Ebben a bejegyzésben bemutatjuk, hogyan hozhat létre automatikus e-mail válaszmegoldást Amazon Comprehend.
A szervezetek rengeteg erőforrást, erőfeszítést és pénzt költenek ügyfélszolgálati tevékenységeik működtetésére, hogy válaszoljanak az ügyfelek kérdéseire és megoldásokat kínáljanak. Ügyfelei különféle csatornákon, például e-mailen, csevegésen vagy telefonon keresztül tehetnek fel kérdéseket, és az ilyen kérdések megválaszolására alkalmazott munkaerő erőforrás-igényes, időigényes és akár terméketlen is lehet, ha a kérdésekre ismétlődő válaszokat kap.
A COVID-19 világjárvány idején sok szervezet nem tudta megfelelően támogatni ügyfeleit az ügyfélszolgálati és ügynöki létesítmények leállása miatt, és az ügyfelek megkeresései egyre halmozódtak. Egyes szervezetek nehezen tudtak gyorsan válaszolni a kérdésekre, ami rossz ügyfélélményt okozhat. Ez viszont az ügyfelek elégedetlenségéhez vezethet, és hosszú távon hatással lehet a szervezet hírnevére és bevételére.
Bár szervezete rendelkezik az ügyfelek lekérdezéseihez és válaszaihoz szükséges adatvagyonnal, továbbra is nehézségekbe ütközhet az ügyfeleknek való válaszadás automatizált folyamata. A kihívások közé tartozhatnak a strukturálatlan adatok, a különböző nyelvek, valamint a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulási (ML) technológiák terén tapasztalható szakértelem hiánya.
Leküzdheti ezeket a kihívásokat az Amazon Comprehend használatával az ügyfelek kérdéseire adott e-mail-válaszok automatizálására. Megoldásunkkal azonosíthatja az ügyfelek e-mailjeinek szándékát, amelyek automatikus választ küldenek, ha a szándék megegyezik meglévő tudásbázisával. Ha a szándék nem egyezik, az e-mail a támogatási csapathoz kerül kézi válaszadásra. Íme néhány gyakori vásárlói szándék, amikor kapcsolatba lép az ügyfélszolgálattal:
- Tranzakció állapota (például pénzátutalás állapota)
- Password Reset
- Promóciós kód vagy kedvezmény
- Működési idő
- Keressen egy ügynök helyét
- Csalás bejelentése
- Fiók feloldása
- Számla zárása
Az Amazon Comprehend segíthet az e-mailek osztályozásának és entitásészlelésének végrehajtásában a fenti célok bármelyike esetén. Ennél a megoldásnál bemutatjuk, hogyan kell osztályozni az ügyfelek e-mailjeit az első három célhoz. Az Amazon Comprehend segítségével az e-mailekből származó legfontosabb információkat is észlelheti, így automatizálhatja üzleti folyamatait. Például az Amazon Comprehend segítségével automatizálhatja a választ egy ügyfél kérésére, amely tartalmazza a lekérdezéssel kapcsolatos konkrét információkat.
Megoldás áttekintése
Ügyfeleink e-mail válaszfolyamatának kialakításához a következő szolgáltatásokat használjuk:
- Amazon Comprehend
- AWS Lambda
- Amazon egyszerű e-mail szolgáltatás (Amazon SES)
- Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)
- Amazon WorkMail
A következő architektúra diagram kiemeli a végpontok közötti megoldást:
A megoldás munkafolyamata a következő lépéseket tartalmazza:
- Az ügyfél e-mailt küld a WorkMailben létrehozott ügyfélszolgálati e-mail-címre.
- A WorkMail egy Lambda funkciót hív meg az e-mail megérkezésekor.
- A függvény elküldi az e-mail tartalmat egy egyéni osztályozási modell végpontjára.
- Az egyéni besorolási végpont besorolt értékkel és megbízhatósági szinttel tér vissza (80% felett, de ezt szükség szerint konfigurálhatja).
- Ha az osztályozási érték az
MONEYTRANSFER
, a Lambda függvény meghívja az entitásészlelési végpontot, hogy megtalálja a pénzátutalási azonosítót. - Ha a pénzátutalási azonosítót visszaküldi, a függvény véletlenszerűen adja vissza a pénzátutalási állapotot (valós forgatókönyv esetén az adatbázist API-n keresztül hívhatja a tényleges átutalás állapotának lekéréséhez).
- A visszaadott minősített érték alapján a rendszer egy előre meghatározott e-mail sablont választ az Amazon SES-ben, és egy válasz e-mailt küld az ügyfélnek.
- Ha a megbízhatósági szint kisebb, mint 80%, nem ad vissza minősített értéket, vagy az entitásészlelés nem találja a pénzátutalási azonosítót, akkor az ügyfél e-mailje egy SNS-témába kerül. Előfizethet az Amazon SNS-re, hogy továbbítsa az üzenetet a jegyértékesítő rendszeréhez.
Előfeltételek
Utal README.md fájl a GitHub repo hogy megfeleljen a megoldás üzembe helyezésének előfeltételeinek.
Telepítse a megoldást
A megoldás telepítése a következő magas szintű lépésekből áll:
- Végezze el a kézi konfigurációkat a AWS felügyeleti konzol.
- Futtassa a szkripteket egy Amazon SageMaker notebook példány a megadott notebook fájl használatával.
- Telepítse a megoldást a AWS Cloud Development Kit (AWS CDK).
A teljes útmutatásért lásd a README.md fájl a GitHub repo.
Tesztelje az oldatot
A megoldás teszteléséhez küldjön egy e-mailt személyes e-mailjéből az AWS CDK telepítése részeként létrehozott támogatási e-mail címre (ebben a bejegyzésben a support@mydomain.com címet használjuk). Mintaadatainkban a következő három célt használjuk az egyéni osztályozási képzéshez:
- PÉNZ ÁTUTALÁS – Az ügyfél szeretné tudni egy pénzátutalás állapotát
- PASSRESET – Az ügyfél bejelentkezett, fiókja zárolva van, vagy jelszót kért
- PROMÓCIÓS KÓD – Az ügyfél a pénzátutaláshoz elérhető kedvezményről vagy promóciós kódról szeretne tájékozódni
A következő képernyőképen egy ügyfél e-mail minta látható:
Ha az ügyfél e-mailje nincs besorolva, vagy a megbízhatósági szint 80% alatt van, az e-mail tartalma egy SNS-témába kerül továbbításra. Aki feliratkozott a témára, az üzenetként kapja meg az e-mail tartalmát. Feliratkoztunk erre az SNS-témára azzal az e-mail-címmel, amelyet a human_workflow_email
paramétert a telepítés során.
Tisztítsuk meg
A folyamatos költségek elkerülése érdekében törölje a megoldás részeként létrehozott erőforrásokat, ha végzett.
Következtetés
Ebben a bejegyzésben megtanulta, hogyan konfigurálhat automatizált e-mail-válaszrendszert az Amazon Comprehend ügyfélosztályozási és entitásészlelési, valamint egyéb AWS-szolgáltatások segítségével. Ez a megoldás a következő előnyökkel járhat:
- Javított e-mail válaszidő
- Jobb ügyfél-elégedettség
- Idő- és erőforrás-megtakarítás
- Képes a kulcsfontosságú ügyfélkérdésekre összpontosítani
Ezt a megoldást vállalkozása más területeire és más iparágakra is kiterjesztheti.
A jelenlegi architektúra esetén az alacsony megbízhatósági pontszámmal besorolt e-mailek egy emberi hurokba kerülnek kézi ellenőrzés és válaszadás céljából. A kézi felülvizsgálati folyamat bemeneteit felhasználhatja az Amazon Comprehend modell továbbfejlesztésére és az automatizált osztályozási arány növelésére. Amazon kiterjesztett AI (Amazon A2I) beépített emberi felülvizsgálati munkafolyamatokat biztosít az általános ML használati esetekhez, például az NLP-alapú entitásfelismeréshez a dokumentumokban. Ez lehetővé teszi az Amazon Comprehend előrejelzéseinek egyszerű áttekintését.
Amint minden szándékhoz több adatot kapunk, újra betanítjuk és bevezetjük az egyéni besorolási modellt, és ennek megfelelően frissítjük az e-mail válaszfolyamatot a GitHub repo.
A szerzőről
Godwin Sahayaraj Vincent az AWS vállalati megoldások építésze, aki szenvedélyesen foglalkozik a gépi tanulással, és útmutatást ad az ügyfeleknek az AWS-munkaterhelések és architektúrák megtervezéséhez, telepítéséhez és kezeléséhez. Szabadidejében szeret krikettezni a barátaival és teniszezni három gyerekével.
Shamika Ariyawansa AI/ML Specialist Solutions Architect az Amazon Web Services globális egészségügyi és élettudományi csapatában. Együttműködik az ügyfelekkel, hogy az AWS ML-kínálatának és az ML-domain tudásának kombinációjával előmozdítsa ML-útjukat. Székhelye a Colorado állambeli Denverből származik. Szabadidejében szeret terepjáró kalandokat kalandozni a Colorado-hegységben, és részt vesz a gépi tanulási versenyeken.
- Coinsmart. Európa legjobb Bitcoin- és kriptográfiai tőzsdéje.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. SZABAD HOZZÁFÉRÉS.
- CryptoHawk. Altcoin radar. Ingyenes próbaverzió.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-email-responses-using-amazon-comprehend-custom-classification-and-entity-detection/
- "
- 100
- Rólunk
- Fiók
- AI
- amazon
- Az Amazon Web Services
- api
- építészet
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- Mesterséges intelligencia (AI)
- Eszközök
- bővített
- Automatizált
- elérhető
- AWS
- Előnyök
- határ
- épít
- beépített
- üzleti
- hívás
- ami
- esetek
- Okoz
- kihívások
- csatornák
- besorolás
- felhő
- kód
- Colorado
- kombináció
- Közös
- bizalom
- tartalom
- kiadások
- Covid-19
- COVID-19 járvány
- krikett
- Jelenlegi
- Vásárlói élmény
- Vevőszolgálat
- Ügyfelek
- dátum
- adatbázis
- Denver
- telepíteni
- bevezetéséhez
- bevetés
- Design
- Érzékelés
- Fejlesztés
- különböző
- Kedvezmény
- dokumentumok
- Nem
- domain
- könnyen
- Endpoint
- Vállalkozás
- példa
- Bontsa
- tapasztalat
- szakvélemény
- vezetéknév
- áramlási
- Összpontosít
- következő
- Tele
- funkció
- Globális
- egészségügyi
- segít
- Hogyan
- How To
- HTTPS
- azonosítani
- Hatás
- végre
- javul
- tartalmaz
- Növelje
- iparágak
- információ
- Intelligencia
- A szándék
- Kulcs
- gyerekek
- tudás
- Nyelvek
- tanult
- tanulás
- szint
- Life Sciences
- zárt
- Hosszú
- gép
- gépi tanulás
- vezetés
- kézikönyv
- Mérkőzés
- ML
- modell
- pénz
- jegyzetfüzet
- bejelentés
- Ajánlat
- Művelet
- szervezet
- szervezetek
- Más
- járvány
- Jelszó
- személyes
- játszani
- szegény
- Tippek
- folyamat
- Folyamatok
- ad
- biztosít
- forrás
- Tudástár
- válasz
- Visszatér
- jövedelem
- Kritika
- futás
- TUDOMÁNYOK
- Szolgáltatások
- üzemszünet
- Egyszerű
- So
- Megoldások
- költ
- Állapot
- Iratkozz fel
- támogatás
- rendszer
- csapat
- Technologies
- teszt
- idő
- időigényes
- Képzések
- Frissítések
- használ
- érték
- Igazolás
- háló
- webes szolgáltatások
- WHO
- munkaerő
- művek