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Communications Mining-Benutzerhandbuch

Letzte Aktualisierung 20. Okt. 2025

Erste Schritte mit Communications Mining™

Auf dieser Seite werden die wichtigsten Schritte beschrieben, die zum Einrichten und Bereitstellen eines Communications Mining-Anwendungsfalls erforderlich sind:

1. Zugreifen auf Communications Mining

Automation Cloud- Benutzer

Wenn Sie ein Automation Cloud-Benutzer sind und AI Units oder Platform Units aktiviert haben, können Sie über den UiPath® IXP-Dienst in der Automation Cloud auf Communications Mining zugreifen. Wenn Sie keine Einheiten haben, aber Communications Mining verwenden möchten, wenden Sie sich an Ihren Kontomanager.

Für den Zugriff auf Communications Mining in der Automation Cloud müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein:

Ein Administrator muss IXP als Dienst auf Ihrem Automation Cloud-Mandanten aktivieren. Für diese Aktion ist eine Enterprise-Lizenz erforderlich und Ihre Automation Cloud-Organisation muss über AI Units oder Platform Units verfügen. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren von Communications Mining.
Sie müssen ein vorhandener Benutzer auf dem Automation Cloud-Mandanten sein. Wenn nicht, bitten Sie einen Administrator von Ihrem Automation Cloud-Mandanten, Sie hinzuzufügen.

Weitere Informationen zu:

Informationen zum ersten Zugriff auf Communications Mining in Automation Cloud finden Sie unter Erste Einrichtung als Automation Cloud-Benutzer.
Informationen zum Verwalten Ihres Kontos in der Automation Cloud finden Sie unter Kontoverwaltung.

Legacy-Benutzer

Sie müssen kein Automation Cloud-Benutzer sein, um auf Communications Mining zuzugreifen.

Sobald der Administrator Ihr Konto angefordert hat, erhalten Sie eine automatische E-Mail mit einer Anleitung zur Einrichtung.

Hinweis: Die automatische E-Mail enthält einen Link, der nur 24 Stunden lang gültig ist.

Weitere Informationen zu:

Informationen zum ersten Zugriff auf Communications Mining in Automation Cloud finden Sie unter Einrichtung als Legacy-Benutzer.
Wie Sie Ihr Konto verwalten, finden Sie unter Kontoverwaltung (Legacy-Zugriff).

2. Erstellen eines Projekts

Projekte können als eingeschränkte Arbeitsbereiche betrachtet werden. Jedes Dataset und jede Datenquelle ist einem bestimmten Projekt zugeordnet, wobei Benutzer Berechtigungen in diesen Projekten benötigen, um mit den darin enthaltenen Daten arbeiten zu können. Datasets in einem Projekt können aus Datenquellen aus mehreren Projekten bestehen. Benutzer benötigen lediglich Berechtigungen in beiden Projekten, um die Daten anzuzeigen und zu kommentieren.

Weitere Informationen zur Datenstruktur finden Sie unter Datenstruktur und Berechtigungen verstehe.

Für Automation Cloud-Benutzer verfügt jeder Mandant über ein Standardprojekt, auf das alle Benutzer innerhalb des Mandanten Zugriff haben. Vor dem Hochladen von Daten, dem Erstellen von Datasets und dem Trainieren von Modellen wird dringend empfohlen, ein neues Projekt zu erstellen, bei dem der Zugriff nur auf die Personen beschränkt ist, die Zugriff auf diese Daten benötigen. Nach der Erstellung ist es schwierig, Datenquellen und Datasets nach der Erstellung in verschiedene Projekte zu verschieben.

Um ein neues Projekt zu erstellen, führen Sie die unter Erstellen eines neuen Projekts (Automation Cloud) beschriebenen Schritte aus.

3. Hinzufügen von Benutzern zu einem Projekt mit den korrekten Berechtigungen

Strikte Benutzerberechtigungen steuern den Zugriff auf Mandanten, Projekte, Datenquellen und Datasets in Communications Mining. Sie müssen jedem Benutzer Berechtigungen zuweisen. Berechtigungen können den Zugriff auf vertrauliche Daten ermöglichen und Benutzern das Ausführen verschiedener Aktionen innerhalb der Plattform ermöglichen. Daher sollten Benutzer nur die Berechtigungen erhalten, die sie zur Erfüllung ihrer Rollen benötigen. Eine detailliertere Erklärung der Benutzerberechtigungen finden Sie unter Rollen und die zugrunde liegenden Berechtigungen.

Weitere Informationen finden Sie unter:

Erstellen eines neuen Legacy-Benutzers: Aktivieren Sie das Erstellen eines neuen Benutzers (Nicht-Automation Cloud-Administratoren).
Hinzufügen eines Benutzers zu einem Projekt, siehe Hinzufügen eines Benutzers zu einem Projekt.
Aktualisieren von Benutzerberechtigungen finden Sie unter Aktualisieren von Rollen und Berechtigungen.

4. Erstellen einer Datenquelle

Datenquellen sind Sammlungen von rohen, nicht kommentierten Kommunikationsdaten eines ähnlichen Typs, z. B. E-Mails aus einem freigegebenen Postfach oder eine Sammlung von NPS-Umfrageantworten.

Beim Erstellen einer Quelle in der GUI wird eine leere Quelle mit definierten Eigenschaften eingerichtet. Daten können dann über die API hochgeladen werden. Die Einrichtung dieser Quelle kann auch über die API erfolgen.

Sobald die Quelle erstellt wurde, können Daten hochgeladen werden über:

Integration, also Exchange-Integration, Salesforce-Integration und so weiter.
Statischer CSV-Upload.

Weitere Informationen finden Sie unter:

Erstellen einer neuen Datenquelle in der GUI. Aktivieren Sie Datenquelle in der GUI erstellen oder löschen.
Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle aktivieren Sie das Hochladen einer CSV-Datei in eine Quelle.
Integrationsanleitungen und technische Dokumentation finden Sie unter Integrationsanleitungen.

5. Erstellen eines Datasets

Datasets bestehen aus einer oder mehreren Datenquellen, maximal 20, und dem Modell, das Sie trainieren.

Hinweis: Quellen können sich in einem anderen Projekt als einem Dataset befinden. Solange Benutzer in jedem Projekt über die entsprechenden Berechtigungen verfügen, können sie die Daten wie gewohnt anzeigen und mit Anmerkungen versehen.

Wenn ein Dataset mehrere Quellen enthält, sollten sie einen ähnlichen Zweck für Ihre Analyse oder Automatisierung haben.

Wenn Sie ein neues Dataset erstellen, können Sie eine Kopie eines bereits vorhandenen Datasets erstellen. Das bedeutet, dass Sie die gleichen Quellen, allgemeinen Felder, Stimmungsauswahl, Beschriftungen und überprüften Beispiele kopieren.

Weitere Informationen zum Erstellen eines neuen Datasets und zur Verwendung mehrsprachiger Datasets und Quellen finden Sie in den folgenden Ressourcen:

6. Training und Wartung eines Modells

Das Modelltraining umfasst das Erstellen und Trainieren eines Satzes von Beschriftungen, d. h. eines Satzes von Absichten oder Konzepten, und Nachrichten, d. h. strukturierte Datenpunkte, die auf einzelne Kommunikation innerhalb des Datasets angewendet werden. Wenn wir mit dem Training des Modells beginnen, werden die Machine-Learning-Modelle innerhalb der Plattform in Echtzeit trainiert und beginnen vorherzusagen, wo diese Beschriftungen und Entitäten im Dataset noch zutreffen können.

Das Training eines Modells erfordert einen Modelltrainer, der die Daten in- und auswendig kennt. Der Modelltrainer gibt sein Wissen an das Modell weiter, indem er einen kleinen Satz von Trainingsdaten trainiert, die das Dataset als Ganzes darstellen, und ermöglicht es dem Modell, Vorhersagen für das gesamte Dataset zu machen.

Voraussetzungen vor dem Training eines Communications Mining-Modells:

Definierte Ziele und Erfolgskriterien.
Eine Taxonomie von Beschriftungen und Feldern entworfen.
KMUs mit domänenspezifischen Kenntnissen.
Ringalgorithmus: Zeit zum Trainieren des Modells.

Der Modelltrainingsprozess besteht aus den folgenden Schlüsselphasen: Discover, Explore und Verfeinerung. Die Funktion Trainieren bietet geführte Schulungen, die Benutzer Schritt für Schritt durch jede Phase des Trainings führen.

Jedes Modell, das in der Produktion verwendet wird, muss effektiv gewartet werden, um eine anhaltend hohe Leistung sicherzustellen. Dazu gehören das Verhindern von Konzeptabweichungen und das Erstellen eines Ausnahmeprozesses.

Weitere Informationen zum Modelltraining finden Sie in den folgenden Ressourcen:

7. Erkunden von Analysen

Die Plattform verfügt über eine integrierte Berichts- und Analysefunktion, mit denen Sie potenzielle Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten in Ihren Kommunikationskanälen identifizieren können. Zum Beispiel:

Anforderungen transaktionaler Natur können gute Kandidaten für die Automatisierung oder den Selfservice sein.
Anforderungen, die keine Antwort oder Antwort erhalten, können potenziell eliminiert werden.
E-Mails, die keine Aktion erfordern, d. h. OOO, Spam, automatisch generierte E-Mails und Dankes-E-Mails, können potenziell aus einem Postfach gelöscht werden.
Dringende Anfragen, die sofort priorisiert und gelöst werden müssen.
Ursachen, die zu Kundenunzufriedenheit, Eskalationen oder Verfolger führen.

Weitere Informationen zum Generieren von Erkenntnissen und zum Erstellen von Berichten finden Sie unter Verwenden von Analysen und Überwachung – Übersicht.

8. Implementieren der Automatisierung

Die Plattform ermöglicht eine nachgelagerte Automatisierung, indem eine Warteschlange von Kommunikationen erstellt wird, die ein Roboter lesen kann.

Konfidenzschwellenwertstufen steuern diese Warteschlangen. Das Festlegen eines Schwellenwerts bedeutet, dass die Plattform diese Beschriftung mit einer Konfidenz vorhersagen muss, die gleich oder größer als der von Ihnen festgelegte Schwellenwert ist, damit die Nachricht in die Warteschlange aufgenommen werden kann.

Weitere Informationen finden Sie unter:

Erstellen und Verwalten von Streams finden Sie unter Auswählen von Konfidenzschwellenwerten für Beschriftungen.
Den Überblick über das Communications Mining-Automatisierungsframework finden Sie unter UiPath Automatisierungsframework.