Cree un agente de aprobación de crédito virtual con Amazon Lex, Amazon Textract y Amazon Connect

Las instituciones bancarias y financieras revisan miles de solicitudes de crédito por semana. El proceso de aprobación de crédito requiere que las organizaciones financieras inviertan tiempo y recursos en la revisión de documentos como W2, estados de cuenta bancarios y facturas de servicios públicos. La experiencia general puede ser costosa para la organización. Al mismo tiempo, las organizaciones deben tener en cuenta a los prestatarios, que esperan decisiones sobre sus solicitudes de crédito. Para retener a los clientes, las organizaciones deben procesar las solicitudes de los prestatarios rápidamente con tiempos de respuesta cortos.

Con un asistente de aprobación de crédito automatizado que utiliza aprendizaje automático, las organizaciones financieras pueden acelerar el proceso, reducir costos y brindar una mejor experiencia al cliente con decisiones más rápidas. Los bancos y las fintech pueden crear un agente virtual que pueda revisar los documentos financieros de un cliente y brindar una decisión al instante. Desarrollar un proceso de aprobación de crédito efectivo no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también reduce el costo.

En esta publicación, mostramos cómo crear un asistente de aprobación de crédito virtual que revise los documentos financieros requeridos para la aprobación del préstamo y tome decisiones al instante para una experiencia perfecta para el cliente. La solución utiliza Amazon lex, Amazon Textily Amazon conectar, entre otros servicios de AWS.

Resumen de la solución

Puede implementar la solución mediante un Formación en la nube de AWS modelo. La solución crea un agente virtual utilizando Amazon Lex y lo asocia con Amazon Connect, que actúa como interfaz conversacional con los clientes y le pide al solicitante del préstamo que cargue los documentos necesarios. Los documentos se almacenan en un Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) cubo usado solo para ese cliente.

Esta solución es completamente sin servidor y utiliza Amazon S3 para almacenar un sitio web estático que aloja el front-end y JavaScript personalizado para habilitar el resto de las solicitudes. Amazon CloudFront sirve como una red de entrega de contenido (CDN) para permitir una interfaz pública para el sitio web. CloudFront es un servicio rápido de CDN que entrega de forma segura datos, videos, aplicaciones y API a clientes de todo el mundo con baja latencia y altas velocidades de transferencia, todo dentro de un entorno amigable para los desarrolladores.

Este es un proyecto de muestra diseñado para ser fácilmente implementable para la experimentación. Él Gestión de identidades y accesos de AWS Los permisos de la política (IAM) en esta solución usan privilegios mínimos, sin embargo, CloudFront y Puerta de enlace API de Amazon los recursos desplegados son de acceso público. Para tomar las medidas apropiadas para proteger su distribución de CloudFront y los recursos de API Gateway, consulte Configurar el acceso seguro y restringir el acceso al contenido y Seguridad en Amazon API Gateway, respectivamente.

Además, el backend cuenta con API Gateway con rutas HTTP para dos AWS Lambda funciones La primera función crea la sesión con Amazon Connect para el chat; el segundo pasa el enlace URL prefirmado obtenido por el front-end de Amazon Connect a Amazon Lex. Amazon Lex activa la función Lambda asociada y permite que Amazon Textract lea los documentos y capture todos los campos y la información en ellos. Esta función también toma las decisiones de crédito con base en procesos de negocio previamente definidos por la organización. La solución está integrada con Amazon Connect para permitir que los clientes se conecten con los agentes del centro de contacto si el cliente tiene dificultades o necesita ayuda durante el proceso.

El siguiente ejemplo muestra la interacción entre el bot y el prestatario.

El siguiente diagrama ilustra la arquitectura de la solución.

El flujo de trabajo de la solución es el siguiente:

1. Los clientes navegan a una URL proporcionada por CloudFront, que obtiene páginas web de un depósito S3 y envía JavaScript al navegador web.
2. El navegador web representa las páginas web y realiza una llamada de API a API Gateway.
3. API Gateway activa la función de Lambda asociada.
4. La función inicia una llamar a la API startChatContact con Amazon Connect y activa el flujo de contacto asociado a él.
5. Amazon Connect activa Amazon Lex con el enunciado para clasificar la intención. Una vez clasificada la intención, Amazon Lex obtiene los espacios requeridos y le pide al cliente que cargue el documento para cumplir con la intención.
6. El solicitante carga el documento W2 en el depósito S3 mediante el ícono de carga de archivos adjuntos en la ventana de chat.

Como práctica recomendada, considere implementar el cifrado en reposo para el depósito S3 mediante Servicio de administración de claves de AWS (AWS KMS). Además, puede adjuntar una política de depósito al depósito S3 para asegurarse de que los datos siempre estén cifrados en tránsito. Considere habilitar el registro de acceso al servidor para el depósito S3 para capturar registros detallados de solicitudes para ayudar con auditorías de acceso y seguridad. Para más información, ver Prácticas recomendadas de seguridad para Amazon S3.

7. El navegador web realiza una llamada a Amazon Connect para recuperar una URL prefirmada de la imagen cargada. Asegúrese de que las URL prefirmadas caduquen unos minutos después de que la función Lambda ejecute la lógica.
8. Una vez que el documento se ha cargado correctamente, la aplicación web realiza una llamada API a API Gateway para actualizar la ubicación del archivo para su uso en los atributos de sesión de Amazon Lex.
9. API Gateway activa una función Lambda para pasar la ubicación de URL prefirmada de W2. La función actualiza los atributos de la sesión en Amazon Lex con la URL prefirmada del documento W2.
10. El navegador web también actualiza la ranura para uploaded, que cumple la intención.
11. Amazon Lex activa una función Lambda, que descarga los datos de la imagen W2 y los envía a Amazon Textract para su procesamiento.
12. Amazon Textract lee todos los campos del documento de imagen W2, los convierte en pares clave-valor y devuelve los datos a la función Lambda.

Amazon Textract cumple con la Modelo de responsabilidad compartida de AWS, que describe las responsabilidades de protección de datos entre AWS y el cliente. Para obtener más información, consulte Protección de datos en Amazon Textract.

13. Lambda utiliza los datos de W2 para evaluar la solicitud de préstamo y devuelve el resultado al navegador web.

Siga las prácticas recomendadas para habilitar el inicio de sesión en Lambda. Referirse a parte 1 y parte 2 de la serie de blogs “Operating Lambda: Building a solid security foundation."

Los datos en tránsito están protegidos mediante TLS y se recomienda encarecidamente cifrar los datos en reposo. Para obtener más información sobre cómo proteger los datos dentro de su depósito S3, consulte Refuerce la seguridad de los datos confidenciales almacenados en Amazon S3 mediante el uso de servicios adicionales de AWS.

Requisitos previos

Para este tutorial, debe tener los siguientes requisitos previos:

1. An Cuenta de AWS.
2. Una instancia del centro de contacto de Amazon Connect en la región us-east-1. Puede utilizar uno existente o crear uno nuevo. Para obtener instrucciones, consulte Comience con Amazon Connect. Si tiene una instancia de Amazon Connect existente y el chat no está habilitado, consulte Habilitación del chat en un centro de contacto de Amazon Connect existente.
3. Archivos adjuntos de chat habilitados en Amazon Connect. Para obtener instrucciones, consulte Habilite los archivos adjuntos para compartir archivos mediante el chat. Para la configuración de CORS, use la opción 2, que usa el comodín * para AllowedOrigin.
4. El proyecto de ejemplo ubicado en el Repositorio GitHub. Debe clonar este repositorio en su máquina local y usar Modelo de aplicación sin servidor de AWS (AWS SAM) para implementar el proyecto. Para instalar la CLI de AWS SAM y configurar las credenciales de AWS, consulte Primeros pasos con AWS SAM.
5. Tiempo de ejecución de Python 3.9 para admitir la implementación de AWS SAM.

Importar el flujo de Amazon Connect

Para importar el flujo de Amazon Connect, complete los siguientes pasos:

1. Inicie sesión en su instancia de Amazon Connect.
2. under enrutamiento, escoger Flujos de contacto.
3. Elige Crear flujo de contactos.
4. En Guardar menú, seleccione Importar flujo.
5. Elige Seleccione y elija el archivo de flujo de importación ubicado en el /caudal subdirectorio, llamado Loan_App_Connect_Flow.
6. Guarde el flujo. No publicar todavía.
7. Expandir Mostrar información de flujo adicional y elija el icono de copia para capturar el ARN.
   
8. Guarde estos ID para usarlos como parámetros en la plantilla de CloudFormation para implementarlos en el siguiente paso:

   arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/11111111-1111-1111-1111-111111111111/contact-flow/22222222-2222-2222-2222-222222222222

El ID de la instancia de Amazon Connect es el valor alfanumérico largo entre las barras que siguen inmediatamente instance en la ARN. Para esta publicación, el ID de instancia es 11111111-1111-1111-1111-111111111111.

El ID de flujo de contacto es el valor largo después de la barra inclinada que sigue contact-flow en la ARN. Para esta publicación, el ID de flujo es 22222222-2222-2222-2222-222222222222.

Implementar con AWS SAM

Con los ID de instancia y flujo capturados, estamos listos para implementar el proyecto.

1. Abre una ventana de terminal y clona el Repositorio GitHub en un directorio de su elección.
2. Navegue hasta la amazon-connect-virtual-credit-agent directorio y siga las instrucciones de implementación en el repositorio de GitHub.
3. Registre el nombre del bot de Amazon Lex del Salidas sección de la implementación para los próximos pasos (llamados Loan_App_Bot si aceptó el nombre predeterminado).
4. Vuelva a estas instrucciones una vez que la implementación de AWS SAM se complete correctamente.

Actualizar los bloques de flujo de contacto

Para actualizar los bloques de flujo de contacto, complete los siguientes pasos:

1. Inicie sesión en su instancia de Amazon Connect
2. under enrutamiento, escoger Flujos de contacto.
3. Elija el flujo nombrado Loan_App_Flow.
4. Elija el Obtenga comentarios de los clientes bloquear.
5. En la sección Amazon Lex, elija el bot llamado Loan_App_Bot y el alias dev creado anteriormente.
6. Elige Guardar.
7. Elija el Establecer cola de trabajo bloquear.
8. Elija el ícono X y en el menú desplegable, elija Cola básica.
9. Elige Guardar.
   
10. Guarde el flujo.
11. Publicar el flujo.

Prueba la solución

Ahora está listo para probar la solución.

1. Inicie sesión en su instancia de Amazon Connect para configurar un agente de Amazon Connect para un chat.
2. En el tablero, elija el ícono del teléfono para abrir el Panel de control de contacto (CCP) en una ventana separada.
   
3. En el CCP, cambie el estado del agente a Disponible.
   
4. En Salidas pestaña para su pila de CloudFormation, elija el valor para cloudFrontDistribution.

Este es un enlace a su URL de CloudFront. Se le redirige a una página web con su bot de servicios de préstamo. Un botón de acción flotante (FAB) está en la parte inferior derecha de la pantalla.

5. Elija el FAB para abrir el bot de chat.
6. Después de recibir el mensaje de bienvenida, ingrese I need a loan.
   
7. Cuando se le solicite, elija un tipo de préstamo e ingrese un monto de préstamo.
8. Sube una imagen de un documento W2.

Un archivo de imagen W2 de muestra se encuentra en el repositorio del proyecto en el / img subdirectorio. El archivo se llama w2.png.

Después de cargar la imagen, el bot le pregunta si desea enviar la solicitud.

9. Elige Sí entregar.

Después del envío, el bot evalúa la imagen W2 y proporciona una respuesta. Después de unos segundos, estará conectado con un agente.

Debería ver una solicitud para conectarse con el chat en el CCP.

10. Elija la solicitud para aceptar.

El agente ahora está conectado al usuario de chat. Puede simular cada lado de la conversación para probar la sesión de chat.

11. Elige Chat finalizado cuando termines.

Solucionando Problemas

Después de implementar la pila, si ve un error de permiso de Amazon S3 al ver la URL de CloudFront, significa que el dominio aún no está listo. El CDN puede tardar hasta 1 hora en estar listo.

Si no puede agregar sus archivos adjuntos, verifique su configuración de CORS. Para obtener instrucciones, consulte Habilite los archivos adjuntos para compartir archivos mediante el chat. Para la configuración de CORS, use la opción 2, que usa el * comodín para AllowedOrigin.

Limpiar

Para evitar incurrir en cargos futuros, elimine todos los recursos creados al eliminar la pila de CloudFormation.

Conclusión

En esta publicación, demostramos cómo configurar de forma rápida y segura una solución de procesamiento de solicitudes de préstamo. Los datos en reposo y en tránsito están encriptados y protegidos. Esta solución puede actuar como modelo para crear otros flujos de procesamiento de autoservicio donde Amazon Connect y Amazon Lex brindan una interfaz conversacional para la participación del cliente. Esperamos ver qué otras soluciones crea con esta arquitectura.

Si necesita ayuda para desarrollar estas capacidades y los flujos de contacto de Amazon Connect, comuníquese con una de las docenas de socios de Amazon Connect disponibles en todo el mundo.

---

Acerca de los autores

Dipkumar Mehta es consultor sénior de inteligencia artificial conversacional en el equipo de inteligencia artificial de Amazon ProServe Natural Language. Se centra en ayudar a los clientes a diseñar, implementar y escalar soluciones de inteligencia artificial conversacional de un extremo a otro en producción en AWS. También le apasiona mejorar la experiencia del cliente e impulsar los resultados comerciales aprovechando los datos.

Cecil Patterson es un consultor de IA de lenguaje natural con servicios profesionales de AWS con sede en el norte de Texas. Tiene muchos años de experiencia trabajando con grandes empresas para habilitar y respaldar soluciones de infraestructura global. Cecil utiliza su experiencia y su conjunto de habilidades diversas para crear soluciones de conversación excepcionales para clientes de todo tipo.

Sanju soleado es un especialista en innovación digital de Amazon ProServe. Se involucra con clientes en una variedad de industrias en torno a los mecanismos de innovación obsesionados con el cliente distintivos de Amazon para concebir, validar y crear prototipos de nuevos productos, servicios y experiencias rápidamente.

matt kurio es un consultor de transformación de seguridad con el equipo de entrega compartida de Amazon ProServe. Se destaca ayudando a los clientes empresariales a construir plataformas seguras y administrar la seguridad de manera efectiva y eficiente. También le gusta relajarse en la playa y hacer actividades al aire libre con su familia.

• Coinsmart. El mejor intercambio de Bitcoin y criptografía de Europa.
• Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. ACCESO LIBRE.
• CriptoHawk. Radar de altcoins. Prueba gratis.
• Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-virtual-credit-approval-agent-with-amazon-lex-amazon-textract-and-amazon-connect/