Bra kundupplevelse ger en konkurrensfördel och hjälper till att skapa varumärkesdifferentiering. Enligt Forrester-rapporten, The State Of Customer Obsession, 2022, att vara kunden först kan ha en betydande inverkan på en organisations balansräkning, eftersom organisationer som anammar denna metod överträffar sina kollegor i intäktstillväxt. Trots att kontaktcenter är under konstant press att göra mer med mindre och samtidigt förbättra kundupplevelsen, 80 % av företagen planerar att öka sin investeringsnivå i Customer Experience (CX) för att ge en differentierad kundupplevelse. Snabb innovation och förbättring av generativ AI har fångat vårt sinne och uppmärksamhet och enligt McKinsey & Companys uppskattning, att tillämpa generativ AI på kundvårdsfunktioner kan öka produktiviteten till ett värde som sträcker sig från 30–45 % av nuvarande funktionskostnader.
Amazon SageMaker Canvas ger affärsanalytiker ett visuellt peka-och-klicka-gränssnitt som låter dig bygga modeller och generera exakta maskininlärningsförutsägelser (ML) utan att kräva någon ML-erfarenhet eller kodning. I oktober 2023 tillkännagav SageMaker Canvas stöd för grundmodeller bland dess färdiga att använda modeller, Som drivs av Amazonas berggrund och Amazon SageMaker JumpStart. Detta gör att du kan använda naturligt språk med ett konversationschattgränssnitt för att utföra uppgifter som att skapa nytt innehåll inklusive berättelser, rapporter och blogginlägg; sammanfattande anteckningar och artiklar; och svara på frågor från en centraliserad kunskapsbas – allt utan att skriva en enda rad kod.
En callcenteragents jobb är att hantera inkommande och utgående kundsamtal och ge support eller lösa problem samtidigt som de ringer dussintals samtal dagligen. Att hålla jämna steg med den här volymen och samtidigt ge kunderna omedelbara svar är utmanande utan tid att undersöka mellan samtalen. Vanligtvis vägleder samtalsskript agenter genom samtal och beskriver hanteringsproblem. Välskrivna skript förbättrar efterlevnad, minskar fel och ökar effektiviteten genom att hjälpa agenter att snabbt förstå problem och lösningar.
I det här inlägget utforskar vi hur generativ AI i SageMaker Canvas kan hjälpa till att lösa vanliga utmaningar som kunder kan möta när de arbetar med kontaktcenter. Vi visar hur man använder SageMaker Canvas för att skapa ett nytt samtalsskript eller förbättra ett befintligt samtalsskript, och utforskar hur generativ AI kan hjälpa till med att granska befintliga interaktioner för att få insikter som är svåra att få från traditionella verktyg. Som en del av det här inlägget tillhandahåller vi de uppmaningar som används för att lösa uppgifterna och diskuterar arkitekturer för att integrera dessa resultat i din AWS Contact Center Intelligence (CCI) arbetsflöden.
Översikt över lösningen
Generativa AI-grundmodeller kan hjälpa till att skapa kraftfulla samtalsskript i kontaktcenter och göra det möjligt för organisationer att göra följande:
- Skapa konsekventa kundupplevelser med ett enhetligt kunskapsarkiv för att hantera kundfrågor
- Minska samtalshanteringstiden
- Förbättra supportteamets produktivitet
- Aktivera supportteamet med näst bästa åtgärder för att eliminera fel och vidta näst bästa åtgärd
Med SageMaker Canvas kan du välja från ett större urval av grundmodeller för att skapa övertygande samtalsskript. SageMaker Canvas låter dig också jämföra flera modeller samtidigt, så att en användare kan välja den utdata som bäst passar deras behov för den specifika uppgiften som de har att göra med. För att använda generativa AI-drivna chatbots måste användaren först ge en prompt, vilket är en instruktion för att berätta för modellen vad du tänker göra.
I det här inlägget tar vi upp fyra vanliga användningsfall:
- Skapa nya samtalsskript
- Förbättra ett befintligt samtalsskript
- Automatisera uppgifter efter samtal
- Analyser efter samtal
Under hela inlägget använder vi stora språkmodeller (LLM) tillgängliga i SageMaker Canvas som drivs av Amazon Bedrock. Specifikt använder vi Anthropics Claude 2-modell, en kraftfull modell med bra prestanda för alla typer av naturliga språkuppgifter. Exemplen är på engelska; Anthropic Claude 2 stöder dock flera språk. Hänvisa till Antropisk Claude 2 att lära sig mer. Slutligen är alla dessa resultat reproducerbara med andra Amazon Bedrock-modeller, som Anthropic Claude Instant eller Amazon Titan, såväl som med SageMaker JumpStart-modeller.
Förutsättningar
För det här inlägget, se till att du har ställt in en AWS-konto med lämpliga resurser och behörigheter. Utför i synnerhet följande förutsättningssteg:
- Implementera en Amazon SageMaker domän. För instruktioner, se Ombord på Amazon SageMaker Domain.
- Konfigurera behörigheterna för att ställa in och distribuera SageMaker Canvas. För mer information, se Konfigurera och hantera Amazon SageMaker Canvas (för IT-administratörer).
- Konfigurera cross-origin resurs sharing (CORS) policyer för SageMaker Canvas. För mer information, se Ge dina användare behörighet att ladda upp lokala filer.
- Lägg till behörigheter för att använda grundmodeller i SageMaker Canvas. För instruktioner, se Använd generativ AI med grundmodeller.
Observera att tjänsterna som SageMaker Canvas använder för att lösa generativa AI-uppgifter är tillgängliga i SageMaker JumpStart och Amazon Bedrock. För att använda Amazon Bedrock, se till att du använder SageMaker Canvas i regionen där Amazon Bedrock stöds. Hänvisa till Regioner som stöds att lära sig mer.
Skapa ett nytt samtalsskript
För detta användningsfall definierar en kontaktcenteranalytiker ett samtalsskript med hjälp av en av de färdiga modellerna som finns tillgängliga i SageMaker Canvas, och anger en lämplig prompt, till exempel "Skapa ett samtalsskript för en agent som hjälper kunder med förlorade kreditkort." För att implementera detta, efter att organisationens molnadministratör har beviljat åtkomst med enkel tecken till kontaktcenteranalytikern, slutför du följande steg:
- Välj på SageMaker-konsolen Målarduk i navigeringsfönstret.
- Välj din domän och användarprofil och välj Öppna Canvas för att öppna SageMaker Canvas-applikationen.
- Navigera till Färdiga modeller avsnitt och välj Generera, extrahera och sammanfatta innehåll för att öppna chattkonsolen.
- Med den Antropiska Claude 2-modellen vald anger du din uppmaning "Skapa ett samtalsskript för en agent som hjälper kunder med förlorade kreditkort" och trycker på ange.
Skriptet som erhålls genom generativ AI ingår i ett dokument (som TXT, HTML eller PDF) och läggs till en kunskapsbas som kommer att vägleda kontaktcenteragenter i deras interaktion med kunder.
Vid användning av en molnbaserad omnikanal kontaktcenterlösning som t.ex Amazon Connect, kan du dra fördel av AI/ML-drivna funktioner för att förbättra kundnöjdheten och agenteffektiviteten. Amazon Connect Wisdom minskar tiden agenter spenderar på att söka efter svar och möjliggör snabb lösning av kundproblem genom att tillhandahålla kunskapssökning och rekommendationer i realtid medan agenter pratar med kunder. I det här specifika exemplet kan Amazon Connect Wisdom synkronisera med Amazon enkel lagringstjänst (Amazon S3) som en innehållskälla för kunskapsbasen, och därigenom införlivar anropsskriptet som genererats med hjälp av SageMaker Canvas. För mer information, se Amazon Connect Wisdom S3 Sync.
Följande diagram illustrerar denna arkitektur.
När kunden ringer kontaktcentret och antingen går igenom ett interaktivt röstsvar (IVR) eller så upptäcks specifika nyckelord angående syftet med samtalet (till exempel "förlorat" och "kreditkort"), tillhandahåller Amazon Connect Wisdom förslag på hur man hanterar interaktionen med agenten, inklusive det relevanta samtalsskriptet som skapades av SageMaker Canvas.
Med SageMaker Canvas generativa AI sparar kontaktcenteranalytiker tid vid skapandet av samtalsskript och kan snabbt prova nya uppmaningar för att justera skriptskapandet.
Förbättra ett befintligt samtalsskript
Enligt följande undersökning, 78 % av kunderna tycker att deras callcenterupplevelse förbättras när kundtjänstagenten inte låter som om de läser från ett manus. SageMaker Canvas kan använda generativ AI som hjälper dig att analysera det befintliga samtalsskriptet och föreslå förbättringar för att förbättra kvaliteten på samtalsskript. Du kanske till exempel vill förbättra samtalsskriptet för att inkludera mer efterlevnad, eller få ditt skript att låta mer artigt.
För att göra det, välj ny chatt och välj Claude 2 som din modell. Du kan använda provtranskriptet som genererades i det tidigare användningsfallet och uppmaningen "Jag vill att du ska agera som en kvalitetssäkringsanalytiker för kontaktcenter och förbättra samtalsutskriften nedan för att göra den kompatibel och låta mer artig."
Automatisera uppgifter efter samtal
Du kan också använda SageMaker Canvas generativ AI för att automatisera arbete efter samtal i callcenter. Vanliga användningsfall är samtalssammanfattning, hjälp med att slutföra samtalsloggar och skapande av personliga uppföljningsmeddelanden. Detta kan förbättra agenternas produktivitet och minska risken för fel, vilket gör att de kan fokusera på mer värdefulla uppgifter som kundengagemang och relationsbyggande.
Välja ny chatt och välj Claude 2 som din modell. Du kan använda exempelutskriften som genererades i det tidigare användningsfallet och prompten "Sammanfatta samtalsutskriften nedan för att markera kundproblem, agentåtgärder, samtalsresultat och kundkänsla."
När du använder Amazon Connect som kontaktcenterlösning kan du implementera samtalsinspelning och transkription genom att aktivera Amazon Connect kontaktlins, som ger andra analytiska funktioner som sentimentanalys och redaktion av känslig data. Den har också en sammanfattning genom att markera nyckelmeningar i utskriften och märka problem, resultat och åtgärder.
Genom att använda SageMaker Canvas kan du gå ett steg längre och från en enda arbetsyta välja bland de färdiga modellerna för att analysera samtalsutskriften eller generera en sammanfattning, och till och med jämföra resultaten för att hitta den modell som bäst passar den specifika användningen- fall. Följande diagram illustrerar denna lösningsarkitektur.
Kundanalys efter samtal
Ett annat område där kontaktcenter kan dra nytta av SageMaker Canvas är att förstå interaktioner mellan kund och agenter. Enligt 2022 NICE WEM Global Survey58 % av callcenteragenterna säger att de har väldigt lite nytta av företagscoachningssessioner. Agenter kan använda SageMaker Canvas generativa AI för analys av kundsentiment för att ytterligare förstå vilka alternativa bästa åtgärder de kunde ha vidtagit för att förbättra kundnöjdheten.
Vi följer liknande steg som i tidigare användningsfall. Välja ny chatt och välj Claude 2. Du kan använda provutskriften som genererades i det tidigare användningsfallet och uppmaningen "Jag vill att du ska agera som kontaktcenterchef och kritisera och föreslå förbättringar av agentens beteende i kundkonversationen."
Städa upp
SageMaker Canvas kommer automatiskt att stänga av alla SageMaker JumpStart-modeller som startas under den efter 2 timmars inaktivitet. Följ instruktionerna i det här avsnittet för att stänga av dessa modeller tidigare för att spara kostnader. Observera att det inte finns något behov av att stänga av Amazon Bedrock-modeller eftersom de inte är distribuerade på ditt konto.
- För att stänga av SageMaker JumpStart-modellen kan du välja mellan två metoder:
- Välja ny chatt, och välj i rullgardinsmenyn för modell Starta en annan modell. Sedan, på Grundmodeller sida, under Amazon SageMaker JumpStart-modeller, välj modell (t.ex Falcon-40B-Instruct) och välj i den högra rutan Stäng av modellen.
- Om du jämför flera modeller samtidigt, på resultatjämförelsesidan, välj SageMaker JumpStart-modellens alternativmeny (tre punkter) och välj sedan Stäng av modellen.
- Välja Logga ut i den vänstra rutan för att logga ut från SageMaker Canvas-applikationen för att stoppa konsumtionen av SageMaker Canvas arbetsyta instans timmar. Detta kommer att frigöra alla resurser som används av arbetsutrymmesinstansen.
Slutsats
I det här inlägget analyserade vi hur du kan använda SageMaker Canvas generativa AI i kontaktcenter för att skapa hyperpersonifierade kundinteraktioner, förbättra kontaktcenteranalytiker och agenters produktivitet och ge insikter som är svåra att få från traditionella verktyg. Som illustreras av de olika användningsfallen fungerar SageMaker Canvas som en enda enhetlig arbetsyta, utan att behöva använda olika punktprodukter. Med SageMaker Canvas generativ AI kan kontaktcenter förbättra kundnöjdheten, minska kostnaderna och öka effektiviteten. SageMaker Canvas generativ AI ger dig möjlighet att generera nya och innovativa lösningar som har potential att förändra kontaktcenterbranschen. Du kan också använda generativ AI för att identifiera trender och insikter i kundinteraktioner, hjälpa chefer att optimera sin verksamhet och förbättra kundnöjdheten. Dessutom kan du använda generativ AI för att producera träningsdata för nya agenter, så att de kan lära sig av syntetiska exempel och förbättra sina prestanda snabbare.
Läs mer om SageMaker Canvas funktioner och komma igång idag för att utnyttja visuella, kodfria maskininlärningsfunktioner.
Om författarna
Davide Gallitelli är Senior Specialist Solutions Architect för AI/ML. Han är baserad i Bryssel och har ett nära samarbete med kunder över hela världen som vill ta till sig Low-Code/No-Code Machine Learning-teknologier och Generativ AI. Han har varit utvecklare sedan han var väldigt ung, började koda vid 7 års ålder. Han började lära sig AI/ML på universitetet och har blivit kär i det sedan dess.
Jose Rui Teixeira Nunes är en lösningsarkitekt på AWS, baserad i Bryssel, Belgien. Han hjälper för närvarande europeiska institutioner och byråer på deras molnresa. Han har över 20 års expertis inom informationsteknologi, med stort fokus på offentliga organisationer och kommunikationslösningar.
Anand Sharma är en Senior Partner Development Specialist för generativ AI på AWS i Luxemburg med över 18 års erfarenhet av att leverera innovativa produkter och tjänster inom e-handel, fintech och finans. Innan han började på AWS arbetade han på Amazon och ledde produktlednings- och business intelligence-funktioner.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- : har
- :är
- :inte
- :var
- $UPP
- 100
- 150
- 20
- 20 år
- 2023
- 408
- 7
- a
- Able
- Om oss
- tillgång
- Konto
- exakt
- Agera
- Handling
- åtgärder
- lagt till
- Dessutom
- adress
- adresse
- administratörer
- anta
- Fördel
- Efter
- ålder
- byråer
- Recensioner
- medel
- AI
- AI-powered
- AI / ML
- Alla
- tillåta
- tillåter
- också
- alternativ
- amason
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Canvas
- Amazon Web Services
- bland
- an
- analys
- analytiker
- analytiker
- analytics
- analysera
- analyseras
- och
- meddelade
- Annan
- svar
- Antropisk
- vilken som helst
- Ansökan
- Tillämpa
- lämpligt
- arkitektur
- ÄR
- OMRÅDE
- runt
- artiklar
- AS
- Bistånd
- försäkran
- At
- uppmärksamhet
- automatisera
- automatiskt
- tillgänglig
- AWS
- Balansera
- Balansräkning
- bas
- baserat
- därför att
- varit
- beteende
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- Belgien
- nedan
- fördel
- BÄST
- mellan
- Blogg
- Blogginlägg
- varumärke
- föra
- Bringar
- bryssel
- SLUTRESULTAT
- företag
- business intelligence
- by
- Ring
- Call center
- Samtal
- KAN
- canvas
- kapacitet
- fångas
- Kort
- vilken
- Vid
- fall
- Centrum
- Centers
- centraliserad
- utmaningar
- utmanande
- chatt
- chatbots
- Välja
- nära
- cloud
- coaching
- koda
- Kodning
- Gemensam
- Trygghet i vårdförloppet
- Företag
- företag
- Företagets
- jämföra
- jämförande
- jämförelse
- övertygande
- konkurrenskraftig
- fullborda
- fullbordan
- Efterlevnad
- kompatibel
- om
- Kontakta
- konsekvent
- Konsol
- konstant
- konsumtion
- kontakta
- kontaktcenter
- innehåll
- Konversation
- konversera
- Kostar
- kunde
- skapa
- Skapa
- skapande
- kredit
- Kreditkort
- Aktuella
- För närvarande
- kund
- Kundförlovning
- kundupplevelse
- Kundnöjdhet
- Kundservice
- Kunder
- CX
- dagligen
- datum
- som handlar om
- definierar
- leverera
- distribuera
- utplacerade
- Trots
- detaljer
- detekterad
- Utvecklare
- Utveckling
- olika
- differentierad
- Differentiering
- svårt
- diskutera
- do
- dokumentera
- inte
- domän
- ner
- dussintals
- e-handel
- kant
- effektivitet
- antingen
- eliminera
- fattande
- bemyndigar
- möjliggöra
- möjliggör
- möjliggör
- ingrepp
- Engelska
- förbättra
- ange
- in
- fel
- Giltigt körkort
- Även
- exempel
- exempel
- befintliga
- erfarenhet
- Erfarenheter
- expertis
- utforska
- extrahera
- Ansikte
- Fallen
- Funktioner
- känna
- Slutligen
- finansiering
- hitta
- fintech
- Förnamn
- Fokus
- följer
- efter
- För
- Forrester
- fundament
- fyra
- från
- fungera
- funktioner
- ytterligare
- generera
- genereras
- generativ
- Generativ AI
- skaffa sig
- Ge
- Välgörenhet
- globen
- Go
- bidrag
- stor
- Tillväxt
- styra
- hantera
- Arbetsmiljö
- Hård
- Har
- he
- hjälpa
- hjälpa
- hjälper
- Markera
- belysa
- ÖPPETTIDER
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- Men
- html
- http
- HTTPS
- identifiera
- illustrerar
- omedelbar
- Inverkan
- genomföra
- förbättra
- förbättring
- förbättringar
- förbättrar
- förbättra
- in
- innefattar
- ingår
- Inklusive
- införlivande
- Öka
- industrin
- informationen
- informationsteknologi
- Innovation
- innovativa
- insikter
- exempel
- omedelbar
- institutioner
- instruktioner
- integrera
- Intelligens
- avser
- interaktion
- interaktioner
- interaktiva
- Gränssnitt
- investering
- fråga
- problem
- IT
- artikel
- DESS
- Jobb
- sammanfogning
- resa
- jpg
- hålla
- Nyckel
- nyckelord
- kunskap
- märkning
- språk
- Språk
- Large
- större
- LÄRA SIG
- inlärning
- Led
- vänster
- mindre
- Nivå
- Hävstång
- tycka om
- linje
- liten
- lokal
- log
- du letar
- förlorat
- älskar
- luxemburg
- Maskinen
- maskininlärning
- göra
- ledning
- chefer
- hantera
- Maj..
- McKinsey
- Meny
- meddelande
- Metodik
- metoder
- emot
- ML
- modell
- modeller
- mer
- mest
- multipel
- berättelser
- Natural
- Navigering
- Behöver
- behöver
- behov
- Nya
- Nästa
- trevligt
- Nej
- Notera
- Anmärkningar
- roman
- få
- erhållna
- oktober
- of
- Omni-kanal
- on
- ONE
- öppet
- Verksamhet
- Optimera
- Tillbehör
- or
- organisationer
- Övriga
- vår
- ut
- Resultat
- utfall
- översikt
- produktion
- över
- övervinna
- sida
- panelen
- del
- särskilt
- partnern
- kamrater
- för
- Utföra
- prestanda
- behörigheter
- personlig
- Planen
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Punkt
- Strategier
- Inlägg
- inlägg
- potentiell
- drivs
- den mäktigaste
- Förutsägelser
- tryck
- tryck
- föregående
- Innan
- problem
- producera
- Produkt
- produktledning
- produktivitet
- Produkter
- Profil
- prompter
- ge
- ger
- tillhandahålla
- allmän
- offentliga organisationer
- Syftet
- kvalitet
- frågor
- Snabbt
- snabbt
- som sträcker sig
- snabb
- Läsning
- realtid
- rekommendationer
- inspelning
- minska
- minskar
- hänvisa
- region
- frigöra
- relevanta
- rapport
- Rapport
- Repository
- forskning
- Upplösning
- Lös
- resurs
- Resurser
- respons
- Resultat
- intäkter
- omsättningstillväxt
- reviewing
- höger
- Risk
- sagemaker
- tillfredsställande
- Save
- säga
- skript
- skript
- Sök
- söka
- §
- sektor
- välj
- vald
- Val
- senior
- känslig
- känsla
- service
- Tjänster
- sessioner
- in
- delning
- ark
- show
- stänga
- stänga
- liknande
- Enkelt
- samtidigt
- eftersom
- enda
- ganska stor
- So
- lösning
- Lösningar
- LÖSA
- ljud
- Källa
- specialist
- specifik
- specifikt
- spendera
- igång
- Starta
- Ange
- Steg
- Steg
- Sluta
- förvaring
- stark
- sådana
- föreslå
- sammanfatta
- SAMMANFATTNING
- stödja
- Som stöds
- Stöder
- säker
- överträffar
- syntetisk
- Ta
- tagen
- Diskussion
- uppgift
- uppgifter
- grupp
- Tekniken
- Teknologi
- tala
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dem
- sedan
- Där.
- vari
- Dessa
- de
- detta
- fastän?
- tre
- Genom
- tid
- titan
- till
- verktyg
- traditionell
- Utbildning
- Avskrift
- Förvandla
- Trender
- prova
- justera
- två
- typiskt
- under
- förstå
- enhetlig
- universitet
- användning
- användningsfall
- användarfall
- Begagnade
- Användare
- användare
- användningar
- med hjälp av
- värde
- mycket
- visuell
- Röst
- volym
- vill
- var
- we
- webb
- webbservice
- VÄL
- Vad
- när
- som
- medan
- kommer
- visdom
- med
- utan
- Arbete
- arbetade
- arbetsflöden
- fungerar
- skrivning
- år
- Om er
- ung
- Din
- Zendesk
- zephyrnet