Teie kontaktkeskus on oluline lüli teie ettevõtte ja klientide vahel. Iga kõne teie kontaktkeskusesse on võimalus saada rohkem teavet oma klientide vajaduste ja nende vajaduste rahuldamise kohta.
Enamik kontaktkeskusi nõuavad, et nende esindajad teeksid pärast iga kõnet oma vestlusest kokkuvõtte. Kõnede kokkuvõte on väärtuslik tööriist, mis aitab kontaktkeskustel kliendikõnedest aru saada ja neist teavet saada. Lisaks täiustavad täpsed kõnede kokkuvõtted kliendi teekonda, kuna kliendid ei pea teisele agendile üleandmisel teavet kordama.
Selles postituses selgitame, kuidas kasutada generatiivse AI võimsust, et vähendada pingutusi ja parandada kõnede kokkuvõtete ja kõnede paigutuse loomise täpsust. Samuti näitame, kuidas kiiresti alustada, kasutades meie avatud lähtekoodiga lahenduse uusimat versiooni, Reaalajas kõneanalüüs koos Agent Assistiga.
Väljakutsed kõnede kokkuvõtetega
Kuna kontaktkeskused koguvad rohkem kõneandmeid, on vajadus tõhusa kõne kokkuvõtte järele oluliselt kasvanud. Enamik kokkuvõtteid on aga tühjad või ebatäpsed, kuna nende käsitsi loomine on aeganõudev ja mõjutab agentide põhimõõdikuid, nagu keskmine käsitsemisaeg (AHT). Agendid teatavad, et kokkuvõtte tegemine võib võtta kuni kolmandiku kogu kõnest, mistõttu nad jätavad selle vahele või sisestavad mittetäieliku teabe. See kahjustab kliendikogemust – pikad ootelolekud valmistavad klientidele meelehärmi, kui agent tüübib, ja mittetäielikud kokkuvõtted tähendavad, et klientidel palutakse agentide vahel edastamisel teavet korrata.
Hea uudis on see, et kokkuvõtte väljakutse automatiseerimine ja lahendamine on nüüd võimalik generatiivse AI abil.
Generatiivne AI aitab klientide kõnesid täpselt ja tõhusalt kokku võtta
Generatiivne AI toiteallikaks on väga suured masinõppe (ML) mudelid, mida nimetatakse alusmudeliteks (FM), mis on eelnevalt koolitatud suure hulga andmemahu jaoks. Nende loomuliku keele mõistmisele keskendunud FM-ide alamhulka nimetatakse suurteks keelemudeliteks (LLM) ja need on võimelised looma inimsarnaseid kontekstipõhiseid kokkuvõtteid. Parimad LLM-id suudavad hõlpsalt töödelda isegi keerulisi, mittelineaarseid lausestruktuure ja määrata erinevaid aspekte, sealhulgas teemat, eesmärki, järgmisi samme, tulemusi ja palju muud. LLM-ide kasutamine kõnede kokkuvõtete automatiseerimiseks võimaldab klientide vestlustest teha kokkuvõtte täpselt ja kulub vaid murdosa ajast, mis kulub käsitsi kokkuvõtte tegemiseks. See omakorda võimaldab kontaktkeskustel pakkuda parimat kliendikogemust, vähendades samal ajal oma agentide dokumenteerimiskoormust.
Järgmisel ekraanipildil on näide reaalajas kõneanalüüsi koos Agent Assisti kõne üksikasjade lehelt, mis sisaldab teavet iga kõne kohta.
Järgmises videos on näide reaalajas kõne analüüsist koos Agent Assistiga, mis teeb kokkuvõtte pooleliolevast kõnest, teeb kokkuvõtte pärast kõne lõppu ja loob järelmeili.
Lahenduse ülevaade
Järgmine diagramm illustreerib lahenduse töövoogu.
Abstraktsete kõnede kokkuvõtete loomise esimene samm on kliendikõne transkribeerimine. Täpsed ja kasutusvalmis ärakirjad on täpsete ja tõhusate kõnekokkuvõtete koostamiseks üliolulised. Amazoni transkribeerimine aitab teil luua kontaktkeskuse kõnede jaoks suure täpsusega ärakirju. Amazon Transcribe on funktsioonirikas kõne tekstiks muutmise API, millel on nüüdisaegsed kõnetuvastusmudelid, mida täielikult hallatakse ja pidevalt koolitatakse. Kliendid nagu New York Timesile, Lõtv, Zillow, Wixja tuhandeid teised kasutage Amazon Transcribe'i väga täpsete ärakirjade loomiseks, et parandada oma äritulemusi. Amazon Transcribe'i peamine erinevus on selle võime kaitsta klientide andmeid, eemaldades helist ja tekstist tundlikku teavet. Kuigi klientide privaatsuse ja turvalisuse kaitsmine on kontaktkeskuste jaoks üldiselt oluline, on veelgi olulisem enne automaatsete kõnede kokkuvõtete loomist varjata tundlikku teavet, nagu pangakonto teave ja sotsiaalkindlustuse numbrid, et need ei satuks kokkuvõtetesse.
Klientidele, kes juba kasutavad Amazon Connect, meie mitmekanaliline pilve kontaktkeskus, Kontaktläätsed Amazon Connecti jaoks pakub reaalajas transkriptsiooni ja analüüsi funktsioone. Kui aga soovite oma olemasoleva kontaktkeskusega kasutada generatiivset AI-d, oleme selle välja töötanud lahendused mis teevad suurema osa rasketest töödest, mis on seotud vestluste reaalajas või kõnejärgselt transkribeerimisega teie olemasolevast kontaktkeskusest ning automaatsete kõnede kokkuvõtete loomisega generatiivse AI abil. Lisaks võimaldab selles jaotises üksikasjalik lahendus integreerida oma kliendisuhete halduse (CRM) süsteemiga et värskendada automaatselt valitud CRM-i loodud kõnede kokkuvõtetega. Selles näites kasutame meie Otsekõnede analüüs Agent Assist (LCA) lahendusega, et luua reaalajas kõnede transkriptsioone ja kõnede kokkuvõtteid hostitud LLM-idega Amazonase aluspõhi. Võite kirjutada ka an AWS Lambda funktsiooni ja esitage LCA funktsiooni Amazoni ressursi nimi (ARN). AWS CloudFormation parameetrid ja kasutage oma valitud LLM-i.
Järgmine lihtsustatud LCA arhitektuur illustreerib kõnede kokkuvõtet Amazon Bedrockiga.
LCA on saadaval CloudFormationi mallina, mis juurutab eelneva arhitektuuri ja võimaldab teil kõnesid reaalajas transkribeerida. Töövoo etapid on järgmised.
- Kõneheli saab SIPRECi kaudu voogesitada teie telefonisüsteemist Amazon Chime SDK Voice Connectorisse, mis puhverdab heli sisse Amazon Kinesise videovood. LCA toetab ka muid heli sissevõtumehhanisme, näiteks Genesys Cloud Audiohook.
- Amazon Chime SDK Call Analytics voogesitab seejärel heli Kinesise videovoogudest Amazon Transcribe'i ja kirjutab JSON-i väljundi Amazon Kinesise andmevood.
- Lambda funktsioon töötleb transkriptsioonisegmente ja säilitab need kuni Amazon DynamoDB tabelis.
- Pärast kõne lõppu avaldab Amazon Chime SDK Voice Connector teate Amazon EventBridge teatis, mis käivitab Lambda funktsiooni, mis loeb DynamoDB-st säilinud ärakirja, genereerib LLM-i viipa (sellest leiate rohkem teavet järgmises jaotises) ja käivitab Amazon Bedrockiga LLM-i järelduse. Loodud kokkuvõte säilitatakse DynamoDB-s ja agent saab seda kasutada LCA kasutajaliideses. Soovi korral saate pakkuda Lambda funktsiooni ARN, mis käivitatakse pärast kokkuvõtte loomist, et integreerida kolmanda osapoole CRM-süsteemidega.
LCA võimaldab ka võimalust helistada kõne ajal kokkuvõtlikule lambdafunktsioonile, sest transkripti saab igal ajal tõmmata ja viipa luua, isegi kui kõne on pooleli. See võib olla kasulik juhtudel, kui kõne suunatakse teisele agendile või eskaleeritakse ülemusele. Selle asemel, et klient ootele panna ja kõnet selgitada, saab uus agent kiiresti lugeda automaatselt loodud kokkuvõtet, mis võib sisaldada praegust probleemi ja seda, mida eelmine agent üritas selle lahendamiseks teha.
Kõne kokkuvõtte viipa näide
Saate käivitada LLM-i järeldusi kiire inseneri abil, et luua ja täiustada oma kõnede kokkuvõtteid. Saate viipamalle muuta, et näha, mis teie valitud LLM-i jaoks kõige paremini sobib. Järgmine on näide vaikeviibast, mille abil tehakse LCA-ga ärakiri kokkuvõtteks. Me asendame {transcript}
kohatäide koos kõne tegeliku ärakirjaga.
LCA käivitab viipa ja salvestab loodud kokkuvõtte. Lisaks kokkuvõtte tegemisele saate suunata LLM-i genereerima peaaegu iga teksti, mis on agendi tootlikkuse jaoks oluline. Näiteks saate valida kõne ajal käsitletud teemade hulgast (agendi paigutus), koostada vajalike järeltoimingute loendi või isegi kirjutada helistajale e-kirja, tänades teda kõne eest.
Järgmine ekraanipilt on näide agendi järelmeili genereerimisest LCA kasutajaliideses.
Hästi läbimõeldud viipaga on mõnel LLM-il võimalik kogu see teave genereerida ka ühe järeldusega, vähendades järelduste kulusid ja töötlemisaega. Seejärel saab agent mõne sekundi jooksul pärast kõne lõpetamist genereeritud vastust oma kontaktijärgseks tööks kasutada. Samuti saate loodud vastuse integreerida automaatselt teie CRM-süsteemi.
Järgmisel ekraanipildil on näidiskokkuvõte LCA kasutajaliideses.
Kokkuvõtet on võimalik koostada ka siis, kui kõne on pooleli (vt järgmist ekraanipilti), mis võib olla eriti kasulik pikkade kliendikõnede puhul.
Enne generatiivset AI-d peaksid agendid olema tähelepanelikud, tehes samal ajal märkmeid ja täitma muid vajalikke ülesandeid. Kõne automaatse transkribeerimise ja LLM-ide abil kokkuvõtete automaatseks loomiseks saame vähendada agendi vaimset koormust, et nad saaksid keskenduda suurepärase kliendikogemuse pakkumisele. See toob kaasa ka täpsema kõnejärgse töö, sest transkriptsioon kajastab täpselt seda, mis kõne ajal toimus – mitte ainult seda, mida agent märkmeid tegi või meelde jäi.
kokkuvõte
LCA näidisrakendus on avatud lähtekoodiga – kasutage seda oma lahenduse lähtepunktina ja aidake meil seda paremaks muuta, lisades GitHubi tõmbetaotluste kaudu parandusi ja funktsioone. LCA juurutamise kohta teabe saamiseks vaadake Reaalajas kõnede analüüs ja agentide abi teie kontaktkeskuse jaoks Amazoni keele tehisintellekti teenustega. Sirvige LCA GitHubi hoidla koodiga tutvumiseks registreeruge uute väljalasete kohta teavituste saamiseks ja vaadake README uusimate dokumentatsioonivärskenduste jaoks. Klientidele, kes juba kasutavad Amazon Connecti, saate lisateavet Amazon Connecti generatiivse AI kohta, viidates aadressile Kuidas kontaktkeskuste juhid saavad generatiivseks tehisintellektiks valmistuda.
Autoritest
Christopher Lott on AWS AI Language Services meeskonna vanemlahenduste arhitekt. Tal on 20-aastane ettevõtte tarkvaraarenduse kogemus. Chris elab Californias Sacramentos ja talle meeldib aiandus, kosmosetöö ja maailmas reisimine.
Smriti Ranjan on AWS AI/ML meeskonna peamine tootejuht, kes keskendub keele- ja otsinguteenustele. Enne AWS-iga liitumist töötas ta Amazon Devicesis ja teistes tehnoloogia idufirmades, mis juhtivad toote- ja kasvufunktsioonid. Smriti elab Bostonis, MA ja naudib matkamist, kontsertidel käimist ja maailmas reisimist.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-generative-ai-to-increase-agent-productivity-through-automated-call-summarization/
- :on
- :on
- $ UP
- 100
- 13
- 20
- 20 aastat
- 438
- 7
- a
- võime
- Võimalik
- MEIST
- konto
- täpsus
- täpne
- täpselt
- tegelik
- Lisaks
- Aerospace
- pärast
- Agent
- ained
- AI
- AI / ML
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldab
- peaaegu
- juba
- Ka
- Kuigi
- Amazon
- Amazonase kellamäng
- Amazoni transkribeerimine
- Amazon Web Services
- summad
- an
- analytics
- ja
- Teine
- vastus
- mistahes
- API
- taotlus
- arhitektuur
- OLEME
- AS
- küsib
- aspektid
- abistama
- assistent
- seotud
- At
- osalemine
- tähelepanu
- heli-
- automatiseerima
- Automatiseeritud
- automaatselt
- automatiseerimine
- keskmine
- AWS
- tagasi
- Pank
- pangakonto
- põhineb
- BE
- sest
- enne
- alla
- Pealegi
- BEST
- Parem
- vahel
- boston
- koormus
- äri
- by
- California
- helistama
- kutsutud
- helistaja
- Kutsub
- CAN
- ei saa
- keskus
- Centers
- väljakutse
- kontrollima
- Chime
- valik
- Vali
- Chris
- Christopher
- Cloud
- kood
- koguma
- keeruline
- kontserdid
- Võta meiega ühendust
- kontakt
- kõnekeskus
- sisaldab
- pidevalt
- kaasa
- Vestlus
- vestlused
- Maksma
- kaetud
- looma
- loodud
- loomine
- CRM
- otsustav
- Praegune
- klient
- kliendi andmed
- Kliendi kogemus
- Kliendi teekond
- Kliendid
- andmed
- vaikimisi
- määratletud
- tarnima
- edastamine
- juurutamine
- juurutab
- üksikasjalik
- detailid
- Määrama
- arenenud
- & Tarkvaraarendus
- seadmed
- eristaja
- otsene
- do
- dokumentatsioon
- Ära
- ajal
- iga
- leevendada
- Tõhus
- tõhus
- jõupingutusi
- kõrvaldades
- võimaldab
- lõpetamine
- lõppeb
- Inseneriteadus
- suurendama
- ettevõte
- ettevõtte tarkvara
- eriti
- Isegi
- Iga
- näide
- olemasolevate
- kogemus
- Selgitama
- selgitades
- uurima
- FUNKTSIOONID
- Tõmmatud
- vähe
- täitma
- esimene
- Keskenduma
- keskendunud
- keskendumine
- Järel
- järgneb
- eest
- Sihtasutus
- murdosa
- Alates
- täielikult
- funktsioon
- funktsioonid
- kasu
- SUGU
- Üldine
- tekitama
- loodud
- genereerib
- teeniva
- põlvkond
- generatiivne
- Generatiivne AI
- saama
- GitHub
- hea
- kasvanud
- Kasv
- käepide
- Olema
- võttes
- he
- raske
- raske tõstmine
- aitama
- kasulik
- aidates
- aitab
- Suur
- kõrgelt
- hoidma
- omab
- võõrustas
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- http
- HTTPS
- valutab
- if
- illustreerib
- mõjutavad
- oluline
- parandama
- in
- ebatäpne
- sisaldama
- Kaasa arvatud
- Suurendama
- info
- teadmisi
- integreerima
- tahtlus
- Interface
- sisse
- probleem
- IT
- ITS
- liitumine
- teekond
- Json
- lihtsalt
- Võti
- keel
- suur
- hiljemalt
- juhid
- juhtivate
- Leads
- Õppida
- õppimine
- tõstmine
- nagu
- LINK
- nimekiri
- elama
- Elab
- LLM
- Pikk
- vähendada
- masin
- masinõpe
- tegema
- juhitud
- juhtimine
- juht
- käsiraamat
- käsitsi
- mask
- keskmine
- mehhanismid
- koosolekul
- vaimne
- Meetrika
- ML
- mudelid
- muutma
- rohkem
- kõige
- nimi
- Natural
- Vajadus
- vaja
- vajadustele
- Neutraalne
- Uus
- uudised
- järgmine
- märkused
- teade
- nüüd
- numbrid
- toimunud
- of
- omnichannel
- on
- jätkuv
- ainult
- avatud
- avatud lähtekoodiga
- Võimalus
- valik
- or
- Muu
- meie
- välja
- tulemusi
- väljund
- enda
- lehekülg
- parameetrid
- Maksma
- esitades
- püsib
- kohatäide
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- Punkt
- võimalik
- post
- võim
- sisse
- Valmistama
- eelmine
- Peamine
- Eelnev
- privaatsus
- protsess
- Protsessid
- töötlemine
- Toode
- tootejuht
- tootlikkus
- Edu
- kaitsma
- kaitsta
- anda
- tingimusel
- annab
- Avaldab
- Putting
- küsimus
- Küsimused
- kiiresti
- pigem
- Lugenud
- reaalne
- reaalajas
- tunnustamine
- vähendama
- vähendamine
- viitama
- nimetatud
- suhe
- Pressiteated
- asjakohane
- kordama
- asendama
- vastus
- aru
- esindamine
- Taotlusi
- nõudma
- nõutav
- lahendama
- ressurss
- Reageerida
- vastus
- jooks
- jookseb
- Sacramento
- ohutus
- Skaala
- SDK
- Otsing
- sekundit
- Osa
- turvalisus
- vaata
- segmendid
- vanem
- tundlik
- Lause
- teenib
- Teenused
- komplekt
- ta
- näitama
- Näitused
- kirjutama
- märgatavalt
- lihtsustatud
- ühekordne
- So
- sotsiaalmeedia
- tarkvara
- tarkvaraarenduse
- lahendus
- Lahendused
- Lahendamine
- mõned
- allikas
- kõne
- Kõnetuvastus
- kõnest tekstiks
- alustatud
- Käivitus
- Alustavatel
- modernne
- Samm
- Sammud
- Veel
- kauplustes
- otseülekanne
- ojad
- struktuuride
- selline
- Kokku võtta
- KOKKUVÕTE
- parem
- Toetab
- süsteem
- süsteemid
- tabel
- Võtma
- võtmine
- ülesanded
- meeskond
- Tehnoloogia
- šabloon
- malle
- tekst
- kui
- et
- .
- maailm
- oma
- Neile
- SIIS
- Need
- nad
- Kolmas
- kolmanda osapoole
- see
- need
- tuhandeid
- Läbi
- aeg
- aega võttev
- korda
- et
- võttis
- tööriist
- teema
- Teemasid
- Summa
- koolitatud
- Ümberkirjutus
- üle antud
- Reisimine
- proovitud
- Pöörake
- liigid
- mõistma
- mõistmine
- Värskendused
- Uudised
- us
- kasutama
- Kasutatud
- Kasutaja
- Kasutajaliides
- kasutamine
- väärtuslik
- eri
- suur
- versioon
- väga
- kaudu
- Video
- tähtis
- Hääl
- tahan
- we
- web
- veebiteenused
- Hästi
- olid
- M
- Mis on
- millal
- mis
- kuigi
- WHO
- will
- koos
- jooksul
- Töö
- töötas
- töövoog
- töötab
- maailm
- oleks
- kirjutama
- aastat
- york
- sa
- Sinu
- youtube
- sephyrnet