Fremveksten av kunstig intelligens (AI) har skapt muligheter for å forbedre kundeopplevelsen i kontaktsenterområdet. Maskinlæringsteknologier (ML) forbedrer og driver kontinuerlig kundeopplevelsen i kontaktsenteret ved å tilby løsninger for funksjoner som selvbetjeningsroboter, analyse av direkteanrop og analyser etter anrop. Selvbetjeningsroboter integrert med kundesenteret ditt kan hjelpe deg med å oppnå reduserte ventetider, intelligent ruting, redusert tid til oppløsning gjennom selvbetjeningsfunksjoner eller datainnsamling, og forbedret netto promoterscore (NPS). Noen eksempler inkluderer en kunde som ringer for å sjekke statusen til en ordre og mottar en oppdatering fra en bot, eller en kunde som trenger å sende inn en fornyelse for en lisens og chatboten samler inn nødvendig informasjon, som den overlater til en agent for behandling .
Med Amazon Lex bots, du kan bruke samtale AI funksjoner for å aktivere disse funksjonene i kundesenteret ditt. Amazon Lex bruker automatisk talegjenkjenning (ASR) og naturlig språkforståelse (NLU) for å forstå kundens behov og hjelpe dem på reisen.
Genesys Cloud (en omni-channel orkestrerings- og kunderelasjonsplattform) gir en kontaktsenterplattform i en offentlig skymodell som muliggjør rask og enkel integrasjon av AWS Contact Center Intelligence (AWS CCI) for å transformere det moderne kontaktsenteret fra et kostnadssenter til et profittsenter. Som en del av AWS CCI integreres Genesys Cloud med Amazon Lex, som muliggjør selvbetjening, intelligent ruting og datainnsamlingsmuligheter.
Når du utforsker AWS CCI-funksjoner med Amazon Lex og Genesys Cloud, kan du være usikker på hvor du skal begynne på din robotdesignreise. For å hjelpe de som kanskje begynner med et tomt lerret, tilbyr Amazon Lex Amazon Lex automatisert chatbot-designer. Den automatiserte chatbot-designeren bruker ML for å gi en innledende robotdesign som du deretter kan avgrense og starte samtaleopplevelser raskere basert på dine nåværende samtaleutskrifter. Med den automatiserte chatbot-designeren har Amazon Lex-kunder og -partnere en enkel og intuitiv måte å designe chatboter på og kan redusere robotdesigntiden fra uker til timer. Den automatiserte chatbot-designeren krever imidlertid at transkripsjoner er i et bestemt format som ikke er tilpasset Genesys Cloud-transkripsjonseksport.
I dette innlegget viser vi hvordan du kan implementere en arkitektur ved hjelp av Amazon EventBridge, Amazon enkel lagringstjeneste (Amazon S3), og AWS Lambda å automatisk samle inn, transformere og laste Genesys-anropstranskripsjonene dine i det nødvendige formatet for Amazon Lex automatiserte chatbot-designer. Du kan deretter kjøre den automatiserte chatbot-designeren på transkripsjonene dine, få anbefalinger for robotdesign og strømlinjeforme din robotdesignreise.
Løsningsoversikt
Følgende diagram illustrerer løsningsarkitekturen.
Løsningsarbeidsflyten består av følgende trinn:
- Genesys Cloud sender iterative transkripsjoner av hendelser til EventBridge-begivenhetsbussen.
- Lambda mottar de iterative transkripsjonene fra EventBridge, bestemmer når en samtale er fullført, og påkaller Transcript API i Genesys Cloud og slipper hele transkripsjonen i en S3-bøtte.
- Når et nytt fullstendig transkripsjon lastes opp til Amazon S3, konverterer Lambda det Genesys Cloud-formaterte transkripsjonen til det nødvendige formatet for Amazon Lex automatiserte chatbot-designer og kopierer det til en S3-bøtte.
- Amazon Lex automatiserte chatbot-designer bruker ML til å bygge en innledende robotdesign basert på de medfølgende Genesys Cloud-transkripsjonene.
Forutsetninger
Før du distribuerer løsningen, må du fullføre følgende forutsetninger:
- Sett opp din Genesys Cloud CX-konto og sørg for at du kan logge på. For mer informasjon om å sette opp kontoen din, se Genesys dokumentasjon.
- Sørg for at de riktige tillatelsene er satt for aktivering og publisering av transkripsjoner fra Genesys. For mer informasjon om å konfigurere de nødvendige tillatelsene, se Oversikt over roller og tillatelser.
- Hvis PCI- og PII-kryptering er nødvendig for transkripsjon, sørg for at den er satt opp i Genesys. For mer informasjon om å konfigurere de nødvendige tillatelsene, se Er interaksjonstranskripsjoner kryptert når de lagres i skyen.
- Sett opp en AWS-konto med de riktige tillatelsene.
Distribuer Genesys EventBridge-integrasjonen
For å aktivere EventBridge-integrasjonen med Genesys Cloud, fullfør følgende trinn:
- Logg deg inn på Genesys Cloud-miljø.
- Velg admin, integrasjoner, Legg til integrasjonerog Amazon EventBridge-kilde.
- På Konfigurasjon oppgi følgende informasjon:
- Til AWS-konto-ID, skriv inn din AWS-konto-ID.
- Til AWS-kontoregion, skriv inn regionen der du vil at EventBridge skal settes opp.
- Til Event Source Suffiks, skriv inn et suffiks (f.eks.
genesys-eb-poc-demo
).
- Lagre konfigurasjonen din.
- På EventBridge-konsollen velger du Integrasjon i navigasjonsruten, og velg deretter Kilder for partnerbegivenheter.
Det bør være en hendelseskilde oppført med et navn som aws.partner/genesys.com/…/genesys-eb-poc-demo
.
- Velg partnerbegivenhetskilden og velg Knytt til arrangementsbuss.
Status endres fra Venter til Aktiv. Dette setter opp EventBridge-konfigurasjonen for Genesys.
Deretter setter du opp OAuth2-legitimasjon i Genesys Cloud for å autorisere API-kallet for å få den endelige transkripsjonen.
- Naviger til Genesys Cloud-forekomsten.
- Velg admin, integrasjonerog OAuth.
- Velg Legg til klient.
- På Kundedetaljer oppgi følgende informasjon:
- Til Appnavn, skriv inn et navn (for eksempel,
TranscriptInvoke-creds
). - Til Tilskuddstyper, plukke ut Klientlegitimasjon.
- Til Appnavn, skriv inn et navn (for eksempel,
Sørg for at du bruker riktig rolle som har tilgang til å påkalle transkriberings-API-ene.
- Velg Spar.
Dette genererer nye verdier for kunde-ID og Klienthemmelighet. Kopier disse verdiene for å bruke i neste avsnitt, der du konfigurerer malen for løsningen.
Distribuere løsningen
Etter at du har satt opp Genesys EventBridge-integrasjonen, kan du distribuere en AWS-serverløs applikasjonsmodell (AWS SAM) mal, som distribuerer resten av arkitekturen. For å distribuere løsningen i kontoen din, fullfør følgende trinn:
- Installer AWS SAM hvis den ikke allerede er installert. For instruksjoner, se Installere AWS SAM CLI.
- Last ned GitHub repo og pakk ut til katalogen din.
- Naviger til
genesys-to-lex-automated-chatbot-designer
mappe og kjør følgende kommandoer:
Den første kommandoen bygger kilden til applikasjonen din. Den andre kommandoen pakker og distribuerer applikasjonen din til AWS, med en rekke ledetekster:
- Stakknavn – Skriv inn navnet på stabelen som skal distribueres til AWS skyformasjon. Dette bør være unikt for din konto og region; et godt utgangspunkt er noe som samsvarer med prosjektnavnet ditt.
- AWS-regionen – Angi regionen du vil distribuere appen din til. Sørg for at den er distribuert i samme region som EventBridge-hendelsesbussen.
- Parameter GenesysBusname – Skriv inn bussnavnet som ble opprettet da du konfigurerte Genesys-integrasjonen. Mønsteret til bussnavnet skal se ut
aws.partner/genesys.com/*
. - Parameter ClientId – Skriv inn klient-IDen du kopierte tidligere.
- Parameter ClientSecret – Skriv inn klienthemmeligheten du kopierte tidligere.
- Parameter FilnavnPrefiks – Endre standard filnavnprefiks for måltranskripsjonsfilen i den rå S3-bøtten eller behold standarden.
- Parameter GenCloudEnv – Enter er skymiljøet for den spesifikke Genesys-organisasjonen. Genesys er tilgjengelig i mer enn 15 regioner over hele verden når dette skrives, så denne verdien er obligatorisk og bør peke til miljøet der organisasjonen din er opprettet i Genesys (f.eks.
usw2.pure.cloud
). - Bekreft endringer før distribusjon – Hvis satt til ja, vil eventuelle endringssett vises til deg før distribusjon for manuell gjennomgang. Hvis satt til nei, vil AWS SAM CLI automatisk distribuere applikasjonsendringer.
- Tillat SAM CLI IAM-rolleoppretting – Mange AWS SAM-maler, inkludert dette eksemplet, opprettes AWS identitets- og tilgangsadministrasjon (IAM)-roller som kreves for Lambda-funksjonene inkludert for å få tilgang til AWS-tjenester. Som standard er disse begrenset til minimum nødvendige tillatelser. For å distribuere en CloudFormation-stabel som oppretter eller endrer IAM-roller, må du oppgi
CAPABILITY_IAM
verdi for evner. Hvis tillatelse ikke er gitt gjennom denne ledeteksten, må du eksplisitt bestå for å distribuere dette eksemplet--capabilities CAPABILITY_IAM
tilsam deploy
kommando. - Lagre argumenter til samconfig.toml – Hvis satt til ja, vil valgene dine lagres i en konfigurasjonsfil inne i prosjektet, slik at du i fremtiden kan kjøre på nytt
sam deploy
uten parametere for å distribuere endringer i applikasjonen din.
Etter at du har distribuert AWS SAM-applikasjonen din i kontoen din, kan du teste at Genesys-transkripsjoner blir sendt til kontoen din og blir transformert til det nødvendige formatet for Amazon Lex automatiserte chatbot-designer.
Foreta en testanrop for å validere løsningen
Etter at du har satt opp Genesys EventBridge-integrasjonen og distribuert den foregående AWS SAM-malen, kan du foreta testanrop og validere at filene havner i S3-bøtten for transformerte filer. På et høyt nivå må du utføre følgende trinn:
- Foreta en testanrop til Genesys-forekomsten din for å lage en transkripsjon.
- Vent noen minutter og sjekk TransformedTranscript-bøtten for utdata.
Kjør den automatiserte chatbot-designeren
Etter at du har lagret noen dagers transkripsjoner i Amazon S3, kan du kjøre den automatiserte chatbot-designeren gjennom Amazon Lex-konsollen ved å bruke trinnene i denne delen. For mer informasjon om minimum og maksimum antall turns for tjenesten, se Forbered utskrifter.
- På Amazon Lex V2-konsollen velger du Bots i navigasjonsruten.
- Velg Opprett bot.
- Plukke ut Start med utskrifter som skapelsesmetoden.
- Gi boten et navn (for dette eksempelet,
InsuranceBot
) og gi en valgfri beskrivelse. - Plukke ut Lag en rolle med grunnleggende Amazon Lex -tillatelser og bruk dette som din kjøretidsrolle.
- Etter at du har fylt ut de andre feltene, velger du neste for å fortsette til språkkonfigurasjonen.
- Velg språket og stemmen for interaksjonen din.
- Angi Amazon S3-plasseringen for transkripsjonene som løsningen har konvertert for deg.
- Legg til flere lokale baner hvis du har en bestemt mappestruktur i S3-bøtten din.
- Bruk et filter (datoperiode) for inndatatranskripsjonene dine.
- Velg Ferdig.
Du kan bruke statuslinjen på Amazon S3-konsollen for å spore analysen. I løpet av noen få timer dukker den automatiserte chatbot-designeren opp en chatbot-design som inkluderer brukerhensikter, eksempelsetninger knyttet til disse intensjonene og en liste over all informasjon som kreves for å oppfylle dem. Hvor lang tid det tar å fullføre opplæringen avhenger av flere faktorer, inkludert volumet av transkripsjoner og kompleksiteten til samtalene. Vanligvis analyseres 600 linjer med transkripsjon hvert minutt.
- Velg Anmeldelse for å se hensikter og spilleautomattyper oppdaget av den automatiserte chatbot-designeren.
De hensikter fanen viser alle intensjonene sammen med eksempelfraser og spor, og Spilleautomattyper fanen gir en liste over alle sportyper sammen med verdier for sportype.
- Velg en av intensjonene for å gjennomgå eksempelytringene og sporene. For eksempel, i det følgende skjermbildet velger vi
ChangePassword
for å se ytringene. - Velg Fanen Tilknyttede transkripsjoner å gjennomgå samtalene som ble brukt for å identifisere intensjonene.
- Etter at du har gått gjennom resultatene, velg intensjonene og sportypene som er relevante for brukssaken din og velg Legg til.
Dette legger til de valgte intensjonene og spilleautomattypene til boten. Du kan nå gjenta dette designet ved å gjøre endringer som å legge til forespørsler, slå sammen intensjoner eller sportyper og gi nytt navn til spor.
Du har nå brukt Amazon Lex automatiserte chatbot-designer til å identifisere vanlige hensikter, ytringer som er tilordnet disse intensjonene, og informasjon som chatboten trenger å samle inn for å oppfylle visse forretningsfunksjoner.
Rydd opp
Når du er ferdig, rydd opp i ressursene dine ved å bruke følgende kommando i AWS SAM CLI:
konklusjonen
Dette innlegget viste deg hvordan du bruker Genesys Cloud CX og EventBridge-integrasjonen for å sende Genesys CX-transkripsjonene dine til AWS-kontoen din, transformere dem og bruke dem med Amazon Lex automatiserte chatbot-designer for å lage eksempler på roboter, intensjoner, ytringer og spilleautomater. Denne arkitekturen kan hjelpe førstegangsbrukere av AWS CCI og nåværende AWS CCI-brukere ombord på flere chatbots ved å bruke Genesys CX og Amazon Lex-integrasjonen, eller i kontinuerlige forbedringsmuligheter der du kanskje vil sammenligne ditt nåværende intensjonsdesign med det som leveres av Amazon Lex automatiserte chatbot designer. For mer informasjon om andre AWS CCI-funksjoner, se Kontaktsenter etterretning.
Om forfatterne
Joe Morotti er en løsningsarkitekt hos Amazon Web Services (AWS), og hjelper Enterprise-kunder over hele Midtvesten i USA. Han har hatt et bredt spekter av tekniske roller og liker å vise kundens kunst av det mulige. På fritiden liker han å tilbringe kvalitetstid med familien sin på å utforske nye steder og overanalysere idrettslagets prestasjoner.
Anand Bose er en senior løsningsarkitekt hos Amazon Web Services, og støtter ISV-partnere som bygger forretningsapplikasjoner på AWS. Han brenner for å skape differensierte løsninger som låser opp kunder for skyadopsjon. Anand bor i Dallas, Texas og liker å reise.
Teri Ferris er ansvarlig for å bygge gode kundeopplevelser sammen med forretningspartnere, og utnytte Genesys teknologiløsninger som muliggjør Experience Orchestration for kontaktsentre. I sin rolle gir hun råd om løsningsarkitektur, integrasjoner, IVR, ruting, rapporteringsanalyse, selvbetjening, AI, utgående, mobilfunksjoner, omnikanal, sosiale kanaler, digital, enhetlig kommunikasjon (UCaaS) og analyse og hvordan de kan strømlinjeforme kundeopplevelse. Før Genesys hadde hun seniorlederroller i selskaper innen Human Resources, Payroll og Learning Management, inkludert å føre tilsyn med kontaktsenteret.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-your-genesys-cloud-amazon-lex-bot-design-with-the-amazon-lex-automated-chatbot-designer/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OPP
- 100
- 11
- 12
- 13
- 15%
- 321
- 500
- 600
- 7
- a
- I stand
- Om oss
- adgang
- Logg inn
- Oppnå
- tvers
- legge
- Ytterligere
- Legger
- Adopsjon
- Agent
- AI
- justert
- Alle
- langs
- sammen
- allerede
- Amazon
- Amazon Lex
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- beløp
- an
- analyse
- analytics
- analysert
- analyserer
- og
- noen
- api
- APIer
- app
- Søknad
- søknader
- hensiktsmessig
- arkitektur
- ER
- argumenter
- Kunst
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (AI)
- AS
- bistå
- assosiert
- At
- Automatisert
- Automatisk
- automatisk
- tilgjengelig
- AWS
- Bar
- basert
- grunnleggende
- BE
- før du
- være
- Bot
- roboter
- bygge
- bygger
- buss
- virksomhet
- Business Applications
- forretningsfunksjoner
- by
- ring
- call center
- ringer
- Samtaler
- CAN
- lerret
- evner
- saken
- sentrum
- Sentre
- viss
- endring
- Endringer
- kanaler
- chatbot
- chatbots
- sjekk
- valg
- Velg
- ren
- cli
- kunde
- Cloud
- skyadopsjon
- samle
- Samle
- samling
- Felles
- kommunikasjon
- Selskaper
- sammenligne
- fullføre
- kompleksitet
- Konfigurasjon
- konfigurert
- består
- Konsoll
- kontakt
- kontakt senter
- kontinuerlig
- kontinuerlig
- Samtale
- conversational
- samtaler
- konvertert
- kopiere
- Kostnad
- skape
- opprettet
- skaper
- Opprette
- skaperverket
- Credentials
- Gjeldende
- kunde
- kundeopplevelse
- Kunder
- CX
- Dallas
- dato
- Dato
- redusert
- Misligholde
- avhenger
- utplassere
- utplassert
- distribusjon
- Distribueres
- beskrivelse
- utforming
- designer
- utforme
- bestemmes
- diagram
- differensiert
- digitalt
- katalog
- oppdaget
- ned
- Drops
- Tidligere
- muliggjøre
- muliggjør
- muliggjør
- kryptert
- kryptering
- slutt
- nyte
- Enter
- Enterprise
- Miljø
- Event
- hendelser
- Hver
- eksempel
- eksempler
- fremskynde
- erfaring
- Erfaringer
- eksplisitt
- Utforske
- eksporten
- faktorer
- familie
- raskere
- Noen få
- Felt
- filet
- Filer
- fyll
- filtrere
- slutt~~POS=TRUNC
- Først
- etter
- Til
- format
- Gratis
- fra
- Innfri
- fullt
- funksjoner
- framtid
- genererer
- få
- gitt
- god
- flott
- hender
- Ha
- he
- Held
- hjelpe
- hjelpe
- her
- Høy
- hans
- TIMER
- Hvordan
- Hvordan
- Men
- HTML
- http
- HTTPS
- menneskelig
- Human Resources
- ID
- identifisere
- Identitet
- if
- illustrerer
- iverksette
- forbedre
- forbedret
- forbedring
- in
- inkludere
- inkludert
- inkluderer
- Inkludert
- informasjon
- innledende
- inngang
- innsiden
- installerte
- f.eks
- instruksjoner
- integrert
- Integrerer
- integrering
- integrasjoner
- Intelligens
- Intelligent
- hensikt
- interaksjon
- inn
- intuitiv
- påkaller
- isv
- IT
- reise
- jpg
- Hold
- Språk
- lansere
- Ledelse
- læring
- Nivå
- utnytte
- Tillatelse
- i likhet med
- linjer
- Liste
- oppført
- lister
- leve
- Bor
- laste
- lokal
- plassering
- logg
- Se
- ser ut som
- maskin
- maskinlæring
- gjøre
- Making
- ledelse
- obligatorisk
- håndbok
- mange
- matchende
- maksimal
- maksimalbeløp
- Kan..
- sammenslåing
- metode
- Vesten
- minimum
- minutt
- minutter
- ML
- Mobil
- modell
- Moderne
- mer
- må
- navn
- Naturlig
- Navigasjon
- nødvendig
- Trenger
- trenger
- behov
- nett
- Ny
- neste
- NLU
- Nei.
- nå
- of
- Omni-kanal
- omnichannel
- on
- Ombord
- Muligheter
- or
- orkestre
- rekkefølge
- organisasjon
- Annen
- ut
- produksjon
- enn
- overser
- pakker
- brød
- parametere
- del
- partner
- partnere
- passere
- lidenskapelig
- baner
- Mønster
- lønn
- Utfør
- ytelse
- tillatelse
- tillatelser
- setninger
- steder
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Point
- mulig
- Post
- makt
- forut
- forutsetninger
- fortsette
- prosessering
- Profit
- prosjekt
- ledetekster
- gi
- forutsatt
- gir
- gi
- offentlig
- Offentlig sky
- Publisering
- ren
- kvalitet
- Rask
- område
- Raw
- mottar
- mottak
- anerkjennelse
- anbefalinger
- redusere
- referere
- avgrense
- region
- regioner
- forholdet
- relevant
- rest
- Rapportering
- påkrevd
- Krever
- oppløsning
- Ressurser
- ansvarlig
- Resultater
- anmeldelse
- ikke sant
- Rise
- Rolle
- roller
- ruting
- Kjør
- runtime
- Sam
- samme
- sample
- lagret
- Sekund
- Secret
- Seksjon
- se
- velg
- valgt
- Selvbetjening
- send
- sender
- senior
- senior ledelse
- sendt
- Serien
- server~~POS=TRUNC
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- sett
- innstilling
- flere
- hun
- bør
- Vis
- viste
- viser
- vist
- Enkelt
- slot
- spilleautomater
- So
- selskap
- sosiale kanaler
- løsning
- Solutions
- noen
- noe
- kilde
- Rom
- spesifikk
- tale
- Talegjenkjenning
- utgifter
- Sports
- stable
- Begynn
- Start
- status
- Steps
- lagring
- lagret
- rett fram
- effektivisere
- struktur
- send
- slik
- Støtte
- sikker
- tar
- Target
- Teknisk
- Technologies
- Teknologi
- mal
- maler
- test
- texas
- enn
- Det
- De
- Fremtiden
- informasjonen
- Kilden
- deres
- Dem
- deretter
- Disse
- de
- denne
- De
- Gjennom
- tid
- ganger
- til
- spor
- Kurs
- Transcript
- Transform
- forvandlet
- snur
- typen
- typer
- typisk
- forstå
- forståelse
- enhetlig
- unik
- låse opp
- Oppdater
- lastet opp
- us
- bruke
- bruk sak
- brukt
- Bruker
- Brukere
- bruker
- ved hjelp av
- VALIDERE
- verdi
- Verdier
- Se
- Voice
- volum
- vente
- ønsker
- Vei..
- we
- web
- webtjenester
- uker
- når
- hvilken
- HVEM
- bred
- Bred rekkevidde
- vil
- med
- innenfor
- uten
- arbeidsflyt
- verdensomspennende
- verdt
- skriving
- ja
- Du
- Din
- zephyrnet