Communications Mining™ 使用入门

下面的列表描述了设置和交付 Communications Mining™ 用例所需的关键步骤：

1. 访问 Communications Mining™

Automation Cloud 用户

如果您是 Automation Cloud 用户并启用了 AI Unit，则可通过 Automation Cloud 访问 Communications Mining™。 如果您没有任何 AI Unit，但想开始使用 Communications Mining™，请联系您的客户经理。

要在 Automation Cloud 上访问 Communications Mining™，必须满足以下条件：

1. 管理员必须在 Automation Cloud 租户上将 Communications Mining™ 作为服务启用。 为此，需要企业版许可证，并且您的 Automation Cloud 组织必须提供可用的 AI Unit
2. 您必须是 Automation Cloud 租户上的现有用户 - 如果您不是现有用户，请让 Automation Cloud 租户上的管理员添加您

详细了解如何首次访问 Automation Cloud 上的 Communications Mining™，请单击此处。

有关如何在 Automation Cloud 上管理帐户的更多信息，请单击此处。

旧版用户

您无需成为 Automation Cloud 用户即可访问 Communications Mining™。 管理员请求您使用帐户后，您将收到一封自动发送的电子邮件，其中包含有关如何设置帐户的指导。 请注意，此电子邮件中包含的链接有效期为 24 小时，然后就会过期。

有关如何首次访问 Communications Mining™ 的更多信息，请单击此处。

有关如何管理帐户的更多信息，请单击此处。

2. 创建项目

可以将项目视为受限的工作区。 每个数据集和数据源都与一个特定的项目相关联，用户需要这些项目的权限才能使用其中的数据。 一个项目中的数据集可由多个项目的数据源组成。 用户只需拥有这两个项目中的权限即可查看和标注数据。

有关数据结构的更多信息，请单击此处。

对于 Automation Cloud 用户，每个租户都有一个“默认项目”，租户中的所有用户都可以访问该项目。 在上传数据、创建数据集和训练模型之前，强烈建议您创建一个新项目，将其访问权限仅限于需要访问该数据的人员。 数据源和数据集创建后，很难将其移动到不同的项目中。

要创建新项目，请按照此处的步骤操作。

3. 将用户添加到具有正确权限的项目中

对 Communications Mining™ 租户、项目、数据源和数据集的访问由严格的用户权限控制。 需要按用户分配权限。 按钮可以提供对敏感数据的访问权限，并允许用户在平台中执行各种不同的操作。 仅应向用户授予履行其角色所需的权限。 有关用户权限的更详细说明，请参见此处。

要创建新的旧版用户，请按照此处的步骤操作。

要将用户添加到项目中，请按照此处的步骤操作。

要更新用户权限，请按照此处的步骤操作。

4. 创建数据源

数据源是类似类型的原始未注释通信数据的集合（例如 共享邮箱中的电子邮件或 NPS 调查响应集合）。

在 GUI 中创建源本质上是设置一个具有已定义属性的空源，然后可以通过 API 将数据上传到该空源。 您也可以通过 API 设置此来源。

创建来源后，可以通过以下方式上传数据：

• 集成（即 Exchange 集成、Salesforce 集成等）
• 静态 CSV 上传

要在 GUI 中创建新的数据源，请按照此处的步骤操作。

要将 CSV 文件上传到来源中，请按照此处的步骤操作。

有关集成指南和技术文档，请单击此处。

5. 创建数据集

数据集由 1 个或多个数据源（最多 20 个）和您训练的模型组成。

请注意，来源可以与数据集位于不同的项目中。 只要用户在每个项目中拥有适当的权限，他们就可以像往常一样查看和标注数据。

如果数据集中有多个来源，则它们应针对您的分析或自动化拥有相似的预期目的。

创建新的数据集时，您可以选择创建预先存在的数据集的副本。 这意味着您可以复制相同的来源、常规字段、情感选择、标签和已审核的示例。

要创建新的数据集，请按照此处的步骤操作。

有关使用多语言数据集和来源的更多信息，请单击此处。

6. 训练和维护模型

开始训练 Communications Mining™ 模型之前的先决条件包括：

• 明确的目标和成功标准
• 设计的标签和字段分类
• 具有特定领域知识的企业 SME
• 训练模型的限定时间

模型训练流程包含 3 个关键阶段：发现、探索和优化。 我们的新功能“训练”可提供引导式训练体验，逐步引导用户完成训练的每个阶段。

在生产中使用的任何模型都需要进行有效的维护，以确保持续的高性能。 这包括 a) 防止概念偏差，b) 创建异常流程。

有关模型训练的更多信息，请参阅以下链接：

• 准备模型训练
• 模型训练：
  • 发现
  • 探索
  • 优化
  • 训练（新）
• 模型维护

7. 探索分析

该平台具有内置的报告和分析功能，可以帮助您识别沟通渠道中的潜在问题和改进机会，例如：

• 本质上是事务性的请求非常适合自动化或自助服务
• 未得到响应或后续行动的请求可能会被消除
• 无需执行任何操作的电子邮件（即 OOO、垃圾邮件、自动生成的电子邮件、感谢电子邮件）可以从邮箱中删除
• 需要确定优先级并立即解决的紧急查询
• 导致客户不满意的根本原因、升级、追踪问题

有关生成 Insights 和构建报告的更多信息，请单击此处。

8. 实施自动化

该平台通过创建机器人可读取的通信队列来实现下游自动化。

这些队列由置信度阈值级别驱动。 设置阈值意味着，为了使消息进入队列，平台必须预测可信度等于或大于您设置的阈值的标签。

有关创建和管理流（以前称为触发器）的更多信息，请单击此处。

有关 UiPath™ <>Communications Mining™ 自动化框架的详细概述，请单击此处。

9. 可帮助您入门的其他资源

• 在此处了解 Communications Mining™ 简介。
• 如何在平台中导航，请参阅此处。
• 关键概念和术语请参见此处。
• 快速训练方法在此处。
• 此处查看常见问题、提示和技巧。