Отличный клиентский опыт обеспечивает конкурентное преимущество и помогает дифференцировать бренд. Согласно отчету Forrester, Состояние одержимости клиентами, 2022 г.Первоочередное внимание к клиентам может оказать существенное влияние на баланс организации, поскольку организации, применяющие эту методологию, превосходят своих конкурентов в росте доходов. Несмотря на то, что контакт-центры находятся под постоянным давлением необходимости делать больше с меньшими затратами, одновременно улучшая качество обслуживания клиентов, 80% компаний планируют увеличить уровень инвестиций в клиентский опыт (CX). обеспечить дифференцированный клиентский опыт. Быстрые инновации и улучшения в области генеративного искусственного интеллекта захватили наши умы и внимание, и, согласно Оценка McKinsey & CompanyПрименение генеративного искусственного интеллекта к функциям обслуживания клиентов может повысить производительность на 30–45 % от текущих затрат на функции.
Холст Amazon SageMaker предоставляет бизнес-аналитикам визуальный интерфейс «укажи и щелкни», который позволяет строить модели и генерировать точные прогнозы машинного обучения (ML) без необходимости какого-либо опыта ML или программирования. В октябре 2023 года SageMaker Canvas анонсировала поддержка моделей фундамента среди готовых к использованию моделей, питаться от Коренная порода Амазонки и Amazon SageMaker JumpStart. Это позволяет вам использовать естественный язык с диалоговым интерфейсом чата для выполнения таких задач, как создание нового контента, включая рассказы, отчеты и сообщения в блогах; резюмирование заметок и статей; и ответы на вопросы из централизованной базы знаний — и все это без написания единой строки кода.
Задача агента колл-центра — обрабатывать входящие и исходящие звонки клиентов, а также обеспечивать поддержку или решать проблемы, ежедневно обрабатывая десятки звонков. Успевать справиться с таким объемом и одновременно давать клиентам немедленные ответы сложно, если нет времени на исследования между звонками. Обычно сценарии звонков помогают агентам совершать звонки и описывают проблемы, связанные с решением. Хорошо написанные сценарии улучшают соблюдение требований, уменьшают количество ошибок и повышают эффективность, помогая агентам быстро понять проблемы и найти решения.
В этом посте мы исследуем, как генеративный искусственный интеллект в SageMaker Canvas может помочь решить распространенные проблемы, с которыми клиенты могут столкнуться при работе с контакт-центрами. Мы покажем, как использовать SageMaker Canvas для создания нового сценария звонка или улучшения существующего сценария звонка, а также исследуем, как генеративный ИИ может помочь в анализе существующих взаимодействий, чтобы получить информацию, которую трудно получить с помощью традиционных инструментов. В рамках этого поста мы приводим подсказки, используемые для решения задач, и обсуждаем архитектуры для интеграции этих результатов в вашу Аналитика контакт-центра AWS (CCI) рабочие процессы.
Обзор решения
Генеративные базовые модели искусственного интеллекта могут помочь создать мощные сценарии звонков в контакт-центрах и позволить организациям делать следующее:
- Создайте единообразный клиентский опыт с помощью единого хранилища знаний для обработки запросов клиентов.
- Сократите время обработки звонков
- Повысьте производительность команды поддержки
- Предоставьте команде поддержки следующие лучшие действия для устранения ошибок и принятия следующих лучших действий.
С помощью SageMaker Canvas вы можете выбирать из более широкого выбора базовых моделей для создания привлекательных сценариев звонков. SageMaker Canvas также позволяет одновременно сравнивать несколько моделей, поэтому пользователь может выбрать результат, который наиболее соответствует его потребностям для конкретной задачи, с которой он сталкивается. Чтобы использовать генеративные чат-боты на базе искусственного интеллекта, пользователю сначала необходимо предоставить подсказку, которая представляет собой инструкцию, сообщающую модели, что вы собираетесь делать.
В этом посте мы рассмотрим четыре распространенных случая использования:
- Создание новых сценариев звонков
- Улучшение существующего сценария звонка
- Автоматизация задач после звонка
- Аналитика после звонка
На протяжении всего поста мы используем большие языковые модели (LLM), доступные в SageMaker Canvas на базе Amazon Bedrock. В частности, мы используем модель Claude 2 от Anthropic, мощную модель с отличной производительностью для всех видов задач на естественном языке. Примеры приведены на английском языке; однако Anthropic Claude 2 поддерживает несколько языков. Ссылаться на Антропный Клод 2 Узнать больше. Наконец, все эти результаты воспроизводимы с другими моделями Amazon Bedrock, такими как Anthropic Claude Instant или Amazon Titan, а также с моделями SageMaker JumpStart.
Предпосылки
Для этого сообщения убедитесь, что вы настроили Аккаунт AWS с соответствующими ресурсами и разрешениями. В частности, выполните следующие необходимые шаги:
- Развернуть Создатель мудреца Амазонки домен. Инструкции см. Подключение к домену Amazon SageMaker.
- Настройте разрешения для установки и развертывания SageMaker Canvas. Для получения более подробной информации см. Настройка и управление Amazon SageMaker Canvas (для ИТ-администраторов).
- Настройте политики совместного использования ресурсов между источниками (CORS) для SageMaker Canvas. Для получения дополнительной информации см. Предоставьте своим пользователям разрешения на загрузку локальных файлов.
- Добавьте разрешения на использование моделей фундамента в SageMaker Canvas. Инструкции см. Используйте генеративный искусственный интеллект с базовыми моделями.
Обратите внимание, что сервисы, которые SageMaker Canvas использует для решения задач генеративного ИИ, доступны в SageMaker JumpStart и Amazon Bedrock. Чтобы использовать Amazon Bedrock, убедитесь, что вы используете SageMaker Canvas в регионе, где поддерживается Amazon Bedrock. Ссылаться на Поддерживаемые регионы чтобы узнать больше.
Создать новый сценарий звонка
В этом случае аналитик контакт-центра определяет сценарий звонка с помощью одной из готовых к использованию моделей, доступных в SageMaker Canvas, вводя соответствующее приглашение, например «Создайте сценарий звонка для агента, который помогает клиентам с потерял кредитные карты». Чтобы реализовать это, после того как администратор облака организации предоставит аналитику контакт-центра доступ с единой подписью, выполните следующие шаги:
- На консоли SageMaker выберите холст в навигационной панели.
- Выберите свой домен и профиль пользователя и выберите Открыть холст чтобы открыть приложение SageMaker Canvas.
- Перейдите в Готовые модели раздел и выберите Генерировать, извлекать и обобщать контент чтобы открыть консоль чата.
- Выбрав модель Anthropic Claude 2, введите подсказку «Создайте сценарий звонка для агента, который помогает клиентам с утерянными кредитными картами» и нажмите Enter.
Скрипт, полученный с помощью генеративного искусственного интеллекта, включается в документ (например, TXT, HTML или PDF) и добавляется в базу знаний, которая будет служить руководством для агентов контакт-центра при взаимодействии с клиентами.
При использовании облачного решения омниканального контакт-центра, такого как Амазон Коннект, вы можете воспользоваться преимуществами функций искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы повысить удовлетворенность клиентов и эффективность работы агентов. Amazon Connect Мудрость сокращает время, которое агенты тратят на поиск ответов, и обеспечивает быстрое решение проблем клиентов, обеспечивая поиск знаний и рекомендации в режиме реального времени, пока агенты разговаривают с клиентами. В этом конкретном примере Amazon Connect Wisdom может синхронизироваться с Простой сервис хранения Amazon (Amazon S3) в качестве источника контента для базы знаний, тем самым включая сценарий вызова, созданный с помощью SageMaker Canvas. Для получения дополнительной информации см. Синхронизация Amazon Connect Wisdom S3.
Следующая диаграмма иллюстрирует эту архитектуру.
Когда клиент звонит в контакт-центр и либо он проходит интерактивный голосовой ответ (IVR), либо обнаруживаются определенные ключевые слова, касающиеся цели звонка (например, «потеряна» и «кредитная карта»), Amazon Connect Wisdom предоставит предложения о том, как обрабатывать взаимодействие с агентом, включая соответствующий сценарий вызова, созданный SageMaker Canvas.
Благодаря генеративному искусственному интеллекту SageMaker Canvas аналитики контакт-центра экономят время при создании сценариев звонков и могут быстро опробовать новые подсказки для настройки создания сценариев.
Улучшите существующий сценарий звонка
Согласно следующему ,78% клиентов считают, что качество обслуживания в колл-центре улучшается, когда агент службы поддержки клиентов не говорит так, как будто он читает сценарий. SageMaker Canvas может использовать генеративный искусственный интеллект, который поможет вам проанализировать существующий сценарий звонка и предложить улучшения для улучшения качества сценариев звонка. Например, вы можете улучшить сценарий звонка, включив в него больше соответствия или сделать его более вежливым.
Для этого выберите Новый чат и выберите Клода 2 в качестве модели. Вы можете использовать образец расшифровки, созданный в предыдущем сценарии использования, и подсказку «Я хочу, чтобы вы выступили в роли аналитика по обеспечению качества контакт-центра и улучшили приведенную ниже расшифровку звонка, чтобы она соответствовала требованиям и звучала более вежливо».
Автоматизируйте задачи после звонка
Вы также можете использовать генеративный искусственный интеллект SageMaker Canvas для автоматизации работы после звонка в колл-центрах. Распространенными случаями использования являются обобщение вызовов, помощь в заполнении журналов вызовов и создание персонализированных последующих сообщений. Это может повысить производительность агентов и снизить риск ошибок, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах, таких как взаимодействие с клиентами и построение отношений.
Выберите Новый чат и выберите Клода 2 в качестве модели. Вы можете использовать образец стенограммы, созданный в предыдущем варианте использования, и подсказку «Обобщите приведенную ниже стенограмму звонка, чтобы выделить проблему клиента, действия агента, результат звонка и настроение клиента».
При использовании Amazon Connect в качестве решения для контакт-центра вы можете реализовать запись и расшифровку звонков, включив Контактные линзы Amazon Connect, который предоставляет другие аналитические функции, такие как анализ настроений и редактирование конфиденциальных данных. Он также содержит обобщение путем выделения ключевых предложений в стенограмме и обозначения проблем, результатов и действий.
Использование SageMaker Canvas позволяет вам сделать еще один шаг вперед и в едином рабочем пространстве выбирать готовые к использованию модели для анализа расшифровки разговора или создания сводки и даже сравнивать результаты, чтобы найти модель, которая лучше всего подходит для конкретного использования. случай. Следующая диаграмма иллюстрирует эту архитектуру решения.
Аналитика клиентов после звонка
Еще одна область, в которой контакт-центры могут воспользоваться преимуществами SageMaker Canvas, — это понимание взаимодействия между клиентом и агентами. В соответствии с Глобальный опрос NICE WEM 2022 г.58% операторов колл-центров говорят, что они получают очень мало пользы от коучинговых занятий в компании. Агенты могут использовать генеративный искусственный интеллект SageMaker Canvas для анализа настроений клиентов, чтобы лучше понять, какие альтернативные действия они могли бы предпринять для повышения удовлетворенности клиентов.
Мы выполняем те же шаги, что и в предыдущих случаях использования. Выбирать Новый чат и выберите «Клод 2». Вы можете использовать образец стенограммы, созданный в предыдущем варианте использования, и подсказку «Я хочу, чтобы вы выступали в роли супервайзера контакт-центра, критиковали и предлагали улучшения поведения агента в разговоре с клиентом».
Убирать
SageMaker Canvas автоматически завершит работу всех моделей SageMaker JumpStart, запущенных под ним, после 2 часов бездействия. Следуйте инструкциям в этом разделе, чтобы выключить эти модели раньше и сэкономить средства. Обратите внимание: отключать модели Amazon Bedrock нет необходимости, поскольку они не развернуты в вашей учетной записи.
- Чтобы завершить работу модели SageMaker JumpStart, вы можете выбрать один из двух способов:
- Выберите Новый чати в раскрывающемся меню модели выберите Запустить другую модель. Затем, на Модели фундамента страница, под Модели Amazon SageMaker JumpStart, выберите модель (например, Сокол-40Б-Инструкт) и на правой панели выберите Выключить модель.
- Если вы сравниваете несколько моделей одновременно, на странице сравнения результатов выберите меню параметров модели SageMaker JumpStart (три точки), затем выберите Выключить модель.
- Выберите Выйти на левой панели, чтобы выйти из приложения SageMaker Canvas и прекратить использование Часы экземпляра рабочего пространства SageMaker Canvas. Это освободит все ресурсы, используемые экземпляром рабочей области.
Заключение
В этом посте мы проанализировали, как вы можете использовать генеративный искусственный интеллект SageMaker Canvas в контакт-центрах для создания гиперперсонализированного взаимодействия с клиентами, повышения производительности аналитиков и агентов контакт-центра, а также получения информации, которую трудно получить с помощью традиционных инструментов. Как показывают различные варианты использования, SageMaker Canvas действует как единое унифицированное рабочее пространство без необходимости использования различных точечных продуктов. С помощью генеративного искусственного интеллекта SageMaker Canvas контакт-центры могут повысить удовлетворенность клиентов, сократить расходы и повысить эффективность. Генеративный искусственный интеллект SageMaker Canvas дает вам возможность создавать новые и инновационные решения, которые могут изменить индустрию контакт-центров. Вы также можете использовать генеративный искусственный интеллект для выявления тенденций и анализа взаимодействия с клиентами, помогая менеджерам оптимизировать свою деятельность и повысить удовлетворенность клиентов. Кроме того, вы можете использовать генеративный искусственный интеллект для создания обучающих данных для новых агентов, что позволит им учиться на синтетических примерах и быстрее повышать свою производительность.
Узнать больше о Возможности SageMaker Canvas и начать сегодня использовать возможности визуального машинного обучения без программирования.
Об авторах
Давиде Галлителли — старший специалист по архитектуре решений для искусственного интеллекта и машинного обучения. Он живет в Брюсселе и тесно сотрудничает с клиентами по всему миру, которые хотят внедрить технологии машинного обучения с низким кодом и без кода, а также генеративный искусственный интеллект. Он был разработчиком с самого раннего возраста и начал программировать в возрасте 7 лет. Он начал изучать AI/ML в университете и с тех пор влюбился в это.
Хосе Руй Тейшейра Нуньес — архитектор решений в AWS, базирующейся в Брюсселе, Бельгия. В настоящее время он помогает европейским учреждениям и агентствам в их облачном путешествии. Он имеет более чем 20-летний опыт работы в области информационных технологий, уделяя особое внимание организациям государственного сектора и коммуникационным решениям.
Ананд Шарма — старший специалист по развитию партнеров по генеративному искусственному интеллекту в AWS в Люксембурге с более чем 18-летним опытом предоставления инновационных продуктов и услуг в области электронной коммерции, финансовых технологий и финансов. До прихода в AWS он работал в Amazon и руководил функциями управления продуктами и бизнес-аналитики.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- $UP
- 100
- 150
- 20
- 20 лет
- 2023
- 408
- 7
- a
- в состоянии
- О нас
- доступ
- Учетная запись
- точный
- Действие (Act):
- Действие
- действия
- добавленный
- Дополнительно
- адрес
- адресация
- администраторы
- принять
- плюс
- После
- возраст
- агентствах
- Агент
- агенты
- AI
- Поддержка
- AI / ML
- Все
- Позволяющий
- позволяет
- причислены
- альтернатива
- Amazon
- Создатель мудреца Амазонки
- Холст Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- среди
- an
- анализ
- аналитик
- Аналитики
- аналитика
- анализировать
- проанализированы
- и
- объявило
- Другой
- ответы
- Антропный
- любой
- Применение
- Применение
- соответствующий
- архитектура
- МЫ
- ПЛОЩАДЬ
- около
- статьи
- AS
- Помощь
- гарантия
- At
- внимание
- автоматизировать
- автоматически
- доступен
- AWS
- Баланс
- Баланс
- Использование темпера с изогнутым основанием
- основанный
- , так как:
- было
- поведение
- не являетесь
- Бельгии
- ниже
- польза
- ЛУЧШЕЕ
- между
- Блог
- Сообщения в блоге
- марка
- приносить
- Приносит
- Брюссель
- строить
- бизнес
- бизнес-аналитика
- by
- призывают
- колл-центр
- Объявления
- CAN
- холст
- возможности
- захваченный
- Карты
- заботится
- случаев
- случаев
- Центр
- Центры
- централизованная
- проблемы
- сложные
- чат
- chatbots
- Выберите
- тесно
- облако
- тренировка
- код
- Кодирование
- Общий
- Связь
- Компании
- Компания
- Компании
- сравнить
- сравнив
- сравнение
- неотразимый
- конкурентоспособный
- полный
- завершение
- Соответствие закону
- уступчивый
- в связи с этим
- Свяжитесь
- последовательный
- Консоли
- постоянная
- потребление
- обращайтесь
- контакт-центр
- содержание
- Разговор
- диалоговый
- Расходы
- может
- Создайте
- Создающий
- создание
- кредит
- Кредитные карты
- Текущий
- В настоящее время
- клиент
- Взаимодействие с клиентами
- опыт работы с клиентами
- Удовлетворенность клиентов
- Служба поддержки игроков
- Клиенты
- CX
- ежедневно
- данным
- занимавшийся
- Определяет
- доставки
- развертывание
- развернуть
- Несмотря на
- подробнее
- обнаруженный
- Застройщик
- Развитие
- различный
- дифференцированный
- дифференцирование
- трудный
- обсуждать
- do
- документ
- не
- домен
- вниз
- множество
- электронная коммерция
- Edge
- затрат
- или
- ликвидировать
- охватывающий
- Наделяет
- включить
- позволяет
- позволяет
- обязательство
- Английский
- повышать
- Enter
- входящий
- ошибки
- Европейская кухня
- Даже
- пример
- Примеры
- существующий
- опыт
- Впечатления
- опыта
- Больше
- извлечение
- Face
- Fallen
- Особенности
- чувствовать
- в заключение
- финансы
- Найдите
- FinTech
- Во-первых,
- Фокус
- следовать
- после
- Что касается
- Forrester
- Год основания
- 4
- от
- функция
- Функции
- далее
- порождать
- генерируется
- генеративный
- Генеративный ИИ
- получить
- Отдаете
- Глобальный
- земной шар
- Go
- гранты
- большой
- Рост
- инструкция
- обрабатывать
- Управляемость
- Жесткий
- Есть
- he
- помощь
- помощь
- помогает
- Выделите
- выделив
- ЧАСЫ
- Как
- How To
- Однако
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- определения
- иллюстрирует
- немедленная
- Влияние
- осуществлять
- улучшать
- улучшение
- улучшение
- улучшается
- улучшение
- in
- включают
- включены
- В том числе
- включения
- Увеличение
- промышленность
- информация
- информационная технология
- Инновации
- инновационный
- размышления
- пример
- мгновение
- учреждения
- инструкции
- интегрировать
- Интеллекта
- намереваться
- взаимодействие
- взаимодействие
- интерактивный
- Интерфейс
- инвестиций
- вопрос
- вопросы
- IT
- пункты
- ЕГО
- работа
- присоединение
- путешествие
- JPG
- хранение
- Основные
- ключевые слова
- знания
- маркировка
- язык
- Языки
- большой
- больше
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- привело
- оставил
- Меньше
- уровень
- Кредитное плечо
- такое как
- линия
- мало
- локальным
- журнал
- искать
- потерянный
- любят
- Люксембург
- машина
- обучение с помощью машины
- сделать
- управление
- Менеджеры
- управления
- Май..
- McKinsey
- Меню
- сообщение
- Методология
- методы
- против
- ML
- модель
- Модели
- БОЛЕЕ
- самых
- с разными
- повествовательный
- натуральный
- Навигация
- Необходимость
- нуждающихся
- потребности
- Новые
- следующий
- хороший
- нет
- в своих размышлениях
- Заметки
- роман
- получать
- полученный
- октябрь
- of
- omnichannel
- on
- ONE
- открытый
- Операционный отдел
- Оптимизировать
- Опции
- or
- организации
- Другое
- наши
- внешний
- Результат
- Результаты
- контур
- выходной
- за
- преодоление
- страница
- хлеб
- часть
- особый
- партнер
- сверстникам
- для
- Выполнять
- производительность
- Разрешения
- Персонализированные
- план
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Точка
- сборах
- После
- Блог
- потенциал
- Питание
- мощный
- Predictions
- нажмите
- давление
- предыдущий
- Предварительный
- проблемам
- производит
- Продукт
- Управление продуктом
- производительность
- Продукция
- Профиль
- наводящие
- обеспечивать
- приводит
- обеспечение
- что такое варган?
- организации государственного сектора
- цель
- Вопросы
- САЙТ
- быстро
- ранжирование
- быстро
- Reading
- реального времени
- рекомендаций
- запись
- уменьшить
- снижает
- относиться
- область
- освободить
- соответствующие
- отчету
- Отчеты
- хранилище
- исследованиям
- Постановления
- решение
- ресурс
- Полезные ресурсы
- ответ
- Итоги
- доходы
- Рост выручки
- обзор
- правую
- Снижение
- sagemaker
- удовлетворение
- Сохранить
- сообщили
- скрипт
- скрипты
- Поиск
- поиск
- Раздел
- сектор
- выберите
- выбранный
- выбор
- старший
- чувствительный
- настроение
- обслуживание
- Услуги
- сессиях
- набор
- разделение
- лист
- показывать
- закрывать
- выключать
- аналогичный
- просто
- одновременно
- с
- одинарной
- значительный
- So
- Решение
- Решения
- РЕШАТЬ
- Звук
- Источник
- специалист
- конкретный
- конкретно
- тратить
- и политические лидеры
- Начало
- Область
- Шаг
- Шаги
- Stop
- диск
- сильный
- такие
- предлагать
- суммировать
- РЕЗЮМЕ
- поддержка
- Поддержанный
- Поддержка
- Убедитесь
- превосходящие
- синтетический
- взять
- приняты
- Говорить
- Сложность задачи
- задачи
- команда
- технологии
- Технологии
- сказать
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- тогда
- Там.
- тем самым
- Эти
- они
- этой
- хоть?
- три
- Через
- время
- исполин
- в
- инструменты
- традиционный
- Обучение
- Запись
- Transform
- Тенденции
- стараться
- щипать
- два
- типично
- под
- понимать
- унифицированный
- Университет
- использование
- прецедент
- случаи использования
- используемый
- Информация о пользователе
- пользователей
- использования
- через
- ценностное
- очень
- визуальный
- Режимы
- объем
- хотеть
- законопроект
- we
- Web
- веб-сервисы
- ЧТО Ж
- Что
- когда
- , которые
- в то время как
- будете
- мудрость
- без
- Работа
- работавший
- Рабочие процессы
- работает
- письмо
- лет
- Ты
- молодой
- ВАШЕ
- Zendesk
- зефирнет