Amazon-Lex biedt automatische spraakherkenning (ASR) en natuurlijke taalbegrip (NLU) technologieën om gebruikersinvoer te transcriberen, de aard van hun verzoek te identificeren en gesprekken efficiënt te beheren. Met Lex kunt u geavanceerde gesprekken voeren, uw gebruikerservaring stroomlijnen om de klanttevredenheidsscores (CSAT) te verbeteren en de beheersing in uw contactcenters te vergroten.
Natuurlijke, effectieve klantinteracties vereisen dat de virtuele agent van Lex de door de klant verstrekte informatie nauwkeurig interpreteert. Een scenario dat bijzonder uitdagend kan zijn, is het vastleggen van een adres tijdens een gesprek. Neem bijvoorbeeld een klant die onlangs naar een nieuwe stad is verhuisd en inbelt om zijn adres voor zijn draadloze account bij te werken. Zelfs een enkele postcode in de Verenigde Staten kan een breed scala aan straatnamen bevatten. Het juiste adres via de telefoon krijgen kan moeilijk zijn, zelfs voor menselijke agenten.
In dit bericht laten we zien hoe je Amazon Lex kunt gebruiken en de Amazon-locatieservice om een effectieve gebruikerservaring te bieden voor het vastleggen van hun adres via spraak of tekst.
Overzicht oplossingen
Voor dit voorbeeld gebruiken we een Amazon Lex-bot die selfservice-mogelijkheden biedt als onderdeel van een Amazon Connect contactstroom. Wanneer de gebruiker op zijn telefoon inbelt, kunnen ze vragen om hun adres te wijzigen, en de bot zal hen om hun klantnummer en hun nieuwe adres vragen. In veel gevallen wordt het nieuwe adres bij de eerste poging correct vastgelegd. Voor meer uitdagende adressen kan de bot hen vragen om hun straatnaam te herhalen, hun straatnaam te spellen of hun postcode of adresnummer te herhalen om het juiste adres vast te leggen.
Hier is een voorbeeld van gebruikersinteractie om onze Lex-bot te modelleren:
IVR: Hallo, welkom bij de klantenservice van ACME bank. Hoe kan ik helpen? U kunt rekeningsaldi controleren, cheques bestellen of uw adres wijzigen.
Gebruiker: Ik wil mijn adres wijzigen.
IVR: Kunt u mij uw klantnummer vertellen?
Gebruiker: 123456.
IVR: Bedankt. Vertel me alsjeblieft je nieuwe postcode.
Gebruiker: 32312.
IVR: Oké, wat is je nieuwe adres?
Gebruiker: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1.
IVR: Dank u. Om er zeker van te zijn dat ik het goed begrijp, kun je me de naam van je straat vertellen?
Gebruiker: Thomasvilleweg.
IVR: OK, je nieuwe adres is 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, VS. Is dat juist?
Gebruiker: Ja.
IVR: OK, uw adres is bijgewerkt. Is er nog iets waarmee ik kan helpen?
Gebruiker: Nee bedankt.
IVR: Bedankt voor het bereiken. Een fijne dag verder!
Als alternatieve benadering kunt u het hele adres in één keer vastleggen, in plaats van eerst om de postcode te vragen:
IVR: Hallo, welkom bij de klantenservice van ACME bank. Hoe kan ik helpen? U kunt rekeningsaldi controleren, cheques bestellen of uw adres wijzigen.
Gebruiker: Ik wil -update mijn adres.
IVR: Kunt u mij uw klantnummer vertellen?
Gebruiker: 123456.
IVR: Bedankt. Vertel me alsjeblieft je nieuwe adres, inclusief de straat, stad, staat en postcode.
Gebruiker: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1, Tallahassee Florida, 32312.
IVR: Dank u. Om er zeker van te zijn dat ik het goed begrijp, kun je me de naam van je straat vertellen?
Gebruiker: Thomasvilleweg.
IVR: OK, je nieuwe adres is 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, VS. Is dat juist?
Gebruiker: Ja.
IVR: OK, uw adres is bijgewerkt. Is er nog iets waarmee ik kan helpen?
Gebruiker: Nee bedankt.
IVR: Bedankt voor het bereiken. Een fijne dag verder!
Oplossingsarchitectuur
We gebruiken een Amazon Lex-bot die is geïntegreerd met Amazon Connect in deze oplossing. Wanneer de gebruiker inbelt en zijn nieuwe adres opgeeft, gebruikt Lex automatische spraakherkenning om zijn spraak om te zetten in tekst. Dan gebruikt het een AWS Lambda fulfilmentfunctie om de getranscribeerde tekst naar Amazon Location Service te sturen, die het adres opzoekt en een genormaliseerd adres retourneert.
Als onderdeel van de AWS CloudFormatie stapel, u kunt ook een optionele Amazon CloudWatch-logboeken log-groep voor het vastleggen van Lex-gesprekslogboeken, die kunnen worden gebruikt om een dashboard voor gespreksanalyses te maken om de resultaten te visualiseren (zie de post Een business intelligence-dashboard bouwen voor uw Amazon Lex-bots voor een manier om dit te doen).
Hoe het werkt
Deze oplossing combineert verschillende technieken om een effectieve gebruikerservaring te creëren, waaronder:
- Amazon Lex automatische spraakherkenningstechnologie om spraak naar tekst om te zetten.
- Integratie met Amazon Location Service voor het opzoeken en normaliseren van adressen.
- Lex spellingsstijlen, om een "say-spell"-aanpak te implementeren wanneer spraakinvoer niet duidelijk is (vraag de gebruiker bijvoorbeeld om zijn straatnaam te zeggen en indien nodig deze te spellen).
De eerste stap is om ervoor te zorgen dat de vereiste slots zijn vastgelegd.
In de eerste codesectie die volgt, vragen we de gebruiker om zijn postcode en straatadres met behulp van de Lex ElicitSlot
dialoog actie. De elicit_slot_with_retries()
functie vraagt de gebruiker op basis van een reeks configureerbare prompts.
Het laatste deel van de code hierboven gebruikt een helperfunctie parse_address.parse()
die gesproken nummers omzet in cijfers (het converteert bijvoorbeeld "achtenzestighonderd" naar "6800").
Vervolgens sturen we de uiting van de gebruiker naar Amazon Location Service en inspecteren we de reactie. We verwijderen alle inzendingen die geen straat, huisnummer of een onjuiste postcode hebben. In gevallen waarin we opnieuw om een straatnaam of nummer moeten vragen, negeren we ook alle eerder voorgestelde adressen.
Zodra we een opgelost adres hebben, bevestigen we dit met de gebruiker.
Als we geen opgelost adres terugkrijgen van de Amazon Location Service, of als de gebruiker zegt dat het adres dat we hebben voorgesteld niet juist was, vragen we opnieuw om aanvullende informatie en proberen we het opnieuw. De extra informatieslots zijn onder meer:
- Straatnaam: slottype AMAZON.StreetName
- SpelledStreetName: slottype AMAZON.AlphaNumeric (met Amazon Lex spellingsstijlen)
- StreetAddressNumber: slottype AMAZON.Number
De logica om opnieuw te vragen wordt bestuurd door de next_retry()
functie, die een lijst met acties raadpleegt om te proberen:
De next_retry()
functie zal deze acties in volgorde proberen. U kunt de volgorde van de prompts wijzigen door de volgorde in de RETRY_ACTIONS
lijst. Je kunt ook verschillende prompts configureren voor scenario's waarin Amazon Location Service geen overeenkomst vindt, dan wanneer de gebruiker zegt dat het voorgestelde adres niet correct was. Zoals je kunt zien, kunnen we de gebruiker vragen om zijn straatnaam opnieuw te formuleren, en als dat niet lukt, om deze te spellen met behulp van Amazon Lex-spellingstijlen. We noemen dit een 'say-spell'-benadering en het is vergelijkbaar met hoe een menselijke agent in dit scenario met een klant zou omgaan.
Om dit in actie te zien, kunt u het implementeren in uw AWS-account.
Voorwaarden
U kunt de CloudFormation-link die volgt gebruiken om de oplossing in uw eigen AWS-account te implementeren. Voordat u deze oplossing implementeert, moet u bevestigen dat u aan de volgende vereisten voldoet:
- een beschikbare AWS-account waar u de oplossing kunt implementeren.
- Toegang tot de volgende AWS-services:
- Amazon-Lex
- AWS Lambda, voor integratie met Amazon Location Service
- Amazon-locatieservice, voor het opzoeken van adressen
- AWS Identiteits- en toegangsbeheer (IAM), voor het creëren van het benodigde beleid en de rollen
- CloudWatch-logboeken, om loggroepen te maken voor de Lambda-functie en optioneel voor het vastleggen van Lex-gesprekslogboeken
- CloudFormation om de stapel te maken
- Een Amazon Connect-instantie (voor instructies om er een in te stellen, zie Maak een Amazon Connect-instantie).
De volgende AWS-regio's ondersteunen Amazon Lex, Amazon Connect en Amazon Location Service: VS Oost (N. Virginia), VS West (Oregon), Europa (Frankfurt), Azië-Pacific (Singapore), Azië-Pacific (Sydney) en Azië Stille Oceaan (Tokio).
De voorbeeldoplossing implementeren
Log in op AWS-beheerconsole in uw AWS-account en selecteer de volgende link om de voorbeeldoplossing te implementeren:
Hiermee wordt een nieuwe CloudFormation-stack gemaakt.
Voer een Stack naam, zoals lex-update-address-example
. Voer de ARN (Amazon Resource Name) in voor de Amazon Connect-instantie die u gaat gebruiken om de oplossing te testen. U kunt de standaardwaarden voor de andere parameters behouden of ze naar wens wijzigen. Kiezen Volgende, en voeg eventuele tags toe die u voor uw stapel wilt hebben (optioneel). Kiezen Volgende nogmaals, bekijk de stapeldetails, schakel het selectievakje in om te bevestigen dat IAM-resources worden gemaakt en kies vervolgens Maak een stapel.
Na een paar minuten is je stapel compleet en bevat deze de volgende bronnen:
- Een Lex-bot, inclusief een gepubliceerde versie met een alias (
Development-Alias
) - Een Lambda-fulfilmentfunctie voor de bot (
BotHandler
) - Een CloudWatch Logs-logboekgroep voor Lex-gesprekslogboeken
- Vereiste Amazon IAM-rollen
- Een aangepaste bron die een voorbeeldstroom van contactpersonen toevoegt aan uw Connect-instantie
Op dit punt kunt u de bovenstaande voorbeeldinteractie proberen in de Lex V2-console. U zou de voorbeeldbot moeten zien met de naam die u hebt opgegeven in de CloudFormation-sjabloon (bijv. update-address-bot
).
Kies deze bot, kies Bot-versies in het navigatiepaneel aan de linkerkant, kies de versie 1 versie, en kies dan intents in het linker zijpaneel. Je ziet de lijst met intenties, evenals een test knop.
Om te testen, selecteer de test knop, selecteer Development-Alias
En selecteer Bevestigen om het testvenster te openen.
Probeer "Ik wil mijn adres wijzigen" om te beginnen. Dit zal de gebruiken UpdateAddressZipFirst
bedoeling om een adres vast te leggen, te beginnen met het vragen naar de postcode en vervolgens naar het straatadres.
Je kunt ook zeggen "Ik wil" -update mijn adres” om de . te proberen UpdateAddress
intentie, die een adres in één keer vastlegt met een enkele uiting.
Testen met Amazon Connect
Laten we dit nu eens proberen met spraak via een Connect-instantie. Er was al een voorbeeldcontactstroom geconfigureerd in uw Connect-instantie:
Het enige wat u hoeft te doen is een telefoonnummer in te stellen en dit aan deze contactstroom te koppelen. Volg hiervoor deze stappen:
- Start Amazon Connect in de AWS-console.
- Open uw Connect-instantie door de . te selecteren Toegangs-URL, en inloggen op de instantie.
- Selecteer in Dashboard Bekijk telefoonnummers.
- kies Claim een nummer, kies een land uit de Land vervolgkeuzelijst en kies een nummer.
- Voer een Beschrijving in, zoals "Voorbeeldstroom om een adres bij te werken met Amazon Lex", en selecteer de contactstroom die u zojuist hebt gemaakt.
- Kies Bespaar.
Nu bent u klaar om in te bellen op uw Connect-instantie om uw bot te testen met spraak. Kies gewoon het nummer op uw telefoon en probeer enkele Amerikaanse adressen. Om de postcode eerst te proberen, zegt u "wijzig mijn adres". Om het adres in één keer te veranderen, zegt u "update mijn adres". U kunt ook gewoon zeggen: "mijn nieuwe adres is", gevolgd door een geldig Amerikaans adres.
Maar wacht... er is meer
Een andere uitdagende use-case voor spraakscenario's is het vastleggen van het e-mailadres van een gebruiker. Dit is vaak nodig voor gebruikersverificatiedoeleinden, of gewoon om de gebruiker zijn e-mailadres in het bestand te laten wijzigen. Lex heeft ingebouwde ondersteuning voor e-mailadressen met behulp van het ingebouwde slottype AMAZON.EmailAddress, dat ook Lex-spellingstijlen ondersteunt.
Het gebruik van een "say-spell"-aanpak voor het vastleggen van e-mailadressen kan zeer effectief zijn, en aangezien de aanpak vergelijkbaar is met de gebruikerservaring in de scenario's voor het vastleggen van adresgegevens die we hierboven hebben beschreven, hebben we het hier opgenomen. Probeer het eens!
Opruimen
Misschien wilt u de resources die zijn gemaakt als onderdeel van de CloudFormation-sjabloon opschonen wanneer u klaar bent met het gebruik van de bot om lopende kosten te voorkomen. Verwijder hiervoor de CloudFormation Stack.
Conclusie
Amazon Lex biedt krachtige geautomatiseerde spraakherkenning en mogelijkheden voor het begrijpen van natuurlijke taal die kunnen worden gebruikt om de benodigde informatie van uw gebruikers vast te leggen om geautomatiseerde selfservice-functionaliteit te bieden. Het vastleggen van het adres van een klant via spraakherkenning kan een uitdaging zijn vanwege de reeks namen voor straten, steden en dorpen. U kunt Amazon Lex echter eenvoudig integreren met de Amazon Location Service om op basis van de invoer van de klant het juiste adres op te zoeken. U kunt deze techniek in uw eigen Lex-gespreksstromen opnemen.
Over de auteur
Brian Jost is Senior Technisch Programmamanager bij het AWS Lex-team. In zijn vrije tijd houdt hij van mountainbiken, thuisbrouwen en sleutelen aan technologie.
- '
- "
- 100
- toegang
- Account
- Actie
- acties
- Extra
- adres
- adressen
- agenten
- Alles
- al
- alternatief
- Amazone
- analytics
- Apple
- nadering
- architectuur
- Azië
- Asia Pacific
- Associëren
- audio
- geautomatiseerde
- Automatisch
- Beschikbaar
- AWS
- Bank
- vaardigheden
- BEST
- Bot
- ingebouwd
- bedrijfsdeskundigen
- business intelligence
- Bellen
- bezoeker
- mogelijkheden
- vangen
- captures
- gevallen
- uitdagend
- verandering
- lasten
- Controles
- Kies
- Steden
- Plaats
- code
- Verbinden
- troosten
- contact
- Insluiting
- voortzetten
- Gesprek
- conversaties
- Land
- en je merk te creëren
- aangemaakt
- Wij creëren
- gewoonte
- klant
- Klanttevredenheid
- Klantenservice
- dashboards
- tonen
- implementeren
- het inzetten
- beschreven
- gegevens
- anders
- moeilijk
- cijfers
- Nee
- gedurende
- gemakkelijk
- effectief
- efficiënt
- Enter
- Europa
- Event
- voorbeeld
- ervaring
- Verken
- Voornaam*
- Florida
- stroom
- volgen
- volgend
- volgt
- functie
- functionaliteit
- het krijgen van
- groot
- Groep
- Groep
- hulp
- hier
- Home
- Hoe
- Echter
- HTTPS
- menselijk
- identificeren
- Identiteit
- uitvoeren
- verbeteren
- omvatten
- inclusief
- Inclusief
- Laat uw omzet
- informatie
- invoer
- integreren
- geïntegreerde
- integratie
- Intelligentie
- aandachtig
- wisselwerking
- IT
- taal
- LINK
- Lijst
- plaats
- lookup
- beheer
- management
- manager
- Match
- matching
- model
- meer
- namen
- Naturel
- NATUUR
- Navigatie
- noodzakelijk
- behoeften
- aantal
- nummers
- Aanbod
- lopend
- open
- bestellen
- Oregon
- Overige
- het te bezitten.
- Pacific
- deel
- vooral
- punt
- beleidsmaatregelen door te lezen.
- krachtige
- Programma
- zorgen voor
- biedt
- doeleinden
- reeks
- onlangs
- te vragen
- vereisen
- nodig
- hulpbron
- Resources
- antwoord
- Resultaten
- terugkeer
- Retourneren
- beoordelen
- tevredenheid
- service
- Diensten
- reeks
- het instellen van
- verscheidene
- gelijk
- sinds
- Singapore
- oplossing
- sommige
- geraffineerd
- stack
- gestart
- Land
- Staten
- straat
- stijl
- ondersteuning
- steunen
- sydney
- team
- Technisch
- technieken
- Technologies
- Technologie
- proef
- Testen
- niet de tijd of
- tokyo
- steden
- begrip
- United
- Verenigde Staten
- bijwerken
- us
- USA
- .
- gebruikers
- waarde
- Verificatie
- versie
- Tegen
- Virginia
- Virtueel
- Stem
- welkom
- West
- WIE
- draadloze
- woorden
- zou