Crie um agente de aprovação de crédito virtual com Amazon Lex, Amazon Textract e Amazon Connect

As instituições bancárias e financeiras analisam milhares de pedidos de crédito por semana. O processo de aprovação de crédito exige que as organizações financeiras invistam tempo e recursos na revisão de documentos como W2s, extratos bancários e contas de serviços públicos. A experiência geral pode ser cara para a organização. Ao mesmo tempo, as organizações precisam considerar os mutuários, que aguardam decisões sobre seus pedidos de crédito. Para reter clientes, as organizações precisam processar os pedidos dos mutuários rapidamente com tempos de resposta baixos.

Com um assistente de aprovação de crédito automatizado usando aprendizado de máquina, as organizações financeiras podem agilizar o processo, reduzir custos e proporcionar uma melhor experiência ao cliente com decisões mais rápidas. Bancos e Fintechs podem construir um agente virtual que pode revisar os documentos financeiros de um cliente e fornecer uma decisão instantaneamente. Construir um processo de aprovação de crédito eficaz não apenas melhora a experiência do cliente, mas também reduz o custo.

Neste post, mostramos como construir um assistente virtual de aprovação de crédito que analisa os documentos financeiros necessários para a aprovação do empréstimo e toma decisões instantaneamente para uma experiência perfeita do cliente. A solução utiliza Amazon-Lex, amazontext e Amazon Conectar, entre outros serviços da AWS.

Visão geral da solução

Você pode implantar a solução usando um Formação da Nuvem AWS modelo. A solução cria um agente virtual usando o Amazon Lex e o associa ao Amazon Connect, que atua como interface de conversação com os clientes e solicita que o solicitante do empréstimo faça upload dos documentos necessários. Os documentos são armazenados em Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) bucket usado apenas para esse cliente.

Essa solução é totalmente sem servidor e usa o Amazon S3 para armazenar um site estático que hospeda o front-end e o JavaScript personalizado para habilitar o restante das solicitações. Amazon CloudFront funciona como uma rede de entrega de conteúdo (CDN) para permitir um front-end público para o site. O CloudFront é um serviço CDN rápido que fornece dados, vídeos, aplicativos e APIs com segurança para clientes globalmente com baixa latência e altas velocidades de transferência, tudo em um ambiente amigável ao desenvolvedor.

Este é um projeto de amostra projetado para ser facilmente implantado para experimentação. o Gerenciamento de acesso e identidade da AWS As permissões de política (IAM) nesta solução usam menos privilégios, mas o CloudFront e Gateway de API da Amazon recursos implantados são acessíveis ao público. Para tomar as medidas apropriadas para proteger a distribuição do CloudFront e os recursos do API Gateway, consulte Configurando o acesso seguro e restringindo o acesso ao conteúdo e Segurança no Amazon API Gateway, Respectivamente.

Além disso, o back-end apresenta o API Gateway com rotas HTTP para dois AWS Lambda funções. A primeira função cria a sessão com o Amazon Connect para bate-papo; o segundo passa o link de URL pré-assinado obtido pelo front-end do Amazon Connect para o Amazon Lex. O Amazon Lex aciona a função Lambda associada a ele e permite que o Amazon Textract leia os documentos e capture todos os campos e informações neles. Essa função também toma as decisões de crédito com base em processos de negócios previamente definidos pela organização. A solução é integrada ao Amazon Connect para permitir que os clientes se conectem aos agentes do contact center se o cliente estiver com dificuldades ou precisar de ajuda durante o processo.

O exemplo a seguir descreve a interação entre o bot e o mutuário.

O diagrama a seguir ilustra a arquitetura da solução.

O fluxo de trabalho da solução é o seguinte:

1. Os clientes navegam para um URL servido pelo CloudFront, que busca páginas da web de um bucket do S3 e envia JavaScript para o navegador da web.
2. O navegador da web renderiza as páginas da web e faz uma chamada de API para o API Gateway.
3. O API Gateway aciona a função Lambda associada.
4. A função inicia um chamada de API startChatContact com o Amazon Connect e aciona o fluxo de contato associado a ele.
5. O Amazon Connect aciona o Amazon Lex com o enunciado para classificar a intenção. Depois que a intenção é classificada, o Amazon Lex obtém os slots necessários e solicita que o cliente faça upload do documento para atender à intenção.
6. O candidato carrega o documento W2 no bucket do S3 usando o ícone de upload de anexo na janela de bate-papo.

Como prática recomendada, considere implementar a criptografia em repouso para o bucket do S3 usando Serviço de gerenciamento de chaves AWS (AWS KMS). Além disso, você pode anexar uma política de bucket ao bucket do S3 para garantir que os dados sejam sempre criptografados em trânsito. Considere habilitar o log de acesso ao servidor para o bucket do S3 para capturar registros detalhados de solicitações para auxiliar nas auditorias de segurança e acesso. Para mais informações, veja Práticas recomendadas de segurança para Amazon S3.

7. O navegador da web faz uma chamada para o Amazon Connect para recuperar um URL pré-assinado da imagem carregada. Certifique-se de que os URLs pré-assinados expirem alguns minutos após a função do Lambda executar a lógica.
8. Após o upload bem-sucedido do documento, o aplicativo web faz uma chamada de API ao API Gateway para atualizar o local do arquivo para uso nos atributos de sessão do Amazon Lex.
9. O API Gateway aciona uma função do Lambda para passar o local do URL pré-assinado W2. A função atualiza os atributos de sessão no Amazon Lex com o URL pré-assinado do documento W2.
10. O navegador da web também atualiza o slot para uploaded, que cumpre o intento.
11. O Amazon Lex aciona uma função do Lambda, que faz download dos dados da imagem W2 e os envia ao Amazon Textract para processamento.
12. O Amazon Textract lê todos os campos do documento de imagem W2, converte-os em pares de chave-valor e passa os dados de volta para a função do Lambda.

O Amazon Textract está em conformidade com o Modelo de responsabilidade compartilhada da AWS, que descreve as responsabilidades de proteção de dados entre a AWS e o cliente. Para obter mais informações, consulte Proteção de dados no Amazon Textract.

13. O Lambda usa os dados W2 para avaliação do pedido de empréstimo e retorna o resultado para o navegador da web.

Siga as práticas recomendadas para habilitar o log no Lambda. Referir-se parte 1 e parte 2 da série de blogs “Operando Lambda: Construindo uma base de segurança sólida."

Os dados em trânsito são protegidos usando TLS e é altamente recomendável criptografar os dados em repouso. Para obter mais informações sobre como proteger dados dentro do bucket do S3, consulte Fortaleça a segurança de dados confidenciais armazenados no Amazon S3 usando serviços adicionais da AWS.

Pré-requisitos

Para este passo a passo, você deve ter os seguintes pré-requisitos:

1. An Conta da AWS.
2. Uma instância de contact center do Amazon Connect na região us-east-1. Você pode usar um existente ou criar um novo. Para obter instruções, consulte Comece a usar o Amazon Connect. Se você tiver uma instância existente do Amazon Connect e o bate-papo não estiver ativado, consulte Habilitar o chat em um contact center existente do Amazon Connect.
3. Anexos de bate-papo habilitados no Amazon Connect. Para obter instruções, consulte Ativar anexos para compartilhar arquivos usando o bate-papo. Para configuração CORS, use a opção 2, que usa o caractere curinga * para AllowedOrigin.
4. O projeto de exemplo localizado no Repositório GitHub. Você precisa clonar este repositório em sua máquina local e usar Modelo de aplicativo sem servidor da AWS (AWS SAM) para implantar o projeto. Para instalar a CLI do AWS SAM e configurar as credenciais da AWS, consulte Introdução ao AWS SAM.
5. Tempo de execução do Python 3.9 para oferecer suporte à implantação do AWS SAM.

Importar o fluxo do Amazon Connect

Para importar o fluxo do Amazon Connect, conclua as seguintes etapas:

1. Faça login na sua instância do Amazon Connect.
2. Debaixo Roteamento, escolha Fluxos de contato.
3. Escolha Criar fluxo de contato.
4. No Salvar menu, escolha Fluxo de importação.
5. Escolha Selecionar e escolha o arquivo de fluxo de importação localizado no /fluxo subdiretório, chamado Loan_App_Connect_Flow.
6. Salve o fluxo. Não publique ainda.
7. Expandir Mostrar informações de fluxo adicionais e escolha o ícone de cópia para capturar o ARN.
   
8. Salve esses IDs para usar como parâmetros no modelo do CloudFormation a ser implantado na próxima etapa:

   arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/11111111-1111-1111-1111-111111111111/contact-flow/22222222-2222-2222-2222-222222222222

O ID da instância do Amazon Connect é o valor alfanumérico longo entre as barras imediatamente após instance no ARN. Para esta postagem, o ID da instância é 11111111-1111-1111-1111-111111111111.

O ID do fluxo de contato é o valor longo após a barra seguinte contact-flow no ARN. Para esta postagem, o ID do fluxo é 22222222-2222-2222-2222-222222222222.

Implantar com AWS SAM

Com os IDs de instância e fluxo capturados, estamos prontos para implantar o projeto.

1. Abra uma janela de terminal e clone o Repositório GitHub em um diretório de sua escolha.
2. Navegue até a amazon-connect-virtual-credit-agent diretório e siga as instruções de implantação no repositório GitHub.
3. Registre o nome do bot do Amazon Lex do Saídas seção da implantação para as próximas etapas (chamadas Loan_App_Bot se você aceitou o nome padrão).
4. Retorne a estas instruções quando a implantação do AWS SAM for concluída com êxito.

Atualizar os blocos de fluxo de contato

Para atualizar os blocos de fluxo de contato, conclua as etapas a seguir:

1. Faça login na sua instância do Amazon Connect
2. Debaixo Roteamento, escolha Fluxos de contato.
3. Escolha o fluxo nomeado Loan_App_Flow.
4. Escolha o Obtenha a opinião do cliente bloquear.
5. Na seção Amazon Lex, escolha o bot chamado Loan_App_Bot e o alias dev criado anteriormente.
6. Escolha Salvar.
7. Escolha o Definir fila de trabalho bloquear.
8. Escolha o ícone X e no menu suspenso, escolha Fila Básica.
9. Escolha Salvar.
   
10. Salve o fluxo.
11. Publique o fluxo.

Teste a solução

Agora você está pronto para testar a solução.

1. Faça login em sua instância do Amazon Connect para configurar um agente do Amazon Connect para um bate-papo.
2. No painel, escolha o ícone de telefone para abrir o Contact Control Panel (CCP) em uma janela separada.
   
3. No CCP, altere o estado do agente para Disponível.
   
4. No Saídas guia para sua pilha do CloudFormation, escolha o valor para cloudFrontDistribution.

Este é um link para sua URL do CloudFront. Você é redirecionado para uma página da Web com seu bot de serviços de empréstimo. Um botão de ação flutuante (FAB) está no canto inferior direito da tela.

5. Escolha o FAB para abrir o chat bot.
6. Depois de receber a mensagem de boas-vindas, digite I need a loan.
   
7. Quando solicitado, escolha um tipo de empréstimo e insira um valor de empréstimo.
8. Carregue uma imagem de um documento W2.

Um arquivo de imagem W2 de amostra está localizado no repositório do projeto no / img subdiretório. O arquivo é chamado w2.png.

Depois que a imagem é carregada, o bot pergunta se você deseja enviar o aplicativo.

9. Escolha Sim submeter.

Após o envio, o bot avalia a imagem W2 e fornece uma resposta. Após alguns segundos, você está conectado a um agente.

Você deve ver uma solicitação para se conectar ao bate-papo no CCP.

10. Escolha a solicitação para aceitar.

O agente agora está conectado ao usuário do chat. Você pode simular cada lado da conversa para testar a sessão de bate-papo.

11. Escolha Fim de papo quando você acabar.

guia de solução de problemas

Depois de implantar a pilha, se você vir um erro de permissão do Amazon S3 ao visualizar o URL do CloudFront, isso significa que o domínio ainda não está pronto. A CDN pode levar até 1 hora para ficar pronta.

Se você não conseguir adicionar seus anexos, verifique sua configuração CORS. Para obter instruções, consulte Ativar anexos para compartilhar arquivos usando o bate-papo. Para configuração CORS, use a opção 2, que usa o * curinga para AllowedOrigin.

limpar

Para evitar cobranças futuras, remova todos os recursos criados excluindo a pilha do CloudFormation.

Conclusão

Neste post, demonstramos como configurar de forma rápida e segura uma solução de processamento de pedidos de empréstimo. Os dados em repouso e em trânsito são criptografados e protegidos. Essa solução pode funcionar como um modelo para criar outros fluxos de processamento de autoatendimento em que o Amazon Connect e o Amazon Lex fornecem uma interface de conversação para o envolvimento do cliente. Estamos ansiosos para ver quais outras soluções você criará usando essa arquitetura.

Se você precisar de ajuda para criar esses recursos e fluxos de contato do Amazon Connect, entre em contato com uma das dezenas de parceiros do Amazon Connect disponíveis em todo o mundo.

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Sobre os autores

Dipkumar Mehta é consultor sênior de conversação AI com a equipe Amazon ProServe Natural Language AI. Ele se concentra em ajudar os clientes a projetar, implantar e dimensionar soluções de AI conversacional de ponta a ponta em produção na AWS. Ele também é apaixonado por melhorar a experiência do cliente e gerar resultados de negócios ao aproveitar dados.

Cecil Patterson é consultor de IA da Natural Language com serviços profissionais da AWS com sede no norte do Texas. Ele tem muitos anos de experiência trabalhando com grandes empresas para habilitar e dar suporte a soluções de infraestrutura global. Cecil usa sua experiência e um conjunto diversificado de habilidades para criar soluções de conversação excepcionais para clientes de todos os tipos.

Sanju ensolarado é especialista em inovação digital do Amazon ProServe. Ele se envolve com clientes em uma variedade de setores em torno dos distintos mecanismos de inovação obcecados pelo cliente da Amazon para conceber, validar e prototipar rapidamente novos produtos, serviços e experiências.

Matt Kurio é consultor de transformação de segurança da equipe de entrega compartilhada do Amazon ProServe. Ele se destaca em ajudar clientes corporativos a construir plataformas seguras e gerenciar a segurança de forma eficaz e eficiente. Ele também gosta de relaxar na praia e atividades ao ar livre com sua família.

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• Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-virtual-credit-approval-agent-with-amazon-lex-amazon-texttract-and-amazon-connect/