Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) hat Möglichkeiten geschaffen, das Kundenerlebnis im Contact Center-Bereich zu verbessern. Technologien für maschinelles Lernen (ML) verbessern und verbessern kontinuierlich das Kundenerlebnis im Contact Center, indem sie Lösungen für Funktionen wie Self-Service-Bots, Live-Anrufanalysen und Post-Call-Analysen bereitstellen. In Ihr Callcenter integrierte Self-Service-Bots können Ihnen dabei helfen, kürzere Wartezeiten, eine intelligente Weiterleitung, kürzere Zeit bis zur Lösung durch Self-Service-Funktionen oder Datenerfassung sowie verbesserte Net Promoter Scores (NPS) zu erreichen. Einige Beispiele hierfür sind ein Kunde, der anruft, um den Status einer Bestellung zu überprüfen, und ein Update von einem Bot erhält, oder ein Kunde, der eine Lizenzverlängerung einreichen muss und der Chatbot die erforderlichen Informationen sammelt, die er zur Bearbeitung an einen Agenten übergibt .
Mit der Amazon Lex Bots, die Sie verwenden können Konversations-KI Funktionen, um diese Funktionen in Ihrem Callcenter zu ermöglichen. Amazon Lex nutzt automatische Spracherkennung (ASR) und natürliches Sprachverständnis (NLU), um die Bedürfnisse des Kunden zu verstehen und ihn auf seiner Reise zu unterstützen.
Genesys-Cloud (eine Omni-Channel-Orchestrierungs- und Kundenbeziehungsplattform) bietet eine Contact-Center-Plattform in einem Public-Cloud-Modell, das eine schnelle und einfache Integration ermöglicht AWS Contact Center-Intelligenz (AWS CCI), um das moderne Contact Center von einer Kostenstelle in ein Profitcenter zu verwandeln. Als Teil von AWS CCI lässt sich Genesys Cloud in Amazon Lex integrieren, was Self-Service, intelligentes Routing und Datenerfassungsfunktionen ermöglicht.
Wenn Sie die AWS CCI-Funktionen mit Amazon Lex und Genesys Cloud erkunden, sind Sie möglicherweise nicht sicher, wo Sie auf Ihrer Bot-Design-Reise beginnen sollen. Um diejenigen zu unterstützen, die möglicherweise mit einer leeren Leinwand beginnen, bietet Amazon Lex das Amazon Lex automatisierter Chatbot-Designer. Der automatisierte Chatbot-Designer verwendet ML, um ein erstes Bot-Design bereitzustellen, das Sie dann basierend auf Ihren aktuellen Anrufprotokollen verfeinern und schneller mit Gesprächserlebnissen starten können. Mit dem automatisierten Chatbot-Designer haben Kunden und Partner von Amazon Lex eine unkomplizierte und intuitive Möglichkeit, Chatbots zu entwerfen, und können die Zeit für den Bot-Entwurf von Wochen auf Stunden verkürzen. Der automatisierte Chatbot-Designer erfordert jedoch, dass Transkripte in einem bestimmten Format vorliegen, das nicht auf Genesys Cloud-Transkriptexporte abgestimmt ist.
In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie eine Architektur mit implementieren können Amazon EventBridge, Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) und AWS Lambda um Ihre Genesys-Anrufprotokolle automatisch im erforderlichen Format für den automatisierten Chatbot-Designer von Amazon Lex zu sammeln, umzuwandeln und zu laden. Anschließend können Sie den automatisierten Chatbot-Designer für Ihre Transkripte ausführen, Empfehlungen für das Bot-Design erhalten und Ihre Bot-Design-Reise optimieren.
Lösungsüberblick
Das folgende Diagramm zeigt die Lösungsarchitektur.
Der Lösungsworkflow besteht aus den folgenden Schritten:
- Genesys Cloud sendet iterative Transkriptereignisse an Ihren EventBridge-Ereignisbus.
- Lambda empfängt die iterativen Transkripte von EventBridge, ermittelt, wann eine Konversation abgeschlossen ist, ruft die Transkript-API in Genesys Cloud auf und legt das vollständige Transkript in einem S3-Bucket ab.
- Wenn ein neues vollständiges Transkript auf Amazon S3 hochgeladen wird, konvertiert Lambda das Genesys Cloud-formatierte Transkript in das erforderliche Format für den automatisierten Chatbot-Designer von Amazon Lex und kopiert es in einen S3-Bucket.
- Der automatisierte Chatbot-Designer von Amazon Lex verwendet ML, um ein erstes Bot-Design basierend auf den bereitgestellten Genesys Cloud-Transkripten zu erstellen.
Voraussetzungen:
Bevor Sie die Lösung bereitstellen, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Richten Sie Ihr Genesys Cloud CX-Konto ein und stellen Sie sicher, dass Sie sich anmelden können. Weitere Informationen zum Einrichten Ihres Kontos finden Sie im Genesys-Dokumentation.
- Stellen Sie sicher, dass die richtigen Berechtigungen zum Aktivieren und Veröffentlichen von Transkripten aus Genesys festgelegt sind. Weitere Informationen zum Einrichten der erforderlichen Berechtigungen finden Sie unter Übersicht über Rollen und Berechtigungen.
- Wenn für die Transkription eine PCI- und PII-Verschlüsselung erforderlich ist, stellen Sie sicher, dass diese in Genesys eingerichtet ist. Weitere Informationen zum Einrichten der erforderlichen Berechtigungen finden Sie unter Werden Interaktionsprotokolle verschlüsselt, wenn sie in der Cloud gespeichert werden?.
- Richten Sie ein AWS-Konto mit den entsprechenden Berechtigungen ein.
Stellen Sie die Genesys EventBridge-Integration bereit
Um die EventBridge-Integration mit Genesys Cloud zu aktivieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Melden Sie sich bei der Genesys Cloud-Umgebung.
- Auswählen Administrator, Integration, Integrationen hinzufügen und Amazon EventBridge-Quelle.
- Auf dem Konfiguration Geben Sie auf der Registerkarte die folgenden Informationen an:
- Aussichten für AWS-Konto-ID, geben Sie Ihre AWS-Konto-ID ein.
- Aussichten für AWS-KontoregionGeben Sie die Region ein, in der EventBridge eingerichtet werden soll.
- Aussichten für Suffix der Ereignisquelle, geben Sie ein Suffix ein (z. B.
genesys-eb-poc-demo
).
- Speichern Sie Ihre Konfiguration.
- Wählen Sie in der EventBridge-Konsole aus Integration im Navigationsbereich und wählen Sie dann aus Quellen für Partnerveranstaltungen.
Es sollte eine Ereignisquelle mit einem Namen wie folgt aufgeführt sein aws.partner/genesys.com/…/genesys-eb-poc-demo
.
- Wählen Sie die Quelle des Partnerereignisses aus und wählen Sie Mit Event-Bus verknüpfen.
Der Status ändert sich von Zu überprüfen zu Aktives. Dadurch wird die EventBridge-Konfiguration für Genesys eingerichtet.
Als Nächstes richten Sie OAuth2-Anmeldeinformationen in Genesys Cloud ein, um den API-Aufruf zum Abrufen des endgültigen Transkripts zu autorisieren.
- Navigieren Sie zur Genesys Cloud-Instanz.
- Auswählen Administrator, Integration und OAuth.
- Auswählen Mandant hinzufügen.
- Auf dem Kundendetails Geben Sie auf der Registerkarte die folgenden Informationen an:
- Aussichten für App NameGeben Sie einen Namen ein (z. B.
TranscriptInvoke-creds
). - Aussichten für ZuschussartenWählen Client-Anmeldeinformationen.
- Aussichten für App NameGeben Sie einen Namen ein (z. B.
Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Rolle verwenden, die Zugriff zum Aufrufen der Transcribe-APIs hat.
- Auswählen Speichern.
Dadurch entstehen neue Werte für Kunden-ID und Kundengeheimnis. Kopieren Sie diese Werte, um sie im nächsten Abschnitt zu verwenden, in dem Sie die Vorlage für die Lösung konfigurieren.
Stellen Sie die Lösung bereit
Nachdem Sie die Genesys EventBridge-Integration eingerichtet haben, können Sie eine bereitstellen AWS Serverless-Anwendungsmodell (AWS SAM)-Vorlage, die den Rest der Architektur bereitstellt. Um die Lösung in Ihrem Konto bereitzustellen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Installieren Sie AWS SAM, falls noch nicht installiert. Anweisungen finden Sie unter Installieren der AWS SAM CLI.
- Laden Sie die GitHub Repo und in Ihr Verzeichnis entpacken.
- Navigieren Sie zu der
genesys-to-lex-automated-chatbot-designer
Ordner und führen Sie die folgenden Befehle aus:
Der erste Befehl erstellt die Quelle Ihrer Anwendung. Der zweite Befehl packt Ihre Anwendung und stellt sie in AWS bereit, mit einer Reihe von Eingabeaufforderungen:
- Stapelname – Geben Sie den Namen des Stacks ein, auf dem die Bereitstellung erfolgen soll AWS CloudFormation. Dies sollte für Ihr Konto und Ihre Region eindeutig sein. Ein guter Ausgangspunkt ist etwas, das zu Ihrem Projektnamen passt.
- AWS-Region – Geben Sie die Region ein, in der Sie Ihre App bereitstellen möchten. Stellen Sie sicher, dass es in derselben Region wie der EventBridge-Ereignisbus bereitgestellt wird.
- Parameter GenesysBusname – Geben Sie den Busnamen ein, der bei der Konfiguration der Genesys-Integration erstellt wurde. Das Muster des Busnamens sollte so aussehen
aws.partner/genesys.com/*
. - Parameter ClientId – Geben Sie die Client-ID ein, die Sie zuvor kopiert haben.
- Parameter ClientSecret – Geben Sie das Client-Geheimnis ein, das Sie zuvor kopiert haben.
- Parameter FileNamePrefix – Ändern Sie das Standard-Dateinamenpräfix für die Zieltranskriptdatei im unformatierten S3-Bucket oder behalten Sie die Standardeinstellung bei.
- Parameter GenCloudEnv – Geben Sie die Cloud-Umgebung für die spezifische Genesys-Organisation ein. Genesys ist zum jetzigen Zeitpunkt in mehr als 15 Regionen weltweit verfügbar. Daher ist dieser Wert obligatorisch und sollte auf die Umgebung verweisen, in der Ihre Organisation in Genesys erstellt wird (z. B.
usw2.pure.cloud
). - Bestätigen Sie die Änderungen vor der Bereitstellung – Wenn die Einstellung „Ja“ lautet, werden Ihnen alle Änderungssätze vor der Bereitstellung zur manuellen Überprüfung angezeigt. Wenn auf „Nein“ gesetzt, stellt die AWS SAM CLI automatisch Anwendungsänderungen bereit.
- Ermöglichen Sie die Erstellung von SAM CLI IAM-Rollen – Viele AWS SAM-Vorlagen, einschließlich dieses Beispiels, werden erstellt AWS Identity and Access Management and (IAM)-Rollen, die für die enthaltenen Lambda-Funktionen für den Zugriff auf AWS-Dienste erforderlich sind. Standardmäßig sind diese auf die minimal erforderlichen Berechtigungen beschränkt. Um einen CloudFormation-Stack bereitzustellen, der IAM-Rollen erstellt oder ändert, müssen Sie Folgendes bereitstellen
CAPABILITY_IAM
Wert für Fähigkeiten. Wenn über diese Eingabeaufforderung keine Berechtigung erteilt wird, müssen Sie zum Bereitstellen dieses Beispiels explizit bestehen--capabilities CAPABILITY_IAM
zu densam deploy
Befehl. - Argumente in samconfig.toml speichern – Wenn die Einstellung „Ja“ lautet, werden Ihre Auswahlen in einer Konfigurationsdatei innerhalb des Projekts gespeichert, sodass Sie sie in Zukunft erneut ausführen können
sam deploy
ohne Parameter, um Änderungen an Ihrer Anwendung bereitzustellen.
Nachdem Sie Ihre AWS SAM-Anwendung in Ihrem Konto bereitgestellt haben, können Sie testen, ob Genesys-Transkripte an Ihr Konto gesendet und in das erforderliche Format für den automatisierten Chatbot-Designer von Amazon Lex umgewandelt werden.
Führen Sie einen Testanruf durch, um die Lösung zu validieren
Nachdem Sie die Genesys EventBridge-Integration eingerichtet und die vorherige AWS SAM-Vorlage bereitgestellt haben, können Sie Testaufrufe durchführen und überprüfen, ob Dateien im S3-Bucket für transformierte Dateien landen. Auf hoher Ebene müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:
- Führen Sie einen Testaufruf bei Ihrer Genesys-Instanz durch, um ein Transkript zu erstellen.
- Warten Sie einige Minuten und überprüfen Sie den TransformedTranscript-Bucket auf die Ausgabe.
Führen Sie den automatisierten Chatbot-Designer aus
Nachdem Sie die Transkripte einiger Tage in Amazon S3 gespeichert haben, können Sie den automatisierten Chatbot-Designer mithilfe der Schritte in diesem Abschnitt über die Amazon Lex-Konsole ausführen. Weitere Informationen zur minimalen und maximalen Anzahl an Umdrehungen für den Service finden Sie unter Transkripte vorbereiten.
- Wählen Sie auf der Amazon Lex V2-Konsole Bots im Navigationsbereich.
- Auswählen
Bot erstellen.
- Auswählen Beginnen Sie mit Transkripten als Erstellungsmethode.
- Geben Sie dem Bot einen Namen (in diesem Beispiel:
InsuranceBot
) und geben Sie optional eine Beschreibung ein. - Auswählen Erstellen Sie eine Rolle mit grundlegenden Amazon Lex-Berechtigungen und verwenden Sie dies als Ihre Laufzeitrolle.
- Nachdem Sie die anderen Felder ausgefüllt haben, wählen Sie Weiter um mit der Sprachkonfiguration fortzufahren.
- Wählen Sie die Sprache und Stimme für Ihre Interaktion.
- Geben Sie den Amazon S3-Speicherort der Transkripte an, die die Lösung für Sie konvertiert hat.
- Fügen Sie zusätzliche lokale Pfade hinzu, wenn Sie eine bestimmte Ordnerstruktur in Ihrem S3-Bucket haben.
- Wenden Sie einen Filter (Datumsbereich) für Ihre Eingabetranskripte an.
- Auswählen Erledigt .
Sie können die Statusleiste der Amazon S3-Konsole verwenden, um die Analyse zu verfolgen. Innerhalb weniger Stunden erstellt der automatisierte Chatbot-Designer ein Chatbot-Design, das Benutzerabsichten, mit diesen Absichten verknüpfte Beispielphrasen und eine Liste aller zu deren Erfüllung erforderlichen Informationen enthält. Wie lange es dauert, die Schulung abzuschließen, hängt von mehreren Faktoren ab, darunter der Menge der Transkripte und der Komplexität der Gespräche. Typischerweise werden jede Minute 600 Transkriptzeilen analysiert.
- Auswählen
Bewertung um die vom automatisierten Chatbot-Designer entdeckten Absichten und Slot-Typen anzuzeigen.
Das Absichten Auf der Registerkarte werden alle Absichten zusammen mit Beispielphrasen und -slots aufgelistet Steckplatztypen Die Registerkarte bietet eine Liste aller Slot-Typen zusammen mit den Slot-Typ-Werten.
- Wählen Sie eine der Absichten aus, um die Beispieläußerungen und -slots zu überprüfen. Im folgenden Screenshot wählen wir beispielsweise
ChangePassword
um die Äußerungen anzusehen. - Wähle die Registerkarte „Zugehörige Transkripte“. um die Gespräche zu überprüfen, die zur Identifizierung der Absichten verwendet wurden.
- Nachdem Sie die Ergebnisse überprüft haben, wählen Sie die für Ihren Anwendungsfall relevanten Absichten und Slot-Typen aus und wählen Sie Hinzufügen.
Dadurch werden die ausgewählten Absichten und Slot-Typen zum Bot hinzugefügt. Sie können dieses Design nun iterieren, indem Sie Änderungen vornehmen, z. B. Eingabeaufforderungen hinzufügen, Absichten oder Slot-Typen zusammenführen und Slots umbenennen.
Sie haben nun den automatisierten Chatbot-Designer von Amazon Lex verwendet, um allgemeine Absichten, diesen Absichten zugeordnete Äußerungen und Informationen zu identifizieren, die der Chatbot sammeln muss, um bestimmte Geschäftsfunktionen zu erfüllen.
Aufräumen
Wenn Sie fertig sind, bereinigen Sie Ihre Ressourcen, indem Sie den folgenden Befehl in der AWS SAM CLI verwenden:
Zusammenfassung
In diesem Beitrag wurde Ihnen gezeigt, wie Sie die Genesys Cloud CX- und EventBridge-Integration verwenden, um Ihre Genesys CX-Transkripte an Ihr AWS-Konto zu senden, sie umzuwandeln und sie mit dem automatisierten Chatbot-Designer von Amazon Lex zu verwenden, um Beispiel-Bots, Absichten, Äußerungen und Slots zu erstellen. Diese Architektur kann Erstbenutzern von AWS CCI und aktuellen Benutzern von AWS CCI dabei helfen, mithilfe der Genesys CX- und Amazon Lex-Integration mehr Chatbots einzubinden, oder bei kontinuierlichen Verbesserungsmöglichkeiten, bei denen Sie möglicherweise Ihr aktuelles Absichtsdesign mit dem von Amazon Lex automatisiert ausgegebenen vergleichen möchten Chatbot-Designer. Weitere Informationen zu anderen AWS CCI-Funktionen finden Sie unter Contact Center Intelligence.
Über die Autoren
Joe Morotti ist Lösungsarchitekt bei Amazon Web Services (AWS) und unterstützt Unternehmenskunden im gesamten Mittleren Westen der USA. Er hatte ein breites Spektrum an technischen Funktionen inne und hat Freude daran, den Kunden das Mögliche zu zeigen. In seiner Freizeit verbringt er gerne Zeit mit seiner Familie, erkundet neue Orte und analysiert die Leistung seiner Sportmannschaft.
Anand Bose ist Senior Solutions Architect bei Amazon Web Services und unterstützt ISV-Partner, die Geschäftsanwendungen auf AWS erstellen. Seine Leidenschaft gilt der Entwicklung differenzierter Lösungen, die Kunden für die Cloud-Einführung begeistern. Anand lebt in Dallas, Texas und reist gerne.
Teri Ferris ist für die Gestaltung großartiger Kundenerlebnisse zusammen mit Geschäftspartnern verantwortlich und nutzt dabei die Technologielösungen von Genesys, die Experience Orchestration für Contact Center ermöglichen. In ihrer Rolle berät sie zu Lösungsarchitektur, Integrationen, IVR, Routing, Berichtsanalysen, Self-Service, KI, Outbound, mobilen Funktionen, Omnichannel, sozialen Kanälen, Digital, Unified Communications (UCaaS) und Analysen und wie diese optimiert werden können Kundenerfahrung. Vor Genesys hatte sie leitende Führungspositionen bei Unternehmen in den Bereichen Personalwesen, Gehaltsabrechnung und Lernmanagement inne, unter anderem leitete sie das Contact Center.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-your-genesys-cloud-amazon-lex-bot-design-with-the-amazon-lex-automated-chatbot-designer/
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