１６の判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを特定するための命令８１６をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【００９７】
プロセッサ８０２は、音声電話１１４をデジタルアシスタント１２０へ転送させるための命令８１８をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【００９８】
プロセッサ８０２は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて、人工知能に基づく支援を識別されたユーザ１１６に提供するための命令８２０をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【００９９】
図１〜図７および図９Ａ〜図９Ｂ、特に図９Ａ〜図９Ｂを参照する。方法９００について、ブロック９０２にて、方法は、複数のユーザ１０６の複数の属性１０４の分析に基づいて、複数のユーザ１０６それぞれについて複数のユーザ支援フロー１０８の各スコアを生成することを含んでもよい。
【０１００】
ブロック９０４にて、方法は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを複数のユーザ１０６それぞれについて識別することにより、複数のユーザ１０６それぞれの意図１１０を判断することを含んでもよい。
【０１０１】
ブロック９０６にて、方法は、音声電話１１４を受信することを含んでもよい。
【０１０２】
ブロック９０８にて、方法は、音声データを生成するために音声電話１１４を分析することを含んでもよい。
【０１０３】
ブロック９１０にて、方法は、音声データをテキストデータに変換することを含んでもよい。
【０１０４】
ブロック９１２にて、方法は、テキストデータ中のキーワードを識別するためにテキストデータを分析することを含んでもよい。
【０１０５】
ブロック９１４にて、方法は、識別されたキーワードの分析に基づいて、複数のユーザ１０６の中のユーザ１１６を識別することを含んでもよい。
【０１０６】
ブロック９１６にて、方法は、識別されたユーザ１１６の判断された意図１１０に基づいて、音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するかどうかを判断するための質問を生成することを含んでもよい。
【０１０７】
音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するとの判断に基づき、ブロック９１８にて方法は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを特定することを含んでもよい。
【０１０８】
ブロック９２０にて、方法は、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて人工知能に基づく支援を識別されたユーザに提供するために少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行されるデジタルアシスタント１２０へ、音声電話１１４を転送させることを含んでもよい。
【０１０９】
図１〜図７および図１０Ａ〜図１０Ｂ、特に図１０Ａ〜図１０Ｂを参照する。ブロック図１０００について、非一時的コンピュータ可読媒体１００２は、複数のユーザ１０６の複数の属性１０４の分析に基づいて、複数のユーザ１０６それぞれについて複数のユーザ支援フロー１０８の各スコアを生成する命令１００６を含んでもよい。
【０１１０】
プロセッサ１００４は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち、生成された複数のスコアの中の最高スコアに対応するユーザ支援フローを複数のユーザ１０６それぞれについて識別することにより複数のユーザ１０６それぞれの意図１１０を判断するための命令１００８をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１１】
プロセッサ１００４は、音声電話１１４の音声データを特定するための命令１０１０をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１２】
プロセッサ１００４は、音声データをテキストデータに変換するための命令１０１２をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１３】
プロセッサ１００４は、テキストデータ中のキーワードを識別するためにテキストデータを分析するための命令１０１４をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１４】
プロセッサ１００４は、識別されたキーワードの分析に基づいて複数のユーザ１０６の中のユーザ１１６を識別するための命令１０１６をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１５】
プロセッサ１００４は、識別されたユーザの判断された意図１１０に基づいて、音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するかどうかを判断するための質問を生成するための命令１０１８をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１６】
音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致するとの判断に基づき、プロセッサ１００４は、複数のユーザ支援フロー１０８のうち判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローを特定して、判断された意図１１０に対応するユーザ支援フローに基づいて人工知能に基づく支援を識別されたユーザ１１６に提供するために少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行されるデジタルアシスタント１２０へ音声電話１１４を転送させるための命令１０２０をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１７】
音声電話１１４の目的が判断された意図１１０と一致しないとの判断に基づいて、プロセッサ１００４は、ユーザ１１６の意図を特定するためのさらなる質問を生成して、複数のユーザ支援フロー１０８のうちユーザ１１６の特定された意図に対応する別のユーザ支援フローを特定して、ユーザ１１６の特定された意図に対応する別のユーザ支援フローに基づいて人工知能に基づく支援を識別されたユーザ１１６に提供するために少なくとも１つのハードウェアプロセッサにより実行されるデジタルアシスタント１２０へ音声電話１１４を転送させるための命令１０２２をフェッチ、復号、および実行してもよい。
【０１１８】
例とともにその変形の一部が本願明細書に記載され示された。本願明細書で使用された用語、説明、図面は、例示としてのみ記載されており、限定としての意味はない。添付の特許請求の範囲およびその等価物により定義されるよう意図される主題の意図および範囲内で多数の変形が可能であり、特許請求の範囲では、別段の指示がない限りすべての用語がその最も広い合理的な意味を表す。
【図１】
2019194839.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
2019194839.tif 000013
【図１０Ｂ】
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【外国語明細書】
2019194839000001.pdf
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