Votre centre de contact constitue le lien vital entre votre entreprise et vos clients. Chaque appel à votre centre de contact est l'occasion d'en savoir plus sur les besoins de vos clients et sur la manière dont vous répondez à ces besoins.
La plupart des centres de contact exigent que leurs agents résument leur conversation après chaque appel. La synthèse des appels est un outil précieux qui aide les centres de contact à comprendre et à obtenir des informations sur les appels des clients. De plus, des résumés d'appels précis améliorent le parcours client en éliminant le besoin pour les clients de répéter les informations lorsqu'ils sont transférés à un autre agent.
Dans cet article, nous expliquons comment utiliser la puissance de l'IA générative pour réduire les efforts et améliorer la précision de la création de résumés d'appels et de dispositions d'appel. Nous montrons également comment démarrer rapidement en utilisant la dernière version de notre solution open source, Analyse des appels en direct avec Agent Assist.
Défis liés aux résumés d'appels
À mesure que les centres de contact collectent davantage de données vocales, le besoin d’une synthèse efficace des appels s’est considérablement accru. Cependant, la plupart des résumés sont vides ou inexacts, car leur création manuelle prend du temps, ce qui a un impact sur les indicateurs clés des agents tels que le temps de traitement moyen (AHT). Les agents signalent que la synthèse peut prendre jusqu'à un tiers du total de l'appel, ils l'ignorent donc ou remplissent des informations incomplètes. Cela nuit à l'expérience client : les clients sont longtemps frustrés pendant que l'agent tape, et les résumés incomplets obligent à demander aux clients de répéter les informations lors du transfert entre les agents.
La bonne nouvelle est que l’automatisation et la résolution du défi de la synthèse sont désormais possibles grâce à l’IA générative.
L'IA générative aide à résumer les appels des clients avec précision et efficacité
IA générative est alimenté par de très grands modèles d'apprentissage automatique (ML), appelés modèles de base (FM), qui sont pré-entraînés sur de grandes quantités de données à grande échelle. Un sous-ensemble de ces FM axés sur la compréhension du langage naturel est appelé grands modèles linguistiques (LLM) et est capable de générer des résumés de type humain et contextuellement pertinents. Les meilleurs LLM peuvent traiter facilement même des structures de phrases complexes et non linéaires et déterminer divers aspects, notamment le sujet, l'intention, les prochaines étapes, les résultats, etc. L'utilisation de LLM pour automatiser la synthèse des appels permet de résumer les conversations des clients avec précision et en une fraction du temps nécessaire à une synthèse manuelle. Cela permet aux centres de contact d'offrir une expérience client supérieure tout en réduisant la charge de documentation pour leurs agents.
La capture d'écran suivante montre un exemple de la page de détails de l'appel Live Call Analytics avec Agent Assist, qui contient des informations sur chaque appel.
La vidéo suivante montre un exemple d'analyse des appels en direct avec Agent Assist résumant un appel en cours, résumant une fois l'appel terminé et générant un e-mail de suivi.
Vue d'ensemble de la solution
Le diagramme suivant illustre le flux de travail de la solution.
La première étape pour générer des résumés d’appels abstraits consiste à transcrire l’appel du client. Disposer de transcriptions précises et prêtes à l’emploi est essentiel pour générer des résumés d’appels précis et efficaces. Amazon Transcribe peut vous aider à créer des transcriptions d’une grande précision pour vos appels au centre de contact. Amazon Transcribe est une API parole-texte riche en fonctionnalités avec des modèles de reconnaissance vocale de pointe qui sont entièrement gérés et formés en continu. Des clients tels que , Slack, Zillow, Wix, et des milliers de autres utilisez Amazon Transcribe pour générer des transcriptions très précises afin d'améliorer leurs résultats commerciaux. Un différenciateur clé d'Amazon Transcribe est sa capacité à protéger les données des clients en supprimant les informations sensibles de l'audio et du texte. Bien que la protection de la vie privée et de la sécurité des clients soit importante en général pour les centres de contact, il est encore plus important de masquer les informations sensibles telles que les informations de compte bancaire et les numéros de sécurité sociale avant de générer des résumés d'appels automatisés, afin qu'elles ne soient pas injectées dans les résumés.
Pour les clients qui utilisent déjà Connexion Amazon, notre centre de contact cloud omnicanal, Lentilles de contact pour Amazon Connect fournit nativement des fonctionnalités de transcription et d’analyse en temps réel. Cependant, si vous souhaitez utiliser l'IA générative avec votre centre de contact existant, nous avons développé SOLUTIONS qui font l'essentiel du gros du travail associé à la transcription des conversations en temps réel ou après un appel depuis votre centre de contact existant, et à la génération de résumés d'appels automatisés à l'aide de l'IA générative. De plus, la solution détaillée dans cette section vous permet de intégrer à votre système de gestion de la relation client (CRM) pour mettre à jour automatiquement le CRM de votre choix avec les résumés d'appels générés. Dans cet exemple, nous utilisons notre Analyse des appels en direct avec la solution Agent Assist (LCA) pour générer des transcriptions d'appels en temps réel et des résumés d'appels avec des LLM hébergés sur Socle amazonien. Vous pouvez également rédiger un AWS Lambda fonction et fournissez à LCA le nom de ressource Amazon (ARN) de la fonction dans le AWS CloudFormation paramètres et utilisez le LLM de votre choix.
L'architecture LCA simplifiée suivante illustre le résumé des appels avec Amazon Bedrock.
LCA est fourni sous forme de modèle CloudFormation qui déploie l'architecture précédente et permet de retranscrire les appels en temps réel. Les étapes du flux de travail sont les suivantes :
- L'audio des appels peut être diffusé via SIPREC depuis votre système de téléphonie vers Amazon Chime SDK Voice Connector, qui met en mémoire tampon l'audio dans Flux vidéo Amazon Kinesis. LCA prend également en charge d'autres mécanismes d'ingestion audio, tels que Crochet audio Genesys Cloud.
- Amazon Chime SDK Call Analytics diffuse ensuite l'audio de Kinesis Video Streams vers Amazon Transcribe et écrit la sortie JSON dans Flux de données Amazon Kinesis.
- Une fonction Lambda traite les segments de transcription et les conserve dans un Amazon DynamoDB tableau.
- Une fois l'appel terminé, Amazon Chime SDK Voice Connector publie un Amazon Event Bridge notification qui déclenche une fonction Lambda qui lit la transcription persistante à partir de DynamoDB, génère une invite LLM (plus d'informations à ce sujet dans la section suivante) et exécute une inférence LLM avec Amazon Bedrock. Le résumé généré est conservé dans DynamoDB et peut être utilisé par l'agent dans l'interface utilisateur LCA. Vous pouvez éventuellement fournir un ARN de fonction Lambda qui sera exécuté après la génération du résumé pour s'intégrer aux systèmes CRM tiers.
LCA permet également d'appeler la fonction Lambda de synthèse pendant l'appel, car à tout moment la transcription peut être récupérée et une invite créée, même si l'appel est en cours. Cela peut être utile lorsqu'un appel est transféré à un autre agent ou transmis à un superviseur. Plutôt que de mettre le client en attente et d'expliquer l'appel, le nouvel agent peut lire rapidement un résumé généré automatiquement, qui peut inclure le problème actuel et ce que l'agent précédent a essayé de faire pour le résoudre.
Exemple d'invite de résumé d'appel
Vous pouvez exécuter des inférences LLM avec une ingénierie rapide pour générer et améliorer vos résumés d'appels. Vous pouvez modifier les modèles d'invite pour voir ce qui fonctionne le mieux pour le LLM que vous sélectionnez. Ce qui suit est un exemple d'invite par défaut pour résumer une transcription avec LCA. Nous remplaçons le {transcript}
espace réservé avec la transcription réelle de l’appel.
LCA exécute l'invite et stocke le résumé généré. Outre le résumé, vous pouvez demander au LLM de générer presque tous les textes importants pour la productivité des agents. Par exemple, vous pouvez choisir parmi un ensemble de sujets abordés lors de l'appel (disposition de l'agent), générer une liste des tâches de suivi requises ou même écrire un e-mail à l'appelant pour le remercier de l'appel.
La capture d'écran suivante est un exemple de génération d'e-mails de suivi d'agent dans l'interface utilisateur LCA.
Grâce à une invite bien conçue, certains LLM ont également la capacité de générer toutes ces informations en une seule inférence, réduisant ainsi le coût d'inférence et le temps de traitement. L'agent peut ensuite utiliser la réponse générée quelques secondes après la fin de l'appel pour son travail après contact. Vous pouvez également intégrer la réponse générée automatiquement dans votre système CRM.
La capture d'écran suivante montre un exemple de résumé dans l'interface utilisateur LCA.
Il est également possible de générer un résumé pendant que l'appel est toujours en cours (voir la capture d'écran suivante), ce qui peut être particulièrement utile pour les longs appels clients.
Avant l’IA générative, les agents devaient être attentifs tout en prenant des notes et en effectuant d’autres tâches selon les besoins. En transcrivant automatiquement l'appel et en utilisant les LLM pour créer automatiquement des résumés, nous pouvons réduire la charge mentale de l'agent, afin qu'il puisse se concentrer sur la fourniture d'une expérience client supérieure. Cela conduit également à un travail après appel plus précis, car la transcription est une représentation précise de ce qui s'est passé pendant l'appel, et pas seulement de ce que l'agent a pris des notes ou dont il s'est souvenu.
Résumé
L'exemple d'application LCA est fourni en open source : utilisez-le comme point de départ pour votre propre solution et aidez-nous à l'améliorer en contribuant aux correctifs et aux fonctionnalités via les demandes d'extraction GitHub. Pour plus d'informations sur le déploiement de LCA, reportez-vous à Analyse d'appels en direct et assistance d'agent pour votre centre de contact avec les services d'IA linguistique d'Amazon. Accédez au Référentiel GitHub LCA pour explorer le code, inscrivez-vous pour être informé des nouvelles versions et consultez le README pour les dernières mises à jour de la documentation. Pour les clients qui utilisent déjà Amazon Connect, vous pouvez en savoir plus sur l'IA générative avec Amazon Connect en vous référant à Comment les responsables des centres de contact peuvent se préparer à l'IA générative.
À propos des auteurs
Christophe Lott est architecte de solutions senior au sein de l'équipe AWS AI Language Services. Il a 20 ans d'expérience dans le développement de logiciels d'entreprise. Chris vit à Sacramento, en Californie, et aime le jardinage, l'aérospatiale et parcourir le monde.
Smriti Ranjan est un chef de produit principal au sein de l'équipe AWS AI/ML, axé sur les services de langage et de recherche. Avant de rejoindre AWS, elle a travaillé chez Amazon Devices et d'autres startups technologiques, dirigeant des fonctions de produits et de croissance. Smriti vit à Boston, Massachusetts et aime faire de la randonnée, assister à des concerts et voyager à travers le monde.
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