優れた顧客エクスペリエンスは競争力をもたらし、ブランドの差別化を図るのに役立ちます。フォレスターのレポートによると、 顧客の執着の現状、2022、顧客第一であることは、この方法論を採用している組織が収益成長において同業他社を上回っているため、組織のバランスシートに大きな影響を与える可能性があります。コンタクト センターは、顧客エクスペリエンスを向上させながら、より少ない労力でより多くのことを実現するという常にプレッシャーにさらされていますが、 80% の企業がカスタマー エクスペリエンス (CX) への投資レベルを高めることを計画しています 差別化された顧客体験を提供します。生成 AI の急速な革新と改善は、私たちの心と注目を集めています。 マッキンゼー・アンド・カンパニーの推計、生成 AI を顧客ケア機能に適用すると、現在の機能コストの 30 ~ 45% の範囲で生産性が向上する可能性があります。
Amazon SageMaker キャンバス は、ML の経験やコーディングを必要とせずにモデルを構築し、正確な機械学習 (ML) 予測を生成できる視覚的なポイント アンド クリック インターフェイスをビジネス アナリストに提供します。 2023 年 XNUMX 月に、SageMaker Canvas が発表されました すぐに使えるモデルの中の基礎モデルのサポート、を搭載 アマゾンの岩盤 および Amazon SageMaker ジャンプスタート。これにより、会話型チャット インターフェイスで自然言語を使用して、物語、レポート、ブログ投稿などの新しいコンテンツの作成などのタスクを実行できます。メモや記事を要約する。また、コードを XNUMX 行も記述することなく、一元化されたナレッジ ベースからの質問に答えることができます。
コールセンター エージェントの仕事は、顧客からの着信および発信を処理し、毎日数十件の電話に対応しながらサポートを提供したり問題を解決したりすることです。顧客に即座に回答を提供しながら、このボリュームを維持することは、電話の合間に調査する時間がなければ困難です。通常、通話スクリプトはエージェントに通話を案内し、問題への対処方法の概要を示します。適切に作成されたスクリプトは、エージェントが問題と解決策を迅速に理解できるようにすることで、コンプライアンスを向上させ、エラーを減らし、効率を高めます。
この投稿では、SageMaker Canvas の生成 AI が、顧客がコンタクト センターに対応する際に直面する可能性のある一般的な課題の解決にどのように役立つかを検討します。 SageMaker Canvas を使用して新しい呼び出しスクリプトを作成したり、既存の呼び出しスクリプトを改善したりする方法を示し、生成 AI が既存のインタラクションのレビューにどのように役立ち、従来のツールでは得られにくい洞察を得ることができるかを探ります。この投稿の一部として、タスクを解決するために使用されるプロンプトを提供し、これらの結果を統合するためのアーキテクチャについて説明します。 AWSコンタクトセンターインテリジェンス (CCI) ワークフロー。
ソリューションの概要
生成 AI 基盤モデルは、コンタクト センターで強力な通話スクリプトを作成するのに役立ち、組織は次のことを実行できるようになります。
- 顧客の問い合わせを処理する統合ナレッジ リポジトリで一貫した顧客エクスペリエンスを作成する
- 電話対応時間を短縮する
- サポートチームの生産性を向上
- サポート チームが次善のアクションを実行できるようにして、エラーを排除し、次善のアクションを実行できるようにします。
SageMaker Canvas を使用すると、幅広い基礎モデルの選択肢から選択して、魅力的な呼び出しスクリプトを作成できます。 SageMaker Canvas では複数のモデルを同時に比較することもできるため、ユーザーは扱っている特定のタスクのニーズに最も適した出力を選択できます。生成 AI を活用したチャットボットを使用するには、ユーザーはまずプロンプトを提供する必要があります。プロンプトとは、何をするつもりかをモデルに伝える指示です。
この投稿では、次の XNUMX つの一般的な使用例について説明します。
- 新しい呼び出しスクリプトの作成
- 既存の呼び出しスクリプトの拡張
- 通話後のタスクを自動化する
- 通話後の分析
この投稿全体を通じて、Amazon Bedrock を利用した SageMaker Canvas で利用可能なラージ言語モデル (LLM) を使用します。具体的には、あらゆる種類の自然言語タスクに優れたパフォーマンスを発揮する強力なモデルである Anthropic の Claude 2 モデルを使用します。例は英語です。ただし、Anthropic Claude 2 は複数の言語をサポートしています。参照する 人間性クロード 2 詳しく知ることができ。最後に、これらの結果はすべて、Anthropic Claude Instant や Amazon Titan などの他の Amazon Bedrock モデルや、SageMaker JumpStart モデルでも再現可能です。
前提条件
この投稿では、 AWSアカウント 適切なリソースと権限が必要です。特に、次の前提条件の手順を完了してください。
- を展開する アマゾンセージメーカー ドメイン。 手順については、を参照してください。 AmazonSageMakerドメインにオンボード.
- SageMaker Canvas をセットアップしてデプロイするための権限を構成します。詳細については、を参照してください。 Amazon SageMaker Canvas のセットアップと管理 (IT 管理者向け).
- SageMaker Canvas のクロスオリジン リソース共有 (CORS) ポリシーを構成します。詳細については、以下を参照してください。 ユーザーにローカル ファイルをアップロードする権限を付与する.
- SageMaker Canvas で基礎モデルを使用するための権限を追加します。手順については、を参照してください。 基礎モデルで生成 AI を使用する.
SageMaker Canvas が生成 AI タスクを解決するために使用するサービスは、SageMaker JumpStart および Amazon Bedrock で利用できることに注意してください。 Amazon Bedrock を使用するには、Amazon Bedrock がサポートされているリージョンで SageMaker Canvas を使用していることを確認してください。参照する サポートされている地域 to learn more.
新しい呼び出しスクリプトを作成する
このユースケースでは、コンタクト センター アナリストは、SageMaker Canvas で利用可能なすぐに使用できるモデルの XNUMX つを利用して通話スクリプトを定義し、「顧客のサポートを行うエージェントの通話スクリプトを作成する」などの適切なプロンプトを入力します。クレジットカードを紛失した。」これを実装するには、組織のクラウド管理者がコンタクト センター アナリストにシングルサイン アクセスを許可した後、次の手順を実行します。
- SageMakerコンソールで、 キャンバス ナビゲーションペインに表示されます。
- ドメインとユーザー プロファイルを選択し、 オープンキャンバス SageMaker Canvas アプリケーションを開きます。
- に移動します すぐに使えるモデル セクションと選択 コンテンツを生成、抽出、要約する をクリックしてチャット コンソールを開きます。
- Anthropic Claude 2 モデルを選択した状態で、「クレジット カードを紛失した顧客を支援するエージェントの通話スクリプトを作成する」というプロンプトを入力し、 を押します。 入力します.
生成 AI によって取得されたスクリプトはドキュメント (TXT、HTML、PDF など) に組み込まれ、コンタクト センターのエージェントが顧客とやり取りする際のガイドとなるナレッジ ベースに追加されます。
などのクラウドベースのオムニチャネル コンタクト センター ソリューションを使用する場合 アマゾンコネクトでは、AI/ML を活用した機能を活用して、顧客満足度とエージェントの効率を向上させることができます。 Amazon Connect の知恵 エージェントが顧客と会話している間にナレッジ検索とリアルタイムの推奨事項を提供することで、エージェントが答えを探すのに費やす時間を削減し、顧客の問題を迅速に解決できるようにします。この特定の例では、Amazon Connect Wisdom は次のものと同期できます。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) をナレッジベースのコンテンツのソースとして使用し、SageMaker Canvas を使用して生成された呼び出しスクリプトを組み込みます。詳細については、以下を参照してください。 Amazon Connect Wisdom S3 同期.
次の図は、このアーキテクチャを示しています。
顧客がコンタクトセンターに電話し、自動音声応答 (IVR) が行われるか、通話の目的に関する特定のキーワード (「紛失」や「クレジット カード」など) が検出されると、Amazon Connect Wisdom は次の情報を提供します。 SageMaker Canvas によって生成された関連する呼び出しスクリプトを含む、エージェントとの対話を処理する方法に関する提案。
SageMaker Canvas 生成 AI を使用すると、コンタクト センター アナリストは通話スクリプトの作成時間を節約し、新しいプロンプトをすぐに試してスクリプト作成を微調整することができます。
既存の呼び出しスクリプトを拡張する
以下の通り 調査, 顧客の 78% は、カスタマー サービス エージェントが台本を読んでいるように聞こえなくなると、コールセンターのエクスペリエンスが向上したと感じています。 SageMaker Canvas は生成 AI を使用して、既存の呼び出しスクリプトを分析し、呼び出しスクリプトの品質を向上させるための改善を提案できます。たとえば、通話スクリプトを改善してコンプライアンスを強化したり、スクリプトをより丁寧に聞こえるようにしたりすることができます。
そのためには、次のことを選択してください 新しいチャット そしてモデルとして Claude 2 を選択します。前のユース ケースで生成されたサンプル トランスクリプトと、「コンタクト センターの品質保証アナリストとして、以下の通話トランスクリプトを改善して、準拠し、より丁寧に聞こえるようにしてください。」というプロンプトを使用できます。
通話後のタスクを自動化する
SageMaker Canvas 生成 AI を使用して、コールセンターでのコール後の作業を自動化することもできます。一般的な使用例としては、通話の要約、通話記録の完了の支援、パーソナライズされたフォローアップ メッセージの作成などがあります。これにより、エージェントの生産性が向上し、エラーのリスクが軽減され、顧客エンゲージメントや関係構築などのより価値の高いタスクに集中できるようになります。
選択する 新しいチャット そしてモデルとして Claude 2 を選択します。前の使用例で生成されたサンプル記録と、「顧客の問題、エージェントのアクション、通話結果、顧客の感情を強調するために、以下の通話記録を要約してください。」というプロンプトを使用できます。
Amazon Connect をコンタクトセンターソリューションとして使用する場合、通話の録音と文字起こしを有効にすることで実装できます。 アマゾンコネクトコンタクトレンズ、センチメント分析や機密データの編集などの他の分析機能を提供します。また、トランスクリプト内の重要な文を強調表示し、問題、結果、アクション項目にラベルを付けることで要約を行うこともできます。
SageMaker Canvas を使用すると、さらに一歩進んで、単一のワークスペースからすぐに使用できるモデルを選択して通話トランスクリプトを分析したり、概要を生成したり、結果を比較して特定の用途に最適なモデルを見つけることもできます。場合。次の図は、このソリューション アーキテクチャを示しています。
顧客の通話後の分析
コンタクト センターが SageMaker Canvas を活用できるもう XNUMX つの領域は、顧客とエージェント間のやり取りを理解することです。によると 2022 NICE WEM グローバル調査, コールセンターエージェントの58%は、企業のコーチングセッションからほとんど恩恵を受けていないと回答しています。エージェントは、SageMaker Canvas の生成 AI を顧客感情分析に使用して、顧客満足度を向上させるためにどのような代替の最善の行動を取ることができたのかをさらに理解できます。
前の使用例と同様の手順に従います。選ぶ 新しいチャット をクリックし、Claude 2 を選択します。前の使用例で生成されたサンプル トランスクリプトと、「コンタクト センターのスーパーバイザーとして行動し、顧客との会話におけるエージェントの動作を批判し、改善点を提案してもらいます。」というプロンプトを使用できます。
クリーンアップ
SageMaker Canvas は、非アクティブ状態が 2 時間続くと、その下で起動された SageMaker JumpStart モデルを自動的にシャットダウンします。このセクションの手順に従って、これらのモデルをより早くシャットダウンしてコストを節約します。 Amazon Bedrock モデルはアカウントにデプロイされていないため、シャットダウンする必要がないことに注意してください。
- SageMaker JumpStart モデルをシャットダウンするには、次の XNUMX つの方法から選択できます。
- 選択する 新しいチャットをクリックし、モデルのドロップダウン メニューで、 別のモデルを起動する。 次に、 基礎モデル ページ、下 Amazon SageMaker JumpStart モデル、モデルを選択します (例: Falcon-40B-指示) 右側のペインで、 モデルをシャットダウンする.
- 複数のモデルを同時に比較している場合は、結果比較ページで SageMaker JumpStart モデルのオプション メニュー (XNUMX つのドット) を選択し、 モデルをシャットダウンする.
- 選択する ログアウト 左側のペインで SageMaker Canvas アプリケーションからログアウトし、 SageMaker Canvas ワークスペース インスタンスの時間。これにより、ワークスペース インスタンスによって使用されているすべてのリソースが解放されます。
まとめ
この投稿では、コンタクト センターで SageMaker Canvas 生成 AI を使用して、非常にパーソナライズされた顧客インタラクションを作成し、コンタクト センター アナリストとエージェントの生産性を向上させ、従来のツールでは得られにくい洞察をもたらす方法を分析しました。さまざまなユースケースで示されているように、SageMaker Canvas は、異なるポイント製品を使用する必要がなく、単一の統合されたワークスペースとして機能します。 SageMaker Canvas 生成 AI を使用すると、コンタクト センターは顧客満足度を向上させ、コストを削減し、効率を向上させることができます。 SageMaker Canvas 生成 AI は、コンタクト センター業界を変革する可能性を秘めた新しく革新的なソリューションを生成できるようにします。また、生成 AI を使用して顧客とのやり取りの傾向と洞察を特定し、管理者が業務を最適化し、顧客満足度を向上させることもできます。さらに、生成 AI を使用して新しいエージェントのトレーニング データを生成することで、エージェントが合成例から学習してパフォーマンスをより迅速に向上させることができます。
詳細については、こちらから SageMaker Canvas の機能 および 今日始めましょう 視覚的なコード不要の機械学習機能を活用します。
著者について
ダビデガリテッリ AI/ML のシニア スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 彼はブリュッセルに拠点を置き、ローコード/ノーコード機械学習テクノロジーと生成 AI の導入を検討している世界中の顧客と緊密に連携しています。 彼は幼い頃から開発者であり、7 歳でコーディングを始めました。大学で AI/ML を学び始め、それ以来 AI/ML の虜になっています。
ホセ・ルイ・テイシェイラ・ヌネス ベルギーのブリュッセルを拠点とする AWS のソリューションアーキテクトです。彼は現在、ヨーロッパの機関や代理店のクラウドへの取り組みを支援しています。彼は情報技術に関して 20 年以上の専門知識を持ち、特に公共部門の組織と通信ソリューションに重点を置いています。
アナンシャルマ ルクセンブルクの AWS の生成 AI のシニア パートナー開発スペシャリストであり、電子商取引、フィンテック、金融分野で革新的な製品とサービスを提供してきた 18 年以上の経験があります。 AWS に入社する前は、Amazon で製品管理およびビジネス インテリジェンス部門を率いていました。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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