Yhteystietokeskuksesi toimii tärkeänä linkkinä yrityksesi ja asiakkaidesi välillä. Jokainen puhelu yhteyskeskukseesi on mahdollisuus saada lisätietoja asiakkaidesi tarpeista ja siitä, kuinka hyvin vastaat niihin.
Useimmat yhteyskeskukset edellyttävät, että edustajat tekevät yhteenvedon keskustelustaan jokaisen puhelun jälkeen. Puhelujen yhteenveto on arvokas työkalu, joka auttaa yhteyskeskuksia ymmärtämään asiakaspuheluita ja saamaan niistä oivalluksia. Lisäksi tarkat puheluyhteenvedot parantavat asiakkaan matkaa, koska asiakkaiden ei tarvitse toistaa tietoja siirrettäessä toiselle edustajalle.
Tässä viestissä selitämme, kuinka generatiivisen tekoälyn tehoa voidaan käyttää vähentämään vaivaa ja parantamaan puhelujen yhteenvetojen ja puheluiden sijoittelujen luomisen tarkkuutta. Näytämme myös kuinka pääset nopeasti alkuun käyttämällä avoimen lähdekoodin ratkaisumme uusinta versiota, Live Call Analytics Agent Assistin kanssa.
Haasteita puheluyhteenvedoilla
Kun yhteyskeskukset keräävät enemmän puhedataa, tehokkaan puhelujen yhteenvedon tarve on kasvanut merkittävästi. Useimmat yhteenvedot ovat kuitenkin tyhjiä tai epätarkkoja, koska niiden luominen manuaalisesti vie aikaa ja vaikuttaa agenttien keskeisiin mittareihin, kuten keskimääräiseen käsittelyaikaan (AHT). Agentit raportoivat, että yhteenvedon tekeminen voi viedä jopa kolmanneksen koko puhelusta, joten he ohittavat sen tai täyttävät puutteelliset tiedot. Tämä vahingoittaa asiakaskokemusta – pitkät odotukset turhauttavat asiakkaita agenttien kirjoittaessa ja puutteelliset yhteenvedot tarkoittavat sitä, että asiakkaita pyydetään toistamaan tietoja, kun ne siirretään agenttien välillä.
Hyvä uutinen on, että yhteenvetohaasteen automatisointi ja ratkaiseminen on nyt mahdollista generatiivisen tekoälyn avulla.
Generatiivinen tekoäly auttaa tekemään yhteenvedon asiakkaiden puheluista tarkasti ja tehokkaasti
Generatiivinen AI toimii erittäin suurilla koneoppimismalleilla (ML), joita kutsutaan perusmalleiksi (FM), jotka on esikoulutettu mittakaavassa valtaviin tietomääriin. Osaa näistä luonnollisen kielen ymmärtämiseen keskittyvistä FM-malleista kutsutaan suuriksi kielimalleiksi (LLM), ja ne pystyvät luomaan ihmisen kaltaisia, asiayhteyteen liittyviä yhteenvetoja. Parhaat LLM:t voivat käsitellä jopa monimutkaisia, epälineaarisia lauserakenteita helposti ja määrittää erilaisia näkökohtia, kuten aiheen, tarkoituksen, seuraavat vaiheet, tulokset ja paljon muuta. LLM:ien käyttäminen puhelujen yhteenvedon automatisoimiseen mahdollistaa asiakkaiden keskustelujen yhteenvedon tarkasti ja murto-osassa manuaaliseen yhteenvetoon tarvittavasta ajasta. Tämä puolestaan antaa yhteyskeskukselle mahdollisuuden tarjota ylivoimaista asiakaskokemusta ja samalla vähentää edustajiensa dokumentointitaakkaa.
Seuraavassa kuvakaappauksessa on esimerkki Live Call Analytics with Agent Assist -puhelun tietosivusta, joka sisältää tiedot kustakin puhelusta.
Seuraava video näyttää esimerkin Live Call Analyticsista Agent Assistin kanssa, joka tekee yhteenvedon käynnissä olevasta puhelusta, tekee yhteenvedon puhelun päätyttyä ja luo seurantasähköpostin.
Ratkaisun yleiskatsaus
Seuraava kaavio kuvaa ratkaisun työnkulkua.
Ensimmäinen askel abstraktien puheluyhteenvetojen luomisessa on asiakaspuhelun transkriptio. Tarkat, käyttövalmiit transkriptit ovat erittäin tärkeitä tarkkojen ja tehokkaiden puheluyhteenvetojen luomiseksi. Amazonin transkriptio voi auttaa sinua luomaan erittäin tarkkoja transkriptioita yhteyskeskuksen puheluille. Amazon Transcribe on monipuolinen puheen tekstiksi -sovellusliittymä, jossa on huippuluokan puheentunnistusmalleja, joita hallitaan ja koulutetaan jatkuvasti. Asiakkaat, kuten New York Times, New Rose Hotel, Zillow, Wix, ja tuhansia muut käyttää Amazon Transcribea erittäin tarkkojen transkriptien luomiseen parantaakseen liiketoimintansa tuloksia. Amazon Transcriben keskeinen erottava tekijä on sen kyky suojata asiakastietoja poistamalla arkaluontoiset tiedot äänestä ja tekstistä. Vaikka asiakkaiden yksityisyyden ja turvallisuuden suojaaminen on yleisesti ottaen tärkeää yhteyskeskuksille, on vielä tärkeämpää piilottaa arkaluontoiset tiedot, kuten pankkitilitiedot ja sosiaaliturvatunnukset, ennen kuin luodaan automaattisia puheluyhteenvetoja, jotta ne eivät joutuisi yhteenvetoon.
Asiakkaille, jotka jo käyttävät Amazon Connect, monikanavaisen pilvipalvelukeskuksemme, Ota yhteys Amazon Connectin linssiin tarjoaa reaaliaikaisia transkriptio- ja analytiikkaominaisuuksia natiivisti. Jos kuitenkin haluat käyttää generatiivista tekoälyä olemassa olevan yhteyskeskuksesi kanssa, olemme kehittäneet ratkaisut jotka tekevät suurimman osan raskaasta työstä, joka liittyy keskustelujen litteroimiseen reaaliajassa tai puhelun jälkeen olemassa olevasta yhteyskeskuksesta ja automaattisten puheluyhteenvetojen luomiseen generatiivisen tekoälyn avulla. Lisäksi tässä osiossa kuvattu ratkaisu mahdollistaa sen integroida asiakassuhteiden hallintajärjestelmääsi (CRM). päivittääksesi automaattisesti valitsemasi CRM:n luoduilla puheluyhteenvedoilla. Tässä esimerkissä käytämme meidän Live-puheluanalyysi Agent Assist (LCA) -ratkaisulla, joka tuottaa reaaliaikaisia puhelujen transkriptioita ja puheluyhteenvetoja LLM:ien kanssa, joita isännöidään Amazonin kallioperä. Voit myös kirjoittaa an AWS Lambda toiminto ja anna LCA funktion Amazon Resource Name (ARN) -kenttään AWS-pilven muodostuminen parametreja ja käytä valitsemaasi LLM:ää.
Seuraava yksinkertaistettu LCA-arkkitehtuuri havainnollistaa puhelujen yhteenvetoa Amazon Bedrockilla.
LCA toimitetaan CloudFormation-mallina, joka ottaa käyttöön edellisen arkkitehtuurin ja mahdollistaa puheluiden litteroinnin reaaliajassa. Työnkulun vaiheet ovat seuraavat:
- Puhelun ääni voidaan suoratoistaa SIPRECin kautta puhelinjärjestelmästäsi Amazon Chime SDK Voice Connectoriin, joka puskuroi äänen sisään. Amazon Kinesis -videovirrat. LCA tukee myös muita äänen sisäänottomekanismeja, kuten Genesys Cloud Audiohook.
- Amazon Chime SDK Call Analytics suoratoistaa sitten äänen Kinesis Video Streamsista Amazon Transcriptiin ja kirjoittaa JSON-lähdön Amazon Kinesis -tietovirrat.
- Lambda-funktio käsittelee transkription segmentit ja säilyttää ne Amazon DynamoDB pöytä.
- Puhelun päätyttyä Amazon Chime SDK Voice Connector julkaisee Amazon EventBridge ilmoitus, joka laukaisee Lambda-toiminnon, joka lukee pysyneen transkription DynamoDB:stä, luo LLM-kehotteen (lisätietoja seuraavassa osiossa) ja suorittaa LLM-päätelmän Amazon Bedrockin kanssa. Luotu yhteenveto säilyy DynamoDB:ssä, ja agentti voi käyttää sitä LCA-käyttöliittymässä. Voit valinnaisesti tarjota Lambda-toiminnon ARN, joka suoritetaan sen jälkeen, kun yhteenveto on luotu integroitavaksi kolmannen osapuolen CRM-järjestelmiin.
LCA sallii myös mahdollisuuden kutsua yhteenveto Lambda-funktiota puhelun aikana, koska transkriptio voidaan milloin tahansa hakea ja luoda kehote, vaikka puhelu olisi käynnissä. Tästä voi olla hyötyä silloin, kun puhelu siirretään toiselle edustajalle tai eskaloidaan esimiehelle. Sen sijaan, että asettaisi asiakkaan pitoon ja selittäisi puhelun, uusi edustaja voi nopeasti lukea automaattisesti luodun yhteenvedon, joka voi sisältää nykyisen ongelman ja mitä edellinen edustaja yritti tehdä ratkaistakseen sen.
Esimerkki puhelun yhteenvetokehote
Voit suorittaa LLM-päätelmiä nopealla suunnittelulla luodaksesi ja parantaaksesi puheluyhteenvetojasi. Voit muokata kehotemalleja nähdäksesi, mikä toimii parhaiten valitsemallesi LLM:lle. Seuraavassa on esimerkki oletuskehotteesta transkription yhteenvetoon LCA:lla. Vaihdamme {transcript}
paikkamerkki, jossa on puhelun todellinen transkriptio.
LCA suorittaa kehotteen ja tallentaa luodun yhteenvedon. Yhteenvedon lisäksi voit ohjata LLM:n luomaan melkein mitä tahansa tekstiä, joka on tärkeä agentin tuottavuuden kannalta. Voit esimerkiksi valita joukosta aiheita, joita käsiteltiin puhelun aikana (agentin järjestely), luoda luettelon tarvittavista jatkotehtävistä tai jopa kirjoittaa soittajalle sähköpostin, jossa kiittää häntä puhelusta.
Seuraava kuvakaappaus on esimerkki agentin seurantasähköpostin luomisesta LCA-käyttöliittymässä.
Hyvin suunnitellun kehotteen avulla jotkut LLM:t pystyvät luomaan myös kaikki nämä tiedot yhdellä johtopäätöksellä, mikä vähentää päättelykuluja ja käsittelyaikaa. Agentti voi sitten käyttää luotua vastausta muutaman sekunnin kuluessa puhelun lopettamisesta jälkikontaktityössään. Voit myös integroida luodun vastauksen automaattisesti CRM-järjestelmääsi.
Seuraava kuvakaappaus näyttää esimerkkiyhteenvedon LCA-käyttöliittymästä.
On myös mahdollista luoda yhteenveto puhelun ollessa vielä käynnissä (katso seuraava kuvakaappaus), mikä voi olla erityisen hyödyllistä pitkissä asiakaspuheluissa.
Ennen generatiivista tekoälyä agenttien olisi kiinnitettävä huomiota ja samalla tehtävä muistiinpanoja ja suoritettava muita tehtäviä tarpeen mukaan. Transkriptoimalla puhelun automaattisesti ja käyttämällä LLM:itä luomaan automaattisesti yhteenvetoja, voimme vähentää edustajan henkistä taakkaa, jotta he voivat keskittyä tarjoamaan ylivertaista asiakaskokemusta. Tämä johtaa myös tarkempaan puhelun jälkeiseen työhön, koska transkriptio on tarkka esitys siitä, mitä puhelun aikana tapahtui – ei vain sitä, mitä edustaja teki muistiinpanoja tai muisti.
Yhteenveto
Esimerkki LCA-sovelluksesta toimitetaan avoimena lähdekoodina – käytä sitä oman ratkaisusi lähtökohtana ja auta meitä parantamaan sitä tarjoamalla korjauksia ja ominaisuuksia GitHub-pulssipyyntöjen kautta. Lisätietoja LCA:n käyttöönotosta on kohdassa Live-puhelujen analytiikka ja agentti-apu yhteyskeskuksellesi Amazon-kielisten tekoälypalvelujen avulla. Selaa kohtaan LCA GitHub -arkisto Tutustuaksesi koodiin, rekisteröidy saadaksesi ilmoituksia uusista julkaisuista ja tutustu LUEMINUT uusimmat dokumentaatiopäivitykset. Asiakkaille, jotka ovat jo Amazon Connectissa, voit oppia lisää generatiivisesta tekoälystä Amazon Connectin avulla viittaamalla osoitteeseen Kuinka yhteyskeskusten johtajat voivat valmistautua generatiiviseen tekoälyyn.
Tietoja kirjoittajista
Christopher Lott on vanhempi ratkaisuarkkitehti AWS AI Language Services -tiimissä. Hänellä on 20 vuoden kokemus yritysohjelmistojen kehittämisestä. Chris asuu Sacramentossa Kaliforniassa ja nauttii puutarhanhoidosta, ilmailusta ja matkustamisesta ympäri maailmaa.
Smriti Ranjan on päätuotepäällikkö AWS AI/ML -tiimissä, joka keskittyy kieli- ja hakupalveluihin. Ennen AWS:lle tuloaan hän työskenteli Amazon Devicesissa ja muissa teknologia-aloitusyrityksissä johtavissa tuote- ja kasvutoiminnoissa. Smriti asuu Bostonissa, MA ja nauttii vaelluksesta, konsertteista ja matkustamisesta ympäri maailmaa.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-generative-ai-to-increase-agent-productivity-through-automated-call-summarization/
- :on
- :On
- $ YLÖS
- 100
- 13
- 20
- 20 vuotta
- 438
- 7
- a
- kyky
- pystyy
- Meistä
- Tili
- tarkkuus
- tarkka
- tarkasti
- todellinen
- Lisäksi
- Aerospace
- Jälkeen
- Agentti
- aineet
- AI
- AI / ML
- Kaikki
- mahdollistaa
- melkein
- jo
- Myös
- Vaikka
- Amazon
- Amazonin soittoääni
- Amazonin transkriptio
- Amazon Web Services
- määrät
- an
- Analytics
- ja
- Toinen
- vastaus
- Kaikki
- api
- Hakemus
- arkkitehtuuri
- OVAT
- AS
- pyytäminen
- näkökohdat
- auttaa
- Avustaja
- liittyvä
- At
- hoitava
- huomio
- audio-
- automatisoida
- Automatisoitu
- automaattisesti
- automatisointi
- keskimäärin
- AWS
- takaisin
- Pankki
- pankkitili
- perustua
- BE
- koska
- ennen
- alle
- lisäksi
- PARAS
- Paremmin
- välillä
- boston
- taakka
- liiketoiminta
- by
- Kalifornia
- soittaa
- nimeltään
- soittaja
- Puhelut
- CAN
- ei voi
- keskus
- keskuksissa
- haaste
- tarkastaa
- soida
- valinta
- Valita
- chris
- Christopher
- pilvi
- koodi
- kerätä
- monimutkainen
- konsertit
- kytkeä
- ottaa yhteyttä
- yhteyskeskukseen
- sisältää
- jatkuvasti
- edistää
- Keskustelu
- keskustelut
- Hinta
- katettu
- luoda
- luotu
- Luominen
- CRM
- ratkaiseva
- Nykyinen
- asiakas
- asiakastiedot
- asiakaskokemus
- Asiakasmatka
- Asiakkaat
- tiedot
- oletusarvo
- määritelty
- toimittaa
- tuottaa
- levityspinnalta
- lauennut
- yksityiskohtainen
- yksityiskohdat
- Määrittää
- kehitetty
- Kehitys
- Laitteet
- erottelija
- ohjata
- do
- dokumentointi
- Dont
- aikana
- kukin
- helpottaa
- Tehokas
- tehokas
- vaivaa
- poistamalla
- mahdollistaa
- pääte
- päättyy
- Tekniikka
- parantaa
- yritys
- yritysohjelmistot
- erityisesti
- Jopa
- Joka
- esimerkki
- olemassa
- experience
- Selittää
- selitetään
- tutkia
- Ominaisuudet
- Haettu
- harvat
- täyttää
- Etunimi
- Keskittää
- keskityttiin
- tarkennus
- jälkeen
- seuraa
- varten
- perusta
- jae
- alkaen
- täysin
- toiminto
- tehtävät
- Saada
- Sukupuoli
- general
- tuottaa
- syntyy
- synnyttää
- tuottaa
- sukupolvi
- generatiivinen
- Generatiivinen AI
- saada
- GitHub
- hyvä
- täysikasvuinen
- Kasvu
- kahva
- Olla
- ottaa
- he
- raskas
- raskas nosto
- auttaa
- hyödyllinen
- auttaa
- auttaa
- Korkea
- erittäin
- pitää
- pitää
- isännöi
- Miten
- Miten
- Kuitenkin
- http
- HTTPS
- sattuu
- if
- havainnollistaa
- vaikuttavia
- tärkeä
- parantaa
- in
- epätarkka
- sisältää
- Mukaan lukien
- Kasvaa
- tiedot
- oivalluksia
- yhdistää
- tahallisuus
- liitäntä
- tulee
- kysymys
- IT
- SEN
- tuloaan
- matka
- json
- vain
- avain
- Kieli
- suuri
- uusin
- johtajat
- johtava
- Liidit
- OPPIA
- oppiminen
- nosto
- pitää
- LINK
- Lista
- elää
- Lives
- OTK
- Pitkät
- alentaa
- kone
- koneoppiminen
- tehdä
- onnistui
- johto
- johtaja
- manuaalinen
- käsin
- naamio
- tarkoittaa
- mekanismit
- kokous
- henkinen
- Metrics
- ML
- mallit
- muokata
- lisää
- eniten
- nimi
- Luonnollinen
- Tarve
- tarvitaan
- tarpeet
- Neutraali
- Uusi
- uutiset
- seuraava
- Huomautuksia
- ilmoituksen
- nyt
- numerot
- tapahtui
- of
- omnichannel
- on
- jatkuva
- vain
- avata
- avoimen lähdekoodin
- Tilaisuus
- Vaihtoehto
- or
- Muut
- meidän
- ulos
- tuloksiin
- ulostulo
- oma
- sivulla
- parametrit
- Maksaa
- esittävä
- jatkuu
- placeholder
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- Kohta
- mahdollinen
- Kirje
- teho
- powered
- Valmistella
- edellinen
- Pääasiallinen
- Aikaisempi
- yksityisyys
- prosessi
- Prosessit
- käsittely
- Tuotteet
- tuotepäällikkö
- tuottavuus
- Edistyminen
- suojella
- suojella
- toimittaa
- mikäli
- tarjoaa
- Julkaisee
- Putting
- kysymys
- kysymykset
- nopeasti
- pikemminkin
- Lue
- todellinen
- reaaliaikainen
- tunnustaminen
- vähentää
- vähentämällä
- katso
- tarkoitettuja
- yhteys
- Tiedotteet
- merkityksellinen
- toistaa
- korvata
- vastata
- raportti
- edustus
- pyynnöt
- edellyttää
- tarvitaan
- ratkaisee
- resurssi
- Vastata
- vastaus
- ajaa
- toimii
- Sacramento
- Turvallisuus
- Asteikko
- sdk
- Haku
- sekuntia
- Osa
- turvallisuus
- nähdä
- segmentit
- vanhempi
- sensible
- tuomita
- palvelee
- Palvelut
- setti
- hän
- näyttää
- Näytä
- merkki
- merkittävästi
- yksinkertaistettu
- single
- So
- sosiaalinen
- Tuotteemme
- ohjelmistokehitys
- ratkaisu
- Ratkaisumme
- Solving
- jonkin verran
- lähde
- puhe
- Puheentunnistus
- puheen tekstiksi
- alkoi
- Aloita
- Startups
- huippu-
- Vaihe
- Askeleet
- Yhä
- varastot
- virtasi
- puroihin
- rakenteet
- niin
- yhteenveto
- YHTEENVETO
- esimies
- Tukee
- järjestelmä
- järjestelmät
- taulukko
- ottaa
- ottaen
- tehtävät
- joukkue-
- Elektroniikka
- sapluuna
- malleja
- teksti
- kuin
- että
- -
- maailma
- heidän
- Niitä
- sitten
- Nämä
- ne
- kolmas
- kolmannen osapuolen
- tätä
- ne
- tuhansia
- Kautta
- aika
- aikaavievä
- kertaa
- että
- otti
- työkalu
- aihe
- Aiheet
- Yhteensä
- koulutettu
- Jäljennös
- siirretty
- Matkustaminen
- kokeillut
- VUORO
- tyypit
- ymmärtää
- ymmärtäminen
- Päivitykset
- Päivitykset
- us
- käyttää
- käytetty
- käyttäjä
- Käyttöliittymä
- käyttämällä
- arvokas
- eri
- valtava
- versio
- hyvin
- kautta
- Video
- elintärkeä
- Ääni
- haluta
- we
- verkko
- verkkopalvelut
- HYVIN
- olivat
- Mitä
- Mikä on
- kun
- joka
- vaikka
- KUKA
- tulee
- with
- sisällä
- Referenssit
- työskenteli
- työnkulku
- toimii
- maailman-
- olisi
- kirjoittaa
- vuotta
- york
- Voit
- Sinun
- youtube
- zephyrnet