În această postare, demonstrăm cum să creați o soluție automată de răspuns prin e-mail folosind Amazon Comprehend.
Organizațiile cheltuiesc o mulțime de resurse, efort și bani pentru a-și desfășura operațiunile de asistență pentru clienți pentru a răspunde întrebărilor clienților și pentru a oferi soluții. Clienții dvs. pot pune întrebări prin diverse canale, cum ar fi e-mailul, chatul sau telefonul, iar desfășurarea unei forțe de muncă pentru a răspunde la aceste întrebări poate fi consumatoare de resurse, consumatoare de timp și chiar neproductive dacă răspunsurile la aceste întrebări sunt repetitive.
În timpul pandemiei de COVID-19, multe organizații nu și-au putut sprijini în mod adecvat clienții din cauza închiderii facilităților de asistență pentru clienți și a agenților, iar întrebările clienților s-au acumulat. Unele organizații s-au străduit să răspundă prompt la întrebări, ceea ce poate duce la o experiență proastă pentru clienți. Acest lucru, la rândul său, poate duce la nemulțumirea clienților și poate afecta reputația și veniturile unei organizații pe termen lung.
Deși organizația dvs. ar putea avea resurse de date pentru întrebările și răspunsurile clienților, este posibil să aveți în continuare dificultăți să implementați un proces automat pentru a răspunde clienților dvs. Provocările ar putea include date nestructurate, limbi diferite și lipsa de expertiză în tehnologiile de inteligență artificială (AI) și de învățare automată (ML).
Puteți depăși astfel de provocări folosind Amazon Comprehend pentru a automatiza răspunsurile prin e-mail la întrebările clienților. Cu soluția noastră, puteți identifica intenția e-mailurilor clienților să trimită un răspuns automat dacă intenția se potrivește cu baza dvs. de cunoștințe existente. Dacă intenția nu are o potrivire, e-mailul este trimis echipei de asistență pentru un răspuns manual. Următoarele sunt câteva intenții comune ale clienților atunci când contactează serviciul de asistență pentru clienți:
- Starea tranzacției (de exemplu, starea unui transfer de bani)
- Schimbati-va parola
- Cod promoțional sau reducere
- Ore de funcționare
- Găsiți o locație de agent
- Raportați frauda
- Deblocați contul
- Închideți contul
Amazon Comprehend vă poate ajuta să realizați clasificarea și detectarea entităților pe e-mailuri pentru oricare dintre intențiile de mai sus. Pentru această soluție, arătăm cum să clasificați e-mailurile clienților pentru primele trei intenții. De asemenea, puteți utiliza Amazon Comprehend pentru a detecta informații cheie din e-mailuri, astfel încât să vă puteți automatiza procesele de afaceri. De exemplu, puteți utiliza Amazon Comprehend pentru a automatiza răspunsul la o solicitare a unui client cu informații specifice legate de acea interogare.
Prezentare generală a soluțiilor
Pentru a construi fluxul de răspuns la e-mailul clienților noștri, folosim următoarele servicii:
- Amazon Comprehend
- AWS Lambdas
- Serviciul de e-mail simplu Amazon (Amazon SES)
- Serviciul de notificare simplă Amazon (Amazon SNS)
- Amazon WorkMail
Următoarea diagramă de arhitectură evidențiază soluția end-to-end:
Fluxul de lucru al soluției include următorii pași:
- Un client trimite un e-mail către e-mailul de asistență pentru clienți creat în WorkMail.
- WorkMail invocă o funcție Lambda la primirea e-mailului.
- Funcția trimite conținutul e-mailului către un punct final de model de clasificare personalizat.
- Punctul final de clasificare personalizată revine cu o valoare clasificată și un nivel de încredere (peste 80%, dar puteți configura acest lucru după cum este necesar).
- Dacă valoarea de clasificare este
MONEYTRANSFER
, funcția Lambda apelează punctul final de detectare a entității pentru a găsi ID-ul transferului de bani. - Dacă ID-ul de transfer de bani este returnat, funcția returnează starea transferului de bani aleatoriu (în scenariul real, puteți apela baza de date prin API pentru a obține starea reală a transferului).
- Pe baza valorii clasificate returnate, se alege un șablon de e-mail predefinit în Amazon SES și un e-mail de răspuns este trimis clientului.
- Dacă nivelul de încredere este mai mic de 80%, o valoare clasificată nu este returnată sau detectarea entității nu găsește ID-ul transferului de bani, e-mailul clientului este trimis la un subiect SNS. Vă puteți abona la Amazon SNS pentru a trimite mesajul către sistemul dvs. de bilete.
Cerințe preliminare
Consultați README.md de fișier în GitHub repo pentru a vă asigura că îndepliniți condițiile preliminare pentru implementarea acestei soluții.
Implementați soluția
Implementarea soluției constă în următorii pași de nivel înalt:
- Completați configurațiile manuale folosind Consola de administrare AWS.
- Rulați scripturi într-un Amazon SageMaker instanță de blocnotes folosind fișierul blocnotes furnizat.
- Implementați soluția folosind Kit AWS Cloud Development (AWS CDK).
Pentru instrucțiuni complete, consultați README.md de fișier în GitHub repo.
Testați soluția
Pentru a testa soluția, trimiteți un e-mail de la adresa dvs. de e-mail personală la adresa de e-mail de asistență creată ca parte a implementării AWS CDK (pentru această postare, folosim support@mydomain.com). Folosim următoarele trei intenții în datele noastre eșantion pentru instruirea de clasificare personalizată:
- TRANSFER DE BANI – Clientul dorește să cunoască starea unui transfer de bani
- PASRESET – Clientul are o autentificare, un cont blocat sau o cerere de parolă
- COD PROMOȚIONAL – Clientul dorește să afle despre o reducere sau un cod promoțional disponibil pentru un transfer de bani
Următoarea captură de ecran arată un exemplu de e-mail al clientului:
Dacă e-mailul clientului nu este clasificat sau nivelurile de încredere sunt sub 80%, conținutul e-mailului este redirecționat către un subiect SNS. Oricine este abonat la subiect primește conținutul e-mailului ca mesaj. Ne-am abonat la acest subiect SNS cu e-mailul pe care l-am transmis cu human_workflow_email
parametrul în timpul implementării.
A curăța
Pentru a evita costurile continue, ștergeți resursele pe care le-ați creat ca parte a acestei soluții când ați terminat.
Concluzie
În această postare, ați învățat cum să configurați un sistem automat de răspuns la e-mail utilizând clasificarea clienților Amazon Comprehend și detectarea entităților și alte servicii AWS. Această soluție poate oferi următoarele beneficii:
- Timp de răspuns la e-mail îmbunătățit
- Îmbunătățirea satisfacției clienților
- Economii de costuri în ceea ce privește timpul și resursele
- Abilitatea de a se concentra asupra problemelor cheie ale clienților
De asemenea, puteți extinde această soluție în alte domenii ale afacerii dvs. și în alte industrii.
Cu arhitectura actuală, e-mailurile care sunt clasificate cu un scor de încredere scăzut sunt direcționate către o buclă umană pentru verificare și răspuns manual. Puteți utiliza intrările din procesul de revizuire manuală pentru a îmbunătăți și mai mult modelul Amazon Comprehend și pentru a crește rata de clasificare automată. AI augmentată Amazon (Amazon A2I) oferă fluxuri de lucru încorporate de revizuire umană pentru cazurile de utilizare obișnuite ML, cum ar fi recunoașterea entităților bazată pe NLP în documente. Acest lucru vă permite să revizuiți cu ușurință predicțiile de la Amazon Comprehend.
Pe măsură ce obținem mai multe date pentru fiecare intenție, vom reinstrui și vom implementa modelul de clasificare personalizat și vom actualiza fluxul de răspuns prin e-mail în consecință în GitHub repo.
Despre autor
Godwin Sahayaraj Vincent este arhitect de soluții de întreprindere la AWS, pasionat de Machine Learning și care oferă îndrumări clienților pentru a proiecta, implementa și gestiona sarcinile de lucru și arhitecturile lor AWS. În timpul liber, îi place să joace cricket cu prietenii săi și tenis cu cei trei copii ai săi.
Shamika Ariyawansa este arhitect specializat în soluții AI/ML în echipa Global Healthcare și Life Sciences de la Amazon Web Services. El lucrează cu clienții pentru a-și avansa călătoria ML cu o combinație de oferte AWS ML și cunoștințele sale despre domeniul ML. Are sediul în Denver, Colorado. În timpul liber, se bucură de aventurile off-road în munții Colorado și de a concura în competiții de învățare automată.
- Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. ACCES LIBER.
- CryptoHawk. Radar Altcoin. Încercare gratuită.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-email-responses-using-amazon-comprehend-custom-classification-and-entity-detection/
- "
- 100
- Despre Noi
- Cont
- AI
- Amazon
- Amazon Web Services
- api
- arhitectură
- artificial
- inteligență artificială
- Inteligența artificială (AI)
- Bunuri
- augmented
- Automata
- disponibil
- AWS
- Beneficiile
- frontieră
- construi
- construit-in
- afaceri
- apel
- pasă
- cazuri
- Provoca
- provocări
- canale
- clasificare
- Cloud
- cod
- Colorado
- combinaţie
- Comun
- încredere
- conţinut
- Cheltuieli
- Covid-19
- Pandemie COVID-19
- crichet
- Curent
- experienta clientului
- Relații Clienți
- clienţii care
- de date
- Baza de date
- Denver
- implementa
- Implementarea
- desfășurarea
- Amenajări
- Detectare
- Dezvoltare
- diferit
- Reducere
- documente
- Nu
- domeniu
- cu ușurință
- Punct final
- Afacere
- exemplu
- Extinde
- experienţă
- expertiză
- First
- debit
- Concentra
- următor
- Complet
- funcţie
- Caritate
- de asistență medicală
- ajutor
- Cum
- Cum Pentru a
- HTTPS
- identifica
- Impactul
- punerea în aplicare a
- îmbunătăţi
- include
- Crește
- industrii
- informații
- Inteligență
- scop
- Cheie
- copii
- cunoştinţe
- Limbă
- învățat
- învăţare
- Nivel
- Life Sciences
- blocat
- Lung
- maşină
- masina de învățare
- administrare
- manual
- Meci
- ML
- model
- bani
- caiet
- notificare
- ofertele
- Operațiuni
- organizație
- organizații
- Altele
- pandemie
- Parolă
- personal
- Joaca
- sărac
- Predictii
- proces
- procese
- furniza
- furnizează
- resursă
- Resurse
- răspuns
- Returnează
- venituri
- revizuiască
- funcţionare
- ȘTIINȚE
- Servicii
- închidere
- simplu
- So
- soluţii
- petrece
- Stare
- subscrie
- a sustine
- sistem
- echipă
- Tehnologii
- test
- timp
- consumă timp
- Pregătire
- Actualizează
- utilizare
- valoare
- Verificare
- web
- servicii web
- OMS
- Forta de munca
- fabrică