아마존 렉스 자동 음성 인식(ASR) 및 자연어 이해(NLU) 기술을 제공하여 사용자 입력을 전사하고, 요청의 특성을 식별하고, 대화를 효율적으로 관리합니다. Lex를 사용하면 정교한 대화를 만들고, 사용자 경험을 간소화하여 고객 만족도(CSAT) 점수를 개선하고, 컨택 센터의 억제력을 높일 수 있습니다.
자연스럽고 효과적인 고객 상호 작용을 위해서는 Lex 가상 에이전트가 고객이 제공한 정보를 정확하게 해석해야 합니다. 특히 어려울 수 있는 한 가지 시나리오는 통화 중에 주소를 캡처하는 것입니다. 예를 들어 최근에 새로운 도시로 이사한 고객이 무선 계정의 주소를 업데이트하기 위해 전화를 했다고 가정해 보겠습니다. 단일 미국 우편번호에도 다양한 거리 이름이 포함될 수 있습니다. 전화를 통해 올바른 주소를 얻는 것은 상담원에게도 어려울 수 있습니다.
이 게시물에서는 Amazon Lex 및 아마존 위치 서비스 음성 또는 텍스트를 통해 주소를 캡처하는 효과적인 사용자 경험을 제공합니다.
솔루션 개요
이 예에서는 셀프 서비스 기능을 일부로 제공하는 Amazon Lex 봇을 사용합니다. 아마존 연결 접촉 흐름. 사용자가 전화로 전화를 걸면 주소 변경을 요청할 수 있으며 봇은 고객 번호와 새 주소를 묻습니다. 많은 경우 새 주소는 첫 번째 시도에서 올바르게 캡처됩니다. 더 까다로운 주소의 경우 봇이 주소를 다시 말하거나, 도로 이름을 철자하거나, 우편 번호 또는 주소 번호를 반복하여 정확한 주소를 캡처하도록 요청할 수 있습니다.
다음은 Lex 봇을 모델링하기 위한 샘플 사용자 상호 작용입니다.
IVR: 안녕하세요, ACME 은행 고객 서비스에 오신 것을 환영합니다. 내가 어떻게 도움이 될 수 있습니다? 계정 잔액을 확인하거나 수표를 주문하거나 주소를 변경할 수 있습니다.
사용자: 주소를 변경하고 싶어요.
IVR: 고객 번호를 알려주시겠습니까?
사용자: 123456.
IVR: 감사해요. 새 우편번호를 알려주세요.
사용자: 32312.
IVR: 알겠습니다. 새 주소는 무엇입니까?
사용자: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1.
IVR: 고맙습니다. 정확한지 확인하기 위해 거리 이름만 알려주시겠습니까?
사용자: 토마스빌 로드.
IVR: 네, 새 주소는 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, USA입니다. 맞나요?
사용자: 예.
IVR: 네, 주소가 업데이트 되었습니다. 내가 도울 수 있는 다른 것이 있습니까?
사용자: 고맙지 만 사양 할게.
IVR: 찾아주셔서 감사합니다. 좋은 하루 되세요!
다른 방법으로 우편 번호를 먼저 묻는 대신 전체 주소를 한 번에 캡처할 수 있습니다.
IVR: 안녕하세요, ACME 은행 고객 서비스에 오신 것을 환영합니다. 내가 어떻게 도움이 될 수 있습니다? 계정 잔액을 확인하거나 수표를 주문하거나 주소를 변경할 수 있습니다.
사용자: 하고싶다 최신 정보 내 주소.
IVR: 고객 번호를 알려주시겠습니까?
사용자: 123456.
IVR: 감사해요. 거리, 도시, 주 및 우편번호를 포함하여 새 주소를 알려주십시오.
사용자: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1, Tallahassee Florida, 32312.
IVR: 고맙습니다. 정확한지 확인하기 위해 거리 이름만 알려주시겠습니까?
사용자: 토마스빌 로드.
IVR: 네, 새 주소는 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, US입니다. 맞나요?
사용자: 예.
IVR: 네, 주소가 업데이트 되었습니다. 내가 도울 수 있는 다른 것이 있습니까?
사용자: 고맙지 만 사양 할게.
IVR: 찾아주셔서 감사합니다. 좋은 하루 되세요!
솔루션 아키텍처
이 솔루션에서는 Amazon Connect와 통합된 Amazon Lex 봇을 사용합니다. 사용자가 전화를 걸어 새 주소를 제공하면 Lex는 자동 음성 인식을 사용하여 음성을 텍스트로 변환합니다. 그런 다음 사용합니다. AWS 람다 기록된 텍스트를 Amazon Location Service로 보내는 fulfillment 함수는 주소 조회를 수행하고 정규화된 주소를 반환합니다.
의 일환으로 AWS 클라우드 포메이션 스택에서 선택 사항을 만들 수도 있습니다. Amazon CloudWatch 로그 대화 분석 대시보드를 생성하여 결과를 시각화하는 데 사용할 수 있는 Lex 대화 로그를 캡처하기 위한 로그 그룹(포스트 참조 Amazon Lex 봇용 비즈니스 인텔리전스 대시보드 구축 이 작업을 수행하는 한 가지 방법).
전달 방법
이 솔루션은 다음과 같은 몇 가지 기술을 결합하여 효과적인 사용자 경험을 제공합니다.
- Amazon Lex 자동 음성 인식 기술은 음성을 텍스트로 변환합니다.
- 주소 조회 및 정규화를 위해 Amazon Location Service와 통합.
- 법률 철자 스타일, 음성 입력이 명확하지 않은 경우 "say-spell" 접근 방식을 구현합니다(예: 사용자에게 거리 이름을 말한 다음 필요한 경우 철자를 말하도록 요청).
첫 번째 단계는 필요한 슬롯이 캡처되었는지 확인하는 것입니다.
이어지는 첫 번째 코드 섹션에서는 Lex를 사용하여 사용자에게 우편 번호와 거리 주소를 묻는 메시지를 표시합니다. ElicitSlot
대화 액션. 그만큼 elicit_slot_with_retries()
기능은 구성 가능한 프롬프트 세트를 기반으로 사용자에게 프롬프트를 표시합니다.
위 코드의 마지막 섹션은 도우미 함수를 사용합니다. parse_address.parse()
음성 숫자를 숫자로 변환합니다(예: "6800"을 "XNUMX"으로 변환).
그런 다음 사용자의 발화를 Amazon Location Service로 보내고 응답을 검사합니다. 거리, 거리 번호가 없거나 우편 번호가 잘못된 항목은 모두 삭제됩니다. 거리 이름이나 번호를 다시 입력해야 하는 경우 이전에 제안된 주소도 삭제합니다.
주소가 확인되면 사용자에게 확인합니다.
Amazon Location Service에서 확인된 주소를 다시 받지 못하거나 사용자가 제안한 주소가 옳지 않다고 말하면 몇 가지 추가 정보를 다시 묻는 메시지가 표시되고 다시 시도합니다. 추가 정보 슬롯에는 다음이 포함됩니다.
- StreetName: 슬롯 유형 AMAZON.StreetName
- SpelledStreetName: 슬롯 유형 AMAZON.AlphaNumeric(Amazon Lex 사용 철자 스타일)
- StreetAddressNumber: 슬롯 유형 AMAZON.Number
다시 묻는 논리는 다음에서 제어합니다. next_retry()
시도할 작업 목록을 참조하는 함수:
XNUMXD덴탈의 next_retry()
함수는 이러한 작업을 순서대로 시도합니다. 에서 순서를 변경하여 프롬프트 순서를 수정할 수 있습니다. RETRY_ACTIONS
목록. Amazon Location Service가 일치하는 항목을 찾지 못하는 시나리오와 사용자가 제안된 주소가 올바르지 않다고 말하는 시나리오에 대해 다른 프롬프트를 구성할 수도 있습니다. 보시다시피, 우리는 사용자에게 거리 이름을 다시 말하도록 요청할 수 있으며, 그렇지 않으면 Amazon Lex 철자 스타일을 사용하여 철자를 입력할 수 있습니다. 이것을 "say-spell" 접근 방식이라고 하며, 이 시나리오에서 상담원이 고객과 상호 작용하는 방식과 유사합니다.
이를 실제로 보려면 AWS 계정에 배포하면 됩니다.
사전 조건
다음 CloudFormation 링크를 사용하여 자체 AWS 계정에 솔루션을 배포할 수 있습니다. 이 솔루션을 배포하기 전에 다음 전제 조건이 있는지 확인해야 합니다.
- 사용 가능한 AWS 계정 솔루션을 배포할 수 있습니다.
- 다음 AWS 서비스에 대한 액세스:
- 아마존 렉스
- Amazon Location Service와의 통합을 위한 AWS Lambda
- 주소 조회를 위한 Amazon Location Service
- AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM), 필요한 정책 및 역할 생성
- CloudWatch Logs, Lambda 함수에 대한 로그 그룹 생성 및 선택적으로 Lex 대화 로그 캡처
- 스택을 생성하는 CloudFormation
- Amazon Connect 인스턴스(설정 지침은 Amazon Connect 인스턴스 생성).
다음 AWS 리전은 Amazon Lex, Amazon Connect 및 Amazon Location Service를 지원합니다. 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 유럽(프랑크푸르트), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(시드니) 리전 및 아시아 태평양(도쿄).
샘플 솔루션 배포
에 로그인 AWS 관리 콘솔 AWS 계정에서 다음 링크를 선택하여 샘플 솔루션을 배포합니다.
그러면 새 CloudFormation 스택이 생성됩니다.
입력 스택 이름같은 lex-update-address-example
. 솔루션 테스트에 사용할 Amazon Connect 인스턴스의 ARN(Amazon 리소스 이름)을 입력합니다. 다른 매개변수의 기본값을 유지하거나 필요에 맞게 변경할 수 있습니다. 선택하다 다음 보기, 스택에 대해 원하는 모든 태그를 추가합니다(선택 사항). 선택하다 다음 보기 다시 스택 세부 정보를 검토하고 IAM 리소스가 생성될 것임을 확인하는 확인란을 선택한 다음 스택 생성.
몇 분 후에 스택이 완료되고 다음 리소스가 포함됩니다.
- 별칭(
Development-Alias
) - 봇을 위한 Lambda 이행 함수(
BotHandler
) - Lex 대화 로그용 CloudWatch Logs 로그 그룹
- 필수 Amazon IAM 역할
- Connect 인스턴스에 샘플 고객 응대 흐름을 추가하는 사용자 지정 리소스
이 시점에서 Lex V2 콘솔에서 위의 예제 상호 작용을 시도할 수 있습니다. CloudFormation 템플릿에서 지정한 이름의 샘플 봇이 표시되어야 합니다(예: update-address-bot
).
이 봇을 선택하고 봇 버전 왼쪽 탐색 패널에서 버전 1 버전을 선택한 다음 의도 왼쪽 패널에서 인텐트 목록과 Test 버튼을 클릭합니다.
테스트하려면 다음을 선택하십시오. Test
버튼을 선택 Development-Alias
다음 선택 확인하기 테스트 창을 엽니다.
시작하려면 "주소를 변경하고 싶습니다"를 시도하십시오. 이것은 다음을 사용할 것입니다 UpdateAddressZipFirst
주소를 캡처하려는 의도는 우편 번호를 요청한 다음 거리 주소를 요청하는 것입니다.
당신은 또한 말할 수 있습니다 "나는 최신 정보 내 주소"를 시도 UpdateAddress
하나의 발화로 한 번에 주소를 캡처하는 의도.
Amazon Connect로 테스트
이제 Connect 인스턴스를 사용하여 음성으로 시도해 보겠습니다. Connect 인스턴스에 샘플 고객 응대 흐름이 이미 구성되어 있습니다.
전화 번호를 설정하고 이 고객 응대 흐름과 연결하기만 하면 됩니다. 이렇게 하려면 다음 단계를 따르세요.
- AWS 콘솔에서 Amazon Connect를 시작합니다.
- 선택하여 Connect 인스턴스를 엽니다. 액세스 URL, 인스턴스에 로그인합니다.
- 대시보드에서 선택 전화번호 보기.
- 선택 번호 신청에서 국가를 선택하십시오. 국가 드롭다운을 클릭하고 번호를 선택합니다.
- "Amazon Lex로 주소를 업데이트하는 흐름의 예"와 같은 설명을 입력하고 방금 생성한 고객 응대 흐름을 선택합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 찜하기.
이제 Connect 인스턴스를 호출하여 음성을 사용하여 봇을 테스트할 준비가 되었습니다. 전화기에 있는 번호로 전화를 걸고 미국 주소를 시도해 보십시오. 우편 번호 우선 접근 방식을 시도하려면 "내 주소 변경"이라고 말하세요. 한 턴 접근 방식으로 주소 변경을 시도하려면 "내 주소 업데이트"라고 말합니다. "my new address is"라고 말한 다음 유효한 미국 주소를 입력할 수도 있습니다.
하지만 잠깐만... 더 있습니다
음성 시나리오의 또 다른 어려운 사용 사례는 사용자의 이메일 주소를 캡처하는 것입니다. 이는 사용자 확인 목적으로 또는 단순히 사용자가 파일에 있는 이메일 주소를 변경할 수 있도록 하는 데 종종 필요합니다. Lex는 AMAZON.EmailAddress 기본 제공 슬롯 유형을 사용하여 이메일 주소를 기본적으로 지원하며, 이는 Lex 철자 스타일도 지원합니다.
이메일 주소 캡처에 "say-spell" 접근 방식을 사용하면 매우 효과적일 수 있으며 접근 방식은 위에서 설명한 주소 캡처 시나리오의 사용자 경험과 유사하기 때문에 여기에 포함했습니다. 시도 해봐!
정리
지속적인 요금이 발생하지 않도록 봇 사용을 마친 후 CloudFormation 템플릿의 일부로 생성된 리소스를 정리할 수 있습니다. 이렇게 하려면 CloudFormation 스택을 삭제하십시오.
결론
Amazon Lex는 자동화된 셀프 서비스 기능을 제공하기 위해 사용자로부터 필요한 정보를 캡처하는 데 사용할 수 있는 강력한 자동 음성 인식 및 자연어 이해 기능을 제공합니다. 거리, 도시 및 마을 이름의 범위로 인해 음성 인식을 통해 고객 주소를 캡처하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 Amazon Lex를 Amazon Location Service와 쉽게 통합하여 고객의 입력을 기반으로 올바른 주소를 조회할 수 있습니다. 이 기술을 자신의 Lex 대화 흐름에 통합할 수 있습니다.
저자에 관하여
브라이언 요스트 AWS Lex 팀의 선임 기술 프로그램 관리자입니다. 여가 시간에는 산악 자전거 타기, 집에서 양조하기, 기술 손보기를 즐깁니다.
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