Adicione IA conversacional a qualquer contact center com o Amazon Lex e o SDK do Amazon Chime

Republicado por Platão

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A satisfação do cliente é uma métrica potente que influencia diretamente a lucratividade de uma organização. Com os rápidos avanços tecnológicos na última década, é ainda mais importante elevar o foco no cliente das seguintes maneiras:

Tornando sua organização acessível a seus clientes em várias modalidades, incluindo voz, texto, mídia social e muito mais
Proporcionar aos seus clientes uma experiência de pós-venda e serviço altamente eficiente
Melhorar continuamente a qualidade do seu serviço à medida que as tendências e dinâmicas de negócios mudam

Estabelecer contact centers altamente eficientes requer automação significativa, capacidade de escala e um mecanismo de aprendizado ativo por meio do feedback do cliente. Há um desafio em cada ponto da jornada do cliente do contact center – desde longos tempos de espera no início até custos operacionais associados a longos tempos médios de atendimento.

Nos contact centers tradicionais, uma solução para longos tempos de espera é permitir opções de autoatendimento para clientes que usam um sistema de resposta de voz interativa (IVR). Um IVR usa um conjunto de opções de menu automatizadas para ajudar a reduzir o volume de chamadas do agente, atendendo a solicitações comuns frequentes sem envolver um agente ativo. Os IVRs tradicionais, no entanto, geralmente seguem uma sequência pré-determinada, sem a capacidade de responder de forma inteligente às solicitações dos clientes. Um IVR não conversacional como esse pode frustrar seus clientes e levá-los a tentar entrar em contato com um agente o mais rápido possível, o que aumenta suas taxas de desvio de chamadas. Você pode resolver esse desafio adicionando inteligência artificial (IA) ao seu IVR. Um IVR habilitado para IA pode ajudar seu cliente com mais rapidez e precisão a resolver problemas sem intervenção humana. Quando um agente é necessário, o IVR habilitado para IA pode encaminhar seu cliente para o agente correto com as informações corretas já coletadas, evitando assim que o cliente tenha que repetir as informações. Com os serviços de IA da AWS, é ainda mais fácil porque não há necessidade de treinamento ou experiência em machine learning (ML) para usar modelos de ML avançados e pré-treinados.

Os aplicativos automatizados com tecnologia de IA são uma escolha natural para IVRs porque podem entender e responder em linguagem natural. Além disso, você pode adicionar recursos aprimorados ao seu IVR para aprender e evoluir com base em como os clientes interagem com ele. Com Amazon-Lex, você pode criar sistemas de IA conversacionais poderosos e multilíngues e elevar a experiência de autoatendimento para seus clientes sem a necessidade de habilidades de ML. Com o Amazon Chime SDK, você pode integrar facilmente seu contact center existente ao Amazon Lex usando um Aplicativo de mídia SIP do SDK do Amazon Chime. Isso inclui contact centers como Avaya, Cisco, Genesys e outros. A integração do Amazon Chime SDK com o Amazon Lex está disponível nas regiões da AWS Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon).

Isso permite a flexibilidade da integração nativa com o Amazon Lex para autoatendimento com tecnologia de IA e a capacidade de integração com uma série de outros serviços de IA da AWS para transformar todas as suas operações de contact center.

Nesta postagem, fornecemos um passo a passo de como você pode adicionar IVRs com tecnologia de IA a qualquer contact center que ofereça suporte a trunking SIP usando o Amazon Chime SDK e o Amazon Lex, por meio do recém-lançado Integração de áudio PSTN do Amazon Chime SDK com o Amazon Lex. Abordamos os seguintes tópicos neste post:

Arquitetura de solução de referência para a IA de autoatendimento
Implantando a solução
Revisando o chatbot do saldo da conta
Revisão do Conector de voz do SDK do Amazon Chime
Testando a solução
Limpando recursos

Visão geral da solução

Conforme descrito na seção anterior, usamos dois serviços principais da AWS, Amazon Lex e o Amazon Chime SDK, para criar a solução de IA de autoatendimento. Também usamos AWS Lambda (um serviço de computação sem servidor totalmente gerenciado), Amazon Elastic Compute Nuvem (Amazon EC2, uma infraestrutura de computação) e Amazon DynamoDB (um banco de dados sem SQL totalmente gerenciado) para criar um exemplo funcional. A base de código para esta solução está disponível no que acompanha o repositório GitHub. As instruções para implantar e testar esta solução são fornecidas na próxima seção.

O diagrama a seguir ilustra a arquitetura da solução.

O fluxo de trabalho da solução consiste nas seguintes etapas:

Quando fazemos uma chamada telefônica usando um telefone fixo ou celular, a Rede Telefônica Pública Comutada (PSTN) nos conecta à outra parte. Nesta demonstração, usamos um Servidor Asterisk (uma estrutura de contact center gratuita) implantada em um servidor Amazon EC2 para emular um contact center conectado ao PSTN por meio de um Amazon Chime Voice Connector. Asterisk é uma implementação de software de uma central telefônica privada (PBX)— um controlador de uma rede telefônica privada usada dentro de uma empresa ou organização.
Como parte desta demonstração, um número de telefone é adquirido por meio do Amazon Chime SDK e associado ao Asterisk PBX. Quando uma chamada é feita para este número, ela é entregue como SIP (Protocolo de Iniciação de Sessão) para o servidor Asterisk PBX. O Asterisk PBX então roteia essa chamada para o Amazon Chime Voice Connector usando SIP, onde aciona um Aplicativo de mídia SIP do Amazon Chime.
O áudio PSTN do Amazon Chime usa um aplicativo de mídia SIP para criar um aplicação VoIP programável. O aplicativo de mídia SIP do Amazon Chime funciona com uma função do Lambda para manipular a chamada programaticamente.
Quando a chamada chega ao aplicativo de mídia SIP do Amazon Chime, a função Lambda associada é invocada. A função armazena as informações da chamada em uma tabela do DynamoDB e retorna um StartBotConversation açao. o StartBotConversation A ação estabelece uma conversa de voz entre o usuário final no PSTN e o bot do Amazon Lex.
O Amazon Lex é um serviço de IA da AWS totalmente gerenciado com modelos avançados de linguagem natural para projetar, criar, testar e implantar interfaces de conversação em aplicativos. Ele combina reconhecimento automático de fala e tecnologias de compreensão de linguagem natural para criar uma interação humana para seus aplicativos. Como exemplo, esta demonstração implanta um bot para executar três tarefas automatizadas ou intenções: Check Balance, Transfer Funds e Open Account. Um intent representa uma ação que o usuário deseja realizar.
A conversa começa com o chamador interagindo com o bot do Amazon Lex dizendo ao bot o que ele quer fazer. Os recursos de reconhecimento automático de fala (ASR) e compreensão de linguagem natural (NLU) do bot ajudam a entender a entrada do usuário. O Amazon Lex pode determinar a intenção solicitada com base na entrada do chamador e nas declarações de amostra configuradas para cada intenção.
Depois que a intenção é determinada, o Amazon Lex interage com o chamador para coletar informações de todos os slots configurados para essa intenção. Por exemplo, o Open Account intent inclui quatro slots:
1. Nome
2. Sobrenome
3. Tipo de Conta
4. Telefone
O Amazon Lex trabalha com o chamador para capturar informações de todos esses slots necessários do intent selecionado. Depois que eles são capturados e a intenção é cumprida, o Amazon Lex retorna o processamento de chamadas para o aplicativo de mídia SIP do Amazon Chime, juntamente com os resultados completos da conversa do bot do Amazon Lex.
As etapas de processamento subsequentes são executadas pela função Lambda do manipulador de áudio PSTN. Isso inclui analisar os resultados, determinar a próxima ação de rota de chamada, armazenar os resultados em uma tabela do DynamoDB e retornar a ação de desligamento.
O Asterisk PBX usa as informações armazenadas na tabela do DynamoDB para determinar a próxima ação. Por exemplo, se o chamador quiser verificar seu saldo, a chamada será encerrada. No entanto, se o chamador quiser abrir uma conta, a chamada será enviada ao agente e incluirá as informações capturadas no bot do Amazon Lex.

Nós usamos Kit de desenvolvimento em nuvem da AWS (AWS CDK) para empacotar este aplicativo para facilitar a implantação em sua conta. O AWS CDK é uma estrutura de desenvolvimento de software de código aberto para definir seus recursos de aplicativos de nuvem usando linguagens de programação familiares. Ele fornece componentes de alto nível chamados construções que pré-configuram recursos de nuvem com padrões comprovados, para que você possa criar aplicativos de nuvem com facilidade.

Pré-requisitos

Antes de implantar a solução, precisamos ter uma conta da AWS e uma máquina local para executar a pilha do AWS CDK. Conclua as seguintes etapas:

Faça login na sua conta da AWS.
Se você não tiver uma conta da AWS, poderá inscreva-se para um.Para novos clientes, a AWS oferece um Nível grátis, que oferece a capacidade de explorar e experimentar os serviços da AWS gratuitamente (até os limites especificados para cada serviço). Isso pode ajudá-lo a obter experiência prática com a plataforma, os produtos e os serviços da AWS. Usamos uma máquina local, como um laptop ou um computador desktop, para implantar a pilha usando o AWS CDK.
Abra uma nova janela de terminal para MacOS ou massa de vidraceiro para que o sistema operacional Windows instale todos os pré-requisitos necessários para implantar a solução.
Instale o seguinte software de pré-requisito:
1. Interface de linha de comando da AWS (AWS CLI) – Uma ferramenta de linha de comando para interagir com os serviços da AWS. Para instruções de instalação, consulte Instalação, atualização e desinstalação do AWS CLI.
2. Node.js > 16 – Mecanismo de backend JavaScript de código aberto para desenvolvimento e implantação de aplicativos. Para instruções de instalação, consulte Tutorial: Configurando o Node.js em uma instância do Amazon EC2.
3. fio – Yarn é um gerenciador de pacotes para seu código. Ele permite fácil acesso para usar e compartilhar o código entre os desenvolvedores. Execute o seguinte comando para instalar o Yarn:
```
curl -o- -L https://yarnpkg.com/install.sh | bash
```
  Agora executamos os comandos a seguir para configurar as chaves de acesso da AWS de que precisamos. Para obter mais informações, consulte Gerenciar chaves de acesso para usuários do IAM.
Execute o seguinte comando:
```
aws configure list
```
Execute o seguinte comando:
```
aws configure
```
Forneça os valores para o ID da chave de acesso e a chave de acesso secreta da sua conta da AWS.
Altere o nome da região ou deixe a região padrão como está.
Aceite o valor padrão de JSON para o formato de saída.

Implante a solução

Você também pode personalizar esta solução para suas necessidades. Revise os recursos de saída que esta implantação contém e modifique a função do Lambda para adicionar a lógica de negócios personalizada necessária para sua própria solução.

Execute as seguintes etapas no mesmo terminal para implantar o aplicativo:

Clone o repositório git:

git clone https://github.com/aws-samples/amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex.git

Entre no diretório do projeto:

cd amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex
Implante o aplicativo AWS CDK:
```
yarn launch
```
Após alguns minutos, sua implantação de pilha deve estar concluída. A captura de tela a seguir mostra a saída de amostra.
Instale o telefone SIP do cliente web com os seguintes comandos:
```
cd site 
```
```
Yarn 
```
```
yarn run start
```

Revise o conector de voz do SDK do Amazon Chime

Neste post, usamos o Amazon Chime SDK para rotear as chamadas recebidas no servidor Asterisk PBX (ou seus contact centers existentes) para o Amazon Lex. Isso é feito usando o áudio PSTN SIP do Amazon Chime e o Amazon Chime Voice Connector. O áudio PSTN do Amazon Chime permite criar aplicativos de telefonia programáveis usando funções do Lambda. Esses aplicativos de mídia SIP do Amazon Chime são acionados por um número de telefone PSTN ou pelo Amazon Chime Voice Connector. A captura de tela a seguir mostra a regra SIP que é acionada por um Amazon Chime SDK Voice Connector e tem como destino um aplicativo de mídia SIP.

Revise o chatbot do saldo da conta

O bot do Amazon Lex nesta demonstração inclui três intents. Essas intenções podem ser solicitadas por meio de fala em linguagem natural do chamador. Por exemplo, o Check Balance intent é propagado com os seguintes exemplos de enunciados.

Um intent pode exigir zero ou mais parâmetros, chamados caça-níqueis. Adicionamos slots como parte da configuração da intenção durante a criação do blot. No tempo de execução, o Amazon Lex solicita ao usuário valores de slot específicos. O usuário deve fornecer valores para todos os slots necessários antes que o Amazon Lex possa cumprir a intenção.

Para o Check Balance intent, o Amazon Lex solicita dados de slot, como:

For which account would you like to check the balance?
For verification purposes, what is your date of birth?

Depois que o bot do Amazon Lex reúne todas as informações de slot necessárias, ele cumpre a intenção invocando a resposta apropriada. Nesse caso, ele consulta o saldo da conta referente à conta e o fornece ao cliente.

Nesta postagem, estamos usando uma função do Lambda para ajudar a inicializar, validar e cumprir a intenção. Veja a seguir o exemplo de código Python que mostra como a função lida com invocações dependendo de qual intent está sendo usada:

def dispatch(intent_request):
    intent_name = intent_request["sessionState"]["intent"]["name"]
    response = None
    # Dispatch to your bot's intent handlers
    if intent_name == "CheckBalance":
        return CheckBalance(intent_request)
    elif intent_name == "FollowupCheckBalance":
        return FollowupCheckBalance(intent_request)
    elif intent_name == "OpenAccount":
        return OpenAccount(intent_request)

    raise Exception("Intent with name " + intent_name + " not supported")


def lambda_handler(event, context):
    print(event)
    response = dispatch(event)
    print(response)
    return response

A seguir está o código de exemplo que explica o bloco de código para o Check Balance intent na função Lambda. Neste exemplo, geramos um número aleatório como saldo da conta, mas isso pode ser integrado ao seu banco de dados existente para fornecer informações precisas sobre o chamador.

def CheckBalance(intent_request):
    session_attributes = get_session_attributes(intent_request)
    slots = get_slots(intent_request)
    account = get_slot(intent_request, "accountType")
    # The account balance in this case is a random number
    # Here is where you could query a system to get this information
    balance = str(random_num())
    text = "Thank you. The balance on your " + account + " account is $" + balance
    message = {"contentType": "PlainText", "content": text}
    fulfillment_state = "Fulfilled"
    return close(session_attributes, "CheckBalance", fulfillment_state, message)

Teste a solução

Vamos percorrer a solução seguindo o caminho de uma única solicitação de usuário:

Obtenha o número de telefone da saída após implantar o AWS CDK:
```
Outputs:
LexContactCenter.voiceConnectorPhone = +1NPANXXXXXX
```
Disque para o número de telefone de qualquer telefone baseado em PSTN.
Agora você pode experimentar as opções do menu.

Para que o bot do Amazon Lex entenda o Check Balance intenção, você pode falar qualquer um dos seguintes enunciados:

Qual é o saldo da minha conta?
Verificar o saldo da minha conta?
Quero consultar o saldo?

O Amazon Lex solicita os dados de slot necessários para atender a essa intenção. Para o Check Balance intent, o Amazon Lex solicita a conta e a data de nascimento:

Para qual conta você gostaria de verificar o saldo?
Para efeitos de verificação, quais são os seus dados de nascimento?

Depois de fornecer as informações necessárias, o bot cumpre a intenção e fornece as informações do saldo da conta. A seguir está uma mensagem de saída de amostra para o Check Balance intenção: Thank you. The balance on your <account> account is $<balance>.

Complete a chamada desligando ou sendo transferido para um agente.

Quando a conversa com o bot do Amazon Lex for concluída, a chamada retornará ao aplicativo de mídia SIP e à função Lambda associada com os resultados da conversa do bot.

O aplicativo de mídia SIP do Amazon Chime executa as etapas de pós-processamento e retorna a chamada para o Asterisk PBX. Para o Open Account intenção, isso faz com que o Asterisk PBX chame um agente usando um telefone SIP baseado em cliente web. A captura de tela a seguir mostra o painel com as informações de chamada do agente. Essa chamada pode ser atendida no cliente Web para estabelecer áudio bidirecional entre o chamador e o agente. Conforme mostrado na captura de tela, as informações fornecidas pelo chamador foram preservadas e apresentadas ao agente.

Assista ao vídeo a seguir para ver um exemplo de solução de parceiro sobre como integrar o Amazon Lex ao Cisco Unified Contact Center usando o Amazon Chime SDK:

Limpe os recursos

Para limpar os recursos usados nesta demonstração e evitar cobranças adicionais, execute o seguinte comando na janela do terminal:

yarn destroy

A Formação da Nuvem AWS pilha criada pelo AWS CDK é destruída, removendo todos os recursos alocados.

Conclusão

Nesta postagem, demonstramos uma solução com uma arquitetura de referência para adicionar IA de autoatendimento a qualquer contact center usando o Amazon Lex e o Amazon Chime SDK. Mostramos como a solução funciona e fornecemos um passo a passo detalhado do código e das etapas de implantação. Esta solução destina-se a ser uma arquitetura de referência ou um guia de início rápido que você pode personalizar para suas próprias necessidades.

Dê uma olhada e deixe-nos saber como isso resolveu seu caso de uso, deixando comentários na seção de comentários. Para mais informações, consulte o repositório GitHub do projeto.

Sobre os autores

Prem Ranga é um líder de domínio de PNL e um especialista sênior em AI/ML SA na AWS e um autor que frequentemente publica blogs, artigos de pesquisa e, recentemente, um livro-texto de PNL. Quando não está ajudando os clientes a adotarem a AWS AI/ML, Prem brinca com a construção de unidades Simple Beer Service para escritórios da AWS, realizando eventos de jogos competitivos com DeepRacer e DeepComposer e educando estudantes, jovens profissionais sobre habilidades de construção de carreira em AI/ML. Você pode acompanhar o trabalho de Prem em LinkedIn.

Tribunal Schuett é o principal evangelista do Amazon Chime SDK com experiência em telefonia e agora adora construir coisas que constroem coisas. Court está focado em ensinar desenvolvedores e não desenvolvedores como construir com a AWS.

Vamshi Krishna Enabothala é um especialista sênior em AI/ML SA da AWS com experiência em big data, análise e orquestração de arquiteturas escalonáveis de AI/ML para startups e empresas. A Vamshi está focada em Language AI e inova na construção de mecanismos de recomendação de classe mundial. Fora do trabalho, Vamshi é um entusiasta de RC, construindo e brincando com equipamentos de RC (aviões, carros e drones), e também gosta de jardinagem.