Amazon Lex、Amazon Textract、およびAmazonConnectを使用して仮想クレジット承認エージェントを構築します

銀行や金融機関は、毎週数千件のクレジット申請を審査します。信用承認プロセスでは、金融機関は W2、銀行取引明細書、公共料金請求書などの文書の確認に時間とリソースを投資する必要があります。全体的なエクスペリエンスは組織にとってコストがかかる可能性があります。同時に、組織は融資申請の決定を待っている借り手に配慮する必要があります。顧客を維持するために、組織は借り手の申請を短い所要時間で迅速に処理する必要があります。

機械学習を使用した自動与信承認アシスタントを使用すると、金融機関はプロセスを迅速化し、コストを削減し、迅速な意思決定により優れた顧客エクスペリエンスを提供できます。銀行やフィンテック企業は、顧客の財務書類を確認して即座に決定を下すことができる仮想エージェントを構築できます。効果的な与信承認プロセスを構築すると、顧客エクスペリエンスが向上するだけでなく、コストも削減されます。

この投稿では、ローンの承認に必要な財務書類をレビューし、シームレスな顧客エクスペリエンスのために即座に意思決定を行う仮想信用承認アシスタントを構築する方法を示します。ソリューションでは、 Amazon Lex, アマゾンテキストラック, アマゾンコネクトなどの AWS サービスがあります。

ソリューションの概要

ソリューションをデプロイするには、 AWS CloudFormation テンプレート。このソリューションは、Amazon Lex を使用して仮想エージェントを作成し、それを Amazon Connect に関連付けます。Amazon Connect は、顧客との会話インターフェイスとして機能し、ローン申請者に必要な書類をアップロードするよう求めます。書類は次の場所に保管されます。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) その顧客のみに使用されるバケット。

このソリューションは完全にサーバーレスであり、Amazon S3 を使用してフロントエンドとカスタム JavaScript をホストする静的 Web サイトを保存し、残りのリクエストを有効にします。 アマゾンCloudFrontの コンテンツ配信ネットワーク (CDN) として機能し、Web サイトのパブリック フロントエンドを可能にします。 CloudFront は、開発者に優しい環境内で、データ、ビデオ、アプリケーション、API を低レイテンシーと高い転送速度で世界中の顧客に安全に配信する高速 CDN サービスです。

これは、実験用に簡単にデプロイできるように設計されたサンプル プロジェクトです。の AWS IDおよびアクセス管理 このソリューションの (IAM) ポリシー権限は最小限の権限を使用しますが、CloudFront と アマゾンAPIゲートウェイ デプロイされたリソースはパブリックにアクセス可能です。 CloudFront ディストリビューションと API Gateway リソースを保護するための適切な措置を講じるには、以下を参照してください。 安全なアクセスの構成とコンテンツへのアクセスの制限 および Amazon API Gateway のセキュリティそれぞれ。

さらに、バックエンドには 2 つの HTTP ルートを備えた API ゲートウェイが備わっています。 AWSラムダ 機能。最初の関数は、チャット用に Amazon Connect とのセッションを作成します。 2 つ目は、フロントエンドによってフェッチされた署名付き URL リンクを Amazon Connect から Amazon Lex に渡します。 Amazon Lex は、それに関連付けられた Lambda 関数をトリガーし、Amazon Textract がドキュメントを読み取って、ドキュメント内のすべてのフィールドと情報をキャプチャできるようにします。この機能は、組織によって事前に定義されたビジネス プロセスに基づいて与信判断も行います。このソリューションは Amazon Connect と統合されており、顧客が問題を抱えている場合、またはプロセスを通じてサポートが必要な場合に、顧客がコンタクトセンターのエージェントに接続できるようにします。

次の例は、ボットと借り手の間の対話を示しています。

次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示しています。

ソリューションのワークフローは次のとおりです。

1. 顧客は CloudFront によって提供される URL に移動し、S3 バケットから Web ページを取得し、JavaScript を Web ブラウザに送信します。
2. Web ブラウザは Web ページをレンダリングし、API Gateway への API 呼び出しを行います。
3. API Gateway は、関連する Lambda 関数をトリガーします。
4. この関数は、 startChatContact API呼び出し Amazon Connect を使用して、それに関連付けられた問い合わせフローをトリガーします。
5. Amazon Connect は、意図を分類するための発話で Amazon Lex をトリガーします。インテントが分類された後、Amazon Lex は必要なスロットを引き出し、インテントを実現するためにドキュメントをアップロードするよう顧客に求めます。
6. 申請者は、チャット ウィンドウの添付ファイルのアップロード アイコンを使用して、W2 ドキュメントを S3 バケットにアップロードします。

ベスト プラクティスとして、次を使用して S3 バケットの保存時の暗号化を実装することを検討してください。 AWSキー管理サービス (AWS KMS)。さらに、バケット ポリシーを S3 バケットにアタッチして、転送中のデータが常に暗号化されるようにすることができます。セキュリティとアクセス監査を支援するために、S3 バケットのサーバー アクセス ログを有効にしてリクエストの詳細な記録を取得することを検討してください。詳細については、を参照してください。 AmazonS3のセキュリティのベストプラクティス.

7. ウェブブラウザは Amazon Connect を呼び出して、アップロードされた画像の署名済み URL を取得します。 Lambda 関数がロジックを実行した後、数分後に署名付き URL が期限切れになるようにしてください。
8. ドキュメントが正常にアップロードされると、ウェブアプリケーションは API Gateway への API 呼び出しを実行して、Amazon Lex セッション属性で使用するファイルの場所を更新します。
9. API Gateway は Lambda 関数をトリガーして、W2 署名済み URL の場所を渡します。この関数は、W2 ドキュメントの署名済み URL を使用して Amazon Lex のセッション属性を更新します。
10. Web ブラウザはスロットも更新します。 uploaded、意図を満たします。
11. Amazon Lex は Lambda 関数をトリガーし、W2 画像データをダウンロードし、処理のために Amazon Textract に送信します。
12. Amazon Textract は、W2 イメージドキュメントからすべてのフィールドを読み取り、それらをキーと値のペアに変換し、データを Lambda 関数に返します。

Amazon Textract は、 AWS 責任共有モデル、AWS と顧客の間のデータ保護に対する責任の概要を説明します。詳細については、以下を参照してください。 Amazon Textrac でのデータ保護.

13. Lambda はローン申請の評価に W2 データを使用し、結果を Web ブラウザに返します。

Lambda でのログ記録を有効にするためのベスト プラクティスに従ってください。参照する 一部1 および 一部2 ブログシリーズ「Lambda の運用: 強固なセキュリティ基盤の構築」.　

転送中のデータは TLS を使用して保護されており、保存データを暗号化することを強くお勧めします。 S3 バケット内のデータの保護の詳細については、次を参照してください。 追加の AWS サービスを使用して、Amazon S3 に保存されている機密データのセキュリティを強化する.

前提条件

このチュートリアルでは、次の前提条件を満たしている必要があります。

1. An AWSアカウント.
2. us-east-1 リージョンの Amazon Connect コンタクト センター インスタンス。既存のものを使用することも、新しいものを作成することもできます。手順については、を参照してください。 Amazon Connect を使ってみる。既存の Amazon Connect インスタンスがあり、チャットが有効になっていない場合は、以下を参照してください。 既存の Amazon Connect コンタクトセンターでチャットを有効にする.
3. Amazon Connect で有効になっているチャット添付ファイル。手順については、を参照してください。 チャットを使用してファイルを共有できるように添付ファイルを有効にする。 CORS セットアップの場合は、* ワイルドカードを使用してオプション 2 を使用します。 AllowedOrigin.
4. サンプルプロジェクトは、 GitHubリポジトリ。ローカル マシン上でこのリポジトリのクローンを作成し、使用する必要があります。 AWSサーバーレスアプリケーションモデル (AWS SAM) を使用してプロジェクトをデプロイします。 AWS SAM CLI をインストールして AWS 認証情報を設定するには、を参照してください。 AWS SAM の使用を開始する.
5. AWS SAM デプロイをサポートする Python 3.9 ランタイム。

Amazon Connect フローをインポートする

Amazon Connect フローをインポートするには、次の手順を実行します。

1. Amazon Connect インスタンスにログインします。
2. ルーティング、選択する お問い合わせフロー.
3. 選択する 問い合わせフローを作成する.
4. ソフトウェア設定ページで、下図のように Save メニュー、選択 インポートフロー.
5. 選択する 選択 にあるインポート フロー ファイルを選択します。 /流れ サブディレクトリと呼ばれる Loan_App_Connect_Flow.
6. フローを保存します。まだ公開しないでください。
7. 詳細 追加のフロー情報を表示 をクリックし、コピー アイコンを選択して ARN をキャプチャします。
   
8. 次のステップでデプロイする CloudFormation テンプレートのパラメータとして使用するために、これらの ID を保存します。

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

Amazon Connect インスタンス ID は、直後のスラッシュ間の長い英数字です。 instance ARN で。この投稿のインスタンス ID は次のとおりです。 11111111-1111-1111-1111-111111111111.

問い合わせフロー ID は、次のスラッシュの後の長い値です。 contact-flow ARN で。この投稿のフロー ID は次のとおりです。 22222222-2222-2222-2222-222222222222.

AWS SAM を使用してデプロイする

インスタンスとフロー ID を取得したら、プロジェクトをデプロイする準備が整いました。

1. ターミナル ウィンドウを開き、クローンを作成します。 GitHubリポジトリ 選択したディレクトリにあります。
2. に移動します amazon-connect-virtual-credit-agent ディレクトリに移動し、GitHub リポジトリのデプロイ手順に従います。
3. Amazon Lex ボット名を記録します。 出力 次のステップのためのデプロイメントのセクション ( Loan_App_Bot デフォルト名を受け入れた場合)。
4. AWS SAM デプロイが正常に完了したら、これらの手順に戻ります。

問い合わせフローブロックを更新する

問い合わせフロー ブロックを更新するには、次の手順を実行します。

1. Amazon Connect インスタンスにログインします
2. ルーティング、選択する お問い合わせフロー.
3. という名前のフローを選択します Loan_App_Flow.
4. 選択する 顧客の意見を聞く ブロック。
5. [Amazon Lex] セクションで、という名前のボットを選択します。 Loan_App_Bot および以前に作成した開発エイリアス。
6. 選択する Save.
7. 選択する 作業キューを設定する ブロック。
8. [X] アイコンを選択し、ドロップダウン メニューで [ ベーシックキュー.
9. 選択する Save.
   
10. フローを保存します。
11. フローを公開します。

ソリューションをテストする

これで、ソリューションをテストする準備が整いました。

1. チャット用に Amazon Connect エージェントを設定するには、Amazon Connect インスタンスにログインします。
2. ダッシュボードで電話アイコンを選択し、別のウィンドウで連絡先コントロール パネル (CCP) を開きます。
   
3. CCP で、エージェントの状態を次のように変更します。 利用できます.
   
4. ソフトウェア設定ページで、下図のように 出力 CloudFormation スタックのタブで、値を選択します cloudFrontDistribution.

これは CloudFront URL へのリンクです。ローン サービス ボットが含まれる Web ページにリダイレクトされます。フローティング アクション ボタン (FAB) は画面の右下にあります。

5. FAB を選択してチャット ボットを開きます。
6. ウェルカムメッセージが表示されたら、次のように入力します。 I need a loan.
   
7. プロンプトが表示されたら、ローンの種類を選択し、ローン金額を入力します。
8. W2 ドキュメントの画像をアップロードします。

サンプル W2 イメージ ファイルは、次のプロジェクト リポジトリにあります。 / img サブディレクトリ。ファイルの名前は w2.png です。

画像がアップロードされると、ボットはアプリケーションを送信するかどうかを尋ねます。

9. 選択する はい 提出する。

送信後、ボットは W2 イメージを評価し、応答を提供します。数秒後、エージェントに接続されます。

CCP でチャットに接続するためのリクエストが表示されるはずです。

10. 受け入れるリクエストを選択します。

これで、エージェントはチャット ユーザーに接続されました。会話の各側をシミュレートして、チャット セッションをテストできます。

11. 選択する チャットを終了する あなたが終わったら。

トラブルシューティング

スタックをデプロイした後、CloudFront URL を表示したときに Amazon S3 権限エラーが表示された場合は、ドメインの準備がまだ整っていないことを意味します。 CDN の準備が完了するまでに最大 1 時間かかる場合があります。

添付ファイルを追加できない場合は、CORS 設定を確認してください。手順については、を参照してください。 チャットを使用してファイルを共有できるように添付ファイルを有効にする。 CORS セットアップの場合は、オプション 2 を使用します。 * ワイルドカードから AllowedOrigin.

クリーンアップ

今後の料金発生を回避するには、CloudFormation スタックを削除して作成されたすべてのリソースを削除します。

まとめ

この投稿では、ローン申請処理ソリューションを迅速かつ安全にセットアップする方法を説明しました。保存中のデータと転送中のデータは両方とも暗号化され、安全に保護されます。このソリューションは、Amazon Connect と Amazon Lex が顧客エンゲージメントのための会話型インターフェイスを提供する他のセルフサービス処理フローを構築するための青写真として機能します。このアーキテクチャを使用して他のどのようなソリューションを構築されるか楽しみにしています。

これらの機能と Amazon Connect の問い合わせフローの構築にサポートが必要な場合は、世界中で利用できる数十の Amazon Connect パートナーのいずれかにお問い合わせください。

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著者について

ディプクマール・メタ は、Amazon ProServe Natural Language AI チームのシニア会話型 AI コンサルタントです。 彼は、AWS での本番環境でのエンドツーエンドの会話型 AI ソリューションの設計、デプロイ、スケーリングを顧客が支援することに重点を置いています。 また、データを活用して顧客体験を改善し、ビジネスの成果を促進することにも熱心に取り組んでいます。

セシル・パターソン は、北テキサスを拠点とする AWS プロフェッショナル サービスを提供する自然言語 AI コンサルタントです。彼は、大企業と協力してグローバル インフラストラクチャ ソリューションを実現およびサポートしてきた長年の経験を持っています。 Cecil は、自身の経験と多様なスキルセットを活用して、あらゆるタイプの顧客向けに優れた会話ソリューションを構築します。

サンジュウサニー Amazon ProServe のデジタル イノベーション スペシャリストです。彼は、新しい製品、サービス、エクスペリエンスを迅速に構想、検証、プロトタイプ化するために、Amazon の特徴的な顧客重視のイノベーションメカニズムを中心にさまざまな業界の顧客と関わっています。

マット・クリオ Amazon ProServe Shared Delivery チームのセキュリティ変革コンサルタントです。企業顧客が安全なプラットフォームを構築し、効果的かつ効率的にセキュリティを管理できるよう支援することに優れています。家族と一緒にビーチでリラックスしたり、アウトドアアクティビティを楽しんだりもしています。

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