Fügen Sie mit Amazon Lex und dem Amazon Chime SDK Conversational AI zu jedem Contact Center hinzu

Neuauflage von Plato

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Die Kundenzufriedenheit ist eine wichtige Kennzahl, die sich direkt auf die Rentabilität eines Unternehmens auswirkt. Angesichts der rasanten technologischen Fortschritte in den letzten zehn Jahren ist es noch wichtiger, die Kundenorientierung auf folgende Weise zu erhöhen:

Machen Sie Ihr Unternehmen für Ihre Kunden über mehrere Modalitäten zugänglich, einschließlich Sprache, Text, soziale Medien und mehr
Bieten Sie Ihren Kunden ein hocheffizientes After-Sales- und Serviceerlebnis
Kontinuierliche Verbesserung der Qualität Ihres Service, wenn sich Geschäftstrends und -dynamiken ändern

Die Einrichtung hocheffizienter Contact Center erfordert eine erhebliche Automatisierung, Skalierbarkeit und einen Mechanismus des aktiven Lernens durch Kundenfeedback. An jedem Punkt der Customer Journey des Contact Centers gibt es eine Herausforderung – von langen Wartezeiten zu Beginn bis hin zu Betriebskosten im Zusammenhang mit langen durchschnittlichen Bearbeitungszeiten.

In traditionellen Contact Centern besteht eine Lösung für lange Warteschleifen darin, Self-Service-Optionen für Kunden mit einem Interactive Voice Response-System (IVR) zu ermöglichen. Ein IVR verwendet eine Reihe automatisierter Menüoptionen, um das Anrufvolumen der Agenten zu reduzieren, indem häufig gestellte Anfragen beantwortet werden, ohne einen Live-Agenten einzubeziehen. Herkömmliche IVRs folgen jedoch in der Regel einer vordefinierten Sequenz, ohne die Fähigkeit, intelligent auf Kundenanfragen zu reagieren. Eine nicht dialogorientierte IVR wie diese kann Ihre Kunden frustrieren und dazu führen, dass sie versuchen, so schnell wie möglich einen Agenten zu kontaktieren, was Ihre Anrufumleitungsraten erhöht. Sie können diese Herausforderung lösen, indem Sie Ihrem IVR künstliche Intelligenz (KI) hinzufügen. Ein KI-fähiges IVR kann Ihren Kunden schneller und genauer helfen, Probleme ohne menschliches Eingreifen zu lösen. Wenn ein Agent benötigt wird, kann das KI-fähige IVR Ihren Kunden mit den bereits gesammelten korrekten Informationen an den richtigen Agenten weiterleiten, wodurch der Kunde die Informationen nicht wiederholen muss. Mit AWS-KI-Services ist es sogar noch einfacher, da keine Schulungen für maschinelles Lernen (ML) oder Fachwissen erforderlich sind, um leistungsstarke, vorab trainierte ML-Modelle zu verwenden.

KI-gestützte automatisierte Anwendungen sind eine natürliche Wahl für IVRs, da sie natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren können. Darüber hinaus können Sie Ihrem IVR erweiterte Funktionen hinzufügen, um basierend darauf, wie Kunden damit interagieren, zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Mit Amazon Lexkönnen Sie leistungsstarke, mehrsprachige Konversations-KI-Systeme erstellen und das Self-Service-Erlebnis für Ihre Kunden verbessern, ohne dass ML-Kenntnisse erforderlich sind. Mit dem Amazon Chime SDK können Sie Ihr vorhandenes Contact Center ganz einfach in Amazon Lex integrieren, indem Sie eine Amazon Chime SDK SIP-Medienanwendung. Dazu gehören Contact Center wie Avaya, Cisco, Genesys und andere. Die Amazon Chime SDK-Integration mit Amazon Lex ist in den AWS-Regionen USA Ost (Nord-Virginia) und USA West (Oregon) verfügbar.

Dies ermöglicht Ihnen die Flexibilität der nativen Integration mit Amazon Lex für KI-gestützten Self-Service und die Möglichkeit der Integration mit einer Vielzahl anderer AWS-KI-Services, um Ihren gesamten Contact Center-Betrieb zu transformieren.

In diesem Beitrag bieten wir eine exemplarische Vorgehensweise, wie Sie KI-gestützte IVRs zu jedem Contact Center hinzufügen können, das SIP-Trunking mit Amazon Chime SDK und Amazon Lex über das kürzlich eingeführte Amazon Chime SDK PSTN-Audiointegration mit Amazon Lex. Folgende Themen behandeln wir in diesem Beitrag:

Referenzlösungsarchitektur für die Self-Service-KI
Bereitstellen der Lösung
Überprüfung des Kontostand-Chatbots
Überprüfen des Amazon Chime SDK Voice Connector
Testen der Lösung
Ressourcen bereinigen

Lösungsüberblick

Wie im vorherigen Abschnitt beschrieben, verwenden wir zwei wichtige AWS-Services, Amazon Lex und das Amazon Chime SDK, um die Self-Service-KI-Lösung zu erstellen. Wir benützen auch AWS Lambda (ein vollständig verwalteter serverloser Rechendienst), Amazon Elastic Compute-Cloud (Amazon EC2, eine Recheninfrastruktur) und Amazon DynamoDB (eine vollständig verwaltete Datenbank ohne SQL), um ein funktionierendes Beispiel zu erstellen. Die Codebasis für diese Lösung ist im verfügbar begleitendes GitHub-Repository. Anweisungen zum Bereitstellen und Testen dieser Lösung finden Sie im nächsten Abschnitt.

Das folgende Diagramm zeigt die Lösungsarchitektur.

Der Lösungsworkflow besteht aus den folgenden Schritten:

Wenn wir mit einem Festnetz- oder Mobiltelefon telefonieren, verbindet uns das öffentliche Telefonnetz (PSTN) mit der Gegenstelle. In dieser Demo verwenden wir eine Asterisk-Server (ein kostenloses Contact Center-Framework), das auf einem Amazon EC2-Server bereitgestellt wird, um ein Contact Center zu emulieren, das über einen Amazon Chime Voice Connector mit dem PSTN verbunden ist. Asterisk ist eine Softwareimplementierung einer Nebenstellenanlage (PBX) – einer Steuerung eines privaten Telefonnetzes, das in einem Unternehmen oder einer Organisation verwendet wird.
Als Teil dieser Demo wird eine Telefonnummer über das Amazon Chime SDK erworben und mit der Asterisk PBX verknüpft. Wenn diese Nummer angerufen wird, wird sie übermittelt als SIP (Session Initiation Protocol) zum Asterisk-PBX-Server. Die Asterisk-PBX leitet diesen Anruf dann über SIP an den Amazon Chime Voice Connector weiter, wo er eine auslöst Amazon Chime SIP-Medienanwendung.
Amazon Chime PSTN-Audio verwendet eine SIP-Medienanwendung, um eine programmierbare VoIP-Anwendung. Die Amazon Chime SIP-Medienanwendung arbeitet mit einer Lambda-Funktion, um den Anruf programmgesteuert zu verarbeiten.
Wenn der Anruf bei der Amazon Chime SIP-Medienanwendung ankommt, wird die zugehörige Lambda-Funktion aufgerufen. Die Funktion speichert die Anrufinformationen in einer DynamoDB-Tabelle und gibt a zurück StartBotConversation Handlung. Die StartBotConversation Aktion stellt eine Sprachkonversation zwischen dem Endbenutzer im PSTN und dem Amazon Lex-Bot her.
Amazon Lex ist ein vollständig verwalteter AWS-KI-Service mit fortschrittlichen natürlichen Sprachmodellen zum Entwerfen, Erstellen, Testen und Bereitstellen von Konversationsschnittstellen in Anwendungen. Es kombiniert automatische Spracherkennung und Technologien zum Verstehen natürlicher Sprache, um eine menschenähnliche Interaktion für Ihre Anwendungen zu schaffen. Als Beispiel stellt diese Demo einen Bot bereit, um drei automatisierte Aufgaben auszuführen, oder Absichten: Check Balance, Transfer Funds und Open Account. Eine Absicht stellt eine Aktion dar, die der Benutzer ausführen möchte.
Das Gespräch beginnt damit, dass der Anrufer mit dem Amazon Lex-Bot interagiert, indem er dem Bot sagt, was er tun möchte. Die Funktionen zur automatischen Spracherkennung (ASR) und zum Verstehen natürlicher Sprache (NLU) des Bots helfen ihm, die Benutzereingaben zu verstehen. Amazon Lex ist in der Lage, die angeforderte Absicht basierend auf der Anrufereingabe und den für jede Absicht konfigurierten Beispieläußerungen zu bestimmen.
Nachdem die Absicht bestimmt wurde, interagiert Amazon Lex mit dem Anrufer, um Informationen für alle Slots zu sammeln, die für diese Absicht konfiguriert sind. Zum Beispiel die Open Account Absicht umfasst vier Slots:
1. Vorname
2. Nachname
3. Konto Typ
4. Telefonnummer
Amazon Lex arbeitet mit dem Anrufer zusammen, um Informationen für alle diese erforderlichen Slots der ausgewählten Absicht zu erfassen. Nachdem diese erfasst und die Absicht erfüllt wurde, gibt Amazon Lex die Anrufverarbeitung zusammen mit den vollständigen Ergebnissen der Amazon Lex-Bot-Konversation an die Amazon Chime SIP-Medienanwendung zurück.
Die nachfolgenden Verarbeitungsschritte werden von der Lambda-Funktion des PSTN-Audio-Handlers durchgeführt. Dazu gehören das Analysieren der Ergebnisse, das Bestimmen der nächsten Anrufweiterleitungsaktion, das Speichern der Ergebnisse in einer DynamoDB-Tabelle und das Zurückgeben der Aktion zum Auflegen.
Die Asterisk-PBX verwendet die in der DynamoDB-Tabelle gespeicherten Informationen, um die nächste Aktion zu bestimmen. Wenn der Anrufer beispielsweise sein Guthaben überprüfen möchte, wird der Anruf beendet. Wenn der Anrufer jedoch ein Konto eröffnen möchte, wird der Anruf an den Agenten gesendet und enthält die im Amazon Lex-Bot erfassten Informationen.

Wir haben benutzt AWS Cloud-Entwicklungskit (AWS CDK), um diese Anwendung für eine einfache Bereitstellung in Ihrem Konto zu verpacken. Das AWS CDK ist ein Open-Source-Softwareentwicklungs-Framework zum Definieren Ihrer Cloud-Anwendungsressourcen mithilfe vertrauter Programmiersprachen. Es bietet High-Level-Komponenten namens Konstrukte die Cloud-Ressourcen mit bewährten Standardeinstellungen vorkonfigurieren, sodass Sie problemlos Cloud-Anwendungen erstellen können.

Voraussetzungen:

Bevor wir die Lösung bereitstellen, benötigen wir ein AWS-Konto und einen lokalen Computer, um den AWS CDK-Stack auszuführen. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

Melden Sie sich bei Ihrem AWS-Konto an.
Wenn Sie kein AWS-Konto haben, können Sie dies tun melde dich für einen an.Für Neukunden bietet AWS a Freie Stufe, das die Möglichkeit bietet, AWS-Services kostenlos zu erkunden und auszuprobieren (bis zu den für jeden Service angegebenen Limits). Dies kann Ihnen dabei helfen, praktische Erfahrungen mit der AWS-Plattform, Produkten und Services zu sammeln. Wir verwenden einen lokalen Computer, z. B. einen Laptop oder einen Desktop-Computer, um den Stack mit AWS CDK bereitzustellen.
Öffnen Sie ein neues Terminalfenster für MacOS oder Kitt für das Windows-Betriebssystem, um alle Voraussetzungen zu installieren, die für die Bereitstellung der Lösung erforderlich sind.
Installieren Sie die folgende erforderliche Software:
1. AWS-Befehlszeilenschnittstelle (AWS CLI) – Ein Befehlszeilentool für die Interaktion mit AWS-Services. Anweisungen zur Installation finden Sie unter Installieren, Aktualisieren und Deinstallieren der AWS CLI.
2. Node.js > 16 – Open-Source-JavaScript-Backend-Engine für die Anwendungsentwicklung und -bereitstellung. Anweisungen zur Installation finden Sie unter Tutorial: Einrichten von Node.js auf einer Amazon EC2-Instance.
3. Garn – Yarn ist ein Paketmanager für Ihren Code. Es ermöglicht einen einfachen Zugriff auf die Verwendung und gemeinsame Nutzung des Codes zwischen Entwicklern. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Yarn zu installieren:
```
curl -o- -L https://yarnpkg.com/install.sh | bash
```
  Jetzt führen wir die folgenden Befehle aus, um die benötigten AWS-Zugriffsschlüssel einzurichten. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriffsschlüssel für IAM-Benutzer verwalten.
Führen Sie den folgenden Befehl aus:
```
aws configure list
```
Führen Sie den folgenden Befehl aus:
```
aws configure
```
Geben Sie die Werte für die Zugriffsschlüssel-ID und den geheimen Zugriffsschlüssel Ihres AWS-Kontos an.
Ändern Sie den Regionsnamen oder lassen Sie die Standardregion unverändert.
Akzeptieren Sie den Standardwert von JSON für das Ausgabeformat.

Stellen Sie die Lösung bereit

Sie können diese Lösung auch an Ihre Anforderungen anpassen. Überprüfen Sie die Ausgaberessourcen, die diese Bereitstellung enthält, und ändern Sie die Lambda-Funktion, um die benutzerdefinierte Geschäftslogik hinzuzufügen, die Sie für Ihre eigene Lösung benötigen.

Führen Sie die folgenden Schritte im selben Terminal aus, um die Anwendung bereitzustellen:

Klonen Sie das Git-Repository:

git clone https://github.com/aws-samples/amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex.git

Geben Sie das Projektverzeichnis ein:

cd amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex
Stellen Sie die AWS CDK-Anwendung bereit:
```
yarn launch
```
Nach ein paar Minuten sollte Ihre Stack-Bereitstellung abgeschlossen sein. Der folgende Screenshot zeigt die Beispielausgabe.
Installieren Sie das Webclient-SIP-Telefon mit den folgenden Befehlen:
```
cd site 
```
```
Yarn 
```
```
yarn run start
```

Sehen Sie sich den Amazon Chime SDK Voice Connector an

In diesem Beitrag verwenden wir das Amazon Chime SDK, um die auf dem Asterisk-PBX-Server (oder Ihren bestehenden Contact Centern) empfangenen Anrufe an Amazon Lex weiterzuleiten. Dies erfolgt mit Amazon Chime SIP PSTN-Audio und dem Amazon Chime Voice Connector. Mit Amazon Chime PSTN-Audio können Sie programmierbare Telefonieanwendungen mit Lambda-Funktionen erstellen. Diese Amazon Chime SIP-Medienanwendungen werden entweder durch eine PSTN-Telefonnummer oder Amazon Chime Voice Connector ausgelöst. Der folgende Screenshot zeigt die SIP-Regel, die von einem Amazon Chime SDK Voice Connector ausgelöst wird und auf eine SIP-Medienanwendung abzielt.

Überprüfen Sie den Chatbot für den Kontostand

Der Amazon Lex-Bot in dieser Demo enthält drei Absichten. Diese Absichten können durch Sprache in natürlicher Sprache vom Anrufer angefordert werden. Zum Beispiel die Check Balance Absicht wird mit den folgenden Beispieläußerungen gesät.

Eine Absicht kann null oder mehr Parameter erfordern, die aufgerufen werden Slots. Wir fügen Slots als Teil der Absichtskonfiguration hinzu, während wir den Blot erstellen. Zur Laufzeit fordert Amazon Lex den Benutzer zur Eingabe bestimmter Slot-Werte auf. Der Benutzer muss Werte für alle erforderlichen Slots bereitstellen, bevor Amazon Lex die Absicht erfüllen kann.

NB: Check Balance beabsichtigt, fordert Amazon Lex zur Eingabe von Slot-Daten auf, wie zum Beispiel:

For which account would you like to check the balance?
For verification purposes, what is your date of birth?

Nachdem der Amazon Lex-Bot alle erforderlichen Slot-Informationen gesammelt hat, erfüllt er die Absicht, indem er die entsprechende Antwort aufruft. In diesem Fall fragt sie den zum Konto gehörenden Kontostand ab und stellt ihn dem Kunden zur Verfügung.

In diesem Beitrag verwenden wir eine Lambda-Funktion, um die Absicht zu initialisieren, zu validieren und zu erfüllen. Das Folgende ist der Beispiel-Python-Code, der zeigt, wie die Funktion Aufrufe verarbeitet, je nachdem, welche Absicht verwendet wird:

def dispatch(intent_request):
    intent_name = intent_request["sessionState"]["intent"]["name"]
    response = None
    # Dispatch to your bot's intent handlers
    if intent_name == "CheckBalance":
        return CheckBalance(intent_request)
    elif intent_name == "FollowupCheckBalance":
        return FollowupCheckBalance(intent_request)
    elif intent_name == "OpenAccount":
        return OpenAccount(intent_request)

    raise Exception("Intent with name " + intent_name + " not supported")


def lambda_handler(event, context):
    print(event)
    response = dispatch(event)
    print(response)
    return response

Im Folgenden finden Sie den Beispielcode, der den Codeblock für die erläutert Check Balance Absicht in der Lambda-Funktion. In diesem Beispiel generieren wir eine Zufallszahl als Kontostand, aber diese könnte in Ihre vorhandene Datenbank integriert werden, um genaue Anruferinformationen bereitzustellen.

def CheckBalance(intent_request):
    session_attributes = get_session_attributes(intent_request)
    slots = get_slots(intent_request)
    account = get_slot(intent_request, "accountType")
    # The account balance in this case is a random number
    # Here is where you could query a system to get this information
    balance = str(random_num())
    text = "Thank you. The balance on your " + account + " account is $" + balance
    message = {"contentType": "PlainText", "content": text}
    fulfillment_state = "Fulfilled"
    return close(session_attributes, "CheckBalance", fulfillment_state, message)

Testen Sie die Lösung

Lassen Sie uns die Lösung durchgehen, indem wir dem Pfad einer einzelnen Benutzeranforderung folgen:

Rufen Sie die Telefonnummer nach der Bereitstellung des AWS CDK aus der Ausgabe ab:
```
Outputs:
LexContactCenter.voiceConnectorPhone = +1NPANXXXXXX
```
Wählen Sie die Telefonnummer von jedem PSTN-basierten Telefon aus.
Jetzt können Sie die Menüoptionen ausprobieren.

Damit der Amazon Lex-Bot das versteht Check Balance Absicht können Sie eine der folgenden Äußerungen sprechen:

Wie hoch ist der Kontostand auf meinem Konto?
Meinen Kontostand prüfen?
Ich möchte das Guthaben überprüfen?

Amazon Lex fordert zur Eingabe der Slot-Daten auf, die zur Erfüllung dieser Absicht erforderlich sind. Für die Check Balance beabsichtigt, fordert Amazon Lex zur Eingabe des Kontos und des Geburtsdatums auf:

Für welches Konto möchten Sie den Kontostand prüfen?
Wie lauten Ihre Geburtsdaten zur Überprüfung?

Nachdem Sie die erforderlichen Informationen bereitgestellt haben, erfüllt der Bot die Absicht und stellt die Informationen zum Kontostand bereit. Das Folgende ist eine Beispielausgabemeldung für die Check Balance Absicht: Thank you. The balance on your <account> account is $<balance>.

Schließen Sie den Anruf ab, indem Sie auflegen oder an einen Agenten weitergeleitet werden.

Wenn die Konversation mit dem Amazon Lex-Bot abgeschlossen ist, kehrt der Anruf mit den Ergebnissen der Bot-Konversation zur SIP-Medienanwendung und der zugehörigen Lambda-Funktion zurück.

Die Amazon Chime SIP-Medienanwendung führt die Nachbearbeitungsschritte durch und gibt den Anruf an die Asterisk-PBX zurück. Für die Open Account beabsichtigt, bewirkt dies, dass die Asterisk-PBX einen Agenten über ein Webclient-basiertes SIP-Telefon anruft. Der folgende Screenshot zeigt das Dashboard mit den Anrufinformationen des Agenten. Dieser Anruf kann auf dem Web-Client angenommen werden, um eine Zwei-Wege-Audioverbindung zwischen dem Anrufer und dem Agenten herzustellen. Wie im Screenshot gezeigt, wurden die vom Anrufer bereitgestellten Informationen beibehalten und dem Agenten präsentiert.

Sehen Sie sich das folgende Video an, um ein Beispiel für eine Partnerlösung zur Integration von Amazon Lex mit Cisco Unified Contact Center mithilfe von Amazon Chime SDK zu sehen:

Ressourcen bereinigen

Führen Sie den folgenden Befehl im Terminalfenster aus, um die in dieser Demo verwendeten Ressourcen zu bereinigen und weitere Gebühren zu vermeiden:

yarn destroy

Das AWS CloudFormation Stack, der vom AWS CDK erstellt wurde, wird zerstört, wodurch alle zugewiesenen Ressourcen entfernt werden.

Zusammenfassung

In diesem Beitrag haben wir eine Lösung mit einer Referenzarchitektur demonstriert, um Self-Service-KI zu jedem Contact Center hinzuzufügen, das Amazon Lex und das Amazon Chime SDK verwendet. Wir haben gezeigt, wie die Lösung funktioniert, und eine detaillierte exemplarische Vorgehensweise für den Code und die Bereitstellungsschritte bereitgestellt. Diese Lösung ist als Referenzarchitektur oder Kurzanleitung gedacht, die Sie an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen können.

Probieren Sie es aus und lassen Sie uns wissen, wie dies Ihren Anwendungsfall gelöst hat, indem Sie Feedback im Kommentarbereich hinterlassen. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt GitHub-Repository.

Über die Autoren

Prem Ranga ist ein NLP-Domänenleiter und ein Sr. AI/ML-Spezialist SA bei AWS und ein Autor, der häufig Blogs, Forschungsarbeiten und kürzlich ein NLP-Lehrbuch veröffentlicht. Wenn er Kunden nicht bei der Einführung von AWS AI/ML hilft, beschäftigt sich Prem mit dem Aufbau von Simple Beer Service-Einheiten für AWS-Büros, der Durchführung von wettbewerbsorientierten Gaming-Events mit DeepRacer und DeepComposer und der Ausbildung von Studenten und jungen Berufstätigen in KI/ML-Fähigkeiten zum Karriereaufbau. Sie können Prems Arbeit auf verfolgen LinkedIn.

Gericht Schütt ist Lead Evangelist für das Amazon Chime SDK mit einem Hintergrund in der Telefonie und liebt es jetzt, Dinge zu bauen, die Dinge bauen. Court konzentriert sich darauf, sowohl Entwicklern als auch Nicht-Entwicklern beizubringen, wie man mit AWS erstellt.

Vamshi Krishna Enabothala ist Senior AI/ML Specialist SA bei AWS mit Expertise in Big Data, Analytik und Orchestrierung skalierbarer AI/ML-Architekturen für Startups und Unternehmen. Vamshi konzentriert sich auf Sprach-KI und führt Innovationen beim Aufbau von Empfehlungsmaschinen von Weltklasse ein. Außerhalb der Arbeit ist Vamshi ein RC-Enthusiast, baut und spielt mit RC-Geräten (Flugzeuge, Autos und Drohnen) und arbeitet auch gerne im Garten.