Amazon lex proporciona tecnologías de reconocimiento de voz automático (ASR) y comprensión del lenguaje natural (NLU) para transcribir la entrada del usuario, identificar la naturaleza de su solicitud y administrar conversaciones de manera eficiente. Lex le permite crear conversaciones sofisticadas, optimizar su experiencia de usuario para mejorar los puntajes de satisfacción del cliente (CSAT) y aumentar la contención en sus centros de contacto.
Las interacciones naturales y efectivas con el cliente requieren que el agente virtual de Lex interprete con precisión la información proporcionada por el cliente. Un escenario que puede ser particularmente desafiante es capturar la dirección de una calle durante una llamada. Por ejemplo, considere a un cliente que se mudó recientemente a una nueva ciudad y llama para actualizar la dirección de su cuenta inalámbrica. Incluso un solo código postal de los Estados Unidos puede contener una amplia variedad de nombres de calles. Obtener la dirección correcta por teléfono puede ser difícil, incluso para los agentes humanos.
En esta publicación, demostraremos cómo puede usar Amazon Lex y el Servicio de ubicación de Amazon para proporcionar una experiencia de usuario efectiva para capturar su dirección a través de voz o texto.
Resumen de la solución
Para este ejemplo, usaremos un bot de Amazon Lex que proporciona capacidades de autoservicio como parte de un Amazon conectar flujo de contacto. Cuando el usuario llama a su teléfono, puede solicitar cambiar su dirección y el bot le pedirá su número de cliente y su nueva dirección. En muchos casos, la nueva dirección se capturará correctamente en el primer intento. Para direcciones más desafiantes, el bot puede pedirles que repita el nombre de la calle, deletreen el nombre de la calle o repitan el código postal o el número de dirección para capturar la dirección correcta.
Aquí hay una interacción de usuario de muestra para modelar nuestro bot Lex:
IVR: Hola, bienvenido al servicio de atención al cliente del banco ACME. ¿Cómo puedo ayudar? Puede consultar los saldos de las cuentas, solicitar cheques o cambiar su dirección.
Usuario: Quiero cambiar mi dirección.
IVR: ¿Puede por favor decirme su número de cliente?
Usuario: 123456.
IVR: Gracias. Por favor, dígame su nuevo código postal.
Usuario: 32312.
IVR: Bien, ¿cuál es tu nueva dirección?
Usuario: 6800 Thomasville Road, Suite 1-1-XNUMX.
IVR: Gracias. Para asegurarme de que lo hago bien, ¿puedes decirme solo el nombre de tu calle?
Usuario: Calle Thomasville.
IVR: OK, su nueva dirección es 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, EE. UU. ¿Está bien?
Usuario: Si.
IVR: OK, tu dirección ha sido actualizada. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudar?
Usuario: No, gracias.
IVR: Gracias por contactarnos. ¡Qué tengas un lindo día!
Como alternativa, puede capturar la dirección completa en un solo turno, en lugar de pedir primero el código postal:
IVR: Hola, bienvenido al servicio de atención al cliente del banco ACME. ¿Cómo puedo ayudar? Puede consultar los saldos de las cuentas, solicitar cheques o cambiar su dirección.
Usuario: Quiero actualización mi dirección.
IVR: ¿Puede por favor decirme su número de cliente?
Usuario: 123456.
IVR: Gracias. Dígame su nueva dirección, incluida la calle, la ciudad, el estado y el código postal.
Usuario: 6800 Thomasville Road, Suite 1-1-32312, Tallahassee Florida, XNUMX.
IVR: Gracias. Para asegurarme de que lo hago bien, ¿puedes decirme solo el nombre de tu calle?
Usuario: Calle Thomasville.
IVR: OK, su nueva dirección es 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, EE. UU. ¿Está bien?
Usuario: Si.
IVR: OK, tu dirección ha sido actualizada. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudar?
Usuario: No, gracias.
IVR: Gracias por contactarnos. ¡Qué tengas un lindo día!
Arquitectura de soluciones
Usaremos un bot de Amazon Lex integrado con Amazon Connect en esta solución. Cuando el usuario llama y proporciona su nueva dirección, Lex utiliza el reconocimiento de voz automático para transcribir su voz a texto. Luego, utiliza un AWS Lambda función de cumplimiento para enviar el texto transcrito a Amazon Location Service, que realiza la búsqueda de direcciones y devuelve una dirección normalizada.
Como parte de Formación en la nube de AWS pila, también puede crear una opción Registros de Amazon CloudWatch grupo de registro para capturar registros de conversación de Lex, que se puede usar para crear un panel de análisis de conversación para visualizar los resultados (consulte la publicación Creación de un panel de inteligencia comercial para sus bots de Amazon Lex para una forma de hacer esto).
Cómo funciona
Esta solución combina varias técnicas para crear una experiencia de usuario efectiva, que incluye:
- Tecnología de reconocimiento automático de voz de Amazon Lex para convertir voz en texto.
- Integración con Amazon Location Service para búsqueda y normalización de direcciones.
- Lex estilos ortográficos, para implementar un enfoque de "decir y deletrear" cuando las entradas de voz no son claras (por ejemplo, pídale al usuario que diga el nombre de su calle y luego, si es necesario, que lo deletree).
El primer paso es asegurarse de que se hayan capturado las ranuras requeridas.
En la primera sección de código que sigue, le solicitamos al usuario su código postal y dirección de la calle usando el Lex ElicitSlot
acción de diálogo. Él elicit_slot_with_retries()
La función solicita al usuario en función de un conjunto de indicaciones configurables.
La última sección del código anterior usa una función auxiliar parse_address.parse()
que convierte números hablados en dígitos (por ejemplo, convierte “sesenta y ochocientos” en “6800”).
Luego, enviamos la declaración del usuario a Amazon Location Service e inspeccionamos la respuesta. Descartamos cualquier entrada que no tenga una calle, un número de calle o que tenga un código postal incorrecto. En los casos en los que tenemos que volver a solicitar el nombre o el número de una calle, también descartamos las direcciones sugeridas anteriormente.
Una vez que tenemos una dirección resuelta, la confirmamos con el usuario.
Si no obtenemos una dirección resuelta del Servicio de ubicación de Amazon, o si el usuario dice que la dirección que sugerimos no era correcta, volvemos a solicitar información adicional y lo intentamos de nuevo. Los espacios de información adicional incluyen:
- StreetName: tipo de tragamonedas AMAZON.StreetName
- SpelledStreetName: tipo de ranura AMAZON.AlphaNumeric (usando Amazon Lex estilos ortográficos)
- StreetAddressNumber: tipo de ranura AMAZON.Number
La lógica para volver a solicitar está controlada por el next_retry()
función, que consulta una lista de acciones para probar:
El next_retry()
La función intentará estas acciones en orden. Puede modificar la secuencia de indicaciones cambiando el orden en el RETRY_ACTIONS
lista. También puede configurar diferentes avisos para escenarios en los que Amazon Location Service no encuentra una coincidencia, en comparación con cuando el usuario dice que la dirección sugerida no es correcta. Como puede ver, podemos pedirle al usuario que repita el nombre de su calle y, en su defecto, que lo escriba usando los estilos de ortografía de Amazon Lex. Nos referimos a esto como un enfoque de "decir y deletrear", y es similar a cómo un agente humano interactuaría con un cliente en este escenario.
Para ver esto en acción, puede implementarlo en su cuenta de AWS.
Requisitos previos
Puede usar el enlace de CloudFormation que se encuentra a continuación para implementar la solución en su propia cuenta de AWS. Antes de implementar esta solución, debe confirmar que tiene los siguientes requisitos previos:
- un disponible Cuenta de AWS donde puede implementar la solución.
- Acceso a los siguientes servicios de AWS:
- Amazon lex
- AWS Lambda, para integración con Amazon Location Service
- Servicio de ubicación de Amazon, para búsqueda de direcciones
- Gestión de identidades y accesos de AWS (IAM), para crear las políticas y roles necesarios
- CloudWatch Logs, para crear grupos de registro para la función Lambda y, opcionalmente, para capturar registros de conversación de Lex
- CloudFormation para crear la pila
- Una instancia de Amazon Connect (para obtener instrucciones sobre cómo configurar una, consulte Cree una instancia de Amazon Connect).
Las siguientes regiones de AWS admiten Amazon Lex, Amazon Connect y Amazon Location Service: EE. UU. Este (Norte de Virginia), EE. UU. Oeste (Oregón), Europa (Fráncfort), Asia Pacífico (Singapur), Región de Asia Pacífico (Sídney) y Asia Pacífico (Tokio).
Implementación de la solución de muestra
Inicia sesión en el Consola de administración de AWS en su cuenta de AWS y seleccione el siguiente enlace para implementar la solución de muestra:
Esto creará una nueva pila de CloudFormation.
Ingrese un Nombre de pila, Tales como lex-update-address-example
. Ingrese el ARN (Nombre de recurso de Amazon) para la instancia de Amazon Connect que usará para probar la solución. Puede mantener los valores predeterminados para los demás parámetros o cambiarlos para adaptarlos a sus necesidades. Escoger Siguientey agregue las etiquetas que desee para su pila (opcional). Escoger Siguiente nuevamente, revise los detalles de la pila, seleccione la casilla de verificación para confirmar que se crearán los recursos de IAM y luego elija Crear pila.
Después de unos minutos, su pila estará completa e incluirá los siguientes recursos:
- Un bot de Lex, incluida una versión publicada con un alias (
Development-Alias
) - Una función de cumplimiento de Lambda para el bot (
BotHandler
) - Un grupo de registro de CloudWatch Logs para los registros de conversación de Lex
- Roles de Amazon IAM requeridos
- Un recurso personalizado que agrega un flujo de contacto de muestra a su instancia de Connect
En este punto, puede probar la interacción de ejemplo anterior en la consola Lex V2. Debería ver el bot de muestra con el nombre que especificó en la plantilla de CloudFormation (p. ej., update-address-bot
).
Elige este bot, elige Versiones de bot en el panel de navegación del lado izquierdo, elija el Versión 1 versión y, a continuación, seleccione Intenciones en el panel del lado izquierdo. Verá la lista de intenciones, así como una Probar del botón.
Para probar, seleccione el Probar botón, seleccione Development-Alias
Y seleccione Confirmar para abrir la ventana de prueba.
Pruebe "Quiero cambiar mi dirección" para comenzar. Esto usará el UpdateAddressZipFirst
intento de capturar una dirección, comenzando por pedir el código postal y luego preguntando por la dirección de la calle.
También puede decir “Quiero actualización mi dirección” para probar el UpdateAddress
intención, que captura una dirección de una sola vez con un solo enunciado.
Prueba con Amazon Connect
Ahora probemos esto con voz usando una instancia de Connect. Ya se configuró un flujo de contacto de muestra en su instancia de Connect:
Todo lo que necesita hacer es configurar un número de teléfono y asociarlo con este flujo de contacto. Para hacer esto, siga estos pasos:
- Inicie Amazon Connect en la consola de AWS.
- Abra su instancia de Connect seleccionando el URL de acceso, e iniciar sesión en la instancia.
- En el Panel, seleccione Ver números de teléfono.
- Seleccione Reclamar un número, elija un país de la País desplegable y elija un número.
- Ingrese una descripción, como "Flujo de ejemplo para actualizar una dirección con Amazon Lex", y seleccione el flujo de contacto que acaba de crear.
- Elige Guardar.
Ahora está listo para llamar a su instancia de Connect para probar su bot usando la voz. Simplemente marque el número en su teléfono e intente con algunas direcciones de EE. UU. Para probar el primer enfoque del código postal, diga "cambiar mi dirección". Para probar el cambio de dirección en un enfoque de turno, diga "actualizar mi dirección". También puede decir simplemente "mi nueva dirección es", seguida de una dirección válida de EE. UU.
Pero espera hay mas
Otro caso de uso desafiante para escenarios de voz es capturar la dirección de correo electrónico de un usuario. Esto a menudo es necesario para fines de verificación del usuario, o simplemente para permitir que el usuario cambie su dirección de correo electrónico en el archivo. Lex tiene soporte incorporado para direcciones de correo electrónico que usan el tipo de ranura incorporado AMAZON.EmailAddress, que también admite los estilos de ortografía de Lex.
El uso de un enfoque de "decir y deletrear" para capturar direcciones de correo electrónico puede ser muy eficaz y, dado que el enfoque es similar a la experiencia del usuario en los escenarios de captura de direcciones de calles que describimos anteriormente, lo hemos incluido aquí. ¡Darle una oportunidad!
Limpiar
Es posible que desee limpiar los recursos creados como parte de la plantilla de CloudFormation cuando termine de usar el bot para evitar incurrir en cargos continuos. Para hacer esto, elimine la pila de CloudFormation.
Conclusión
Amazon Lex ofrece potentes capacidades automatizadas de reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje natural que se pueden utilizar para capturar la información necesaria de sus usuarios para proporcionar una funcionalidad de autoservicio automatizada. Capturar la dirección de un cliente a través del reconocimiento de voz puede ser un desafío debido a la variedad de nombres de calles, ciudades y pueblos. Sin embargo, puede integrar fácilmente Amazon Lex con Amazon Location Service para buscar la dirección correcta, según la entrada del cliente. Puede incorporar esta técnica en sus propios flujos de conversación de Lex.
Sobre la autora
Brian Yost es gerente sénior de programas técnicos en el equipo de AWS Lex. En su tiempo libre, disfruta del ciclismo de montaña, la elaboración de cerveza casera y los juegos tecnológicos.
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- Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. ACCESO LIBRE.
- CriptoHawk. Radar de altcoins. Prueba gratis.
- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-amazon-lex-to-capture-street-addresses/
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