훌륭한 고객 경험은 경쟁 우위를 제공하고 브랜드 차별화를 창출하는 데 도움이 됩니다. Forrester 보고서에 따르면, 2022년 고객 집착 현황, 고객 우선주의는 조직의 대차대조표에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 방법론을 채택하는 조직은 수익 성장에서 동종 기업을 능가하기 때문입니다. 컨택 센터는 고객 경험을 개선하면서 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행해야 한다는 지속적인 압력을 받고 있음에도 불구하고 80%의 기업이 고객 경험(CX)에 대한 투자 수준을 높일 계획입니다. 차별화된 고객 경험을 제공합니다. 생성 AI의 급속한 혁신과 개선은 우리의 마음과 관심을 사로잡았습니다. McKinsey & Company의 추정, 생성 AI를 고객 관리 기능에 적용하면 현재 기능 비용의 30~45% 범위에서 생산성을 높일 수 있습니다.
Amazon SageMaker 캔버스 ML 경험이나 코딩 없이도 모델을 구축하고 정확한 기계 학습(ML) 예측을 생성할 수 있는 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스를 비즈니스 분석가에게 제공합니다. 2023년 XNUMX월 SageMaker Canvas가 발표되었습니다. 즉시 사용 가능한 모델 중 기초 모델 지원에 의해 전원 아마존 기반암 및 Amazon SageMaker 점프스타트. 이를 통해 대화형 채팅 인터페이스에서 자연어를 사용하여 서술, 보고서, 블로그 게시물을 포함한 새로운 콘텐츠 생성과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 메모와 기사를 요약합니다. 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고도 중앙 집중식 지식 베이스에서 질문에 답할 수 있습니다.
콜센터 상담원의 임무는 인바운드 및 아웃바운드 고객 전화를 처리하고 매일 수십 건의 전화를 처리하면서 지원을 제공하거나 문제를 해결하는 것입니다. 고객에게 즉각적인 답변을 제공하면서 이 볼륨을 유지하는 것은 통화 사이에 조사할 시간이 없으면 어려운 일입니다. 일반적으로 통화 스크립트는 상담원에게 통화 및 문제 해결 개요를 안내합니다. 잘 작성된 스크립트는 상담원이 문제와 솔루션을 빠르게 이해할 수 있도록 지원하여 규정 준수를 개선하고 오류를 줄이며 효율성을 높입니다.
이 게시물에서는 SageMaker Canvas의 생성 AI가 고객 센터를 상대할 때 고객이 직면할 수 있는 일반적인 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. SageMaker Canvas를 사용하여 새로운 호출 스크립트를 생성하거나 기존 호출 스크립트를 개선하는 방법을 보여주고, 생성 AI가 기존 상호 작용을 검토하여 기존 도구에서 얻기 어려운 통찰력을 얻는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. 이 게시물의 일부로 우리는 작업을 해결하는 데 사용되는 프롬프트를 제공하고 이러한 결과를 귀하의 솔루션에 통합하기 위한 아키텍처를 논의합니다. AWS Contact Center 인텔리전스 (CCI) 워크플로우.
솔루션 개요
생성적 AI 기반 모델은 컨택 센터에서 강력한 통화 스크립트를 생성하고 조직이 다음을 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 고객 쿼리를 처리하기 위한 통합 지식 저장소를 통해 일관된 고객 경험을 창출하세요.
- 통화 처리 시간 단축
- 지원팀 생산성 향상
- 지원팀이 차선책을 통해 오류를 제거하고 차선책을 취할 수 있도록 지원
SageMaker Canvas를 사용하면 다양한 기본 모델 중에서 선택하여 매력적인 호출 스크립트를 생성할 수 있습니다. 또한 SageMaker Canvas를 사용하면 여러 모델을 동시에 비교할 수 있으므로 사용자는 처리 중인 특정 작업에 가장 적합한 출력을 선택할 수 있습니다. 생성적 AI 기반 챗봇을 사용하려면 사용자는 먼저 수행하려는 작업을 모델에 알리는 지침인 프롬프트를 제공해야 합니다.
이 게시물에서는 네 가지 일반적인 사용 사례를 다룹니다.
- 새 통화 스크립트 만들기
- 기존 통화 스크립트 개선
- 통화 후 작업 자동화
- 통화 후 분석
게시물 전반에 걸쳐 Amazon Bedrock이 제공하는 SageMaker Canvas에서 사용할 수 있는 LLM(대형 언어 모델)을 사용합니다. 특히 우리는 모든 종류의 자연어 작업에 뛰어난 성능을 제공하는 강력한 모델인 Anthropic의 Claude 2 모델을 사용합니다. 예제는 영어로 되어 있습니다. 그러나 Anthropic Claude 2는 여러 언어를 지원합니다. 인용하다 인류학적 클로드 2 자세히 알아보기 마지막으로 이러한 모든 결과는 Anthropic Claude Instant 또는 Amazon Titan과 같은 다른 Amazon Bedrock 모델은 물론 SageMaker JumpStart 모델에서도 재현 가능합니다.
사전 조건
이 게시물에서는 다음을 설정했는지 확인하세요. AWS 계정 적절한 리소스와 권한이 있어야 합니다. 특히 다음 전제조건 단계를 완료하십시오.
- 배포 아마존 세이지 메이커 도메인. 지침은 다음을 참조하세요. Amazon SageMaker 도메인에 온보딩.
- SageMaker Canvas를 설정하고 배포하기 위한 권한을 구성합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Amazon SageMaker 캔버스 설정 및 관리(IT 관리자용).
- SageMaker Canvas에 대한 CORS(교차 원본 리소스 공유) 정책을 구성합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 사용자에게 로컬 파일 업로드 권한 부여.
- SageMaker Canvas에서 기초 모델을 사용할 수 있는 권한을 추가합니다. 지침은 다음을 참조하세요. 기초 모델과 함께 생성 AI 사용.
SageMaker Canvas가 생성 AI 작업을 해결하는 데 사용하는 서비스는 SageMaker JumpStart 및 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있습니다. Amazon Bedrock을 사용하려면 Amazon Bedrock이 지원되는 리전에서 SageMaker Canvas를 사용하고 있는지 확인하십시오. 인용하다 지원되는 지역 드리겠습니다.
새 통화 스크립트 만들기
이 사용 사례의 경우 연락 센터 분석가는 SageMaker Canvas에서 바로 사용할 수 있는 모델 중 하나를 사용하여 통화 스크립트를 정의하고 "고객을 돕는 상담원을 위한 통화 스크립트를 생성합니다"와 같은 적절한 프롬프트를 입력합니다. 신용카드를 잃어버렸어요.” 이를 구현하려면 조직의 클라우드 관리자가 컨택 센터 분석가에게 단일 서명 액세스 권한을 부여한 후 다음 단계를 완료하세요.
- SageMaker 콘솔에서 캔버스 탐색 창에서
- 도메인과 사용자 프로필을 선택하고 오픈 캔버스 SageMaker Canvas 애플리케이션을 엽니다.
- 로 이동 즉시 사용 가능한 모델 섹션 및 선택 콘텐츠 생성, 추출 및 요약 채팅 콘솔을 엽니다.
- Anthropic Claude 2 모델을 선택한 상태에서 "신용카드 분실 고객을 돕는 상담원을 위한 통화 스크립트 만들기" 프롬프트를 입력하고 다음을 누르세요. 엔터 버튼.
생성 AI를 통해 얻은 스크립트는 문서(예: TXT, HTML 또는 PDF)에 포함되고 고객과의 상호 작용에서 컨택 센터 상담원을 안내하는 지식 베이스에 추가됩니다.
다음과 같은 클라우드 기반 옴니채널 컨택센터 솔루션을 사용하는 경우 아마존 연결을 사용하면 AI/ML 기반 기능을 활용하여 고객 만족도와 상담원 효율성을 높일 수 있습니다. 아마존 커넥트 지혜 상담원이 고객과 대화하는 동안 지식 검색 및 실시간 권장 사항을 제공하여 상담원이 답변을 검색하는 데 소요되는 시간을 줄이고 고객 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 이 특정 예에서 Amazon Connect Wisdom은 다음과 동기화할 수 있습니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3)을 지식 기반 콘텐츠 소스로 사용하여 SageMaker Canvas의 도움으로 생성된 호출 스크립트를 통합합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Amazon Connect Wisdom S3 동기화.
다음 다이어그램은이 아키텍처를 보여줍니다.
고객이 연락 센터에 전화를 걸어 IVR(대화형 음성 응답)을 진행하거나 통화 목적과 관련된 특정 키워드(예: "분실" 및 "신용 카드")가 감지되면 Amazon Connect Wisdom은 다음을 제공합니다. SageMaker Canvas에서 생성된 관련 호출 스크립트를 포함하여 에이전트에 대한 상호 작용을 처리하는 방법에 대한 제안.
SageMaker Canvas 생성 AI를 사용하면 컨택 센터 분석가가 통화 스크립트 생성 시간을 절약하고 새로운 프롬프트를 신속하게 시도하여 스크립트 생성을 조정할 수 있습니다.
기존 통화 스크립트 향상
다음과 같이 측량, 78%의 고객은 고객 서비스 상담원이 스크립트를 읽는 것처럼 들리지 않을 때 콜센터 경험이 향상된다고 느낍니다. SageMaker Canvas는 생성 AI를 사용하여 기존 통화 스크립트를 분석하고 개선 사항을 제안하여 통화 스크립트의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 더 많은 규정 준수를 포함하도록 통화 스크립트를 개선하거나 스크립트를 좀 더 정중하게 만들 수 있습니다.
그렇게 하려면 다음을 선택하세요. 새로운 채팅 Claude 2를 모델로 선택하세요. 이전 사용 사례에서 생성된 샘플 기록과 "컨택 센터 품질 보증 분석가로 활동하고 아래 통화 기록을 개선하여 규정을 준수하고 좀 더 정중하게 들리도록 해주세요."라는 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
통화 후 작업 자동화
SageMaker Canvas 생성 AI를 사용하여 콜 센터에서 통화 후 작업을 자동화할 수도 있습니다. 일반적인 사용 사례로는 통화 요약, 통화 기록 작성 지원, 맞춤형 후속 메시지 생성 등이 있습니다. 이를 통해 상담원 생산성이 향상되고 오류 위험이 줄어들어 고객 참여 및 관계 구축과 같은 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있습니다.
왼쪽 메뉴에서 새로운 채팅 Claude 2를 모델로 선택하세요. 이전 사용 사례에서 생성된 샘플 기록과 "아래 통화 기록을 요약하여 고객 문제, 상담원 작업, 통화 결과 및 고객 감정을 강조합니다."라는 메시지를 사용할 수 있습니다.
Amazon Connect를 콜 센터 솔루션으로 사용하는 경우 활성화하여 통화 녹음 및 녹취를 구현할 수 있습니다. 아마존 커넥트 콘택트렌즈, 감정 분석 및 민감한 데이터 수정과 같은 다른 분석 기능을 제공합니다. 또한 녹취록의 핵심 문장을 강조하고 문제, 결과, 조치 항목에 라벨을 지정하여 요약합니다.
SageMaker Canvas를 사용하면 한 단계 더 나아갈 수 있으며 단일 작업 공간에서 즉시 사용 가능한 모델 중에서 선택하여 통화 기록을 분석하거나 요약을 생성하고 결과를 비교하여 특정 용도에 가장 적합한 모델을 찾을 수도 있습니다. 사례. 다음 다이어그램은 이 솔루션 아키텍처를 보여줍니다.
고객 통화 후 분석
연락 센터가 SageMaker Canvas를 활용할 수 있는 또 다른 영역은 고객과 상담원 간의 상호 작용을 이해하는 것입니다. 에 따라 2022 NICE WEM 글로벌 설문조사, 콜센터 상담원의 58%는 회사 코칭 세션을 통해 얻는 이점이 거의 없다고 말합니다. 상담원은 고객 감정 분석을 위해 SageMaker Canvas 생성 AI를 사용하여 고객 만족도를 높이기 위해 취할 수 있는 최선의 대안이 무엇인지 더 자세히 이해할 수 있습니다.
이전 사용 사례와 유사한 단계를 따릅니다. 선택하다 새로운 채팅 그리고 Claude 2를 선택하세요. 이전 사용 사례에서 생성된 샘플 기록과 "컨택 센터 감독자 역할을 하여 고객 대화에서 상담원 행동에 대한 개선 사항을 비판하고 제안해 주시기 바랍니다."라는 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
정리
SageMaker Canvas는 2시간 동안 활동이 없으면 해당 모델에서 시작된 모든 SageMaker JumpStart 모델을 자동으로 종료합니다. 비용을 절감하기 위해 해당 모델을 더 빨리 종료하려면 이 섹션의 지침을 따르십시오. Amazon Bedrock 모델은 계정에 배포되지 않기 때문에 종료할 필요가 없습니다.
- SageMaker JumpStart 모델을 종료하려면 다음 두 가지 방법 중에서 선택할 수 있습니다.
- 왼쪽 메뉴에서 새로운 채팅을 클릭하고 모델 드롭다운 메뉴에서 다른 모델 시작. 그런 다음 기초 모델 페이지, 아래 Amazon SageMaker JumpStart 모델, 모델을 선택하십시오 (예: Falcon-40B-지시) 오른쪽 창에서 모델 종료.
- 여러 모델을 동시에 비교하는 경우 결과 비교 페이지에서 SageMaker JumpStart 모델의 옵션 메뉴(점 XNUMX개)를 선택한 다음 모델 종료.
- 왼쪽 메뉴에서 로그아웃 왼쪽 창에서 SageMaker Canvas 애플리케이션에서 로그아웃하여 소비를 중지합니다. SageMaker Canvas 작업 공간 인스턴스 시간. 그러면 작업공간 인스턴스에서 사용하는 모든 리소스가 해제됩니다.
결론
이 게시물에서는 컨택 센터에서 SageMaker Canvas 생성 AI를 사용하여 초개인화된 고객 상호 작용을 생성하고 컨택 센터 분석가 및 상담원의 생산성을 향상하며 기존 도구에서는 얻기 어려운 통찰력을 얻을 수 있는 방법을 분석했습니다. 다양한 사용 사례에서 알 수 있듯이 SageMaker Canvas는 다른 포인트 제품을 사용할 필요 없이 단일 통합 작업 공간 역할을 합니다. SageMaker Canvas 생성 AI를 사용하면 연락 센터에서 고객 만족도를 높이고 비용을 절감하며 효율성을 높일 수 있습니다. SageMaker Canvas 생성 AI는 컨택 센터 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 새롭고 혁신적인 솔루션을 생성할 수 있도록 지원합니다. 또한 생성적 AI를 사용하여 고객 상호 작용의 추세와 통찰력을 파악하여 관리자가 운영을 최적화하고 고객 만족도를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 생성적 AI를 사용하여 새로운 에이전트를 위한 교육 데이터를 생성할 수 있으므로 에이전트가 합성 사례를 통해 학습하고 성능을 더 빠르게 향상할 수 있습니다.
전단지에 포함된 링크에 대해 더 알아보기 SageMaker 캔버스 기능 및 오늘 시작해 코드가 필요 없는 시각적 기계 학습 기능을 활용합니다.
저자에 관하여
다비드 갈리텔리 AI/ML을 위한 수석 전문 솔루션 설계자입니다. 그는 브뤼셀에 거주하며 로우 코드/노코드 기계 학습 기술 및 생성 AI를 채택하려는 전 세계 고객들과 긴밀히 협력하고 있습니다. 그는 아주 어렸을 때부터 개발자로 활동해 왔으며, 7살 때부터 코딩을 시작했습니다. 그는 대학에서 AI/ML을 배우기 시작했고 그 이후로 그것에 푹 빠졌습니다.
호세 루이 테세이라 누네스 벨기에 브뤼셀에 본사를 둔 AWS의 솔루션 아키텍트입니다. 그는 현재 유럽 기관의 클라우드 여정을 돕고 있습니다. 그는 공공 부문 조직 및 커뮤니케이션 솔루션에 중점을 두고 정보 기술 분야에서 20년 이상의 전문 지식을 보유하고 있습니다.
아난드 샤르마 룩셈부르크 AWS에서 생성 AI 부문 수석 파트너 개발 전문가로 전자 상거래, 핀테크 및 금융 분야에서 혁신적인 제품과 서비스를 제공한 18년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. AWS에 합류하기 전에는 Amazon에서 근무하면서 제품 관리 및 비즈니스 인텔리전스 기능을 이끌었습니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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