對話分析

開啟對話平台的對話分析，讓 AI 在轉接真人時自動產生對話摘要並貼上分類標籤；設定分析模型、分析提示詞與參考訊息數

對話分析讓 AI 替客服「先讀過一遍」：對話轉接給真人時，自動依最近的訊息產生對話摘要，並從這個平台的 對話標籤 中挑出分類標籤貼上。客服接手時不必從頭捲訊息，主管也能用標籤統計問題類型；搭配 標籤路由 還能依貼上的標籤直接派給對應組別。

開啟後，客服也可以在任何對話的詳情面板按「分析對話」手動重新分析，見 對話詳情。

進入對話分析設定

前往 客服對話 → 對話平台，在要設定的平台按 編輯：

• 網頁、內部、API 平台：左側導覽「進階功能」群組 → 對話分析。

• LINE、WhatsApp 等通訊平台：上方分頁列的 對話分析。Slack 平台沒有這個分頁，見 平台支援對照表。

設定欄位

欄位	說明
啟用對話分析	開啟後，AI 會在真人轉接時自動分析對話內容並標記分類標籤
分析模型	執行分析的 LLM。分析屬於額外的模型呼叫，會消耗 Credits；一般對話量大的平台可選較快、較便宜的模型
分析提示詞	選填。告訴 AI 如何分析與分類對話，例如強調要辨識的業務類別、摘要要包含哪些資訊。留空時使用平台預設提示詞
參考訊息數	提供最近 N 則訊息給 AI 分析。數字越大摘要越完整但耗用越多 Token；多數客服情境 20–50 則已足夠

填好後按右下角 儲存。

AI 只會從這個平台已建立的對話標籤中挑選，不會自己新增標籤。請先到 對話標籤管理 建好分類，標籤名稱越能表達業務類別（例如「退換貨」而不是「類別 A」），自動貼標越準。

分析結果在哪裡看

在 所有對話 點開對話 → 詳情：

• 對話摘要：顯示 AI 產生的摘要；客服可以 編輯摘要，並在 編輯紀錄 看到 AI 原稿與各次修改、必要時 還原。

• 對話標籤：自動貼上的標籤會出現在這裡，客服可再手動增減。

分析提示詞範例

你是客服主管的助理。請閱讀對話，完成兩件事：
1. 用 2–3 句話摘要客戶的問題、已嘗試的處理與目前卡住的點。
2. 從可用標籤中選出最符合的 1–2 個分類；若客戶情緒明顯不滿，另外加上「投訴」。
摘要請用繁體中文，不要加入對話中沒有的推測。