이 게시물에서는 다음을 사용하여 자동화된 이메일 응답 솔루션을 만드는 방법을 보여줍니다. 아마존 이해.
조직은 고객 질문에 답하고 솔루션을 제공하기 위해 고객 관리 운영을 실행하는 데 많은 리소스, 노력 및 돈을 소비합니다. 고객은 이메일, 채팅 또는 전화와 같은 다양한 채널을 통해 질문할 수 있으며 이러한 질문에 응답하기 위해 인력을 배치하는 것은 리소스 집약적이고 시간 소모적이며 해당 질문에 대한 답변이 반복되는 경우 비생산적일 수도 있습니다.
COVID-19 팬데믹 기간 동안 많은 조직에서 고객 관리 및 에이전트 시설의 폐쇄로 인해 고객을 적절하게 지원하지 못했고 고객 문의가 쌓였습니다. 일부 조직은 질의에 신속하게 응답하는 데 어려움을 겪으며 이로 인해 고객 경험이 저하될 수 있습니다. 이는 결국 고객 불만족을 초래할 수 있으며 장기적으로 조직의 평판과 수익에 영향을 미칠 수 있습니다.
조직에 고객 쿼리 및 답변을 위한 데이터 자산이 있을 수 있지만 고객에게 응답하기 위한 자동화된 프로세스를 구현하는 데 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다. 문제에는 구조화되지 않은 데이터, 다양한 언어, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 기술에 대한 전문 지식 부족이 포함될 수 있습니다.
Amazon Comprehend를 사용하여 고객 쿼리에 대한 이메일 응답을 자동화함으로써 이러한 문제를 극복할 수 있습니다. 당사 솔루션을 사용하면 의도가 기존 지식 기반과 일치하는 경우 자동 응답을 보내는 고객 이메일의 의도를 식별할 수 있습니다. 인텐트에 일치하는 항목이 없으면 이메일은 수동 응답을 위해 지원 팀으로 이동합니다. 다음은 고객 지원 센터에 문의할 때의 일반적인 고객 의도입니다.
- 거래 상태(예: 송금 상태)
- 비밀번호 재설정
- 프로모션 코드 또는 할인
- 영업 시간
- 에이전트 위치 찾기
- 사기 신고
- 계정 잠금 해제
- 계정을 닫다
Amazon Comprehend는 위의 모든 의도에 대해 이메일에서 분류 및 엔터티 감지를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 솔루션의 경우 처음 세 가지 의도에 대해 고객 이메일을 분류하는 방법을 보여줍니다. 또한 Amazon Comprehend를 사용하여 이메일에서 주요 정보를 감지하여 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Comprehend를 사용하여 해당 쿼리와 관련된 특정 정보로 고객 요청에 대한 응답을 자동화할 수 있습니다.
솔루션 개요
고객 이메일 응답 흐름을 구축하기 위해 다음 서비스를 사용합니다.
- 아마존 이해
- AWS 람다
- 아마존 심플 이메일 서비스 (아마존 SES)
- 아마존 단순 알림 서비스 (아마존 SNS)
- 아마존 워크메일
다음 아키텍처 다이어그램은 종단 간 솔루션을 강조 표시합니다.
솔루션 워크플로에는 다음 단계가 포함됩니다.
- 고객이 WorkMail에서 생성한 고객 지원 이메일로 이메일을 보냅니다.
- WorkMail은 이메일 수신 시 Lambda 함수를 호출합니다.
- 이 기능은 이메일 콘텐츠를 사용자 지정 분류 모델 엔드포인트로 보냅니다.
- 사용자 지정 분류 엔드포인트는 분류된 값 및 신뢰 수준(80% 이상이지만 필요에 따라 구성할 수 있음)과 함께 반환됩니다.
- 분류 값이 다음과 같은 경우
MONEYTRANSFER
, Lambda 함수는 엔티티 감지 엔드포인트를 호출하여 송금 ID를 찾습니다. - 송금 ID가 반환되면 함수는 송금 상태를 무작위로 반환합니다(실제 시나리오에서는 API를 통해 데이터베이스를 호출하여 실제 송금 상태를 가져올 수 있음).
- 반환된 분류된 값을 기반으로 Amazon SES에서 사전 정의된 이메일 템플릿이 선택되고 회신 이메일이 고객에게 전송됩니다.
- 신뢰 수준이 80% 미만이거나 분류된 값이 반환되지 않거나 엔티티 감지에서 송금 ID를 찾지 못하면 고객 이메일이 SNS 주제로 푸시됩니다. Amazon SNS를 구독하여 메시지를 발권 시스템으로 푸시할 수 있습니다.
사전 조건
자세한 내용은 README.md 에 파일을 GitHub 레포 이 솔루션을 배포하기 위한 전제 조건을 충족하는지 확인합니다.
솔루션 배포
솔루션 배포는 다음과 같은 상위 수준 단계로 구성됩니다.
- 다음을 사용하여 수동 구성을 완료하십시오. AWS 관리 콘솔.
- 에서 스크립트 실행 아마존 세이지 메이커 제공된 노트북 파일을 사용하여 노트북 인스턴스.
- 다음을 사용하여 솔루션 배포 AWS 클라우드 개발 키트 (AWS CDK).
전체 지침은 다음을 참조하십시오. README.md 에 파일을 GitHub 레포.
솔루션 테스트
솔루션을 테스트하려면 개인 이메일에서 AWS CDK 배포의 일부로 생성된 지원 이메일로 이메일을 보내십시오(이 게시물에서는 support@mydomain.com 사용). 사용자 지정 분류 교육을 위해 샘플 데이터에서 다음 세 가지 의도를 사용합니다.
- 송금 – 고객이 송금 상태를 알고 싶어 함
- 암호 재설정 – 고객이 로그인, 계정 잠금 또는 비밀번호 요청이 있는 경우
- 프로모션 코드 – 고객이 송금할 수 있는 할인 또는 프로모션 코드에 대해 알고 싶어 합니다.
고객 이메일이 분류되지 않거나 신뢰 수준이 80% 미만인 경우 이메일 내용이 SNS 주제로 전달됩니다. 주제를 구독하는 사람은 누구나 이메일 내용을 메시지로 받습니다. 우리는 우리가 전달한 이메일로 이 SNS 주제를 구독했습니다. human_workflow_email
배포 중 매개변수.
정리
지속적인 비용 발생을 방지하려면 완료되면 이 솔루션의 일부로 생성한 리소스를 삭제합니다.
결론
이 게시물에서는 Amazon Comprehend 고객 분류 및 엔터티 감지와 기타 AWS 서비스를 사용하여 자동화된 이메일 응답 시스템을 구성하는 방법을 배웠습니다. 이 솔루션은 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다.
- 이메일 응답 시간 개선
- 향상된 고객 만족
- 시간과 자원에 대한 비용 절감
- 주요 고객 문제에 집중할 수 있는 능력
이 솔루션을 비즈니스의 다른 영역과 다른 산업으로 확장할 수도 있습니다.
현재 아키텍처에서는 낮은 신뢰도 점수로 분류된 이메일이 수동 확인 및 응답을 위해 휴먼 루프로 라우팅됩니다. 수동 검토 프로세스의 입력을 사용하여 Amazon Comprehend 모델을 더욱 개선하고 자동 분류 비율을 높일 수 있습니다. 아마존 증강 AI (Amazon A2I)는 문서에서 NLP 기반 엔터티 인식과 같은 일반적인 ML 사용 사례에 대한 내장형 인적 검토 워크플로를 제공합니다. 이를 통해 Amazon Comprehend에서 예측을 쉽게 검토할 수 있습니다.
모든 의도에 대해 더 많은 데이터를 얻으면 사용자 지정 분류 모델을 재교육 및 배포하고 그에 따라 이메일 응답 흐름을 업데이트합니다. GitHub 레포.
저자에 관하여
고드윈 사하야라즈 빈센트 머신 러닝에 대한 열정이 있고 고객이 AWS 워크로드 및 아키텍처를 설계, 배포 및 관리할 수 있도록 지침을 제공하는 AWS의 엔터프라이즈 솔루션 아키텍트입니다. 여가 시간에는 친구들과 크리켓을 하고 세 자녀와 테니스를 치는 것을 좋아합니다.
샤 미카 아리 야 완사 Amazon Web Services의 글로벌 의료 및 생명 과학 팀의 AI/ML 전문가 솔루션 설계자입니다. 그는 고객과 협력하여 AWS ML 제품과 ML 도메인 지식을 결합하여 고객의 ML 여정을 진행합니다. 그는 콜로라도 주 덴버에 기반을 두고 있습니다. 여가 시간에는 콜로라도 산맥에서 오프로드 모험을 즐기고 기계 학습 대회에 참가합니다.
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