Vi forstår taleinnspill bedre hvis vi har litt bakgrunn om samtaleemnet. Vurder en kundeserviceagent hos en bildelergrossist som hjelper til med bestillinger. Hvis agenten vet at kunden ser etter dekk, er det mer sannsynlig at de gjenkjenner svar (for eksempel «Michelin») på telefonen. Agenter fanger ofte opp slike ledetråder eller hint basert på deres domenekunnskap og tilgang til dashbord for business intelligence. Amazon Lex støtter nå en hintfunksjon for å forbedre gjenkjennelsen av relevante fraser i en samtale. Du kan programmatisk gi fraser som hint under en direkte interaksjon for å påvirke transkripsjonen av taleinndata. Bedre gjenkjennelse driver effektive samtaler, reduserer agenthåndteringstiden og øker til slutt kundetilfredsheten.
I dette innlegget gjennomgår vi funksjonen for kjøretidshint og bruker den til å implementere verifisering av innringere basert på morens pikenavn.
Oversikt over funksjonen for kjøretidshint
Du kan gi en liste over setninger eller ord for å hjelpe boten din med transkripsjon av taleinndata. Du kan bruke disse tipsene med innebygde spilleautomattyper som for- og etternavn, gatenavn, by, stat og land. Du kan også konfigurere disse for dine egendefinerte spilleautomattyper.
Du kan bruke muligheten til å transkribere navn som kan være vanskelige å uttale eller forstå. For eksempel, i den følgende eksempelsamtalen, bruker vi den til å transkribere navnet «Loreck».
Samtale 1
IVR: Velkommen til ACME bank. Hvordan kan jeg hjelpe deg i dag?
Innringer: Jeg vil sjekke kontosaldoen min.
IVR: Klart det. Hvilken konto bør jeg hente?
Innringer: Sjekker
IVR: Hva er kontonummeret?
Innringer: 1111 2222 3333 4444
IVR: For verifiseringsformål, hva er morens pikenavn?
Innringer: Loreck
IVR: Takk. Saldoen på din brukskonto er 123 dollar.
Ord gitt som hint foretrekkes fremfor andre lignende ord. For eksempel, i den andre eksempelsamtalen, velges kjøretidshintet ("Smythe") fremfor en mer vanlig transkripsjon ("Smith").
Samtale 2
IVR: Velkommen til ACME bank. Hvordan kan jeg hjelpe deg i dag?
Innringer: Jeg vil sjekke kontosaldoen min.
IVR: Klart det. Hvilken konto bør jeg hente?
Innringer: Sjekker
IVR: Hva er kontonummeret?
Innringer: 5555 6666 7777 8888
IVR: For verifiseringsformål, hva er morens pikenavn?
Innringer: Smythe
IVR: Takk. Saldoen på din brukskonto er 456 dollar.
Hvis navnet ikke samsvarer med kjøretidshintet, kan du mislykkes med verifiseringen og rute anropet til en agent.
Samtale 3
IVR: Velkommen til ACME bank. Hvordan kan jeg hjelpe deg i dag?
Innringer: Jeg vil sjekke kontosaldoen min.
IVR: Klart det. Hvilken konto bør jeg hente?
Innringer: Sparing
IVR: Hva er kontonummeret?
Innringer: 5555 6666 7777 8888
IVR: For verifiseringsformål, hva er morens pikenavn?
Caller: Jane
IVR: Det er et problem med kontoen din. For støtte vil du bli videresendt til en agent.
Løsningsoversikt
La oss se på den generelle arkitekturen for løsningen (se følgende diagram):
- Vi bruker en Amazon Lex-bot integrert med en Amazon Connect kontaktflyt for å levere samtaleopplevelsen.
- Vi bruker en dialogkodekrok i Amazon Lex-roboten for å påkalle en AWS Lambda funksjon som gir kjøretidshintet ved forrige sving i samtalen.
- For formålet med dette innlegget lagres morens pikenavnsdata som brukes til autentisering i en Amazon DynamoDB tabellen.
- Etter at den som ringer er autentisert, sendes kontrollen til roboten for å utføre transaksjoner (for eksempel sjekke saldo)
I tillegg til Lambda-funksjonen kan du også sende kjøretidstips til Amazon Lex V2 ved å bruke PutSession
, RecognizeText
, RecognizeUtterance
eller StartConversation
operasjoner. Kjøretidstipsene kan stilles inn når som helst i samtalen og opprettholdes ved hver sving til de fjernes.
Distribuer Amazon Lex-eksemplet
For å lage prøveroboten og konfigurere hint for kjøretidssetninger, utfør følgende trinn. Dette skaper en Amazon Lex-bot kalt BankingBot
, og én sportype (accountNumber
).
- Last ned Amazon Lex bot.
- Velg på Amazon Lex-konsollen handlinger, Import.
- Velg filen
BankingBot.zip
som du lastet ned, og velg Import. - Velg boten
BankingBot
på Amazon Lex-konsollen. - Velg språk engelsk (GB).
- Velg Bygge.
- Last ned støtten Lambdakode.
- På Lambda-konsollen oppretter du en ny funksjon og velger Forfatter fra bunnen av.
- Til Funksjonsnavn, Tast inn
BankingBotEnglish
. - Til Runtime, velg Python 3.8.
- Velg Opprett funksjon.
- på Kildekode seksjon, åpen
lambda_function.py
og slett den eksisterende koden. - Last ned funksjonskoden og åpne den i et tekstredigeringsprogram.
- Kopier koden og skriv den inn i det tomme funksjonskodefeltet.
- Velg utplassere.
- Velg boten på Amazon Lex-konsollen
BankingBot
. - Velg Utplassering og deretter Aliaser, og velg deretter aliaset
TestBotAlias
. - På Aliaser side, velg språk Og velg engelsk (GB).
- Til kilde, velg boten
BankingBotEnglish
. - Til Lambdaversjon eller alias, Tast inn
$LATEST
. - Velg på DynamoDB-konsollen Opprett tabell.
- Oppgi navnet som
customerDatabase
. - Oppgi partisjonsnøkkelen som
accountNumber
. - Legg til et element med
accountNumber: “1111222233334444”
ogmothersMaidenName “Loreck”
. - Legg til element med
accountNumber: “5555666677778888”
ogmothersMaidenName “Smythe”
. - Sørg for at Lambda-funksjonen har tillatelser å lese fra DynamoDB-tabellen
customerDatabase
. - Velg på Amazon Connect-konsollen Kontakt flyter.
- I Amazon Lex-delen velger du Amazon Lex-boten din og gjør den tilgjengelig for bruk i Amazon Connect-kontaktflyten.
- Last ned kontaktflyt å integrere med Amazon Lex-boten.
- Velg kontaktflyten for å laste den inn i applikasjonen.
- Sørg for at riktig bot er konfigurert i «Få kundeinndata»-blokken.
- Velg en kø i "Sett arbeidskø"-blokken.
- Legg til et telefonnummer i kontaktflyten.
- Test IVR-flyten ved å ringe inn til telefonnummeret.
Test løsningen
Du kan nå ringe inn til Amazon Connect-telefonnummeret og samhandle med boten.
konklusjonen
Runtime hint lar deg påvirke transkripsjonen av ord eller setninger dynamisk i samtalen. Du kan bruke forretningslogikk til å identifisere hintene etter hvert som samtalen utvikler seg. Bedre gjenkjennelse av brukerinndata lar deg levere en forbedret opplevelse. Du kan konfigurere kjøretidstips via Lex V2 SDK. Muligheten er tilgjengelig i alle AWS-regioner der Amazon Lex opererer på engelsk (Australia), engelsk (UK) og engelsk (USA).
For å lære mer, se kjøretidstips.
Om forfatterne
Kai Loreck er en profesjonell Amazon Connect-konsulent. Han jobber med å designe og implementere skalerbare kundeopplevelsesløsninger. På fritiden kan han bli funnet i sport, snowboard eller fotturer i fjellet.
Anubhav Mishra er produktsjef hos AWS. Han bruker tiden sin på å forstå kunder og designe produktopplevelser for å møte deres forretningsutfordringer.
Sravan Bodapati er en Applied Science Manager ved AWS Lex. Han fokuserer på å bygge banebrytende kunstig intelligens og maskinlæringsløsninger for AWS-kunder i ASR- og NLP-området. På fritiden liker han å gå tur, lære økonomi, se på TV-programmer og tilbringe tid med familien.
- "
- 100
- adgang
- Logg inn
- tillegg
- adresse
- agenter
- Alle
- Amazon
- Søknad
- arkitektur
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens og maskinlæring
- Australia
- autentisert
- Autentisering
- auto
- tilgjengelig
- AWS
- bakgrunn
- Bank
- Blokker
- Bot
- Bygning
- innebygd
- virksomhet
- business intelligence
- ring
- Caller
- utfordringer
- kontroll
- Velg
- City
- kode
- Felles
- Koble
- Konsoll
- konsulent
- kontakt
- kontroll
- Samtale
- samtaler
- land
- skape
- skaper
- skikk
- kunde
- kundeopplevelse
- Kundetilfredshet
- Kundeservice
- Kunder
- dato
- utforme
- vanskelig
- ikke
- dollar
- domene
- under
- Økonomi
- Edge
- redaktør
- effektiv
- Engelsk
- Enter
- eksempel
- eksisterende
- erfaring
- Erfaringer
- familie
- Først
- flyten
- fokuserer
- etter
- funnet
- funksjon
- Håndtering
- hjelpe
- hjelpe
- Hvordan
- HTTPS
- identifisere
- iverksette
- implementere
- påvirke
- inngang
- integrere
- integrert
- Intelligens
- interaksjon
- utstedelse
- IT
- nøkkel
- kunnskap
- Språk
- LÆRE
- læring
- Sannsynlig
- Liste
- laste
- ser
- maskin
- maskinlæring
- leder
- Match
- mer
- navn
- Antall
- åpen
- Drift
- ordrer
- Annen
- samlet
- setninger
- spiller
- Point
- forrige
- Produkt
- profesjonell
- gi
- gir
- formål
- gjenkjenne
- relevant
- anmeldelse
- Rute
- tilfredshet
- skalerbar
- Vitenskap
- SDK
- valgt
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- lignende
- løsning
- Solutions
- noen
- Rom
- utgifter
- Sports
- Tilstand
- gate
- støtte
- Støtte
- Støtter
- tid
- dekk
- i dag
- Transaksjoner
- tv
- typer
- Uk
- forstå
- forståelse
- us
- bruke
- Verifisering
- velkommen
- Hva
- Hva er
- ord
- arbeid
- virker