Crea un agente di approvazione del credito virtuale con Amazon Lex, Amazon Textract e Amazon Connect

Gli istituti bancari e finanziari esaminano migliaia di richieste di credito ogni settimana. Il processo di approvazione del credito richiede che le organizzazioni finanziarie investano tempo e risorse nella revisione di documenti come W2, estratti conto e bollette. L'esperienza complessiva può essere costosa per l'organizzazione. Allo stesso tempo, le organizzazioni devono considerare i mutuatari, che stanno aspettando una decisione sulle loro richieste di credito. Per fidelizzare i clienti, le organizzazioni devono elaborare rapidamente le richieste dei mutuatari con tempi di risposta ridotti.

Con un assistente automatizzato per l'approvazione del credito che utilizza l'apprendimento automatico, le organizzazioni finanziarie possono accelerare il processo, ridurre i costi e fornire una migliore esperienza al cliente con decisioni più rapide. Le banche e le Fintech possono creare un agente virtuale in grado di esaminare i documenti finanziari di un cliente e fornire una decisione istantaneamente. Costruire un processo di approvazione del credito efficace non solo migliora l’esperienza del cliente, ma riduce anche i costi.

In questo post mostriamo come creare un assistente virtuale per l'approvazione del credito che esamina i documenti finanziari richiesti per l'approvazione del prestito e prende decisioni istantaneamente per un'esperienza cliente senza interruzioni. La soluzione utilizza Amazon-Lex, Testo Amazone Amazon Connect, tra gli altri servizi AWS.

Panoramica della soluzione

È possibile distribuire la soluzione utilizzando un file AWS CloudFormazione modello. La soluzione crea un agente virtuale utilizzando Amazon Lex e lo associa ad Amazon Connect, che funge da interfaccia conversazionale con i clienti e chiede al richiedente del prestito di caricare i documenti necessari. I documenti sono archiviati in un file Servizio di archiviazione semplice Amazon Bucket (Amazon S3) utilizzato solo per quel cliente.

Questa soluzione è completamente serverless e utilizza Amazon S3 per archiviare un sito Web statico che ospita il front-end e JavaScript personalizzato per abilitare il resto delle richieste. Amazon CloudFront funge da rete di distribuzione dei contenuti (CDN) per consentire un front-end pubblico per il sito web. CloudFront è un servizio CDN veloce che fornisce in modo sicuro dati, video, applicazioni e API ai clienti di tutto il mondo con bassa latenza e velocità di trasferimento elevate, il tutto all'interno di un ambiente intuitivo per gli sviluppatori.

Questo è un progetto di esempio progettato per essere facilmente distribuibile per la sperimentazione. IL Gestione dell'identità e dell'accesso di AWS (IAM) in questa soluzione utilizzano i privilegi minimi, tuttavia CloudFront e Gateway API Amazon le risorse distribuite sono accessibili al pubblico. Per adottare le misure appropriate per proteggere la distribuzione CloudFront e le risorse API Gateway, fare riferimento a Configurazione dell'accesso sicuro e limitazione dell'accesso ai contenuti ed Sicurezza in Amazon API Gateway, Rispettivamente.

Inoltre, il backend presenta API Gateway con due percorsi HTTP AWS Lambda funzioni. La prima funzione crea la sessione con Amazon Connect per la chat; il secondo passa il collegamento URL prefirmato recuperato dal front-end da Amazon Connect ad Amazon Lex. Amazon Lex attiva la funzione Lambda ad essa associata e consente ad Amazon Textract di leggere i documenti e acquisire tutti i campi e le informazioni in essi contenuti. Questa funzione prende anche le decisioni creditizie sulla base dei processi aziendali precedentemente definiti dall'organizzazione. La soluzione è integrata con Amazon Connect per consentire ai clienti di connettersi agli agenti del contact center se hanno difficoltà o hanno bisogno di aiuto durante il processo.

L'esempio seguente illustra l'interazione tra bot e mutuatario.

Il diagramma seguente illustra l'architettura della soluzione.

Il flusso di lavoro della soluzione è il seguente:

1. I clienti accedono a un URL servito da CloudFront, che recupera le pagine Web da un bucket S3 e invia JavaScript al browser Web.
2. Il browser Web esegue il rendering delle pagine Web ed effettua una chiamata API ad API Gateway.
3. API Gateway attiva la funzione Lambda associata.
4. La funzione avvia a chiamata API startChatContact con Amazon Connect e attiva il flusso di contatti ad esso associato.
5. Amazon Connect attiva Amazon Lex con l'espressione per classificare l'intento. Dopo che l'intento è stato classificato, Amazon Lex ottiene gli slot richiesti e chiede al cliente di caricare il documento per soddisfare l'intento.
6. Il richiedente carica il documento W2 nel bucket S3 utilizzando l'icona di caricamento dell'allegato nella finestra della chat.

Come best practice, valuta la possibilità di implementare la crittografia dei dati inattivi per il bucket S3 utilizzando Servizio di gestione delle chiavi AWS (AWS KMS). Inoltre, puoi collegare una policy del bucket al bucket S3 per garantire che i dati siano sempre crittografati in transito. Prendi in considerazione l'abilitazione della registrazione degli accessi al server per il bucket S3 per acquisire record dettagliati delle richieste per assistere con i controlli di sicurezza e di accesso. Per ulteriori informazioni, vedere Best practice di sicurezza per Amazon S3.

7. Il browser Web effettua una chiamata ad Amazon Connect per recuperare un URL prefirmato dell'immagine caricata. Assicurati che gli URL prefirmati scadano pochi minuti dopo che la funzione Lambda ha eseguito la logica.
8. Dopo che il documento è stato caricato correttamente, l'applicazione Web effettua una chiamata API ad API Gateway per aggiornare il percorso del file da utilizzare negli attributi di sessione di Amazon Lex.
9. API Gateway attiva una funzione Lambda per passare la posizione dell'URL prefirmato W2. La funzione aggiorna gli attributi di sessione in Amazon Lex con l'URL prefirmato del documento W2.
10. Il browser Web aggiorna anche lo slot uploaded, che soddisfa l'intento.
11. Amazon Lex attiva una funzione Lambda, che scarica i dati dell'immagine W2 e li invia ad Amazon Textract per l'elaborazione.
12. Amazon Textract legge tutti i campi dal documento immagine W2, li converte in coppie chiave-valore e restituisce i dati alla funzione Lambda.

Amazon Textract è conforme alla Modello di responsabilità condivisa di AWS, che delinea le responsabilità per la protezione dei dati tra AWS e il cliente. Per ulteriori informazioni, fare riferimento a Protezione dei dati in Amazon Textract.

13. Lambda utilizza i dati W2 per la valutazione della richiesta di prestito e restituisce il risultato al browser web.

Segui le best practice per abilitare l'accesso in Lambda. Fare riferimento a parte 1 ed parte 2 della serie di blog “Operating Lambda: costruire una solida base di sicurezza."

I dati in transito sono protetti tramite TLS ed è altamente consigliabile crittografare i dati inattivi. Per ulteriori informazioni sulla protezione dei dati all'interno del bucket S3, fare riferimento a Rafforza la sicurezza dei dati sensibili archiviati in Amazon S3 utilizzando servizi AWS aggiuntivi.

Prerequisiti

Per questa procedura dettagliata, è necessario disporre dei seguenti prerequisiti:

1. An Account AWS.
2. Un'istanza del contact center Amazon Connect nella regione Stati Uniti orientali-1. Puoi usarne uno esistente o crearne uno nuovo. Per istruzioni, fare riferimento a Inizia con Amazon Connect. Se disponi di un'istanza Amazon Connect esistente e la chat non è abilitata, fai riferimento a Abilitazione della chat in un contact center Amazon Connect esistente.
3. Allegati chat abilitati in Amazon Connect. Per istruzioni, fare riferimento a Abilita gli allegati per condividere file utilizzando la chat. Per la configurazione CORS, utilizzare l'opzione 2, che utilizza il carattere jolly * per AllowedOrigin.
4. Il progetto di esempio situato in Repository GitHub. È necessario clonare questo repository sul computer locale e utilizzare Modello di applicazione serverless AWS (AWS SAM) per distribuire il progetto. Per installare l'AWS SAM CLI e configurare le credenziali AWS, fare riferimento a Iniziare con AWS SAM.
5. Runtime Python 3.9 per supportare la distribuzione AWS SAM.

Importa il flusso Amazon Connect

Per importare il flusso Amazon Connect, completa i seguenti passaggi:

1. Accedi alla tua istanza Amazon Connect.
2. Sotto efficientescegli Flussi di contatto.
3. Scegli Crea flusso di contatti.
4. Sulla Risparmi menù, scegliere Flusso di importazione.
5. Scegli Seleziona e scegli il file del flusso di importazione che si trova nel file /fluire sottodirectory, chiamata Loan_App_Connect_Flow.
6. Salva il flusso. Non pubblicare ancora.
7. Espandere Mostra ulteriori informazioni sul flusso e scegli l'icona di copia per acquisire l'ARN.
   
8. Salva questi ID da utilizzare come parametri nel modello CloudFormation da distribuire nel passaggio successivo:

   arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/11111111-1111-1111-1111-111111111111/contact-flow/22222222-2222-2222-2222-222222222222

L'ID dell'istanza Amazon Connect è il lungo valore alfanumerico tra le barre immediatamente successive instance nell'ARN. Per questo post, l'ID istanza è 11111111-1111-1111-1111-111111111111.

L'ID del flusso di contatti è il valore lungo dopo la barra che segue contact-flow nell'ARN. Per questo post, l'ID del flusso è 22222222-2222-2222-2222-222222222222.

Distribuisci con AWS SAM

Una volta acquisiti gli ID dell'istanza e del flusso, siamo pronti per distribuire il progetto.

1. Apri una finestra di terminale e clona il file Repository GitHub in una directory a tua scelta.
2. Passare alla amazon-connect-virtual-credit-agent directory e seguire le istruzioni di distribuzione nel repository GitHub.
3. Registra il nome del bot Amazon Lex dal file Uscite sezione della distribuzione per i passaggi successivi (denominata Loan_App_Bot se hai accettato il nome predefinito).
4. Torna a queste istruzioni una volta completata correttamente la distribuzione di AWS SAM.

Aggiorna i blocchi del flusso di contatti

Per aggiornare i blocchi del flusso di contatti, completare i seguenti passaggi:

1. Accedi alla tua istanza Amazon Connect
2. Sotto efficientescegli Flussi di contatto.
3. Scegli il flusso denominato Loan_App_Flow.
4. Scegliere il Ottieni il contributo dei clienti blocco.
5. Nella sezione Amazon Lex, scegli il bot denominato Loan_App_Bot e l'alias dev creato in precedenza.
6. Scegli Risparmi.
7. Scegliere il Imposta la coda di lavoro blocco.
8. Scegli l'icona X e nel menu a discesa scegli BasicQueue.
9. Scegli Risparmi.
   
10. Salva il flusso.
11. Pubblica il flusso.

Prova la soluzione

Ora sei pronto per testare la soluzione.

1. Accedi alla tua istanza Amazon Connect per configurare un agente Amazon Connect per una chat.
2. Nella dashboard, scegli l'icona del telefono per aprire il Pannello di controllo dei contatti (CCP) in una finestra separata.
   
3. Nel PCC, modifica lo stato dell'agente in Disponibile.
   
4. Sulla Uscite scheda per lo stack CloudFormation, scegli il valore per cloudFrontDistribution.

Questo è un collegamento al tuo URL CloudFront. Verrai reindirizzato a una pagina Web con il bot dei servizi di prestito. Un pulsante di azione mobile (FAB) si trova in basso a destra sullo schermo.

5. Scegli il FAB per aprire la chat bot.
6. Dopo aver ricevuto il messaggio di benvenuto, inserisci I need a loan.
   
7. Quando richiesto, scegli un tipo di prestito e inserisci l'importo del prestito.
8. Carica un'immagine di un documento W2.

Un file immagine W2 di esempio si trova nel repository del progetto in formato /img sottodirectory. Il file si chiama w2.png.

Dopo che l'immagine è stata caricata, il bot ti chiede se desideri inviare la domanda.

9. Scegli Sì presentare.

Dopo l'invio, il bot valuta l'immagine W2 e fornisce una risposta. Dopo alcuni secondi, sei connesso a un agente.

Dovresti vedere una richiesta di connessione con la chat nel CCP.

10. Scegli la richiesta da accettare.

L'agente è ora connesso all'utente della chat. Puoi simulare ciascun lato della conversazione per testare la sessione di chat.

11. Scegli Chiudi la chat quando hai fatto.

Troubleshooting

Dopo aver distribuito lo stack, se visualizzi un errore di autorizzazione Amazon S3 durante la visualizzazione dell'URL CloudFront, significa che il dominio non è ancora pronto. La CDN può richiedere fino a 1 ora per essere pronta.

Se non riesci ad aggiungere i tuoi allegati, controlla le impostazioni CORS. Per istruzioni, fare riferimento a Abilita gli allegati per condividere file utilizzando la chat. Per la configurazione CORS, utilizzare l'opzione 2, che utilizza il file * carattere jolly a AllowedOrigin.

ripulire

Per evitare di incorrere in addebiti futuri, rimuovi tutte le risorse create eliminando lo stack CloudFormation.

Conclusione

In questo post, abbiamo dimostrato come impostare in modo rapido e sicuro una soluzione per l'elaborazione delle richieste di prestito. I dati inattivi e in transito sono crittografati e protetti. Questa soluzione può fungere da modello per creare altri flussi di elaborazione self-service in cui Amazon Connect e Amazon Lex forniscono un'interfaccia conversazionale per il coinvolgimento dei clienti. Non vediamo l'ora di vedere quali altre soluzioni realizzerai utilizzando questa architettura.

Se hai bisogno di assistenza per sviluppare queste funzionalità e i flussi di contatti di Amazon Connect, contatta uno delle decine di partner Amazon Connect disponibili in tutto il mondo.

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Informazioni sugli autori

Dipkumar Mehta è un consulente senior di intelligenza artificiale conversazionale presso il team di intelligenza artificiale in linguaggio naturale di Amazon ProServe. Il suo obiettivo è aiutare i clienti a progettare, distribuire e scalare soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale end-to-end in produzione su AWS. La sua passione è anche quella di migliorare l'esperienza del cliente e ottenere risultati aziendali sfruttando i dati.

Cecil Patterson è un consulente di intelligenza artificiale in linguaggio naturale con servizi AWS Professional con sede nel Texas settentrionale. Ha molti anni di esperienza lavorando con grandi aziende per abilitare e supportare soluzioni infrastrutturali globali. Cecil utilizza la sua esperienza e le sue diverse competenze per creare soluzioni di conversazione eccezionali per clienti di tutti i tipi.

Sanju Soleggiato è uno specialista di innovazione digitale presso Amazon ProServe. Interagisce con i clienti in una varietà di settori attorno ai meccanismi di innovazione distintivi di Amazon, ossessionati dal cliente, al fine di concepire, convalidare e prototipare rapidamente nuovi prodotti, servizi ed esperienze.

Matt Kurio è un consulente per la trasformazione della sicurezza presso il team di consegna condivisa di Amazon ProServe. Eccelle nell'aiutare i clienti aziendali a creare piattaforme sicure e a gestire la sicurezza in modo efficace ed efficiente. Gli piace anche rilassarsi in spiaggia e fare attività all'aria aperta con la sua famiglia.

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• Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-virtual-credit-approval-agent-with-amazon-lex-amazon-textract-and-amazon-connect/