מרכז הקשר שלך משמש כקשר חיוני בין העסק שלך ללקוחות שלך. כל שיחה למרכז הקשר שלך היא הזדמנות ללמוד יותר על צרכי הלקוחות שלך ועד כמה אתה עונה על הצרכים האלה.
רוב מוקדי הקשר דורשים מהסוכנים שלהם לסכם את השיחה שלהם לאחר כל שיחה. סיכום שיחות הוא כלי רב ערך המסייע למרכזי הקשר להבין ולקבל תובנות משיחות לקוחות. בנוסף, סיכומי שיחות מדויקים משפרים את מסע הלקוח על ידי ביטול הצורך של לקוחות לחזור על מידע כשהם מועברים לסוכן אחר.
בפוסט זה, אנו מסבירים כיצד להשתמש בכוחו של AI מחולל כדי להפחית את המאמץ ולשפר את הדיוק של יצירת סיכומי שיחות וזריקות שיחות. אנו גם מראים כיצד להתחיל במהירות להשתמש בגרסה העדכנית ביותר של פתרון הקוד הפתוח שלנו, ניתוח שיחות חי עם Agent Assist.
אתגרים עם סיכומי שיחות
ככל שמרכזי הקשר אוספים יותר נתוני דיבור, הצורך בסיכום שיחות יעיל גדל באופן משמעותי. עם זאת, רוב הסיכומים ריקים או לא מדויקים מכיוון שיצירה ידנית שלהם גוזלת זמן, ומשפיעה על מדדי המפתח של סוכנים כמו זמן טיפול ממוצע (AHT). סוכנים מדווחים שסיכום יכול לקחת עד שליש מסך השיחה, אז הם מדלגים עליו או ממלאים מידע חלקי. זה פוגע בחווית הלקוח - זמן רב מחזיק לקוחות מתסכלים בזמן שהסוכן מקליד, וסיכומים לא שלמים פירושם לבקש מלקוחות לחזור על מידע בעת העברה בין סוכנים.
החדשות הטובות הן שאוטומציה ופתרון של אתגר הסיכום אפשריים כעת באמצעות AI גנרטיבי.
בינה מלאכותית גנרטיבית עוזרת לסכם את שיחות הלקוחות בצורה מדויקת ויעילה
AI Generative מופעל על ידי מודלים גדולים מאוד של למידת מכונה (ML) המכונים מודלים בסיסיים (FMs) שהוכשרו מראש על כמויות אדירות של נתונים בקנה מידה. תת-קבוצה של FM אלה המתמקדים בהבנת שפה טבעית נקראים מודלים של שפה גדולה (LLMs) והם מסוגלים ליצור סיכומים דמויי אדם, רלוונטיים מבחינה הקשרית. ה-LLMs הטובים ביותר יכולים לעבד אפילו מבני משפטים מורכבים ולא ליניאריים בקלות ולקבוע היבטים שונים, כולל נושא, כוונה, השלבים הבאים, תוצאות ועוד. שימוש ב-LLMs לאוטומטי של סיכום שיחות מאפשר לסכם את שיחות הלקוחות בצורה מדויקת ובחלק מהזמן הדרוש לסיכום ידני. זה בתורו מאפשר למרכזי קשר לספק חווית לקוח מעולה תוך הפחתת עומס התיעוד על הסוכנים שלהם.
צילום המסך הבא מציג דוגמה של דף פרטי השיחות של שיחות חי עם Agent Assist, המכיל מידע על כל שיחה.
הסרטון הבא מציג דוגמה של Live Call Analytics עם Agent Assist המסכמת שיחה בעיצומה, סיכום לאחר סיום השיחה ויצירת אימייל המשך.
סקירת פתרונות
התרשים הבא ממחיש את זרימת העבודה של הפיתרון.
הצעד הראשון להפקת סיכומי שיחות מופשטים הוא תמלול שיחת הלקוח. קיום תמלילים מדויקים ומוכנים לשימוש חיוני להפקת סיכומי שיחות מדויקים ויעילים. אמזון תעתיק יכול לעזור לך ליצור תמלילים עם דיוק גבוה עבור שיחות מרכז הקשר שלך. Amazon Transcribe הוא ממשק API עשיר בתכונות דיבור לטקסט עם מודלים מתקדמים של זיהוי דיבור המנוהלים במלואם ומאומנים באופן רציף. לקוחות כגון ניו יורק טיימס, רפוי, Zillow, ויקס, ואלפי אחרים השתמש ב- Amazon Transcribe כדי ליצור תמלילים מדויקים ביותר כדי לשפר את התוצאות העסקיות שלהם. המבדיל העיקרי של Amazon Transcribe הוא היכולת שלה להגן על נתוני לקוחות על ידי עיבוד מידע רגיש מהשמע והטקסט. למרות שהגנה על פרטיות ובטיחות הלקוחות חשובה באופן כללי למרכזי יצירת קשר, חשוב עוד יותר להסוות מידע רגיש כמו פרטי חשבון בנק ומספרי תעודת זהות לפני הפקת סיכומי שיחות אוטומטיים, כדי שהם לא יוזרקו לסיכומים.
ללקוחות שכבר משתמשים אמזון Connect, מרכז הקשר הענן הרב-ערוצים שלנו, צור קשר עם עדשת Amazon Connect מספק תכונות תמלול וניתוח בזמן אמת באופן מקורי. עם זאת, אם אתה רוצה להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית עם מרכז הקשר הקיים שלך, פיתחנו פתרונות שעושים את רוב המשימות הכבדות הקשורות לתמלול שיחות בזמן אמת או לאחר שיחה ממרכז הקשר הקיים שלך, ויצירת סיכומי שיחות אוטומטיים באמצעות AI מחולל. בנוסף, הפתרון המפורט בסעיף זה מאפשר לך להשתלב עם מערכת ניהול קשרי לקוחות (CRM) שלך כדי לעדכן אוטומטית את ה-CRM הרצוי שלך עם סיכומי שיחות שנוצרו. בדוגמה זו, אנו משתמשים ב- ניתוח שיחות חי עם פתרון Agent Assist (LCA) ליצירת תמלול שיחות בזמן אמת וסיכומי שיחות עם LLMs המתארחים ב- סלע אמזון. אתה יכול גם לכתוב א AWS למבדה פונקציה וספק LCA את שם המשאב של הפונקציה של Amazon (ARN) ב- AWS CloudFormation פרמטרים, והשתמש ב-LLM לפי בחירתך.
ארכיטקטורת ה-LCA המפושטת הבאה ממחישה את סיכום השיחות עם Amazon Bedrock.
LCA מסופק כתבנית CloudFormation הפורסת את הארכיטקטורה הקודמת ומאפשרת לך לתמלל שיחות בזמן אמת. שלבי זרימת העבודה הם כדלקמן:
- ניתן להזרים אודיו של שיחה באמצעות SIPREC ממערכת הטלפוניה שלך אל Amazon Chime SDK Voice Connector, אשר מאחסן את השמע ב זרמי וידאו של אמזון קינזיס. LCA תומך גם במנגנוני קליטת אודיו אחרים, כגון Genesys Cloud Audiohook.
- Amazon Chime SDK Call Analytics מזרים את האודיו מ-Kinesis Video Streams ל-Amazon Transcribe, וכותב את פלט ה-JSON אל זרמי נתונים של אמזון קינסי.
- פונקציית Lambda מעבדת את מקטעי התעתיק וממשיכה אותם עד ל- אמזון דינמו השולחן.
- לאחר סיום השיחה, Amazon Chime SDK Voice Connector מפרסם אמזון EventBridge הודעה שמפעילה פונקציית Lambda שקוראת את התמליל המתמשך מ-DynamoDB, מייצרת הנחיה LLM (עוד על כך בסעיף הבא), ומריצה מסקנת LLM עם Amazon Bedrock. הסיכום שנוצר מועבר ל-DynamoDB וניתן להשתמש בו על ידי הסוכן בממשק המשתמש של LCA. ניתן לספק אופציונלי פונקציית Lambda ARN שתופעל לאחר יצירת הסיכום כדי להשתלב עם מערכות CRM של צד שלישי.
LCA מאפשרת גם אפשרות לקרוא לפונקציית הסיכום Lambda במהלך השיחה, מכיוון שבכל עת ניתן להביא את התמליל וליצור הנחיה, גם אם השיחה בעיצומה. זה יכול להיות שימושי במקרים שבהם שיחה מועברת לסוכן אחר או מועברת לממונה. במקום להשהות את הלקוח ולהסביר את השיחה, הסוכן החדש יכול לקרוא במהירות סיכום שנוצר אוטומטית, והוא יכול לכלול מהי הבעיה הנוכחית ומה הסוכן הקודם ניסה לעשות כדי לפתור אותה.
דוגמה לבקשת סיכום שיחה
אתה יכול להפעיל מסקנות LLM עם הנדסה מהירה כדי ליצור ולשפר את סיכומי השיחות שלך. אתה יכול לשנות את תבניות ההנחיות כדי לראות מה עובד הכי טוב עבור ה-LLM שתבחר. להלן דוגמה לבקשת ברירת המחדל לסיכום תמליל עם LCA. אנחנו מחליפים את {transcript}
מציין מיקום עם תמליל השיחה בפועל.
LCA מפעיל את ההנחיה ומאחסן את הסיכום שנוצר. מלבד סיכום, אתה יכול לכוון את ה-LLM ליצור כמעט כל טקסט שחשוב לפרודוקטיביות הסוכן. לדוגמה, אתה יכול לבחור מתוך סט של נושאים שנסקרו במהלך השיחה (דיפוזיציה של סוכן), ליצור רשימה של משימות מעקב נדרשות, או אפילו לכתוב מייל למתקשר ולהודות לו על השיחה.
צילום המסך הבא הוא דוגמה ליצירת דוא"ל מעקב אחר סוכן בממשק המשתמש של LCA.
עם הנחיה מהונדסת היטב, לחלק מה-LLMs יש את היכולת לייצר את כל המידע הזה גם בהסקה בודדת, מה שמפחית את עלות ההסקה וזמן העיבוד. לאחר מכן, הסוכן יכול להשתמש בתגובה שנוצרה תוך מספר שניות מסיום השיחה לעבודה לאחר מגע. אתה יכול גם לשלב את התגובה שנוצרה אוטומטית למערכת ה-CRM שלך.
צילום המסך הבא מציג סיכום לדוגמה בממשק המשתמש של LCA.
אפשר גם להפיק סיכום בזמן שהשיחה עדיין מתנהלת (ראה את צילום המסך הבא), שיכול להועיל במיוחד לשיחות ארוכות של לקוחות.
לפני הבינה המלאכותית הגנרטיבית, הסוכנים יידרשו לשים לב תוך רישום הערות וביצוע משימות אחרות כנדרש. על ידי תמלול אוטומטי של השיחה ושימוש ב-LLMs ליצירת סיכומים אוטומטית, נוכל להוריד את העומס הנפשי על הסוכן, כך שהם יכולים להתמקד באספקת חווית לקוח מעולה. זה גם מוביל לעבודה מדויקת יותר לאחר השיחה, מכיוון שהתמלול הוא ייצוג מדויק של מה שהתרחש במהלך השיחה - לא רק מה שהסוכן רשם או זכר.
<br> סיכום
יישום ה-LCA לדוגמה מסופק כקוד פתוח - השתמש בו כנקודת התחלה לפתרון משלך, ועזור לנו לשפר אותו על ידי תרומה של תיקונים ותכונות חזרה באמצעות בקשות משיכה של GitHub. למידע על פריסת LCA, עיין ב ניתוח שיחות חי וסיוע לסוכן עבור מרכז הקשר שלך עם שירותי AI בשפת אמזון. דפדף אל ה מאגר LCA GitHub כדי לחקור את הקוד, הירשם כדי לקבל הודעה על מהדורות חדשות, ובדוק את README לעדכוני התיעוד האחרונים. עבור לקוחות שכבר נמצאים ב-Amazon Connect, תוכל ללמוד עוד על AI יצירתי עם Amazon Connect על ידי התייחסות כיצד מנהיגי מרכז קשר יכולים להתכונן לבינה מלאכותית גנרטיבית.
על המחברים
כריסטופר לוט הוא ארכיטקט פתרונות בכיר בצוות שירותי השפה של AWS AI. יש לו 20 שנות ניסיון בפיתוח תוכנה ארגונית. כריס מתגורר בסקרמנטו, קליפורניה ונהנה מגינון, תעופה וחלל ומטיילים בעולם.
סמריטי רנג'אן הוא מנהל מוצר ראשי בצוות AWS AI/ML המתמקד בשירותי שפה וחיפוש. לפני שהצטרפה ל-AWS, היא עבדה ב-Amazon Devices ובסטארט-אפים טכנולוגיים אחרים המובילים פונקציות מוצר וצמיחה. Smriti מתגורר בבוסטון, MA ונהנה לטייל, להשתתף בקונצרטים ולטייל בעולם.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-generative-ai-to-increase-agent-productivity-through-automated-call-summarization/
- :יש ל
- :הוא
- $ למעלה
- 100
- 13
- 20
- שנים 20
- 438
- 7
- a
- יכולת
- יכול
- אודות
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- מדויק
- במדויק
- ממשי
- בנוסף
- אווירי
- לאחר
- סוֹכֵן
- סוכנים
- AI
- AI / ML
- תעשיות
- מאפשר
- כמעט
- כְּבָר
- גם
- למרות
- אמזון בעברית
- פעמון אמזון
- אמזון תעתיק
- אמזון שירותי אינטרנט
- כמויות
- an
- ניתוח
- ו
- אחר
- לענות
- כל
- API
- בקשה
- ארכיטקטורה
- ARE
- AS
- לשאול
- היבטים
- לעזור
- עוזר
- המשויך
- At
- משתתף
- תשומת לב
- אודיו
- אוטומטי
- אוטומטי
- באופן אוטומטי
- אוטומציה
- מְמוּצָע
- AWS
- בחזרה
- בנק
- חשבון בנק
- מבוסס
- BE
- כי
- לפני
- להלן
- מלבד
- הטוב ביותר
- מוטב
- בֵּין
- בוסטון
- ניטל
- עסקים
- by
- קליפורניה
- שיחה
- נקרא
- שיחה
- שיחות
- CAN
- לא יכול
- מרכז
- מרכזים
- לאתגר
- לבדוק
- צִלצוּל
- בחירה
- בחרו
- כריס
- כריסטופר
- ענן
- קוד
- לגבות
- מורכב
- קונצרטים
- לְחַבֵּר
- צור קשר
- מוקדי שירות
- מכיל
- ברציפות
- תורם
- שיחה
- שיחות
- עלות
- מכוסה
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- CRM
- מכריע
- נוֹכְחִי
- לקוח
- נתוני לקוחות
- חווית לקוח
- מסע לקוח
- לקוחות
- נתונים
- בְּרִירַת מֶחדָל
- מוגדר
- למסור
- אספקה
- פריסה
- פורס
- מְפוֹרָט
- פרטים
- לקבוע
- מפותח
- צעצועי התפתחות
- התקנים
- גורם מבדל
- ישיר
- do
- תיעוד
- לא
- בְּמַהֲלָך
- כל אחד
- להקל
- אפקטיבי
- יעיל
- מאמץ
- חיסול
- אמייל
- מאפשר
- סיום
- מסתיים
- הנדסה
- להגביר את
- מִפְעָל
- תוכנה ארגונית
- במיוחד
- אֲפִילוּ
- כל
- דוגמה
- קיימים
- ניסיון
- להסביר
- המסביר
- לחקור
- תכונות
- הושג
- מעטים
- למלא
- ראשון
- להתמקד
- מרוכז
- התמקדות
- הבא
- כדלקמן
- בעד
- קרן
- שבריר
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציה
- פונקציות
- לְהַשִׂיג
- מין
- כללי
- ליצור
- נוצר
- מייצר
- יצירת
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- לקבל
- GitHub
- טוב
- מְגוּדָל
- צמיחה
- לטפל
- יש
- יש
- he
- כבד
- הרמת כבד
- לעזור
- מועיל
- עזרה
- עוזר
- גָבוֹהַ
- מאוד
- להחזיק
- מחזיק
- אירח
- איך
- איך
- אולם
- http
- HTTPS
- כואב
- if
- מדגים
- השפעה
- חשוב
- לשפר
- in
- לֹא מְדוּיָק
- לכלול
- כולל
- להגדיל
- מידע
- תובנות
- לשלב
- כוונה
- מִמְשָׁק
- אל תוך
- סוגיה
- IT
- שֶׁלָה
- הצטרפות
- מסע
- ג'סון
- רק
- מפתח
- שפה
- גָדוֹל
- האחרון
- מנהיגים
- מוביל
- מוביל
- לִלמוֹד
- למידה
- רמה
- כמו
- קשר
- רשימה
- לחיות
- חי
- LLM
- ארוך
- להוריד
- מכונה
- למידת מכונה
- לעשות
- הצליח
- ניהול
- מנהל
- מדריך ל
- באופן ידני
- מסכה
- אומר
- מנגנוני
- מפגש
- נפשי
- מדדים
- ML
- מודלים
- לשנות
- יותר
- רוב
- שם
- טבעי
- צורך
- נחוץ
- צרכי
- נטרל
- חדש
- חדשות
- הבא
- הערות
- הודעה
- עַכשָׁיו
- מספרים
- התרחשה
- of
- omnichannel
- on
- מתמשך
- רק
- לפתוח
- קוד פתוח
- הזדמנות
- אפשרות
- or
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- תוצאות
- תפוקה
- שֶׁלוֹ
- עמוד
- פרמטרים
- תשלום
- ביצוע
- נמשכת
- מציין מיקום
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודה
- אפשרי
- הודעה
- כּוֹחַ
- מופעל
- להכין
- קודם
- מנהל
- קודם
- פְּרָטִיוּת
- תהליך
- תהליכים
- תהליך
- המוצר
- מנהל מוצר
- פִּריוֹן
- התקדמות
- להגן
- אבטחה
- לספק
- ובלבד
- מספק
- מפרסם
- מכניס
- שאלה
- שאלות
- מהירות
- במקום
- חומר עיוני
- ממשי
- זמן אמת
- הכרה
- להפחית
- הפחתה
- להתייחס
- מכונה
- קשר
- עיתונות
- רלוונטי
- לחזור על
- להחליף
- תשובה
- לדווח
- נציגות
- בקשות
- לדרוש
- נדרש
- לפתור
- משאב
- להגיב
- תגובה
- הפעלה
- פועל
- סקרמנטו
- בְּטִיחוּת
- סולם
- Sdk
- חיפוש
- שניות
- סעיף
- אבטחה
- לִרְאוֹת
- מגזרים
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- רגיש
- משפט
- משמש
- שירותים
- סט
- היא
- לְהַצִיג
- הופעות
- סִימָן
- באופן משמעותי
- פשוט
- יחיד
- So
- חֶברָתִי
- תוכנה
- פיתוח תוכנה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- פותר
- כמה
- מָקוֹר
- נאום
- זיהוי דיבור
- דיבור-לטקסט
- החל
- החל
- חברות סטארט
- מדינה-of-the-art
- שלב
- צעדים
- עוד
- חנויות
- מוזרם
- זרמים
- מבנים
- כזה
- לסכם
- סיכום
- מעולה
- תומך
- מערכת
- מערכות
- שולחן
- לקחת
- נטילת
- משימות
- נבחרת
- טכנולוגיה
- תבנית
- תבניות
- טֶקסט
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- העולם
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- אלה
- הֵם
- שְׁלִישִׁי
- צד שלישי
- זֶה
- אלה
- אלפים
- דרך
- זמן
- דורש זמן רב
- פִּי
- ל
- לקח
- כלי
- נושא
- נושאים
- סה"כ
- מְאוּמָן
- תמליל
- הועבר
- נסיעה
- ניסיתי
- תור
- סוגים
- להבין
- הבנה
- עדכון
- עדכונים
- us
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- ממשק משתמש
- באמצעות
- בעל ערך
- שונים
- Vast
- גרסה
- מאוד
- באמצעות
- וִידֵאוֹ
- חיוני
- קול
- רוצה
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- היו
- מה
- מה
- מתי
- אשר
- בזמן
- מי
- יצטרך
- עם
- בתוך
- תיק עבודות
- עבד
- זרימת עבודה
- עובד
- עוֹלָם
- היה
- לכתוב
- שנים
- york
- אתה
- YouTube
- זפירנט