Ein großartiges Kundenerlebnis verschafft einen Wettbewerbsvorteil und trägt zur Differenzierung der Marke bei. Laut dem Forrester-Bericht Der Zustand der Kundenbesessenheit, 2022Wenn der Kunde an erster Stelle steht, kann dies einen erheblichen Einfluss auf die Bilanz eines Unternehmens haben, da Unternehmen, die diese Methode anwenden, ihre Mitbewerber beim Umsatzwachstum übertreffen. Obwohl Contact Center ständig unter dem Druck stehen, mit weniger mehr zu erreichen und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern, 80 % der Unternehmen planen, ihre Investitionen in Customer Experience (CX) zu erhöhen. um ein differenziertes Kundenerlebnis zu bieten. Schnelle Innovationen und Verbesserungen in der generativen KI haben unseren Geist und unsere Aufmerksamkeit erregt Schätzung von McKinsey & Company, könnte der Einsatz generativer KI auf Kundenbetreuungsfunktionen die Produktivität um 30–45 % der aktuellen Funktionskosten steigern.
Amazon SageMaker-Leinwand bietet Geschäftsanalysten eine visuelle Point-and-Click-Oberfläche, mit der Sie Modelle erstellen und genaue Vorhersagen für maschinelles Lernen (ML) generieren können, ohne dass ML-Erfahrung oder Programmierkenntnisse erforderlich sind. Im Oktober 2023 wurde SageMaker Canvas angekündigt Zu den gebrauchsfertigen Modellen gehört auch die Unterstützung von Fundamentmodelleneinen schweren Verlauf verhindern kann. Amazonas Grundgestein und Amazon SageMaker-JumpStart. Dies ermöglicht Ihnen die Verwendung natürlicher Sprache mit einer Konversations-Chat-Oberfläche, um Aufgaben wie die Erstellung neuartiger Inhalte, einschließlich Erzählungen, Berichte und Blogbeiträge, auszuführen; Zusammenfassen von Notizen und Artikeln; und Beantwortung von Fragen aus einer zentralen Wissensdatenbank – und das alles, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
Die Aufgabe eines Callcenter-Agenten besteht darin, ein- und ausgehende Kundenanrufe zu bearbeiten und Support zu leisten oder Probleme zu lösen, während er täglich Dutzende von Anrufen entgegennimmt. Mit diesem Volumen Schritt zu halten und gleichzeitig den Kunden sofort Antworten zu geben, ist ohne Zeit für Recherchen zwischen den Anrufen eine Herausforderung. Typischerweise führen Anrufskripts Agenten durch Anrufe und skizzieren die Lösung von Problemen. Gut geschriebene Skripte verbessern die Compliance, reduzieren Fehler und steigern die Effizienz, indem sie den Agenten helfen, Probleme und Lösungen schnell zu verstehen.
In diesem Beitrag untersuchen wir, wie generative KI in SageMaker Canvas dabei helfen kann, häufige Herausforderungen zu lösen, mit denen Kunden im Umgang mit Contact Centern konfrontiert sein können. Wir zeigen, wie Sie mit SageMaker Canvas ein neues Anrufskript erstellen oder ein vorhandenes Anrufskript verbessern können, und untersuchen, wie generative KI bei der Überprüfung bestehender Interaktionen helfen kann, um Erkenntnisse zu gewinnen, die mit herkömmlichen Tools nur schwer zu gewinnen sind. Im Rahmen dieses Beitrags stellen wir die zur Lösung der Aufgaben verwendeten Eingabeaufforderungen bereit und diskutieren Architekturen zur Integration dieser Ergebnisse in Ihre AWS Contact Center-Intelligenz (CCI)-Workflows.
Lösungsübersicht
Generative KI-Grundlagenmodelle können dabei helfen, leistungsstarke Anrufskripte in Contact Centern zu erstellen und Unternehmen in die Lage zu versetzen, Folgendes zu tun:
- Schaffen Sie konsistente Kundenerlebnisse mit einem einheitlichen Wissensspeicher zur Bearbeitung von Kundenanfragen
- Reduzieren Sie die Zeit für die Anrufbearbeitung
- Steigern Sie die Produktivität Ihres Supportteams
- Ermöglichen Sie dem Support-Team die nächstbesten Maßnahmen, um Fehler zu beseitigen und die nächstbesten Maßnahmen zu ergreifen
Mit SageMaker Canvas können Sie aus einer größeren Auswahl an Grundmodellen wählen, um überzeugende Anrufskripte zu erstellen. Mit SageMaker Canvas können Sie außerdem mehrere Modelle gleichzeitig vergleichen, sodass ein Benutzer die Ausgabe auswählen kann, die seinen Anforderungen für die spezifische Aufgabe, mit der er sich befasst, am besten entspricht. Um generative KI-gestützte Chatbots zu verwenden, muss der Benutzer zunächst eine Eingabeaufforderung bereitstellen, bei der es sich um eine Anweisung handelt, um dem Modell mitzuteilen, was Sie tun möchten.
In diesem Beitrag gehen wir auf vier häufige Anwendungsfälle ein:
- Erstellen neuer Anrufskripte
- Verbesserung eines vorhandenen Anrufskripts
- Automatisierung von Aufgaben nach dem Anruf
- Analyse nach dem Anruf
Im gesamten Beitrag verwenden wir große Sprachmodelle (LLMs), die in SageMaker Canvas von Amazon Bedrock verfügbar sind. Konkret verwenden wir das Claude-2-Modell von Anthropic, ein leistungsstarkes Modell mit hervorragender Leistung für alle Arten von Aufgaben in natürlicher Sprache. Die Beispiele sind auf Englisch; Anthropic Claude 2 unterstützt jedoch mehrere Sprachen. Beziehen auf Anthropischer Claude 2 um mehr zu lernen. Schließlich sind alle diese Ergebnisse mit anderen Amazon Bedrock-Modellen wie Anthropic Claude Instant oder Amazon Titan sowie mit SageMaker JumpStart-Modellen reproduzierbar.
Voraussetzungen:
Stellen Sie für diesen Beitrag sicher, dass Sie eine eingerichtet haben AWS-Konto mit entsprechenden Ressourcen und Berechtigungen. Führen Sie insbesondere die folgenden erforderlichen Schritte aus:
- Stellen Sie eine bereit Amazon Sage Maker Domain. Anweisungen finden Sie unter Integrieren in die Amazon SageMaker-Domäne.
- Konfigurieren Sie die Berechtigungen zum Einrichten und Bereitstellen von SageMaker Canvas. Weitere Einzelheiten finden Sie unter Einrichten und Verwalten von Amazon SageMaker Canvas (für IT-Administratoren).
- Konfigurieren Sie CORS-Richtlinien (Cross-Origin Resource Sharing) für SageMaker Canvas. Weitere Informationen finden Sie unter Erteilen Sie Ihren Benutzern Berechtigungen zum Hochladen lokaler Dateien.
- Fügen Sie die Berechtigungen zur Verwendung von Fundamentmodellen in SageMaker Canvas hinzu. Anweisungen finden Sie unter Nutzen Sie generative KI mit Basismodellen.
Beachten Sie, dass die Dienste, die SageMaker Canvas zur Lösung generativer KI-Aufgaben verwendet, in SageMaker JumpStart und Amazon Bedrock verfügbar sind. Um Amazon Bedrock zu verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie SageMaker Canvas in der Region verwenden, in der Amazon Bedrock unterstützt wird. Beziehen auf Unterstützte Regionen um mehr zu erfahren.
Erstellen Sie ein neues Anrufskript
Für diesen Anwendungsfall definiert ein Contact-Center-Analyst ein Anrufskript mithilfe eines der gebrauchsfertigen Modelle, die in SageMaker Canvas verfügbar sind, und gibt eine entsprechende Eingabeaufforderung ein, z. B. „Erstellen Sie ein Anrufskript für einen Agenten, der Kunden hilft.“ verlorene Kreditkarten.“ Um dies zu implementieren, führen Sie die folgenden Schritte aus, nachdem der Cloud-Administrator der Organisation dem Contact-Center-Analysten Single-Sign-Zugriff gewährt hat:
- Wählen Sie in der SageMaker-Konsole Canvas im Navigationsbereich.
- Wählen Sie Ihre Domain und Ihr Benutzerprofil und wählen Sie Leinwand öffnen , um die SageMaker Canvas-Anwendung zu öffnen.
- Navigieren Sie zu der Gebrauchsfertige Modelle Abschnitt und wählen Sie Inhalte generieren, extrahieren und zusammenfassen um die Chat-Konsole zu öffnen.
- Geben Sie bei ausgewähltem Anthropic Claude 2-Modell Ihre Eingabeaufforderung „Erstellen Sie ein Anrufskript für einen Agenten ein, der Kunden bei verlorenen Kreditkarten hilft“ und drücken Sie Enter.
Das durch generative KI erhaltene Skript wird in ein Dokument (z. B. TXT, HTML oder PDF) eingefügt und einer Wissensdatenbank hinzugefügt, die Contact-Center-Agenten bei ihren Interaktionen mit Kunden unterstützt.
Beim Einsatz einer cloudbasierten Omnichannel-Contact-Center-Lösung wie z Amazon Connectkönnen Sie KI/ML-gestützte Funktionen nutzen, um die Kundenzufriedenheit und Agenteneffizienz zu verbessern. Amazon Connect Weisheit Reduziert die Zeit, die Agenten mit der Suche nach Antworten verbringen, und ermöglicht eine schnelle Lösung von Kundenproblemen, indem Wissenssuche und Echtzeitempfehlungen bereitgestellt werden, während Agenten mit Kunden sprechen. In diesem speziellen Beispiel kann Amazon Connect Wisdom mit synchronisieren Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) als Inhaltsquelle für die Wissensdatenbank und integriert dabei das mit Hilfe von SageMaker Canvas generierte Aufrufskript. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Connect Wisdom S3 Sync.
Das folgende Diagramm veranschaulicht diese Architektur.
Wenn der Kunde das Contact Center anruft und entweder eine interaktive Sprachantwort (IVR) durchläuft oder bestimmte Schlüsselwörter zum Zweck des Anrufs erkannt werden (z. B. „verloren“ und „Kreditkarte“), stellt Amazon Connect Wisdom bereit Vorschläge zur Abwicklung der Interaktion mit dem Agenten, einschließlich des relevanten Anrufskripts, das von SageMaker Canvas generiert wurde.
Mit der generativen KI von SageMaker Canvas sparen Contact-Center-Analysten Zeit bei der Erstellung von Anrufskripten und können schnell neue Eingabeaufforderungen ausprobieren, um die Skripterstellung zu optimieren.
Erweitern Sie ein vorhandenes Anrufskript
Wie im Folgenden Umfrage78 % der Kunden haben das Gefühl, dass sich ihre Callcenter-Erfahrung verbessert, wenn der Kundendienstmitarbeiter nicht so klingt, als würde er aus einem Skript vorlesen. SageMaker Canvas kann mithilfe generativer KI das vorhandene Anrufskript analysieren und Verbesserungen vorschlagen, um die Qualität der Anrufskripte zu verbessern. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise das Anrufskript verbessern, um mehr Compliance zu gewährleisten, oder Ihr Skript höflicher klingen lassen.
Wählen Sie dazu Neuer Chat und wählen Sie Claude 2 als Ihr Modell. Sie können das im vorherigen Anwendungsfall erstellte Beispieltranskript und die Aufforderung „Ich möchte, dass Sie als Contact Center-Qualitätssicherungsanalyst fungieren und das folgende Anrufprotokoll verbessern, damit es konform ist und höflicher klingt“ verwenden.
Automatisieren Sie Aufgaben nach dem Anruf
Sie können die generative KI von SageMaker Canvas auch verwenden, um die Arbeit nach dem Anruf in Callcentern zu automatisieren. Häufige Anwendungsfälle sind die Zusammenfassung von Anrufen, die Unterstützung bei der Vervollständigung von Anrufprotokollen und die Erstellung personalisierter Folgenachrichten. Dies kann die Produktivität der Agenten verbessern und das Fehlerrisiko verringern, sodass sie sich auf höherwertige Aufgaben wie Kundenbindung und Beziehungsaufbau konzentrieren können.
Auswählen Neuer Chat und wählen Sie Claude 2 als Ihr Modell. Sie können das im vorherigen Anwendungsfall erstellte Beispieltranskript und die Aufforderung „Fassen Sie das folgende Anrufprotokoll zusammen, um das Kundenproblem, die Agentenaktionen, das Anrufergebnis und die Kundenstimmung hervorzuheben“ verwenden.
Wenn Sie Amazon Connect als Contact-Center-Lösung verwenden, können Sie die Anrufaufzeichnung und -transkription durch Aktivieren implementieren Amazon Connect Kontaktlinse, das weitere Analysefunktionen wie Stimmungsanalyse und Schwärzung sensibler Daten bietet. Es verfügt auch über eine Zusammenfassung, indem wichtige Sätze im Transkript hervorgehoben und die Probleme, Ergebnisse und Aktionspunkte gekennzeichnet werden.
Mit SageMaker Canvas können Sie noch einen Schritt weiter gehen und in einem einzigen Arbeitsbereich aus den gebrauchsfertigen Modellen auswählen, um das Anrufprotokoll zu analysieren oder eine Zusammenfassung zu erstellen und sogar die Ergebnisse zu vergleichen, um das Modell zu finden, das am besten zu der spezifischen Verwendung passt. Fall. Das folgende Diagramm veranschaulicht diese Lösungsarchitektur.
Kundenanalyse nach dem Anruf
Ein weiterer Bereich, in dem Contact Center die Vorteile von SageMaker Canvas nutzen können, ist das Verständnis der Interaktionen zwischen Kunden und Agenten. Gemäß der 2022 NICE WEM Global Survey58 % der Callcenter-Agenten geben an, dass sie von Unternehmenscoachings nur sehr wenig profitieren. Agenten können die generative KI von SageMaker Canvas zur Analyse der Kundenstimmung nutzen, um besser zu verstehen, welche alternativen besten Maßnahmen sie hätten ergreifen können, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Wir folgen ähnlichen Schritten wie in den vorherigen Anwendungsfällen. Wählen Neuer Chat und wählen Sie Claude 2 aus. Sie können das im vorherigen Anwendungsfall generierte Beispieltranskript und die Aufforderung „Ich möchte, dass Sie als Contact Center-Supervisor fungieren und das Agentenverhalten im Kundengespräch kritisieren und Verbesserungen vorschlagen“ verwenden.
Aufräumen
SageMaker Canvas fährt alle SageMaker JumpStart-Modelle, die darunter gestartet wurden, nach 2 Stunden Inaktivität automatisch herunter. Befolgen Sie die Anweisungen in diesem Abschnitt, um diese Modelle früher herunterzufahren und Kosten zu sparen. Beachten Sie, dass Amazon Bedrock-Modelle nicht heruntergefahren werden müssen, da sie nicht in Ihrem Konto bereitgestellt werden.
- Um das SageMaker JumpStart-Modell herunterzufahren, können Sie zwischen zwei Methoden wählen:
- Auswählen Neuer Chatund wählen Sie im Dropdown-Menü „Modell“ die Option aus Starten Sie ein anderes Modell. Dann auf der Gründungsmodelle Seite unter Amazon SageMaker JumpStart-Modelle, wählen Sie das Modell (z. B Falcon-40B-Instruct) und wählen Sie im rechten Bereich aus Modell herunterfahren.
- Wenn Sie mehrere Modelle gleichzeitig vergleichen, wählen Sie auf der Ergebnisvergleichsseite das Optionsmenü des SageMaker JumpStart-Modells (drei Punkte) und dann „ Modell herunterfahren.
- Auswählen Abmelden im linken Bereich, um sich von der SageMaker Canvas-Anwendung abzumelden und den Verbrauch von zu stoppen Stunden der SageMaker Canvas-Arbeitsbereichsinstanz. Dadurch werden alle von der Arbeitsbereichsinstanz verwendeten Ressourcen freigegeben.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag haben wir analysiert, wie Sie die generative KI von SageMaker Canvas in Contact Centern nutzen können, um hyperpersonalisierte Kundeninteraktionen zu erstellen, die Produktivität von Contact Center-Analysten und Agenten zu steigern und Erkenntnisse zu gewinnen, die mit herkömmlichen Tools nur schwer zu gewinnen sind. Wie die verschiedenen Anwendungsfälle zeigen, fungiert SageMaker Canvas als ein einziger einheitlicher Arbeitsbereich, ohne dass unterschiedliche Einzelprodukte verwendet werden müssen. Mit der generativen KI von SageMaker Canvas können Contact Center die Kundenzufriedenheit verbessern, Kosten senken und die Effizienz steigern. Mit der generativen KI von SageMaker Canvas können Sie neue und innovative Lösungen generieren, die das Potenzial haben, die Contact-Center-Branche zu verändern. Sie können generative KI auch nutzen, um Trends und Erkenntnisse in Kundeninteraktionen zu identifizieren und so Managern dabei zu helfen, ihre Abläufe zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Darüber hinaus können Sie mithilfe generativer KI Trainingsdaten für neue Agenten erstellen, sodass diese aus synthetischen Beispielen lernen und ihre Leistung schneller verbessern können.
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Über die Autoren
David Gallitelli ist Senior Specialist Solutions Architect für KI/ML. Er hat seinen Sitz in Brüssel und arbeitet eng mit Kunden auf der ganzen Welt zusammen, die Low-Code/No-Code-Technologien für maschinelles Lernen und generative KI einführen möchten. Er ist seit seiner Kindheit als Entwickler tätig und begann im Alter von 7 Jahren mit dem Programmieren. An der Universität begann er, KI/ML zu lernen und hat sich seitdem darin verliebt.
Jose Rui Teixeira Nunes ist Lösungsarchitekt bei AWS mit Sitz in Brüssel, Belgien. Derzeit unterstützt er europäische Institutionen und Agenturen auf ihrer Cloud-Reise. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Informationstechnologie mit einem starken Fokus auf Organisationen des öffentlichen Sektors und Kommunikationslösungen.
Anand Sharma ist Senior Partner Development Specialist für generative KI bei AWS in Luxemburg mit über 18 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung innovativer Produkte und Dienstleistungen in den Bereichen E-Commerce, Fintech und Finanzen. Bevor er zu AWS kam, arbeitete er bei Amazon und leitete Produktmanagement- und Business-Intelligence-Funktionen.
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- PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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