בפוסט זה, אנו מדגימים כיצד ליצור פתרון אוטומטי לתגובה לדוא"ל באמצעות אמזון להתבונן.
ארגונים מוציאים משאבים רבים, מאמצים וכסף על הפעלת פעולות הטיפול בלקוחות שלהם כדי לענות על שאלות לקוחות ולספק פתרונות. הלקוחות שלך עשויים לשאול שאלות באמצעות ערוצים שונים, כגון דואר אלקטרוני, צ'אט או טלפון, ופריסת כוח אדם כדי לענות על השאילתות הללו עשויה להיות אינטנסיבית במשאבים, גוזלת זמן ואפילו לא פרודוקטיבית אם התשובות לשאלות אלו חוזרות על עצמן.
במהלך מגיפת ה-COVID-19, ארגונים רבים לא יכלו לתמוך כראוי בלקוחותיהם עקב השבתת מתקני שירות הלקוחות והסוכנים, ושאלות לקוחות הצטברו. חלק מהארגונים התקשו להשיב לשאילתות באופן מיידי, מה שעלול לגרום לחוויית לקוח גרועה. זה בתורו יכול לגרום לאי שביעות רצון של הלקוחות, ויכול להשפיע על המוניטין וההכנסות של הארגון בטווח הארוך.
למרות שאולי יש לארגון שלך את נכסי הנתונים עבור שאילתות ותשובות של לקוחות, אתה עדיין עלול להתקשה ליישם תהליך אוטומטי כדי לענות ללקוחות שלך. האתגרים עשויים לכלול נתונים לא מובנים, שפות שונות וחוסר מומחיות בטכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML).
אתה יכול להתגבר על אתגרים כאלה על ידי שימוש ב- Amazon Comprehend כדי להפוך תגובות דוא"ל לאוטומטיות לשאילתות לקוחות. עם הפתרון שלנו, אתה יכול לזהות את הכוונה של מיילים של לקוחות לשלוח תגובה אוטומטית אם הכוונה תואמת את בסיס הידע הקיים שלך. אם הכוונה אין התאמה, האימייל עובר לצוות התמיכה לקבלת תגובה ידנית. להלן כמה כוונות נפוצות של לקוחות בעת יצירת קשר עם שירות לקוחות:
- סטטוס עסקה (לדוגמה, סטטוס של העברת כסף)
- איפוס סיסמא
- קוד הטבה או הנחה
- שעות פעילות
- מצא מיקום סוכן
- דווח על הונאה
- בטל את נעילת החשבון
- חשבון סגור
Amazon Comprehend יכולה לעזור לך לבצע סיווג וזיהוי ישויות במיילים לכל אחת מהכוונות לעיל. עבור פתרון זה, אנו מראים כיצד לסווג מיילים של לקוחות עבור שלוש הכוונות הראשונות. אתה יכול גם להשתמש ב- Amazon Comprehend כדי לזהות מידע מפתח מהודעות דוא"ל, כדי שתוכל להפוך את התהליכים העסקיים שלך לאוטומטיים. לדוגמה, אתה יכול להשתמש ב- Amazon Comprehend כדי להפוך את התשובה לבקשת לקוח לאוטומטית עם מידע ספציפי הקשור לשאילתה זו.
סקירת פתרונות
כדי לבנות את זרימת תגובת הדוא"ל של הלקוחות שלנו, אנו משתמשים בשירותים הבאים:
- אמזון להתבונן
- AWS למבדה
- שירות דוא"ל פשוט של אמזון (Amazon SES)
- שירות התראה פשוט של אמזון (Amazon SNS)
- אמייל WorkMail
תרשים הארכיטקטורה הבא מדגיש את הפתרון מקצה לקצה:
זרימת העבודה של הפתרון כוללת את השלבים הבאים:
- לקוח שולח אימייל למייל תמיכת הלקוחות שנוצר ב-WorkMail.
- WorkMail מפעיל פונקציית Lambda עם קבלת המייל.
- הפונקציה שולחת את תוכן האימייל לנקודת קצה של מודל סיווג מותאם אישית.
- נקודת הקצה של הסיווג המותאם אישית חוזרת עם ערך מסווג ורמת ביטחון (מעל 80%, אך ניתן להגדיר זאת לפי הצורך).
- אם ערך הסיווג הוא
MONEYTRANSFER
, הפונקציה Lambda קוראת לנקודת הקצה של זיהוי הישות כדי למצוא את מזהה העברת הכסף. - אם מזהה העברת הכסף מוחזר, הפונקציה מחזירה את מצב העברת הכסף באופן אקראי (בתרחיש בעולם האמיתי, אתה יכול להתקשר למסד הנתונים באמצעות API כדי להביא את מצב ההעברה בפועל).
- בהתבסס על הערך המסווג שהוחזר, נבחר תבנית דוא"ל מוגדרת מראש באמזון SES, ומייל תשובה נשלח ללקוח.
- אם רמת הביטחון נמוכה מ-80%, ערך מסווג לא מוחזר, או שזיהוי הישות לא מוצא את מזהה העברת הכסף, האימייל של הלקוח נדחף לנושא SNS. אתה יכול להירשם ל-Amazon SNS כדי לדחוף את ההודעה למערכת הכרטיסים שלך.
תנאים מוקדמים
עיין ב README.md הקובץ GitHub ריפו כדי לוודא שאתה עומד בדרישות המוקדמות לפריסת פתרון זה.
פרוס את הפתרון
פריסת הפתרון מורכבת מהשלבים הבאים ברמה גבוהה:
- השלם תצורות ידניות באמצעות קונסולת הניהול של AWS.
- הפעל סקריפטים ב-an אמזון SageMaker מופע מחברת באמצעות קובץ המחברת שסופק.
- פרוס את הפתרון באמצעות ה ערכת פיתוח ענן AWS (AWS CDK).
להנחיות מלאות, עיין ב README.md הקובץ GitHub ריפו.
בדוק את הפתרון
כדי לבדוק את הפתרון, שלח אימייל מהמייל האישי שלך למייל התמיכה שנוצר כחלק מפריסת AWS CDK (עבור פוסט זה, אנו משתמשים בsupport@mydomain.com). אנו משתמשים בשלוש הכוונות הבאות בנתוני המדגם שלנו להכשרת סיווג מותאם אישית:
- העברת כספים – הלקוח רוצה לדעת מה מצבה של העברת כספים
- PASSRESET - ללקוח יש כניסה, חשבון נעול או בקשת סיסמה
- קוד קופון – הלקוח רוצה לדעת על קוד הנחה או קידום מכירות זמין להעברת כספים
צילום המסך הבא מציג דוא"ל לדוגמה של לקוח:
אם האימייל של הלקוח אינו מסווג או שרמות האמון נמוכות מ-80%, תוכן האימייל מועבר לנושא SNS. מי שנרשם לנושא מקבל את תוכן המייל כהודעה. נרשמנו לנושא SNS זה עם האימייל שהעברנו עם human_workflow_email
פרמטר במהלך הפריסה.
לנקות את
כדי למנוע עלויות מתמשכות, מחק את המשאבים שיצרת כחלק מפתרון זה כשתסיים.
סיכום
בפוסט זה, למדת כיצד להגדיר מערכת אוטומטית לתגובת דוא"ל באמצעות Amazon Comprehend סיווג לקוחות וזיהוי ישויות ושירותי AWS אחרים. פתרון זה יכול לספק את היתרונות הבאים:
- זמן תגובה משופר למייל
- שיפור שביעות רצון הלקוחות
- חיסכון בעלויות לגבי זמן ומשאבים
- יכולת התמקדות בנושאי מפתח של לקוחות
אתה יכול גם להרחיב את הפתרון הזה לתחומים אחרים בעסק שלך ולתעשיות אחרות.
עם הארכיטקטורה הנוכחית, המיילים המסווגים עם ציון ביטחון נמוך מנותבים ללולאה אנושית לאימות ותגובה ידנית. אתה יכול להשתמש בתשומות מתהליך הסקירה הידנית כדי לשפר עוד יותר את מודל Amazon Comprehend ולהגדיל את שיעור הסיווג האוטומטי. אמזון AI מוגדל (Amazon A2I) מספק זרימות עבודה מובנות של סקירה אנושית עבור מקרי שימוש נפוצים ב-ML, כגון זיהוי ישות מבוסס NLP במסמכים. זה מאפשר לך לסקור בקלות תחזיות מ- Amazon Comprehend.
ככל שנקבל יותר נתונים לכל כוונה, אנו נאמן מחדש ופרוס את מודל הסיווג המותאם אישית ונעדכן את זרימת התגובה לדוא"ל בהתאם ב- GitHub ריפו.
על המחבר
גודווין סחיאראג' וינסנט הוא ארכיטקט פתרונות ארגוניים ב-AWS אשר נלהב מלמידת מכונה ומתן הדרכה ללקוחות לתכנן, לפרוס ולנהל את עומסי העבודה והארכיטקטורות של ה-AWS שלהם. בזמנו הפנוי, הוא אוהב לשחק קריקט עם חבריו וטניס עם שלושת ילדיו.
שמיקה אריאוואנסה הוא ארכיטקט פתרונות מומחה בינה מלאכותית/ML בצוות הבריאות העולמי ומדעי החיים בשירותי האינטרנט של אמזון. הוא עובד עם לקוחות כדי לקדם את מסע ה-ML שלהם עם שילוב של הצעות AWS ML והידע שלו בתחום ה-ML. הוא מבוסס מדנבר, קולורדו. בזמנו הפנוי, הוא נהנה מהרפתקאות שטח בהרי קולורדו ומתחרה בתחרויות למידת מכונה.
- Coinsmart. בורסת הביטקוין והקריפטו הטובה באירופה.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה חופשית.
- CryptoHawk. רדאר אלטקוין. ניסיון חינם.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-email-responses-using-amazon-comprehend-custom-classification-and-entity-detection/
- "
- 100
- אודות
- חֶשְׁבּוֹן
- AI
- אמזון בעברית
- אמזון שירותי אינטרנט
- API
- ארכיטקטורה
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית (AI)
- נכסים
- מוגבר
- אוטומטי
- זמין
- AWS
- הטבות
- גבול
- לִבנוֹת
- מובנה
- עסקים
- שיחה
- אשר
- מקרים
- לגרום
- האתגרים
- ערוצים
- מיון
- ענן
- קוד
- קולורדו
- שילוב
- Common
- אמון
- תוכן
- עלויות
- תקופת הקורונה
- מגיפת COVID-19
- קריקט
- נוֹכְחִי
- חווית לקוח
- שירות לקוחות
- לקוחות
- נתונים
- מסד נתונים
- דנבר
- לפרוס
- פריסה
- פריסה
- עיצוב
- איתור
- צעצועי התפתחות
- אחר
- הנחה
- מסמכים
- לא
- תחום
- בקלות
- אמייל
- נקודת קצה
- מִפְעָל
- דוגמה
- לְהַרְחִיב
- ניסיון
- מומחיות
- ראשון
- תזרים
- להתמקד
- הבא
- מלא
- פונקציה
- גלוֹבָּלִי
- בריאות
- לעזור
- איך
- איך
- HTTPS
- לזהות
- פְּגִיעָה
- ליישם
- לשפר
- לכלול
- להגדיל
- תעשיות
- מידע
- מוֹדִיעִין
- כוונה
- מפתח
- הילדים
- ידע
- שפות
- למד
- למידה
- רמה
- מדעי חיים
- נעול
- ארוך
- מכונה
- למידת מכונה
- ניהול
- מדריך ל
- להתאים
- ML
- מודל
- כסף
- מחברה
- הודעה
- הצעות
- תפעול
- ארגון
- ארגונים
- אחר
- מגיפה
- סיסמה
- אישי
- לְשַׂחֵק
- עני
- התחזיות
- תהליך
- תהליכים
- לספק
- מספק
- משאב
- משאבים
- תגובה
- החזרות
- הכנסה
- סקירה
- ריצה
- מדעים
- שירותים
- כיבוי
- פָּשׁוּט
- So
- פתרונות
- לבלות
- מצב
- הירשמו
- תמיכה
- מערכת
- נבחרת
- טכנולוגיות
- מבחן
- זמן
- דורש זמן רב
- הדרכה
- עדכון
- להשתמש
- ערך
- אימות
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- מי
- כוח עבודה
- עובד