วิธีแก้ไขข้อมูล PII ในบันทึกการสนทนา

การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้ามักจะมีข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) เช่น ชื่อ หมายเลขโทรศัพท์ และวันเดือนปีเกิด เมื่อองค์กรต่างๆ รวมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการวิเคราะห์ไว้ในแอปพลิเคชัน การใช้ข้อมูลนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ราบรื่นยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม การมีอยู่ของข้อมูล PII มักจะจำกัดการใช้ข้อมูลนี้ ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะตรวจสอบโซลูชันเพื่อตรวจทานข้อมูล PII โดยอัตโนมัติจากบันทึกการสนทนาของฝ่ายบริการลูกค้า

ลองมาตัวอย่างการสนทนาระหว่างลูกค้ากับตัวแทนศูนย์บริการ

ตัวแทน: สวัสดี ขอบคุณที่โทรหาเราวันนี้ ฉันมีความสุขที่ได้พูดคุยกับใครในวันนี้

ผู้โทร: สวัสดี ฉันชื่อจอห์น สไตลส์

เจ้าหน้าที่: สวัสดี จอห์น ฉันจะช่วยคุณได้อย่างไร

ผู้โทร: ฉันยังไม่ได้รับใบแจ้งยอด W2 และต้องการตรวจสอบสถานะ

ตัวแทน: แน่นอน ฉันช่วยคุณได้ คุณช่วยยืนยันหมายเลขประกันสังคมสี่หลักสุดท้ายของคุณได้ไหม

ผู้โทร: ใช่ มันคือ 1111

ตัวแทน: ตกลง ตอนนี้ฉันกำลังดึงสถานะขึ้นมา ฉันเห็นว่ามันถูกส่งออกไปเมื่อวานนี้ และการมาถึงโดยประมาณคือต้นสัปดาห์หน้า คุณต้องการให้ฉันเปิดการเตือนอัตโนมัติเพื่อให้คุณได้รับแจ้งเกี่ยวกับความล่าช้าหรือไม่

ผู้โทร: ได้โปรด

ตัวแทน: หมายเลขที่เราบันทึกไว้สำหรับคุณคือ 555-456-7890 ยังคงถูกต้องหรือไม่?

ผู้โทร: ใช่มันเป็น

ตัวแทน: เยี่ยมมาก ฉันได้เปิดการแจ้งเตือนอัตโนมัติ มีอะไรให้จอห์นช่วยอีกไหม

ผู้โทร: ไม่ นั่นคือทั้งหมด ขอขอบคุณ.

ตัวแทน: ขอบคุณ จอห์น มีวันที่ดี

ในการโต้ตอบสั้นๆ นี้ มีข้อมูลหลายส่วนที่โดยทั่วไปถือว่าเป็น PII ได้แก่ ชื่อผู้โทร ตัวเลขสี่หลักสุดท้ายของหมายเลขประกันสังคม และหมายเลขโทรศัพท์ มาทบทวนวิธีที่เราสามารถแก้ไขข้อมูล PII นี้ในการถอดเสียง

ภาพรวมโซลูชัน

เราจะสร้าง ฟังก์ชันขั้นตอนของ AWS เครื่องจักรของรัฐซึ่งบงการ เข้าใจ Amazon งานตรวจสอบข้อมูล PII Amazon Comprehend เป็นบริการประมวลผลด้วยภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและการเชื่อมโยงอันมีค่าในข้อความ รวมถึงความสามารถในการตรวจหาและแก้ไขข้อมูล PII

คุณจะให้ใบรับรองผลการเรียนในการป้อนข้อมูล Amazon S3 ถัง. การถอดเสียงอยู่ในรูปแบบที่ใช้โดย คอนแทคเลนส์สำหรับ Amazon Connect. นอกจากนี้ คุณจะระบุบัคเก็ต S3 เอาต์พุต ซึ่งจัดเก็บเอาต์พุตการแก้ไขเช่นเดียวกับข้อมูลระดับกลาง ข้อมูลระดับกลางเป็นข้อมูลอินพุตเวอร์ชันไมโครแบทช์ ตัวอย่างเช่น หากมีการสนทนา 10,000 รายการที่ต้องแก้ไข เวิร์กโฟลว์จะแบ่งการสนทนาออกเป็น 10 กลุ่มๆ ละ 1000 การสนทนา แต่ละแบทช์จะถูกเก็บไว้โดยใช้คำนำหน้าที่ไม่ซ้ำกัน ซึ่งจากนั้นจะใช้เป็นแหล่งอินพุตสำหรับ Comprehend สถานะแม็พ Step Functions ใช้เพื่อเรียกใช้งานการทำซ้ำแบบขนานโดยการเรียกใช้ StartPIIEntitiesDetectionJob เอพีไอ วิธีการนี้ทำให้คุณสามารถรันหลายงานพร้อมกันแทนที่จะทำงานทีละงานตามลำดับ เนื่องจากงานถูกนำไปใช้งานเป็นเครื่องสถานะ Step Functions จึงสามารถเรียกให้รันด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติโดยเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการรายวัน

คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Comprehend ตรวจจับและแก้ไขข้อมูล PII ได้ใน โพสต์บล็อกนี้.

ปรับใช้โซลูชันตัวอย่าง

ขั้นแรก ให้ลงชื่อเข้าใช้ที่ คอนโซลการจัดการ AWS ในบัญชี AWS ของคุณ

คุณต้องมีบัคเก็ต S3 ที่มีข้อมูลการถอดเสียงตัวอย่างบางส่วนเพื่อแก้ไขและบัคเก็ตอื่นสำหรับเอาต์พุต หากคุณไม่มีข้อมูลตัวอย่างการถอดเสียง ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. นำทางไปยังคอนโซล Amazon S3
2. Choose สร้างที่เก็บข้อมูล.
3. ป้อนชื่อบัคเก็ต เช่น text-redaction-data-.
4. ยอมรับค่าเริ่มต้น และเลือก สร้างที่เก็บข้อมูล.
5. เปิดบัคเก็ตที่คุณสร้างขึ้น แล้วเลือก สร้างโฟลเดอร์.
6. ป้อนชื่อโฟลเดอร์ เช่น “sample-data” แล้วเลือก สร้างโฟลเดอร์.
7. คลิกที่ชื่อโฟลเดอร์ใหม่ของคุณเพื่อเปิด
8. ดาวน์โหลด ตัวอย่างข้อมูล.zip ไฟล์
9. เปิดไฟล์ .zip บนเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ จากนั้นลากโฟลเดอร์ไปที่บัคเก็ต S3 ที่คุณสร้างขึ้น
10. Choose อัพโหลด.

คลิกลิงก์ต่อไปนี้เพื่อปรับใช้โซลูชันตัวอย่างกับสหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (เวอร์จิเนียเหนือ):

นี้จะสร้างใหม่ การก่อตัวของ AWS Cloud กอง

ป้อน ชื่อกอง (เช่น, pii-redaction-workflow) ชื่อของที่เก็บข้อมูลอินพุต S3 ที่มีข้อมูลการถอดเสียงอินพุต และชื่อของที่เก็บข้อมูลเอาต์พุต S3 เลือก ถัดไป และเพิ่มแท็กที่คุณต้องการสำหรับสแต็กของคุณ (ไม่บังคับ) เลือก ถัดไป อีกครั้งและตรวจสอบรายละเอียดสแต็ก เลือกช่องทำเครื่องหมายเพื่อรับทราบ AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง (IAM) ทรัพยากรจะถูกสร้างขึ้น จากนั้นเลือก สร้าง stack.

สแต็ก CloudFormation จะสร้างบทบาท IAM ที่มีความสามารถในการแสดงรายการและอ่านออบเจกต์จากบัคเก็ต คุณสามารถกำหนดบทบาทตามความต้องการของคุณเพิ่มเติมได้ นอกจากนี้ยังจะสร้างเครื่องสถานะ Step Functions อีกหลายเครื่อง AWS แลมบ์ดา ฟังก์ชันที่ใช้โดยเครื่องสถานะ และบัคเก็ต S3 สำหรับจัดเก็บทรานสคริปต์เวอร์ชันผลลัพธ์ที่แก้ไขแล้ว

หลังจากนั้นไม่กี่นาที สแต็กของคุณจะเสร็จสมบูรณ์ จากนั้นคุณสามารถตรวจสอบเครื่องสถานะ Step Functions ที่สร้างขึ้นโดยเป็นส่วนหนึ่งของเทมเพลต CloudFormation

เรียกใช้งานการแก้ไข

หากต้องการเรียกใช้งาน ให้ไปที่ Step Functions ในคอนโซล AWS เลือกเครื่องสถานะ และเลือก เริ่มดำเนินการ.

ถัดไประบุอาร์กิวเมนต์อินพุตเพื่อเรียกใช้งาน สำหรับอินพุตงาน คุณต้องระบุชื่อบัคเก็ต S3 อินพุตของคุณเป็น S3InputDataBucket ค่าชื่อโฟลเดอร์เป็น S3InputDataPrefix ค่า ชื่อของบัคเก็ต S3 เอาต์พุตของคุณเป็น S3OutputDataBucket ค่าและโฟลเดอร์ที่จะจัดเก็บผลลัพธ์เป็น S3OutputDataPrefix ค่าจากนั้นคลิก เริ่มดำเนินการ.

{
  "S3InputDataBucket": "",
  "S3InputDataPrefix": "",
  "S3OutputDataBucket": "", 
  "S3OutputDataPrefix": "" }

คุณสามารถตรวจสอบสถานะของงานได้ใน Step Functions มุมมองกราฟ. จะใช้เวลาสองสามนาทีในการเรียกใช้งาน เมื่องานเสร็จสมบูรณ์ คุณจะเห็นผลลัพธ์สำหรับแต่ละงานใน อินพุตและเอาต์พุตการดำเนินการ ส่วนของคอนโซล คุณสามารถใช้เอาต์พุต URI เพื่อดึงเอาต์พุตของงาน หากมีการดำเนินการหลายงาน คุณสามารถคัดลอกผลลัพธ์ของงานทั้งหมดไปยังบัคเก็ตปลายทางสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

aws s3 cp s3:////-output/ s3://// --recursive --exclude "*/*" --include "*.out"

มาดูการสนทนาเวอร์ชันที่แก้ไขแล้วที่เราเริ่มต้นกัน

ตัวแทน: สวัสดี ขอบคุณที่โทรหาเราวันนี้ ฉันมีความสุขที่ได้พูดคุยกับใครในวันนี้

ผู้โทร: สวัสดี ฉันชื่อ [ชื่อ]

ตัวแทน: สวัสดี [ชื่อ] ฉันจะช่วยคุณได้อย่างไร

ผู้โทร: ฉันยังไม่ได้รับใบแจ้งยอด W2 และต้องการตรวจสอบสถานะ

ตัวแทน: แน่นอน ฉันช่วยคุณได้ คุณช่วยยืนยันหมายเลขประกันสังคมสี่หลักสุดท้ายของคุณได้ไหม

ผู้โทร: ใช่ มันคือ [SSN]

ตัวแทน: ตกลง ตอนนี้ฉันกำลังดึงสถานะขึ้นมา ฉันเห็นว่ามันถูกส่งออกไปเมื่อวานนี้ และการมาถึงโดยประมาณคือต้นสัปดาห์หน้า คุณต้องการให้ฉันเปิดการเตือนอัตโนมัติเพื่อให้คุณได้รับแจ้งเกี่ยวกับความล่าช้าหรือไม่

ผู้โทร: ได้โปรด

ตัวแทน: หมายเลขที่เราบันทึกไว้สำหรับคุณคือ [โทรศัพท์] ยังคงถูกต้องหรือไม่?

ผู้โทร: ใช่มันเป็น

ตัวแทน: เยี่ยมมาก ฉันได้เปิดการแจ้งเตือนอัตโนมัติ มีอะไรให้ช่วยอีกไหม [ชื่อ]

ผู้โทร: ไม่ นั่นคือทั้งหมด ขอขอบคุณ.

ตัวแทน: ขอบคุณ [ชื่อ] มีวันที่ดี

ทำความสะอาด

คุณอาจต้องการล้างข้อมูลทรัพยากรที่สร้างขึ้นโดยเป็นส่วนหนึ่งของเทมเพลต CloudFormation หลังจากดำเนินการเสร็จสิ้นเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินที่ต่อเนื่อง ในการดำเนินการดังกล่าว ให้ลบสแต็ก CloudFormation ที่ปรับใช้ และลบบัคเก็ต S3 ที่มีข้อมูลการถอดเสียงตัวอย่างหากมีการสร้างขึ้น

สรุป

เนื่องจากลูกค้าต้องการประสบการณ์ที่ไร้รอยต่อในช่องทางต่างๆ และคาดหวังว่าจะมีการรักษาความปลอดภัยในทุกจุด การใช้ Step Functions และ Amazon Comprehend เพื่อตรวจทานข้อมูล PII ในการถอดเสียงการสนทนาด้วยข้อความจึงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับคุณ องค์กรต่างๆ สามารถเร่งเวลาให้เกิดมูลค่าได้โดยใช้ทรานสคริปต์ที่ปรับปรุงแล้วเพื่อวิเคราะห์การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้าและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ลองใช้เวิร์กโฟลว์นี้เพื่อแก้ไขข้อมูลของคุณและแสดงความคิดเห็นกับเรา!

เกี่ยวกับผู้เขียน

อเล็กซ์ เอมิลคาร์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสใน Amazon Machine Learning Solutions Lab ซึ่งเขาช่วยลูกค้าสร้างประสบการณ์ดิจิทัลด้วยเทคโนโลยี AWS AI อเล็กซ์มีประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีมากกว่า 10 ปีในการทำงานในตำแหน่งต่างๆ ตั้งแต่นักพัฒนา วิศวกรโครงสร้างพื้นฐาน และสถาปัตยกรรมโซลูชัน ในเวลาว่าง อเล็กซ์ชอบใช้เวลาอ่านหนังสือและทำงานบ้าน