創業 140 年を超える老舗の金融サービス会社であるプリンシパルは、世界的な投資管理のリーダーであり、世界中で 62 万人以上の顧客にサービスを提供しています。プリンシパルは、すべての人が金融セキュリティを利用できるようにするという使命に基づいて、シームレスでハイパーパーソナライズされたオムニチャネル顧客エクスペリエンスを提供するために、エンタープライズ規模のほぼリアルタイム分析を実施しています。彼らは、記録されたコンタクト センターのやり取り、電子メール、チャット、その他のデジタル チャネルを含むチャネル全体でデータを処理しています。
この投稿では、AWS 内でデータがどのように集約されるかを示します。 CCI ポストコール分析ソリューション これにより、プリンシパルはコンタクト センターでのやり取りを可視化し、カスタマー ジャーニーをより深く理解し、データの整合性とセキュリティを維持しながらコンタクト チャネル間の全体的なエクスペリエンスを向上させることができました。
ソリューション要件
プリンシパルは、クラウドベースのコンタクト センターである Genesys Cloud CX を通じて投資サービスを提供します。 AWS との強力なネイティブ統合。毎年、校長は何百万件もの電話やデジタル インタラクションに対応しています。最初のステップとして、彼らは音声通話を文字に起こし、それらのやり取りを分析して、問題、トピック、センチメント、平均処理時間 (AHT) の内訳などの主要な通話要因を特定し、追加の自然言語処理 (NLP) ベースの分析を開発したいと考えていました。
通話を適切に分析するために、プリンシパルにはいくつかの要件がありました。
- 連絡先の詳細: カスタマー ジャーニーを理解するには、話者が自動音声応答 (IVR) システムであるか人間のエージェントであるか、および両者の間で通話転送がいつ発生するかを理解する必要があります。
- コンテンツの編集: 顧客の各音声インタラクションはステレオ WAV ファイルとして記録されますが、HIPAA で保護された個人情報 (PII) などの機密情報が含まれる可能性があります。
- スケーラビリティ: このアーキテクチャは、1 日あたり数千件のコール、年間数百万件のコールに即座に拡張する必要がありました。さらに、プリンシパルは、電子メール スレッドや従来の顧客の声 (VoC) 調査結果などの他のチャネルを分析する拡張可能な分析アーキテクチャを必要としていました。
- プリンシパルでは誠実さには交渉の余地がありません。誠実さが彼らの行動すべての指針となります。実際、正しいことを行うことは、プリンシパルの核となる価値観の 1 つです。したがって、プリンシパル チームがこのプロジェクトに取り組み始めたとき、規制遵守、データ プライバシー、データ品質などの最高水準のデータ セキュリティを確保することが、交渉の余地のない重要な要件であることを認識していました。チームは、データ セキュリティに対する適切なスタンスと、厳格な要件を維持するためのカスタム コンプライアンスとセキュリティ管理を構築する能力を備えたテクノロジーを利用する必要がありました。この重要な要件に注意を払うことで、プリンシパルは安全で確実な顧客エクスペリエンスを維持できます。
ソリューションの概要
広範な調査を経て、主要チームは AWS を完成させました。 コンタクト センター インテリジェンス (CCI) ソリューションは、サードパーティのオンプレミスおよびクラウド コンタクト センターに AI 機能を追加することで、企業が顧客エクスペリエンスを向上させ、会話の洞察を得ることができるようにします。 CCI 通話後の分析 (PCA) ソリューションは CCI ソリューション スイートの一部であり、特定された要件の多くに適合します。 PCAには、 ソリューション ライブラリ ガイダンスのリファレンス アーキテクチャ とともに GitHub 上のオープンソースのサンプル リポジトリ。プリンシパルは AWS アカウント チームと協力して、PCA ソリューションとその導入について詳しく説明し、プリンシパル チームのスキルを迅速に向上させるためのカスタム トレーニング プログラムと集中日を設定しました。オープンソース リポジトリのサンプル アーキテクチャ (次の図を参照) とコード ベースにより、主要エンジニアリング チームは、カスタマー ジャーニーの統合、および電話記録とトランスクリプト記録の統合を中心としたソリューションを活性化することができました。
PCA は、完全に自動化されたワークフローでのオーディオ ファイルの取り込みに関するアーキテクチャ全体を提供します。 AWSステップ関数、オーディオ ファイルが設定されたサーバーに配信されると開始されます。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) バケット。数分後、トランスクリプトが生成されます。 Amazon Transcribe 通話分析 他のビジネス インテリジェンス (BI) ツールで処理するために別の S3 バケットに保存されます。 PCA は、顧客が通話記録を閲覧できる Web ベースのユーザー インターフェイスも提供します。 PCA のセキュリティ機能により、音声ファイル自体だけでなく、トランスクリプトからも PII データが確実に編集されます。さらに、S3 バケット内のすべてのデータは、プリンシパルに属するキーを使用して暗号化できます。
プリンシパルは AWS 技術チームと協力して、目標をさらに達成するために PCA 内の Step Functions ワークフローを変更しました。インタラクションのタイムスタンプ、通話キュー、エージェントの転送、参加者の発言時間などの通話の詳細は、Genesys によってコンタクト トレース レコード (CTR) と呼ばれるファイルで追跡されます。正確なトランスクリプトと Genesys CTR ファイルを組み合わせることで、プリンシパルは発言者を適切に特定し、通話をグループに分類し、エージェントのパフォーマンスを分析し、アップセルの機会を特定し、機械学習 (ML) を利用した追加の分析を実行できます。
チームは新しいデータ取り込みメカニズムを構築し、CTR ファイルを音声ファイルと一緒に S3 バケットに配信できるようにしました。プリンシパルと AWS が新しいプロジェクトで協力しました AWSラムダ Step Functions ワークフローに追加された関数。この Lambda 関数は CTR レコードを識別し、キューとエージェント ID 情報、IVR の識別とタグ付け、顧客が転送されたエージェント (および IVR) の数などの追加メタデータを含む拡張トランスクリプトを出力する追加の処理ステップを提供します。 CTR レコード。この追加情報により、校長は会話のライフサイクル全体にわたる顧客とのやり取りのマップを作成し、関連性の低いものを除外しながら、重要な音声セグメントに焦点を当てることができます。
さらに、この後処理ステップにより、プリンシパルは、エージェント名やキュー名などの内部情報を使用してトランスクリプトをさらに充実させ、トピックと顧客の意図を識別するためのカスタム NLP ベースの ML モデルを使用して展開された PCA の分析機能を拡張できるようになりました。 アマゾンセージメーカー エンドポイント、および Amazon Bedrock でホストされている基礎的な生成 AI モデルを使用した追加のトランスクリプトの拡張。
PCA は GitHub 上のオープンソースであり、プリンシパルなどの顧客は、カスタマイズされたプライベート ビジネス コードを使用して独自のフォークを拡張および保守できます。また、コミュニティが他の人が使用できるようにコードをメイン リポジトリに送信することもできます。プリンシパル チームと AWS テクニカル チームは提携して、Genesys CTR および後処理プレースホルダー機能を PCA のメイン リリースに統合しました。 Principal と AWS のこのパートナーシップにより、Principal は市場投入までの時間を短縮できると同時に、既存および今後のビジネス要件を迅速に追加できるようになりました。オープンソース プロジェクトへの貢献により、他の顧客の Genesys CTR ワークロードが加速されました。
ビジネス上の質問に答える
PCA が導入されると、主任アナリスト、データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスオーナーが AWS SME と協力して、数多くの PCA を構築しました。 アマゾンクイックサイト ダッシュボードにデータの洞察を表示し、ビジネス上の質問に答え始めます。 QuickSight は、AWS データ、サードパーティ データ、Software as a Service (SaaS) データなどの複数のデータセットからわかりやすい洞察を提供するために使用できるクラウド スケールの BI サービスです。この BI ツールを使用すると、既存のデータ リポジトリにネイティブに統合され、 アマゾンアテナ、大規模なデータを表示するためのビジュアライゼーションの作成が比較的簡単になり、セルフサービス BI が可能になりました。 「顧客からの問い合わせの内容」、「最も長い AHT/最も多い転送に関連するトピックは何か」、「最も低い顧客感情スコアに関連するトピックと問題は何ですか?」など、いくつかの重要な質問に答えるためのビジュアライゼーションがすぐに作成されました。プリンシパル カスタム トピック モデルに関連する追加データを取り込むことで、チームは QuickSight の使用を拡張し、トピックと相関関係の比較、モデル検証機能、話者、セグメント、通話、会話に基づく感情の比較を含めることができました。さらに、QuickSight の洞察を使用することで、主要チームは異常検出と量予測を迅速に実装できるようになりました。 アマゾン クイックサイト QNLP を使用する QuickSight 内の ML 機能により、迅速な自然言語による定量的データ分析が可能になりました。
PCA の最初の取り組みが完了したとき、プリンシパルは、オムニチャネルの顧客エクスペリエンスをすぐに深く掘り下げる必要があることに気づきました。 Principal と AWS は共同で、顧客の電子メール インタラクションと顧客データ プラットフォームからの追加のメタデータ用のデータ取り込みパイプラインを構築し、オムニチャネル データを単一の顧客洞察レンズに結合するためのデータ集約と分析メカニズムを構築しました。 Athena ビューと QuickSight ダッシュボードの利用により、従来の分析と、概念実証グラフ データベースの実装が引き続き可能になりました。 アマゾン海王星 これは、プリンシパルが大規模に実装された場合に、オムニチャネル ビュー内のインタラクション トピックと意図の関係についての洞察を抽出するのに役立ちます。
結果
PCA は市場投入までの時間を短縮するのに役立ちました。プリンシパルは、既存のオープンソース PCA アプリを 1 日で自分でデプロイすることができました。その後、プリンシパルは AWS と協力し、3 か月間かけて Genesys CTR 統合などの多数の機能を備えた PCA サービスを拡張しました。開発と展開のプロセスは共同の反復的なプロセスであり、プリンシパルは新しく構築された機能に関する運用コールの量をテストして処理することができました。最初の取り組み以来、AWS とプリンシパルは引き続き協力し、ビジネス要件、ロードマップ、コード、バグ修正を共有して PCA を拡張していきます。
最初の開発と展開以来、Principal は PCA フレームワークを通じて 1 万件を超える顧客からの問い合わせを処理してきました。その結果、顧客、エージェント、または IVR によって話される 63 万を超える個別の音声セグメントが発生しました。この豊富なデータを利用して、プリンシパルは大規模な履歴分析とほぼリアルタイムの分析を実施して、顧客エクスペリエンスについての洞察を得ることができました。
AWS CCI ソリューションはプリンシパルにとって大きな変革をもたらします。シンプルなダッシュボードと機会特定のための Qualtrics を含むプリンシパルの既存の CCI ツール スイートは、PCA の追加により拡張されました。 CCI ツール スイートに PCA を追加したことで、プリンシパルはコンタクト センターでのやり取りについて詳細な分析を迅速に実行できるようになりました。このデータを使用して、プリンシパルは高度な分析を実行して、顧客とのやり取りを理解し、トピック、意図、問題、アクション アイテム、結果などのコール要因を理解できるようになりました。小規模で制御された運用環境であっても、PCA データ レイクは多数の新しいユース ケースを生み出しています。
ロードマップ
PCA から生成されたデータは、どのトピックが平均処理時間の延長、保留の延長、転送の増加、否定的な顧客感情を引き起こしているのかという洞察に基づいて、コール ルーティングに関する重要なビジネス上の意思決定を行うために使用できます。 IVR および自動音声アシスタントとの顧客のやり取りが誤解されたり、誤ってルーティングされたりする場合に関する知識は、プリンシパルのセルフサービス エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。顧客がウェブサイトを使用せずに電話した理由を理解することは、カスタマー ジャーニーを改善し、顧客の幸福度を高めるために重要です。 Web エクスペリエンスの強化を担当するプロダクト マネージャーは、PCA のデータを使用して新しい機能強化の優先順位付けを推進し、変更の影響を測定できることにどれほど興奮しているかを共有しています。プリンシパルは、顧客プロファイルのマッピング、不正行為の検出、従業員管理、追加の AI/ML および大規模言語モデル (LLM) の使用など、他の潜在的なユースケースも分析し、コンタクト センター内の新たなトレンドを特定しています。
将来的に、プリンシパルは、追加のデータ集約、分析、およびテキスト要約用の自然言語生成 (NLG) モデルを使用して後処理機能を拡張し続ける予定です。 Principal は現在、生成 AI と基礎モデル (Amazon Titan など) を独自のソリューションに統合しています。プリンシパルは、AWS 生成 AI を使用して従業員の生産性を向上させ、管理資産を拡大し、高品質の顧客エクスペリエンスを提供し、顧客が投資と退職の意思決定を効率的に行うためのツールを提供することを計画しています。オープンソースの PCA フレームワークの柔軟性と拡張性を考慮して、Principal のチームは、既存のフレームワークを拡張できる追加の機能強化、分析、洞察の広範なリストを持っています。
「AWS の通話後分析ソリューションを使用することで、プリンシパルは現在、大規模な履歴分析を実施して、顧客エクスペリエンスを改善できる箇所を理解し、実用的な洞察を生成し、どこに行動すべきかを優先順位付けすることができます。 現在、Amazon Bedrock を使用した生成 AI を追加し、ビジネスユーザーがコストを削減しながら、データに基づいた意思決定をより高速かつ正確に行えるように支援します。当社のエージェントが、コンタクト後の手動作業ではなく、時間とリソースを顧客との対応に集中できるようにするために、Amazon Transcribe Call Analytics の通話後の要約機能を検討することを楽しみにしています。」
– プリンシパル・ファイナンシャル・グループのデータ&アナリティクス担当ディレクター、ミゲル・サンチェス・ウレスティ氏は言います。
まとめ
AWS CCI PCA ソリューションは、選択したコンタクトセンタープロバイダーに AI と ML を追加することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、顧客の洞察を引き出し、運用コストを削減するように設計されています。他の CCI ソリューションの詳細については、 ライブ通話分析、 参照する AWS コンタクトセンターインテリジェンス (CCI) ソリューション.
プリンシパル・ファイナンシャル・グループについて
プリンシパルフィナンシャルグループ Des Moines IA は、従業員数 19,000 人の金融会社です。 140 年以上にわたりビジネスを行っており、62 年 31 月 2022 日の時点で、当社は世界各国で XNUMX 万人を超えるお客様をサポートしています。
AWS および Amazon は、Principal National Life Insurance Co (ニューヨークを除く) および Principal Life Insurance Company が発行する Principal Financial Group Insurance 商品の関連会社ではありません。 Principal Life が提供する行政サービスを計画します。 Principal Funds, Inc. は、Principal Funds Distributor, Inc. によって分配されます。証券は、Principal Securities, Inc.、メンバー SIPC および/または独立系ブローカー/ディーラーを通じて提供されます。参照された企業は、プリンシパル ファイナンシャル グループ (住所 デモイン、アイオワ州 50392) のメンバーです。 ©2023 Principal Financial Services, Inc.
このコミュニケーションは本質的に教育を目的としたものであり、推奨として受け取ることを意図したものではありません。保険商品およびプラン管理サービスは、プリンシパル ファイナンシャル グループのメンバーであるプリンシパル ライフ インシュアランス カンパニー(アイオワ州デモイン 50392)を通じて提供されます。
著者について
クリストファー・ロット AWS AI 言語サービス チームのシニア ソリューション アーキテクトです。彼はエンタープライズ ソフトウェア開発で 20 年の経験があります。 Chris はカリフォルニア州サクラメントに住んでおり、ガーデニング、料理、航空宇宙/一般航空、そして世界旅行を楽しんでいます。
ニッキー・サスマン博士 シニア データ サイエンティストであり、プリンシパル言語 AI サービス チームのテクニカル リードです。彼女は、データと分析、アプリケーション開発、インフラストラクチャ エンジニアリング、DevSecOps において幅広い経験を持っています。
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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