Add Conversational AI To Any Contact Center With Amazon Lex And The Amazon Chime SDK

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Satisfacția clienților este o măsură puternică care influențează direct profitabilitatea unei organizații. Având în vedere progresele tehnologice rapide din ultimul deceniu, este și mai important să creștem concentrarea asupra clienților în următoarele moduri:

Fă-ți organizația accesibilă clienților prin mai multe modalități, inclusiv voce, text, rețele sociale și multe altele
Oferirea clienților dumneavoastră cu o experiență post-vânzare și service extrem de eficientă
Îmbunătățirea continuă a calității serviciilor dvs., pe măsură ce tendințele și dinamica afacerii se schimbă

Înființarea de centre de contact extrem de eficiente necesită o automatizare semnificativă, capacitatea de scalare și un mecanism de învățare activă prin feedback-ul clienților. Există o provocare în fiecare punct al călătoriei clienților centrului de contact – de la timpii lungi de reținere la început până la costurile operaționale asociate cu timpii medii de manipulare lungi.

În centrele de contact tradiționale, o soluție pentru perioade lungi de așteptare este activarea opțiunilor de autoservire pentru clienți care utilizează un sistem de răspuns vocal interactiv (IVR). Un IVR folosește un set de opțiuni de meniu automatizate pentru a ajuta la reducerea volumului de apeluri ale agenților, abordând solicitările frecvente frecvente fără a implica un agent activ. IVR-urile tradiționale, totuși, urmează de obicei o secvență predeterminată, fără capacitatea de a răspunde în mod inteligent la solicitările clienților. Un IVR non-conversațional ca acesta vă poate frustra clienții și îi poate determina să încerce să contacteze un agent cât mai curând posibil, ceea ce vă crește ratele de deviere a apelurilor. Puteți rezolva această provocare adăugând inteligență artificială (AI) la IVR. Un IVR activat cu AI vă poate ajuta mai rapid și mai precis clientul să rezolve problemele fără intervenția umană. Când este nevoie de un agent, IVR-ul AI activat vă poate direcționa clientul către agentul corect cu informațiile corecte deja colectate, evitând astfel clientul să mai repete informațiile. Cu serviciile AWS AI, este și mai ușor deoarece nu este nevoie de instruire sau expertiză în învățarea automată (ML) pentru a utiliza modele ML puternice și pre-antrenate.

Aplicațiile automate bazate pe inteligență artificială sunt o alegere naturală pentru IVR, deoarece pot înțelege și răspunde în limbaj natural. În plus, puteți adăuga capacități îmbunătățite la IVR pentru a învăța și a evolua în funcție de modul în care clienții interacționează cu acesta. Cu Amazon Lex, puteți construi sisteme AI conversaționale puternice, multilingve și puteți îmbunătăți experiența de autoservire pentru clienții dvs., fără a fi necesare abilități de ML. Cu Amazon Chime SDK, puteți integra cu ușurință centrul de contact existent în Amazon Lex folosind un Aplicație media Amazon Chime SDK SIP. Acestea includ centre de contact precum Avaya, Cisco, Genesys și altele. Integrarea Amazon Chime SDK cu Amazon Lex este disponibilă în regiunile AWS SUA de Est (N. Virginia) și de Vest (Oregon).

Acest lucru vă permite flexibilitatea integrării native cu Amazon Lex pentru autoservire bazată pe inteligență artificială și capacitatea de a vă integra cu o serie de alte servicii AWS AI pentru a vă transforma întreaga operațiune a centrului de contact.

În această postare, oferim o prezentare a modului în care puteți adăuga IVR-uri bazate pe inteligență artificială la orice centru de contact care acceptă trunking SIP folosind Amazon Chime SDK și Amazon Lex, prin intermediul recent lansatului Integrare audio Amazon Chime SDK PSTN cu Amazon Lex. Acoperim următoarele subiecte în această postare:

Arhitectura soluției de referință pentru IA cu autoservire
Implementarea soluției
Examinarea chatbot-ului soldului contului
Revizuirea conectorului vocal Amazon Chime SDK
Testarea soluției
Curățarea resurselor

Prezentare generală a soluțiilor

Așa cum este descris în secțiunea anterioară, folosim două servicii cheie AWS, Amazon Lex și Amazon Chime SDK, pentru a construi soluția AI cu autoservire. De asemenea, folosim AWS Lambdas (un serviciu de calcul fără server complet gestionat), Cloud Elastic de calcul Amazon (Amazon EC2, o infrastructură de calcul) și Amazon DynamoDB (o bază de date fără SQL gestionată complet) pentru a crea un exemplu de lucru. Baza de cod pentru această soluție este disponibilă în depozitul GitHub care însoțește. Instrucțiunile pentru implementarea și testarea acestei soluții sunt furnizate în secțiunea următoare.

Următoarea diagramă ilustrează arhitectura soluției.

Fluxul de lucru al soluției constă din următorii pași:

Când efectuăm un apel telefonic folosind un telefon fix sau mobil, rețeaua telefonică publică comutată (PSTN) ne conectează la cealaltă parte. În această demonstrație, folosim un Server Asterisk (un cadru gratuit de centru de contact) implementat pe un server Amazon EC2 pentru a emula un centru de contact conectat la PSTN printr-un conector Amazon Chime Voice. Asterisk este o implementare software a unui central privat (PBX) — un controler al unei rețele de telefonie privată utilizat în cadrul unei companii sau organizații.
Ca parte a acestei demonstrații, un număr de telefon este achiziționat prin Amazon Chime SDK și asociat cu Asterisk PBX. Când se efectuează un apel către acest număr, acesta este livrat ca SIP (Session Initiation Protocol) la serverul Asterisk PBX. PBX Asterisk direcționează apoi acest apel către conectorul Amazon Chime Voice folosind SIP, unde declanșează un Aplicația media Amazon Chime SIP.
Amazon Chime PSTN audio utilizează o aplicație media SIP pentru a crea un aplicație VoIP programabilă. Aplicația media Amazon Chime SIP funcționează cu o funcție Lambda pentru a gestiona în mod programatic apelul.
Când apelul ajunge la aplicația media Amazon Chime SIP, funcția Lambda asociată este invocată. Funcția stochează informațiile de apel într-un tabel DynamoDB și returnează a StartBotConversation acțiune. The StartBotConversation acțiunea stabilește o conversație vocală între utilizatorul final de pe PSTN și robotul Amazon Lex.
Amazon Lex este un serviciu AWS AI complet gestionat, cu modele avansate de limbaj natural pentru a proiecta, construi, testa și implementa interfețe conversaționale în aplicații. Combină recunoașterea automată a vorbirii și tehnologiile de înțelegere a limbajului natural pentru a crea o interacțiune umană pentru aplicațiile dvs. De exemplu, această demonstrație implementează un bot pentru a efectua trei sarcini automate sau intenții: Check Balance, Transfer Funds, și Open Account. O intenție reprezintă o acțiune pe care utilizatorul dorește să o efectueze.
Conversația începe cu apelantul care interacționează cu botul Amazon Lex spunându-i botului ce vrea să facă. Capacitățile de recunoaștere automată a vorbirii (ASR) și de înțelegere a limbajului natural (NLU) ale botului îl ajută să înțeleagă intrarea utilizatorului. Amazon Lex este capabil să determine intenția solicitată pe baza intrării apelantului și a eșantionului de enunțuri configurate pentru fiecare intenție.
După ce intenția este determinată, Amazon Lex interacționează cu apelantul pentru a colecta informații pentru toate sloturile configurate pentru această intenție. De exemplu, cel Open Account intenția include patru sloturi:
1. Prenume
2. Nume
3. Tip de cont
4. Telefon
Amazon Lex lucrează cu apelantul pentru a capta informații pentru toate aceste intervale necesare ale intenției selectate. După ce acestea au fost capturate și intenția a fost îndeplinită, Amazon Lex returnează procesarea apelurilor către aplicația media Amazon Chime SIP, împreună cu rezultatele complete ale conversației cu robotul Amazon Lex.
Etapele de procesare ulterioare sunt efectuate de funcția Lambda de gestionare audio PSTN. Aceasta include analizarea rezultatelor, determinarea următoarei acțiuni de rutare a apelurilor, stocarea rezultatelor într-un tabel DynamoDB și returnarea acțiunii de închidere.
Asterisk PBX utilizează informațiile stocate în tabelul DynamoDB pentru a determina următoarea acțiune. De exemplu, dacă apelantul a dorit să-și verifice soldul, apelul se încheie. Cu toate acestea, dacă apelantul a dorit să deschidă un cont, apelul este trimis agentului și include informațiile capturate în botul Amazon Lex.

Am folosit Kit AWS Cloud Development (AWS CDK) pentru a împacheta această aplicație pentru o implementare ușoară în contul dvs. AWS CDK este un cadru de dezvoltare software open-source pentru a defini resursele aplicației dvs. cloud utilizând limbaje de programare familiare. Oferă componente de nivel înalt numite construcții care preconfigurează resursele cloud cu valori implicite dovedite, astfel încât să puteți construi aplicații cloud cu ușurință.

Cerințe preliminare

Înainte de a implementa soluția, trebuie să avem un cont AWS și o mașină locală pentru a rula stiva AWS CDK. Parcurgeți următorii pași:

Conectați-vă la contul dvs. AWS.
Dacă nu aveți un cont AWS, puteți înscrie-te pentru unul.Pentru clienții noi, AWS oferă un Nivel gratuit, care oferă posibilitatea de a explora și încerca gratuit serviciile AWS (până la limitele specificate pentru fiecare serviciu). Acest lucru vă poate ajuta să obțineți experiență practică cu platforma, produsele și serviciile AWS. Folosim o mașină locală, cum ar fi un laptop sau un computer desktop, pentru a implementa stiva folosind AWS CDK.
Deschideți o nouă fereastră de terminal pentru MacOS sau chit pentru sistemul de operare Windows să instaleze toate cerințele preliminare necesare pentru implementarea soluției.
Instalați următorul software prealabil:
1. Interfața liniei de comandă AWS (AWS CLI) – Un instrument de linie de comandă pentru interacțiunea cu serviciile AWS. Pentru instrucțiuni de instalare, consultați Instalarea, actualizarea și dezinstalarea AWS CLI.
2. Node.js > 16 – Motor de backend JavaScript open-source pentru dezvoltarea și implementarea aplicațiilor. Pentru instrucțiuni de instalare, consultați Tutorial: Configurarea Node.js pe o instanță Amazon EC2.
3. Un ghem de ață – Yarn este un manager de pachete pentru codul dvs. Permite accesul ușor la utilizarea și partajarea codului între dezvoltatori. Rulați următoarea comandă pentru a instala Yarn:
```
curl -o- -L https://yarnpkg.com/install.sh | bash
```
  Acum rulăm următoarele comenzi pentru a configura cheile de acces AWS de care avem nevoie. Pentru mai multe informații, consultați Gestionarea cheilor de acces pentru utilizatorii IAM.
Rulați următoarea comandă:
```
aws configure list
```
Rulați următoarea comandă:
```
aws configure
```
Furnizați valorile pentru ID-ul cheii de acces și cheia secretă de acces ale contului dvs. AWS.
Schimbați numele Regiunii sau lăsați Regiunea implicită așa cum este.
Acceptați valoarea implicită a JSON pentru formatul de ieșire.

Implementați soluția

De asemenea, puteți personaliza această soluție pentru cerințele dvs. Examinați resursele de ieșire pe care le conține această implementare și modificați funcția Lambda pentru a adăuga logica de afaceri personalizată de care aveți nevoie pentru propria dvs. soluție.

Rulați următorii pași în același terminal pentru a implementa aplicația:

Clonează depozitul git:

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

Intrați în directorul proiectului:

cd amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex
Implementați aplicația AWS CDK:
```
yarn launch
```
După câteva minute, implementarea stivei ar trebui să fie finalizată. Următoarea captură de ecran arată rezultatul eșantionului.
Instalați telefonul SIP client web cu următoarele comenzi:
```
cd site 
```
```
Yarn 
```
```
yarn run start
```

Examinați conectorul vocal Amazon Chime SDK

În această postare, folosim Amazon Chime SDK pentru a direcționa apelurile primite pe serverul Asterisk PBX (sau centrele dvs. de contact existente) către Amazon Lex. Acest lucru se face folosind Amazon Chime SIP PSTN audio și Amazon Chime Voice Connector. Audio Amazon Chime PSTN vă permite să creați aplicații de telefonie programabile folosind funcții Lambda. Aceste aplicații media SIP Amazon Chime sunt declanșate fie de un număr de telefon PSTN, fie de Amazon Chime Voice Connector. Următoarea captură de ecran arată regula SIP care este declanșată de un conector vocal Amazon Chime SDK și vizează o aplicație media SIP.

Examinați chatbot-ul pentru soldul contului

Botul Amazon Lex din această demonstrație include trei intenții. Aceste intenții pot fi solicitate prin vorbire în limbaj natural de la apelant. De exemplu, cel Check Balance intenția este însămânțată cu următoarele exemple de enunțuri.

O intenție poate necesita zero sau mai mulți parametri, care sunt apelați sloturi. Adăugăm sloturi ca parte a configurației intenției în timp ce construim pata. În timpul execuției, Amazon Lex solicită utilizatorului anumite valori de slot. Utilizatorul trebuie să furnizeze valori pentru toate sloturile necesare înainte ca Amazon Lex să poată îndeplini intenția.

Pentru Check Balance intenție, Amazon Lex solicită date de slot, cum ar fi:

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

După ce robotul Amazon Lex adună toate informațiile necesare despre slot, acesta îndeplinește intenția prin invocarea răspunsului corespunzător. În acest caz, interogează soldul contului aferent contului și îl furnizează clientului.

În această postare, folosim o funcție Lambda pentru a ajuta la inițializarea, validarea și îndeplinirea intenției. Următorul este exemplul de cod Python care arată modul în care funcția gestionează invocațiile în funcție de intenția utilizată:

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

Următorul este exemplul de cod care explică blocul de cod pentru Check Balance intentia in functia Lambda. În acest exemplu, generăm un număr aleatoriu ca soldul contului, dar acesta ar putea fi integrat cu baza de date existentă pentru a oferi informații exacte despre apelant.

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)

Testați soluția

Să parcurgem soluția urmând calea unei singure solicitări de utilizator:

Obțineți numărul de telefon din rezultat după implementarea AWS CDK:
```
Outputs:
LexContactCenter.voiceConnectorPhone = +1NPANXXXXXX
```
Formați numărul de telefon de pe orice telefon bazat pe PSTN.
Acum puteți încerca opțiunile de meniu.

Pentru ca robotul Amazon Lex să înțeleagă Check Balance intenție, puteți rosti oricare dintre următoarele enunțuri:

Care este soldul din contul meu?
Verificați soldul contului meu?
Vreau să verific soldul?

Amazon Lex solicită datele de slot necesare pentru a îndeplini această intenție. Pentru Check Balance intenție, Amazon Lex solicită contul și data nașterii:

Pentru ce cont ai dori să verifici soldul?
În scop de verificare, care sunt datele dumneavoastră de naștere?

După ce furnizați informațiile necesare, botul îndeplinește intenția și furnizează informațiile despre soldul contului. Următorul este un exemplu de mesaj de ieșire pentru Check Balance intentie: Thank you. The balance on your <account> account is $<balance>.

Finalizați apelul închizând sau transferați la un agent.

Când conversația cu botul Amazon Lex este completă, apelul revine la aplicația media SIP și la funcția Lambda asociată cu rezultatele conversației cu botul.

Aplicația media Amazon Chime SIP efectuează pașii de post-procesare și returnează apelul către PBX Asterisk. Pentru Open Account intenție, acest lucru face ca PBX-ul Asterisk să apeleze un agent folosind un telefon SIP bazat pe client web. Următoarea captură de ecran arată tabloul de bord cu informații despre apelul agentului. Acest apel poate fi răspuns pe clientul web pentru a stabili un sunet bidirecțional între apelant și agent. După cum se arată în captură de ecran, informațiile furnizate de apelant au fost păstrate și prezentate agentului.

Urmărește următorul videoclip pentru un exemplu de soluție partener despre cum să integrezi Amazon Lex cu Cisco Unified Contact Center utilizând Amazon Chime SDK:

Curățați resursele

Pentru a curăța resursele utilizate în această demonstrație și pentru a evita costurile suplimentare, rulați următoarea comandă în fereastra terminalului:

yarn destroy

Formarea AWS Cloud stiva creată de AWS CDK este distrusă, eliminând toate resursele alocate.

Concluzie

În această postare, am demonstrat o soluție cu o arhitectură de referință pentru a adăuga IA cu autoservire la orice centru de contact folosind Amazon Lex și Amazon Chime SDK. Am arătat cum funcționează soluția și am oferit o prezentare detaliată a codului și a pașilor de implementare. Această soluție este menită să fie o arhitectură de referință sau un ghid de pornire rapidă pe care îl puteți personaliza pentru propriile nevoi.

Dă-i un învârtire și spune-ne cum a rezolvat cazul tău de utilizare, lăsând feedback în secțiunea de comentarii. Pentru mai multe informații, consultați depozitul GitHub al proiectului.

Despre autori

Prem Ranga este un lider în domeniul NLP și un specialist senior AI/ML SA la AWS și un autor care publică frecvent bloguri, lucrări de cercetare și recent o carte NLP. Când nu îi ajută pe clienți să adopte AWS AI/ML, Prem se distra cu construirea de unități Simple Beer Service pentru birourile AWS, desfășurarea de evenimente competitive de jocuri cu DeepRacer și DeepComposer și educarea studenților, tinerilor profesioniști cu privire la abilitățile AI/ML de construire a carierei. Puteți urmări munca lui Prem LinkedIn.

Curtea Schuett este evanghelistul principal pentru SDK-ul Amazon Chime cu experiență în telefonie și acum îi place să construiască lucruri care construiesc lucruri. Court se concentrează pe învățarea dezvoltatorilor și non-dezvoltatorilor deopotrivă cum să construiască cu AWS.

Vamshi Krishna Enabothala este Senior AI/ML Specialist SA la AWS cu expertiză în big data, analiză și orchestrarea arhitecturilor scalabile AI/ML pentru startup-uri și întreprinderi. Vamshi se concentrează pe Language AI și inovează în construirea de motoare de recomandare de clasă mondială. În afara serviciului, Vamshi este un pasionat de RC, care construiește și se joacă cu echipamente RC (avioane, mașini și drone) și îi place, de asemenea, grădinăritul.