Este post do blog é co-escrito com Nick Vargas e Anna Schreiber da Accenture.
Agendar compromissos com clientes geralmente é um processo manual e trabalhoso. Você pode utilizar os avanços na tecnologia de autoatendimento para automatizar o agendamento de consultas.
Nesta postagem do blog, mostramos como criar uma solução de agendamento de agendamento de autoatendimento criada com Amazon-Lex e Amazon Conectar. Esta solução permite que os usuários criem compromissos via Meta Messenger e recebam confirmações de agendamento por meio de uma mensagem móvel SMS. Ele também fornece um painel baseado na web para que você possa ligar para os usuários com um único clique no botão no horário agendado.
O Amazon Lex se integra ao Meta Messenger e pode ser usado para permitir conversas de bate-papo. Lex é um serviço de inteligência artificial (IA) totalmente gerenciado com compreensão de linguagem natural (NLU) para projetar, construir, testar e implantar interfaces de conversação em aplicativos.
Visão geral da solução
O diagrama de arquitetura abaixo mostra uma visão geral de alto nível da interação entre diferentes componentes e serviços da AWS. A solução consiste nestes componentes principais: interação com o cliente usando o Meta messenger, agendamento de consultas via SMS habilitado pela Lex e um discador de saída do cliente do Connect. Esse discador de saída facilita a criação de uma chamada de saída para o cliente a partir de uma interface de IU simples.
Esta postagem usa a seguinte amostra de conversa de bot:
Utilizador: Eu gostaria de marcar uma consulta.
Agente : Que compromisso posso te arranjar? Você pode dizer Faturamento, Geral ou Ofertas.
Utilizador: Cobrança
Agente : Qual é o seu primeiro nome?
Utilizador: Sameer
Agente : Qual é o seu número de telefone com o código do país?
Utilizador: +10001234567
Agente : Quando devo agendar sua consulta de faturamento?
Utilizador: Na próxima semana, terça-feira
Agente : A que horas devo agendar a consulta de Cobrança?
Utilizador: 9:00 da manhã
Agente : Sameer, 09:00 está disponível, devo ir em frente e marcar seu horário?
Utilizador: Sim
Agente : Obrigado Sameer, seu compromisso está confirmado para as 09:00 e enviamos os detalhes para o seu número de telefone.
Para o componente agendador e notificação ao cliente, um AWS Lambda manipulador é usado para processar a solicitação de agendamento. As informações do compromisso são salvas em um Amazon DynamoDB base de dados. Quando as informações são salvas com sucesso, uma notificação é enviada ao cliente confirmando os detalhes do agendamento via SMS usando Amazon identificar.
Um aplicativo React.js é criado para exibir os compromissos de clientes salvos do banco de dados em um formato de visualização de calendário. Isso torna mais fácil para os funcionários identificarem os clientes que precisam ser chamados. Um botão de chamada da entrada do calendário é clicado para iniciar a chamada. Isso fará imediatamente uma solicitação de chamada de saída para conectar o cliente ao funcionário usando o Amazon Connect.
Pré-requisitos
Para este projeto, você deve ter os seguintes pré-requisitos:
- Baixei os arquivos de código do Repositório GitHub.
O repositório contém:- Os arquivos do aplicativo React, localizados sob o UI
- Os fluxos de contato do Amazon Connect, localizados em back-end/connect/contact_flows Existem quatro fluxos de contato para esta demonstração com nomes de arquivos
AgentWhisper
,CustomerWaiting
,InboundCall
eOutboundCall
. - Um arquivo zip para um Amazon Lex Bot, localizado em back-end/lex diretório com nome de arquivo AppointmentSchedulerBot.zip.
- npm instalado em sua máquina local. Referir como instalar node.js e npm em sua máquina,
A implantação desta solução é automatizada sempre que possível usando o CloudFormation, no entanto, algumas configurações e etapas da implantação são manuais.
Implante a solução
Para configurar a infraestrutura necessária para o aplicativo de demonstração do agendador de compromissos em sua conta da AWS, conclua as etapas a seguir:
- Entre no Console de gerenciamento da AWS.
- Escolha Pilha de Lançamento:
- No Criar Pilha página, sob Especificar modelo, escolha Faça upload de um arquivo de modelo.
- Escolha o
AppointmentsSchedulerCFTemplate
arquivo que você baixou do GitHub. - Escolha Próximo.
- Escolha Nome da pilha, insira um nome exclusivo para a pilha, como
AppointmentSchedulerDemo
.
- Escolha Próximo, e então escolha Próximo na Configurar opções de pilha Disputas de Comerciais.
- No Avaliações página, selecione Reconheço que o AWS CloudFormation pode criar recursos do IAM e escolha Crie.
A pilha gera os seguintes recursos:
-
- A tabela do DynamoDB
AppointmentSchedulerTable
- O aplicativo Amazon Pinpoint
AppointmentSchedulerPinpointApp
- Dois Gerenciamento de acesso e identidade da AWS (IAM) políticas:
AppointmentSchedulerPinpointPolicy
AppointmentSchedulerDynamoApiPolicy
- Duas funções do IAM:
AppointmentsLambdaRole
OutboundContactLambdaRole
- Duas funções Lambda:
AppointmentScheduler
AppointmentSchedulerOutboundContact
- A Gateway de API da Amazon Compromissos de instância
- Amazon CloudFront distribuição
- A Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) balde
appointment-scheduler-website
- A tabela do DynamoDB
Configurar o aplicativo Amazon Pinpoint
Para configurar o aplicativo Amazon Pinpoint, conclua as seguintes etapas:
- Vou ao Console pontual.
- Navegue até a Agendador de compromissosPinpointApp implantado acima.
- No menu esquerdo abaixo Configurações clique SMS e voz.
- Em configurações de número, clique em Solicitar número de telefone.
- Selecione seu país de origem, escolha GrátisE clique Próximo, Em seguida SOLICITAÇÃO.
O bot do Amazon Lex para esta postagem tem uma intenção, MakeAppointment
, que faz ao usuário a série de perguntas no exemplo anterior para obter o tipo de compromisso, data, hora, nome e número de telefone do cliente.
AppointmentTypeValue
é o único tipo de slot personalizado para esse bot e assume um dos três valores: Cobrança, Geral ou Ofertas. Os slots de nome, telefone, data e hora usam o tipo de slot integrado fornecido pelo Amazon Lex.
Implantar o bot do Amazon Lex
Para implantar o bot, primeiro importe o bot do Amazon Lex (AppointmentSchedulerLex.zip
) em sua conta.
- Entre no Console Amazon Lex V2.
- Se esta for a primeira vez que você usa o Amazon Lex, você verá a página de boas-vindas, escolha Criar bot.
- Quando apresentado com a página Criar seu bot, role para baixo até a parte inferior da página e selecione Cancelar. Se esta não for a primeira vez que você usa o Amazon Lex, pule esta etapa.
- Escolha Opções, Em seguida importação.
- Entrar Agendador de CompromissosBot para o nome do bot e escolha o arquivo .zip para importar.
- Em permissões do IAM, escolha Crie uma função com permissões básicas do Amazon Lex.
- Em COPPA, escolha Não.
- Clique importação.
- Abra o bot clicando no nome do bot.
- Debaixo desenvolvimento no menu esquerdo, clique em Alias, selecione TestBotAlias e clique Inglês (EUA) para Idiomas. Escolha o
AppointmentScheduler
Função lambda e clique Salvar.
- Em Bot Versions no menu à esquerda, selecione Intenções e no canto inferior direito da página, clique em Construa.
- [Opcional] Depois que a compilação for concluída, clique em Test para testar o bot usando a janela que aparece à direita (clique no ícone do microfone para falar com seu bot ou digite na caixa de texto).
Configurar uma instância do Amazon Connect
Para configurar sua instância do Amazon Connect e fluxos de contato, conclua as seguintes etapas:
- Configure uma instância do Amazon Connect.
- Vou ao Console do Amazon Connect.
- Se esta é a primeira vez que você acessa o console do Amazon Connect, você verá a página de boas-vindas, escolha Iniciar.
- Se esta não for a primeira vez que você está usando o Amazon Connect, clique em Adicionar uma instância.
- Escolha Gerenciamento de identidade, selecione Armazenar usuários no Amazon Connect.
- Escolha URL de acesso, digite um nome exclusivo para sua instância, por exemplo,
AppointmentSchedulerDemo
, Em seguida, escolha Próximo. - No Adicionar administrador página, adicione uma nova conta de administrador para o Amazon Connect. Use esta conta para fazer login em sua instância posteriormente usando o URL de acesso exclusivo. Clique Próximo passo.
- Nas próximas duas páginas – Opções de telefonia e armazenamento de dados – aceite as configurações padrão e escolha Próximo passo.
- No Revisar e criar página, escolha Criar instância.
- Adicione os bots do Amazon Lex à sua instância recém-criada do Amazon Connect.
- Faça login na instância e reivindique um número de telefone
- Clique no URL de login da sua instância do Connect.
- Insira as credenciais de administrador que você inseriu na criação da instância. Isso abrirá o Console do Connect.
- A partir do Painel, em Explore seus canais de comunicação selecionar Ver números de telefone no lado direito.
- Clique Reivindique um número.
- Escolher País e deixe o tipo padrão de DID (discagem direta interna), escolha um número de telefone na lista suspensa e clique em Próximo.
- Clique Salvar.
- Adicionar o
OutboundQueue
- No menu de navegação à esquerda, escolha filas no menu Roteamento.
- Clique Adicionar nova fila.
- Nomeie a fila
OutboundQueue
, use a lista suspensa para definir o Horário de funcionamento como Horário básico e use a lista suspensa para Número de identificação de chamadas de saída para selecionar o número de telefone que você reivindicou anteriormente.
- Clique Adicionar nova fila.
- No menu de navegação à esquerda, escolha Perfis de roteamento do Utilizadores menu.
- Clique Perfil de roteamento básico. Sob Filas de perfil de roteamento, adicione OutboundQueue e clique em Salvar.
- Adicione o número de telefone a
BasicQueue
- No menu de navegação à esquerda, escolha filas no menu Roteamento.
- Clique em
BasicQueue
. - No campo Número de identificação do chamador de saída, adicione o número de telefone que você reivindicou anteriormente.
- Clique Salvar no canto superior direito.
- Importe o
InboundCall
fluxo de contato - Em seguida, associe esse fluxo ao número de telefone.
- Importe o
AgentWhisper
,CustomerWaiting
eOutboundCall
fluxos de contato- No menu de navegação à esquerda, escolha Contato Fluxos para Roteamento.
- Clique Criar fluxo de sussurro do agente.
- No lado direito da página, clique na seta para baixo e clique em Fluxo de importação (beta).
- Encontre o arquivo AgentWhisper e escolha importação.
- Clique Publique.
- Navegue de volta para o Fluxos de contato lista e clique na seta para baixo ao lado de Criar fluxo de contato.
- Clique em Criar Fluxo de fila do cliente.
- No lado direito da página, clique na seta para baixo e clique em Importar fluxo (beta).
- Encontre o
CustomerWaiting
arquivo e escolha Importar. - Clique em Publicar.
- Navegue de volta para a lista de fluxos de contato e clique na seta para baixo ao lado de criar fluxo de contato.
- Escolha Criar fluxo de contato.
- No lado direito da página, clique na seta para baixo e clique em Importar fluxo (beta).
- Encontre o
OutboundCall
arquivo do repositório GitHub que você baixou anteriormente e escolha Importar. - Clique em Publicar.
Editar funções do Lambda:
- Vou ao Console lambda.
- Clique no
AppointmentScheduler
função. - Clique em Configuração e variáveis ambientais no menu esquerdo.
- Clique Editar. Substitua o valor pelo seu Pinpoint ID do projeto e Número gratuito. Clique Salvar.
- Retorne para Console lambda e clique no
AppointmentSchedulerOutboundContact
função. - Repita as etapas 3 e 4, substituindo os valores de
CONTACT_FLOW
,INSTANCE_ID
eQUEUE_ID
com os valores corretos. Clique Salvar Uma vez feito.- Para encontrar o ID do fluxo de contato, navegue até o
OutboundCall
Entre em contato com o Flow no console do Amazon Connect e clique na seta ao lado de Mostrar informações de fluxo adicionais. O ID do fluxo de contato é o último valor após fluxo de contato/.
- Para encontrar o ID da instância, navegue até o console do Amazon Connect e clique no Alias da sua instância. O ID da instância é o último valor no ARN da instância após instância/.
- Para encontrar o ID da fila, navegue até o
OutboundQueue
no console do Amazon Connect e clique na seta ao lado de Mostrar informações adicionais da fila. O ID do fluxo de contato é o último valor após fila/.
- Para encontrar o ID do fluxo de contato, navegue até o
Os Lex Bots e a instância do Amazon Connect agora estão prontos para uso. Em seguida, implantaremos a interface do usuário.
Edite a rota do API Gateway:
- Vou ao Console do API Gateway
- Clique na instância chamada Agendamentos
- Na seção de recursos, clique no método POST pertencente ao recurso /outcall.
- Clique Pedido de Integração.
- Em seguida, clique no ícone de edição ao lado do campo Função do Lambda. Em seguida, clique no ícone de marca de seleção que apareceu à direita do campo de texto.
- Clique em OK para adicionar uma permissão à função do Lambda.
Implante a IU:
- Configurar a interface do usuário antes da implantação
- Em seu editor de código preferido, abra o ui pasta dos arquivos de código baixados.
- Substituir e com seu ID de API (acessível na coluna ID do Console do API Gateway) e a região de seus recursos implantados nas seguintes linhas: 103, 168, 310, 397, 438, 453.
- Substituir com o nome da sua instância do Amazon Connect nas linhas 172 e 402.
- [Opcional] adicione um logotipo de aplicativo no arquivo index.js, linha 331:
No arquivo index.html, linha 5:
- Em um terminal, navegue até o ui pasta do projeto baixado.
- Execute npm instalar. Isso levará alguns minutos para ser concluído.
- Execute compilação de script de execução npm. Isso irá gerar um pasta de construção no ui diretório.
- Adicione os arquivos de código ao bucket do S3:
- Vou ao Console S3.
- Pesquise o bucket implantado com o CloudFormation Stack, agendamento-agenda-site-.
- Arraste e solte o conteúdo do construir dobrador no diretório ui criado na última etapa no bucket.
- Clique Escolher arquivo.
Agora você deve conseguir acessar o aplicativo da distribuição do CloudFront.
- Adicione a distribuição do CloudFront como uma origem aprovada.
-
- Acesse o console do Amazon Connect.
- Selecione o Instance Alias da instância à qual adicionar o bot.
- Escolha Origens aprovadas.
- Clique em + Adicionar origem e insira o URL de sua distribuição do CloudFront.
- Clique em Adicionar.
-
- Agora navegue até o URL de distribuição do CloudFront mais index.html. (por exemplo,
https:// <DistributionDomainName>.cloudfront.net/index.html
)
limpar
Terminado com esta solução, certifique-se de limpar seu ambiente AWS para não incorrer em cobranças indesejadas.
- Vou ao console S3, esvazie seu bucket criado pelo modelo do CloudFormation (compromisso-agendador-website).
- Vou ao Console do CloudFormation, exclua sua pilha. Certifique-se de que todos os recursos associados a esta pilha tenham sido excluídos com sucesso.
- Vou ao Console do Amazon Connect, exclua sua instância.
- Vou ao Console Amazon Lex, exclua o bot que você criou.
Conclusão
Para este blogue, Accenture e a AWS colaboraram para desenvolver uma solução de machine learning que destaca o uso dos serviços da AWS para criar um agendador de compromissos automatizado. Esta solução demonstra como é fácil criar uma solução de agendamento de compromissos na AWS. A capacidade do Amazon Lex de oferecer suporte a serviços de mensagens de terceiros, como o Meta messenger, estende o alcance potencial da solução em vários canais. A notificação do cliente via SMS é implementada com esforço mínimo usando o Amazon Pinpoint. Com o Amazon Connect, um discador de saída é perfeitamente integrado ao aplicativo Web de visualização de calendário, permitindo que os funcionários se conectem imediatamente aos clientes com um simples botão de clique para ligar.
Você pode acelerar a inovação com o Accenture AWS Business Group (AABG). Você pode aprender com os recursos, a experiência técnica e o conhecimento do setor de dois inovadores líderes, ajudando você a acelerar o ritmo da inovação para fornecer produtos e serviços inovadores. O AABG ajuda os clientes a idealizar e inovar soluções em nuvem para os clientes por meio do rápido desenvolvimento de protótipos. Conecte-se com nossa equipe em acentureaws@amazon.com para aprender e acelerar como usar o aprendizado de máquina em seus produtos e serviços.
Sobre os autores
Sameer Goel é um arquiteto de soluções sênior na Holanda, que impulsiona o sucesso do cliente construindo protótipos em iniciativas de ponta. Antes de ingressar na AWS, Sameer se formou com mestrado em Boston, com concentração em ciência de dados. Ele gosta de construir e experimentar projetos de IA/ML no Raspberry Pi.
Nick Vargas é Gerente e Arquiteto de Tecnologia da Accenture. Ele lidera a entrega do projeto para uma equipe de prototipagem rápida dentro do Accenture AWS Business Group (AABG). Ele gosta de suas caminhadas matinais com seu cachorro Bingo, viajar, ir à praia e fazer caminhadas.
Ana Schreiber faz parte de uma equipe de prototipagem do AWS Business Group (AABG) da Accenture. Como desenvolvedora sênior da AWS, ela trabalhou em várias provas de conceitos de alto nível que ajudam a dar vida à visão do cliente. Quando não está trabalhando, ela gosta de cozinhar, fazer artesanato e brincar de buscar com seu corgi Gimli.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-appointment-scheduler-interface-integrated-with-meta-using-amazon-lex-and-amazon-connect/
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