Selles postituses näitame, kuidas luua automatiseeritud meilivastamislahendust kasutades Amazoni mõistmine.
Organisatsioonid kulutavad palju ressursse, jõupingutusi ja raha klienditeenindustoimingute korraldamiseks, et vastata klientide küsimustele ja pakkuda lahendusi. Teie kliendid võivad esitada küsimusi erinevate kanalite kaudu, näiteks e-posti, vestluse või telefoni teel, ning nendele päringutele vastamiseks tööjõu kasutamine võib olla ressursimahukas, aeganõudev ja isegi ebaproduktiivne, kui vastused neile küsimustele on korduvad.
COVID-19 pandeemia ajal ei saanud paljud organisatsioonid klienditeeninduse ja agentuuride sulgemise tõttu oma kliente piisavalt toetada ning klientide päringuid kogunes. Mõnel organisatsioonil oli raske päringutele kiiresti vastata, mis võib põhjustada kehva kliendikogemuse. See võib omakorda põhjustada klientide rahulolematust ning mõjutada organisatsiooni mainet ja tulusid pikemas perspektiivis.
Kuigi teie organisatsioonil võivad olla andmevarad klientide päringute ja vastuste jaoks, võib teil siiski olla raskusi klientidele vastamise automatiseeritud protsessi rakendamisega. Väljakutsed võivad hõlmata struktureerimata andmeid, erinevaid keeli ning tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) tehnoloogiate asjatundlikkuse puudumist.
Saate sellistest väljakutsetest üle saada, kui kasutate Amazon Comprehendit klientide päringutele vastamise automatiseerimiseks. Meie lahendusega saate tuvastada klientide meilisõnumite kavatsuse, et saata automaatne vastus, kui kavatsus ühtib teie olemasoleva teadmistebaasiga. Kui kavatsus ei vasta, saadetakse meil tugitiimile käsitsi vastuse saamiseks. Järgmised on mõned levinumad kliendi kavatsused klienditeeninduse poole pöördumisel.
- Tehingu olek (nt rahaülekande olek)
- Parooli lähtestamine
- Sooduskood või allahindlus
- Lahtiolekuajad
- Leidke agendi asukoht
- Teatage pettusest
- Ava konto
- Sulgege konto
Amazon Comprehend aitab teil e-kirjades klassifitseerida ja olemi tuvastada ülaltoodud eesmärkidel. Selle lahenduse jaoks näitame, kuidas klassifitseerida klientide e-kirju esimese kolme eesmärgi jaoks. Samuti saate kasutada Amazon Comprehendi e-kirjadest võtmeteabe tuvastamiseks, et saaksite oma äriprotsesse automatiseerida. Näiteks saate Amazon Comprehendi abil automatiseerida vastuse kliendi päringule konkreetse teabega, mis on selle päringuga seotud.
Lahenduse ülevaade
Klientide meilivastuste voo loomiseks kasutame järgmisi teenuseid:
- Amazoni mõistmine
- AWS Lambda
- Amazoni lihtne meiliteenus (Amazon SES)
- Amazoni lihtne teavitusteenus (Amazon SNS)
- Amazon WorkMail
Järgmine arhitektuuriskeem tõstab esile täieliku lahenduse:
Lahenduse töövoog sisaldab järgmisi samme.
- Klient saadab meili WorkMailis loodud klienditoe meilile.
- WorkMail kutsub meili saamisel välja lambda funktsiooni.
- Funktsioon saadab meili sisu kohandatud klassifitseerimismudeli lõpp-punkti.
- Kohandatud klassifikatsiooni lõpp-punkt tagastab salastatud väärtuse ja usaldustaseme (üle 80%, kuid saate seda vastavalt vajadusele konfigureerida).
- Kui klassifikatsiooni väärtus on
MONEYTRANSFER
, kutsub Lambda funktsioon rahaülekande ID leidmiseks olemi tuvastamise lõpp-punkti. - Kui rahaülekande ID tagastatakse, tagastab funktsioon rahaülekande oleku juhuslikult (reaalse stsenaariumi korral saate tegeliku ülekande oleku hankimiseks API kaudu andmebaasi helistada).
- Tagastatud salastatud väärtuse põhjal valitakse Amazon SESis eelmääratletud meilimall ja kliendile saadetakse vastusemeil.
- Kui usaldustase on alla 80%, salastatud väärtust ei tagastata või olemituvastus ei leia rahaülekande ID-d, suunatakse kliendi meil SNS-i teemasse. Saate tellida Amazon SNS-i, et edastada sõnum oma piletisüsteemi.
Eeldused
Vt README.md failil GitHub repo veendumaks, et vastate selle lahenduse juurutamise eeltingimustele.
Rakendage lahendus
Lahenduse juurutamine koosneb järgmistest kõrgetasemelistest sammudest:
- Viige käsitsi seadistamine lõpule, kasutades AWS-i juhtimiskonsool.
- Käivitage skriptid rakenduses Amazon SageMaker sülearvuti eksemplar, kasutades kaasasolevat märkmikufaili.
- Juurutage lahendus, kasutades AWS pilvearenduskomplekt (AWS CDK).
Täielike juhiste saamiseks vaadake README.md failil GitHub repo.
Testige lahendust
Lahenduse testimiseks saatke meil oma isiklikust e-posti aadressilt AWS CDK juurutamise osana loodud tugimeilile (selle postituse jaoks kasutame aadressi support@mydomain.com). Kasutame kohandatud klassifitseerimiskoolituse näidisandmetes kolme järgmist kavatsust.
- RAHA ÜLEKANNE – Klient soovib teada rahaülekande olekut
- PASSRESET – Kliendil on sisselogimine, konto lukus või paroolitaotlus
- PROMO KOOD – Klient soovib teada saada rahaülekande allahindlust või sooduskoodi
Järgmine ekraanipilt näitab kliendi meili näidist:
Kui kliendi e-kiri ei ole salastatud või usaldustase on alla 80%, edastatakse meili sisu SNS-i teemasse. Kes on selle teema tellija, saab e-kirja sisu sõnumina. Tellisime selle SNS-i teema e-kirjaga, mille edastasime human_workflow_email
parameeter juurutamise ajal.
Koristage
Pidevate kulude vältimiseks kustutage selle lahenduse osana loodud ressursid, kui olete lõpetanud.
Järeldus
Selles postituses õppisite, kuidas konfigureerida automaatset meilivastamissüsteemi, kasutades Amazon Comprehendi klientide klassifikatsiooni ja olemi tuvastamist ning muid AWS-teenuseid. See lahendus võib pakkuda järgmisi eeliseid:
- Täiustatud meili reageerimise aeg
- Klientide rahulolu paranes
- Aja ja ressursside kulude kokkuhoid
- Oskus keskenduda klientide põhiprobleemidele
Saate seda lahendust laiendada ka teistele oma ärivaldkondadele ja muudele tööstusharudele.
Praeguse arhitektuuriga suunatakse madala usaldusskooriga klassifitseeritud meilid käsitsi kontrollimiseks ja vastamiseks inimahelasse. Saate kasutada käsitsi läbivaatamise protsessi sisendeid Amazon Comprehendi mudeli edasiseks täiustamiseks ja automatiseeritud klassifitseerimismäära suurendamiseks. Amazoni laiendatud AI (Amazon A2I) pakub sisseehitatud inimeste läbivaatamise töövooge tavaliste ML-i kasutusjuhtude jaoks, nagu NLP-põhine olemituvastus dokumentides. See võimaldab teil hõlpsasti üle vaadata Amazon Comprehendi ennustused.
Kuna saame iga kavatsuse kohta rohkem andmeid, õpetame ümber ja võtame kasutusele kohandatud klassifitseerimismudeli ning värskendame e-posti vastuste voogu vastavalt GitHub repo.
Teave Autor
Godwin Sahayaraj Vincent on AWS-i Enterprise Solutions Arhitekt, kes on kirglik masinõppesse ja juhendab kliente oma AWS-i töökoormuse ja arhitektuuri kavandamisel, juurutamisel ja haldamisel. Vabal ajal meeldib talle sõpradega kriketit mängida ja kolme lapsega tennist mängida.
Shamika Ariyawansa on AI/ML spetsialistilahenduste arhitekt Amazon Web Servicesi ülemaailmses tervishoiu- ja bioteaduste meeskonnas. Ta töötab klientidega, et edendada nende ML-teekonda, kombineerides AWS ML-i pakkumisi ja oma ML-valdkonna teadmisi. Ta asub Colorado osariigis Denveris. Vabal ajal naudib ta Colorado mägedes maastikul sõitmist ja masinõppevõistlustel võistlemist.
- Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
- Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
- CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-email-responses-using-amazon-comprehend-custom-classification-and-entity-detection/
- "
- 100
- MEIST
- konto
- AI
- Amazon
- Amazon Web Services
- API
- arhitektuur
- kunstlik
- tehisintellekti
- Tehisintellekt (AI)
- vara
- suurendatud
- Automatiseeritud
- saadaval
- AWS
- Kasu
- piir
- ehitama
- sisseehitatud
- äri
- helistama
- mis
- juhtudel
- Põhjus
- väljakutseid
- kanalid
- klassifikatsioon
- Cloud
- kood
- Colorado
- kombinatsioon
- ühine
- usaldus
- sisu
- kulud
- Covid-19
- COVID-19 pandeemia
- kriket
- Praegune
- Kliendi kogemus
- Klienditugi
- Kliendid
- andmed
- andmebaas
- Denver
- juurutada
- juurutamine
- kasutuselevõtu
- Disain
- Detection
- & Tarkvaraarendus
- erinev
- Allahindlus
- dokumendid
- Ei tee
- domeen
- kergesti
- Lõpp-punkt
- ettevõte
- näide
- Laiendama
- kogemus
- teadmised
- esimene
- voog
- Keskenduma
- Järel
- täis
- funktsioon
- Globaalne
- tervishoid
- aitama
- Kuidas
- Kuidas
- HTTPS
- identifitseerima
- mõju
- rakendada
- parandama
- sisaldama
- Suurendama
- tööstusharudes
- info
- Intelligentsus
- tahtlus
- Võti
- lapsed
- teadmised
- Keeled
- õppinud
- õppimine
- Tase
- Maaülikooli
- lukus
- Pikk
- masin
- masinõpe
- juhtimine
- käsiraamat
- Vastama
- ML
- mudel
- raha
- märkmik
- teade
- Pakkumised
- Operations
- organisatsioon
- organisatsioonid
- Muu
- pandeemia
- Parool
- isiklik
- mängima
- vaene
- Ennustused
- protsess
- Protsessid
- anda
- annab
- ressurss
- Vahendid
- vastus
- Tulu
- tulu
- läbi
- jooksmine
- TEADUSED
- Teenused
- seiskamine
- lihtne
- So
- Lahendused
- kulutama
- olek
- tellima
- toetama
- süsteem
- meeskond
- Tehnoloogiad
- test
- aeg
- aega võttev
- koolitus
- Värskendused
- kasutama
- väärtus
- Kontrollimine
- web
- veebiteenused
- WHO
- Tööjõud
- töötab