Su centro de contacto sirve como vínculo vital entre su empresa y sus clientes. Cada llamada a su centro de contacto es una oportunidad para aprender más sobre las necesidades de sus clientes y qué tan bien las está satisfaciendo.
La mayoría de los centros de contacto exigen que sus agentes resuman su conversación después de cada llamada. El resumen de llamadas es una herramienta valiosa que ayuda a los centros de contacto a comprender y obtener información de las llamadas de los clientes. Además, los resúmenes de llamadas precisos mejoran el recorrido del cliente al eliminar la necesidad de que los clientes repitan la información cuando se transfieren a otro agente.
En esta publicación, explicamos cómo utilizar el poder de la IA generativa para reducir el esfuerzo y mejorar la precisión de la creación de resúmenes y disposiciones de llamadas. También mostramos cómo comenzar rápidamente a utilizar la última versión de nuestra solución de código abierto. Análisis de llamadas en vivo con asistencia de agente.
Desafíos con los resúmenes de llamadas
A medida que los centros de contacto recopilan más datos de voz, la necesidad de un resumen eficiente de las llamadas ha aumentado significativamente. Sin embargo, la mayoría de los resúmenes están vacíos o son inexactos porque crearlos manualmente lleva mucho tiempo, lo que afecta las métricas clave de los agentes, como el tiempo promedio de atención (AHT). Los agentes informan que resumir puede ocupar hasta un tercio del total de la llamada, por lo que se lo saltan o completan información incompleta. Esto perjudica la experiencia del cliente: las esperas prolongadas frustran a los clientes mientras el agente escribe, y los resúmenes incompletos significan pedir a los clientes que repitan la información cuando se transfiere entre agentes.
La buena noticia es que ahora es posible automatizar y resolver el desafío del resumen gracias a la IA generativa.
La IA generativa ayuda a resumir las llamadas de los clientes de forma precisa y eficiente
IA generativa Está impulsado por modelos de aprendizaje automático (ML) muy grandes, denominados modelos básicos (FM), que están previamente entrenados con grandes cantidades de datos a escala. Un subconjunto de estos FM centrados en la comprensión del lenguaje natural se denominan modelos de lenguaje grandes (LLM) y son capaces de generar resúmenes contextualmente relevantes y de apariencia humana. Los mejores LLM pueden procesar incluso estructuras de oraciones complejas y no lineales con facilidad y determinar varios aspectos, incluido el tema, la intención, los próximos pasos, los resultados y más. El uso de LLM para automatizar el resumen de llamadas permite resumir las conversaciones de los clientes con precisión y en una fracción del tiempo necesario para el resumen manual. Esto, a su vez, permite a los centros de contacto ofrecer una experiencia superior al cliente y, al mismo tiempo, reducir la carga de documentación de sus agentes.
La siguiente captura de pantalla muestra un ejemplo de la página de detalles de llamadas de Live Call Analytics con Agent Assist, que contiene información sobre cada llamada.
El siguiente video muestra un ejemplo de Live Call Analytics con Agent Assist que resume una llamada en curso, resume una vez finalizada la llamada y genera un correo electrónico de seguimiento.
Resumen de la solución
El siguiente diagrama ilustra el flujo de trabajo de la solución.
El primer paso para generar resúmenes de llamadas abstractivos es transcribir la llamada del cliente. Tener transcripciones precisas y listas para usar es fundamental para generar resúmenes de llamadas precisos y eficaces. Amazon Transcribe puede ayudarle a crear transcripciones con alta precisión para las llamadas de su centro de contacto. Amazon Transcribe es una API de conversión de voz a texto repleta de funciones con modelos de reconocimiento de voz de última generación que se administran por completo y se capacitan continuamente. Clientes como New York Times, Flojo, Zillow, Wixy miles de otros utilice Amazon Transcribe para generar transcripciones de alta precisión para mejorar sus resultados comerciales. Un diferenciador clave de Amazon Transcribe es su capacidad para proteger los datos de los clientes eliminando información confidencial del audio y el texto. Aunque proteger la privacidad y seguridad del cliente es importante en general para los centros de contacto, es aún más importante enmascarar información confidencial como información de cuentas bancarias y números de Seguro Social antes de generar resúmenes de llamadas automatizados, para que no se inyecten en los resúmenes.
Para clientes que ya están usando Amazon conectar, nuestro contact center omnicanal en la nube, Lente de contacto para Amazon Connect proporciona funciones de análisis y transcripción en tiempo real de forma nativa. Sin embargo, si desea utilizar IA generativa con su centro de contacto existente, hemos desarrollado Cloud que hacen la mayor parte del trabajo pesado asociado con la transcripción de conversaciones en tiempo real o después de la llamada desde su centro de contacto existente, y generan resúmenes de llamadas automatizados utilizando IA generativa. Además, la solución detallada en esta sección le permite integrar con su sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM) para actualizar automáticamente su CRM de elección con resúmenes de llamadas generados. En este ejemplo, utilizamos nuestro Análisis de llamadas en vivo con la solución Agent Assist (LCA) para generar transcripciones de llamadas y resúmenes de llamadas en tiempo real con LLM alojados en lecho rocoso del amazonas. También puedes escribir un AWS Lambda función y proporcionar a LCA el nombre de recurso de Amazon (ARN) de la función en el Formación en la nube de AWS parámetros y utilice el LLM de su elección.
La siguiente arquitectura de ACV simplificada ilustra el resumen de llamadas con Amazon Bedrock.
LCA se proporciona como una plantilla de CloudFormation que implementa la arquitectura anterior y le permite transcribir llamadas en tiempo real. Los pasos del flujo de trabajo son los siguientes:
- El audio de la llamada se puede transmitir a través de SIPREC desde su sistema de telefonía al conector de voz SDK de Amazon Chime, que almacena el audio en el búfer. Transmisiones de video de Amazon Kinesis. LCA también admite otros mecanismos de ingesta de audio, como Gancho de audio Genesys Cloud.
- Amazon Chime SDK Call Analytics luego transmite el audio de Kinesis Video Streams a Amazon Transcribe y escribe la salida JSON en Secuencias de datos de Amazon Kinesis.
- Una función Lambda procesa los segmentos de transcripción y los conserva en un Amazon DynamoDB mesa.
- Una vez finalizada la llamada, Amazon Chime SDK Voice Connector publica un Puente de eventos de Amazon notificación que activa una función Lambda que lee la transcripción persistente de DynamoDB, genera un mensaje de LLM (más sobre esto en la siguiente sección) y ejecuta una inferencia de LLM con Amazon Bedrock. El resumen generado se conserva en DynamoDB y el agente puede utilizarlo en la interfaz de usuario de LCA. Opcionalmente, puede proporcionar un ARN de función Lambda que se ejecutará después de generar el resumen para integrarlo con sistemas CRM de terceros.
LCA también permite la opción de llamar a la función Lambda de resumen durante la llamada, porque en cualquier momento se puede recuperar la transcripción y crear un mensaje, incluso si la llamada está en curso. Esto puede resultar útil cuando una llamada se transfiere a otro agente o se escala a un supervisor. En lugar de poner al cliente en espera y explicarle la llamada, el nuevo agente puede leer rápidamente un resumen generado automáticamente, que puede incluir cuál es el problema actual y qué intentó hacer el agente anterior para resolverlo.
Ejemplo de mensaje de resumen de llamada
Puede ejecutar inferencias de LLM con ingeniería rápida para generar y mejorar sus resúmenes de llamadas. Puede modificar las plantillas de mensajes para ver qué funciona mejor para el LLM que seleccione. El siguiente es un ejemplo del mensaje predeterminado para resumir una transcripción con LCA. Reemplazamos el {transcript}
marcador de posición con la transcripción real de la llamada.
LCA ejecuta el mensaje y almacena el resumen generado. Además del resumen, puede ordenar al LLM que genere casi cualquier texto que sea importante para la productividad de los agentes. Por ejemplo, puede elegir entre un conjunto de temas que se trataron durante la llamada (disposición del agente), generar una lista de tareas de seguimiento requeridas o incluso escribir un correo electrónico a la persona que llama agradeciéndole por la llamada.
La siguiente captura de pantalla es un ejemplo de generación de correo electrónico de seguimiento de un agente en la interfaz de usuario de LCA.
Con un mensaje bien diseñado, algunos LLM también tienen la capacidad de generar toda esta información en una sola inferencia, lo que reduce el costo de la inferencia y el tiempo de procesamiento. Luego, el agente puede utilizar la respuesta generada unos segundos después de finalizar la llamada para su trabajo posterior al contacto. También puedes integrar la respuesta generada. automáticamente en su sistema CRM.
La siguiente captura de pantalla muestra un resumen de ejemplo en la interfaz de usuario de LCA.
También es posible generar un resumen mientras la llamada aún está en curso (consulte la siguiente captura de pantalla), lo que puede resultar especialmente útil para llamadas largas de clientes.
Antes de la IA generativa, los agentes debían prestar atención y al mismo tiempo tomar notas y realizar otras tareas según fuera necesario. Al transcribir automáticamente la llamada y utilizar LLM para crear resúmenes automáticamente, podemos reducir la carga mental del agente, para que pueda concentrarse en brindar una experiencia superior al cliente. Esto también conduce a un trabajo posterior a la llamada más preciso, porque la transcripción es una representación precisa de lo que ocurrió durante la llamada, no solo de lo que el agente tomó notas o recordó.
Resumen
La aplicación LCA de muestra se proporciona como código abierto; úsela como punto de partida para su propia solución y ayúdenos a mejorarla aportando correcciones y funciones a través de solicitudes de extracción de GitHub. Para obtener información sobre la implementación de LCA, consulte Análisis de llamadas en vivo y asistencia de agentes para su centro de contacto con los servicios de IA en idiomas de Amazon. Navegar a la Repositorio LCA GitHub para explorar el código, registrarse para recibir notificaciones sobre nuevos lanzamientos y consultar el README para obtener las últimas actualizaciones de la documentación. Para los clientes que ya están en Amazon Connect, pueden obtener más información sobre la IA generativa con Amazon Connect consultando Cómo los líderes de los centros de contacto pueden prepararse para la IA generativa.
Sobre los autores
cristobal lott es arquitecto sénior de soluciones en el equipo de servicios lingüísticos de IA de AWS. Tiene 20 años de experiencia en desarrollo de software empresarial. Chris vive en Sacramento, California y disfruta de la jardinería, la industria aeroespacial y viajar por el mundo.
Smriti Ranjan es gerente principal de productos en el equipo de IA/ML de AWS y se centra en servicios de lenguaje y búsqueda. Antes de unirse a AWS, trabajó en Amazon Devices y otras nuevas empresas de tecnología liderando funciones de crecimiento y productos. Smriti vive en Boston, MA y le gusta hacer senderismo, asistir a conciertos y viajar por el mundo.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-generative-ai-to-increase-agent-productivity-through-automated-call-summarization/
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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