Munculnya teknologi kecerdasan buatan memungkinkan organisasi untuk mengadopsi dan meningkatkan kemampuan layanan mandiri dalam operasi pusat kontak untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih proaktif, tepat waktu, dan efektif. Bot suara, atau sistem respons suara interaktif percakapan (IVR), menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami pertanyaan pelanggan dan memberikan jawaban yang relevan. Bisnis dapat mengotomatiskan tanggapan atas pertanyaan transaksional yang sering diajukan dengan menggunakan bot yang tersedia 24/7. Akibatnya, pelanggan mendapat manfaat dari pengurangan waktu tunggu dan waktu penyelesaian panggilan yang lebih cepat, terutama selama jam sibuk.
Di pos Meningkatkan pengalaman layanan pelanggan menggunakan AI Percakapan: Perkuat pusat kontak Anda dengan Amazon Lex dan Genesys Cloud, kami memperkenalkan AmazonLex dukungan pada platform Genesys Cloud dan menguraikan proses pengaktifan integrasi. Dalam posting ini, kami menunjukkan cara meningkatkan FAQ layanan pelanggan tradisional dengan bot suara interaktif. Kami menyelami kasus penggunaan layanan mandiri yang umum, menjelajahi interaksi Tanya Jawab, dan menawarkan pendekatan otomatis menggunakan QnABot di AWS Solution dibangun di Amazon Lex dengan Genesys Cloud.
Ikhtisar solusi
Interaksi informasional dapat diterapkan secara luas, dengan contoh seperti jam operasional, informasi kebijakan, jadwal sekolah, atau pertanyaan umum lainnya yang bervolume tinggi dan lugas. Solusi yang dibahas dalam posting ini memungkinkan pelanggan untuk berinteraksi dengan bot suara yang didukung oleh basis pengetahuan yang dikuratori secara alami dan percakapan. Pelanggan dapat memperoleh jawaban tanpa harus menunggu perwakilan layanan pelanggan manusia, sehingga meningkatkan waktu penyelesaian dan kepuasan pelanggan. Anda juga dapat menerapkan bot yang sama secara langsung sebagai klien web, atau menyematkannya ke situs yang ada sebagai widget obrolan, memperluas titik kontak melalui berbagai saluran, dan meningkatkan keterlibatan keseluruhan dengan pelanggan.
Untuk video demo yang menjelaskan pengalaman pelanggan yang menghubungi pusat kontak dan berinteraksi dengan QnABot, lihat video di bawah ini:
QnABot menyediakan arsitektur prakonfigurasi yang memberikan pengalaman kode rendah, seperti yang ditunjukkan dalam diagram berikut. Di balik layar, ia menggunakan Amazon Lex bersama dengan layanan AWS lainnya. Pengguna non-teknis dapat menerapkan solusi dengan mengklik tombol, membangun bot mereka melalui antarmuka yang ramah pengguna, dan mengintegrasikan bot suara ke dalam alur panggilan Genesys Cloud.
Alur kerja solusi berisi langkah-langkah berikut:
- Admin menyebarkan solusi QnABot ke akun AWS mereka, membuka UI Perancang Konten, dan menggunakan Amazon Kognito untuk mengotentikasi.
- Setelah otentikasi, Amazon CloudFront dan Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3) mengirimkan konten UI Perancang Konten.
- Admin mengonfigurasi pertanyaan dan jawaban di Perancang Konten, dan UI mengirimkan permintaan ke Gerbang API Amazon untuk menyimpan pertanyaan dan jawaban.
- Desainer Konten AWS Lambda fungsi menyimpan input di Layanan Pencarian Terbuka Amazon dalam indeks bank soal.
- Admin mengaktifkan integrasi Amazon Lex di Genesys Cloud, mengekspor aliran sampel dari UI Perancang Konten, dan mengimpor aliran ini ke Genesys Cloud menggunakan alat Genesys Archy.
- Pelanggan menghubungi Genesys Cloud dan memulai interaksi dengan QnABot. Genesys Cloud mengalirkan audio ini ke Amazon Lex, yang mengubah audio menjadi teks dan memanggil fungsi Lambda Pemenuhan Bot.
- Fungsi Pemenuhan Bot mengambil input pengguna dan mencari jawabannya di Layanan OpenSearch. Atau, Anda dapat menggunakan AmazonKendra jika indeks dikonfigurasi dan disediakan pada saat penerapan. Jawabannya disintesis menjadi suara oleh Amazon Polly dan diputar ulang ke pelanggan.
- Interaksi pengguna dengan fungsi Pemenuhan Bot menghasilkan log dan data metrik, yang dikirim ke Firehose Data Amazon Kinesis lalu ke Amazon S3 untuk analisis data selanjutnya.
Untuk menerapkan solusi ini, kami berjalan melalui langkah-langkah berikut:
- Aktifkan integrasi Amazon Lex V2 dengan Genesys.
- Konfigurasikan Archy, prosesor YAML Genesys Cloud Architect.
- Ekspor alur panggilan Genesys dari QnABot Content Designer.
- Impor dan publikasikan alur panggilan dengan Archy.
- Impor contoh pertanyaan ke QnABot.
- Buat panggilan percobaan dan berinteraksi dengan bot.
- Sesuaikan alur panggilan di Genesys Architect.
Prasyarat
Untuk memulai, Anda memerlukan yang berikut ini:
Aktifkan integrasi Amazon Lex V2 dengan Genesys Cloud
Langkah pertama adalah mengaktifkan integrasi Amazon Lex V2 dengan Genesys Cloud. Untuk petunjuk, lihat Meningkatkan pengalaman layanan pelanggan menggunakan AI Percakapan: Perkuat pusat kontak Anda dengan Amazon Lex dan Genesys Cloud.
Konfigurasikan Archy
Kami telah menyiapkan contoh alur panggilan masuk untuk membantu Anda memulai dengan QnABot dan Genesys Cloud. Kami menggunakan Archy, alat prosesor YAML Genesys Cloud Architect, untuk memublikasikan alur panggilan ini. Anda harus terlebih dahulu membuat ID klien dan rahasia klien OAuth, kemudian Anda dapat mengunduh dan mengonfigurasi Archy.
Buat ID klien OAuth dan rahasia klien
Archy memerlukan ID klien dan pasangan rahasia atau token otorisasi. Untuk informasi lebih lanjut tentang persyaratan OAuth Archy, lihat Prasyarat dalam dokumentasi instalasi Archy.
Untuk membuat ID klien dan pasangan rahasia, selesaikan langkah-langkah berikut:
- Pada halaman Genesys Cloud Admin, navigasikan ke Integrasi, Lalu pilih OAuth.
- Pilih Tambahkan Klien.
- Untuk Nama App, Masuk
QnABot
. - Untuk Deskripsi Produk, masukkan deskripsi.
- Untuk Jenis Hibah, pilih Kredensial Klien.
Sebuah baru Peran tab muncul.
- pada Peran tab, tetapkan peran yang memiliki izin Arsitek > aliran > terbitkan.
Pada tangkapan layar berikut, kami menetapkan admin
peran. Anda mungkin juga harus menetapkan Master Admin
peran.
- Pilih Save.
- pada Detail Klien tab, salin nilai untuk ID klien dan rahasia klien.
Unduh dan konfigurasikan Archy
Unduh dan unzip versi Archy yang sesuai untuk sistem operasi Anda. Kemudian arahkan ke folder di terminal dan mulai proses pengaturan dengan menjalankan perintah berikut:
Lanjutkan melalui pengaturan Archy, dan berikan ID klien dan rahasia klien saat diminta.
Ekspor aliran panggilan YAML dari QnABot Content Designer
Sekarang setelah Archy diizinkan untuk memublikasikan alur panggilan, kami mengekspor alur panggilan yang telah dikonfigurasikan sebelumnya dari QnABot Content Designer.
- Login ke Desainer Konten QnABot.
- pada Tools menu, pilih Awan Genesys.
- Pilih Selanjutnya sampai Anda mencapai Unduh Alur Panggilan bagian.
- Pilih Unduh Alur Panggilan Masuk.
Anda mengunduh file bernama QnABotFlow.yaml
, yang merupakan aliran panggilan Genesys yang telah dikonfigurasi sebelumnya.
- Salin file ini ke folder yang sama di mana Archy berada.
Impor dan publikasikan alur panggilan dengan Archy
Untuk memublikasikan alur panggilan ke Archy, jalankan perintah berikut:
Setelah selesai, aliran panggilan masuk baru bernama QnABotFlow
tersedia di Genesys Architect.
Untuk menetapkan alur panggilan ini, pada halaman Genesys Cloud Admin, navigasikan ke Rute Dan pilihlah Perutean Panggilan.
Baru QnABotFlow
akan muncul dalam daftar aliran panggilan di bawah Perutean Reguler. Tetapkan alurnya, lalu pilih Save.
Impor contoh pertanyaan ke QnABot
Arahkan kembali ke QnABot Content Designer, pilih Tools menu, dan pilih impor.
Lihat lebih lanjut Contoh / Ekstensi, temukan contoh GenesysWizardQnA, dan pilih Beban.
Jika Anda menavigasi kembali ke halaman pertanyaan dan jawaban utama, Anda sekarang memiliki GenesysHelper
pertanyaan. Ini adalah satu set contoh pertanyaan dan jawaban bagi Anda untuk memulai.
Buat panggilan telepon percobaan dan berinteraksi dengan bot
Kembali ke Genesys Cloud Admin, pastikan Anda memiliki nomor telepon masuk yang terkait dengan QnABotFlow
aliran panggilan di bawah Perutean Panggilan. Kami sekarang menavigasi ke desktop agen dan melakukan panggilan uji untuk berinteraksi dengan bot untuk pertama kalinya.
QnABot dirancang untuk menjawab pertanyaan berdasarkan data yang telah dikonfigurasi sebelumnya di Perancang Konten. Mari kita coba yang berikut ini:
- Apa jam kerja Anda?
- apa arti kehidupan?
Setiap kali QnABot memberikan jawaban, Anda memiliki pilihan untuk mengajukan pertanyaan lain, mengakhiri panggilan dengan mengatakan "Selamat tinggal", atau meminta untuk terhubung ke agen manusia dengan mengatakan "Saya ingin berbicara dengan agen."
Sesuaikan alur panggilan dengan Genesys Architect
Alur panggilan Genesys telah dikonfigurasikan sebelumnya untuk mengaktifkan atribut sesi Amazon Lex tertentu. Misalnya, jika Anda mengedit pertanyaan dengan ID GenesysHelper.Hours
, jawabannya berisi pernyataan berikut:
Ini didasarkan pada Setang, dan memungkinkan Anda menyetel nilai untuk atribut sesi. Alur panggilan Genesys Cloud CX yang diekspor berisi blok yang membaca kembali nilai dari genesys_nextPrompt
atribut session, yang hanya diucapkan oleh aliran panggilan Genesys.
Untuk bercabang ke antrian atau aliran panggilan lain, jawaban QnABot dapat menggunakan setSessionAttr
untuk mengatur genesys_nextAction
ke nilai tertentu. Contohnya adalah dalam pertanyaan dengan ID GenesysHelper.Agent,
dimana jawabannya {{setSessionAttr 'nextAction' 'AGENT'}}
. Dalam tugas QnABot yang dapat digunakan kembali aliran panggilan, ada blok sakelar yang membaca nilai atribut ini untuk bercabang ke tindakan tertentu. Contoh aliran panggilan berisi cabang untuk AGENT
, MENU
, dan END
. Jika tidak ada nilai untuk genesys_nextAction
atribut session, aliran panggilan memutar ulang string apa pun yang ditemukan di genesys_nextPrompt
konten, atau nilai defaultPrompt
variabel tugas didefinisikan di awal aliran utama, yang diatur secara default ke ask another question or say return to main menu
.
Diagram berikut menggambarkan aliran panggilan utama.
Diagram berikut mengilustrasikan alur tugas yang dapat digunakan kembali.
Membersihkan
Untuk menghindari timbulnya biaya di masa mendatang, hapus sumber daya yang dibuat melalui template dengan menavigasi ke Formasi AWS Cloud konsol, memilih tumpukan QnABot yang dibuat oleh template, dan memilih Delete. Ini menghapus semua sumber daya yang dibuat oleh template.
Untuk menghapus sumber daya di Genesys Cloud, pertama-tama hapus aliran panggilan dari perutean panggilan. Kemudian hapus aliran panggilan dari Genesys Architect.
Kesimpulan
Dalam posting ini, kami membahas cara memulai QnABot dan Genesys Cloud dengan solusi yang mudah diterapkan dan dapat digunakan untuk menangani kasus penggunaan interaksi transaksional. Bot suara ini membebaskan perwakilan layanan pelanggan Anda untuk menghabiskan waktu bersama pelanggan Anda pada tugas yang lebih kompleks, dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna melalui layanan mandiri. Kepuasan pelanggan meningkat, sementara biaya berkurang, karena Anda menggunakan lebih sedikit menit terhubung dan memaksimalkan pemanfaatan agen.
Untuk memulai, Anda bisa luncurkan QnABot dengan satu klik dan melewati Lokakarya QnABot untuk mempelajari tentang fitur tambahan. Integrasi Amazon Lex tersedia di Genesis App Foundry.
Tentang Penulis
Christopher Lotto adalah Senior Solutions Architect di tim AWS AI Language Services. Dia memiliki 20 tahun pengalaman pengembangan perangkat lunak perusahaan. Chris tinggal di Sacramento, California, dan menikmati berkebun, luar angkasa, dan berkeliling dunia.
Jessica Ho adalah Arsitek Solusi di Amazon Web Services, mendukung mitra ISV yang membangun aplikasi bisnis di AWS. Dia bersemangat dalam menciptakan solusi berbeda yang membuka kunci pelanggan untuk adopsi cloud. Di luar pekerjaan, dia senang mengubah kebunnya menjadi hutan mini.
- Lanjutan (300)
- AI
- ai seni
- generator seni ai
- punya robot
- AmazonLex
- kecerdasan buatan
- sertifikasi kecerdasan buatan
- kecerdasan buatan dalam perbankan
- robot kecerdasan buatan
- robot kecerdasan buatan
- perangkat lunak kecerdasan buatan
- Obrolan AWS
- Pembelajaran Mesin AWS
- blockchain
- konferensi blockchain
- kecerdasan
- contact center
- kecerdasan buatan percakapan
- konferensi kripto
- dall's
- belajar mendalam
- google itu
- Sistem respons suara interaktif
- IVR
- Mesin belajar
- plato
- plato ai
- Kecerdasan Data Plato
- Permainan Plato
- Data Plato
- permainan plato
- QnABot
- eceran
- skala ai
- sintaksis
- Petunjuk Teknis
- Bot Suara
- zephyrnet.dll