Чудовий досвід клієнтів забезпечує конкурентну перевагу та допомагає створити диференціацію бренду. Згідно зі звітом Forrester, Стан одержимості клієнтами, 2022, насамперед клієнт може значно вплинути на баланс організації, оскільки організації, які використовують цю методологію, перевершують своїх аналогів у зростанні доходу. Незважаючи на те, що контакт-центри перебувають під постійним тиском, щоб робити більше з меншими витратами, покращуючи при цьому клієнтський досвід, 80% компаній планують збільшити рівень інвестицій у Customer Experience (CX) щоб забезпечити диференційований клієнтський досвід. Швидкі інновації та вдосконалення генеративного штучного інтелекту привернули наш розум і увагу Оцінка McKinsey & Company, застосування генеративного штучного інтелекту до функцій обслуговування клієнтів може збільшити продуктивність на 30–45% від поточних витрат на функції.
Canvas Amazon SageMaker надає бізнес-аналітикам візуальний інтерфейс, що дозволяє створювати моделі та генерувати точні прогнози машинного навчання (ML), не вимагаючи досвіду ML або програмування. У жовтні 2023 року анонсовано SageMaker Canvas підтримка основних моделей серед готових до використання моделей, Живлення від Amazon Bedrock та Amazon SageMaker JumpStart. Це дозволяє використовувати природну мову з інтерфейсом розмовного чату для виконання таких завдань, як створення нового вмісту, включаючи розповіді, звіти та публікації в блогах; конспектування заміток і статей; відповіді на запитання з централізованої бази знань — і все це без написання жодного рядка коду.
Робота агента кол-центру полягає в тому, щоб обробляти вхідні та вихідні дзвінки клієнтів і надавати підтримку або вирішувати проблеми, приймаючи десятки дзвінків щодня. Не відставати від цього обсягу, надаючи клієнтам миттєві відповіді, важко, не маючи часу на дослідження між дзвінками. Як правило, сценарії дзвінків направляють агентів під час дзвінків і описують вирішення проблем. Добре написані сценарії покращують відповідність вимогам, зменшують кількість помилок і підвищують ефективність, допомагаючи агентам швидко розуміти проблеми та рішення.
У цій публікації ми досліджуємо, як генеративний штучний інтелект у SageMaker Canvas може допомогти вирішити типові проблеми, з якими клієнти можуть зіткнутися під час роботи з контакт-центрами. Ми показуємо, як використовувати SageMaker Canvas для створення нового сценарію виклику або вдосконалення існуючого сценарію виклику, а також досліджуємо, як генеративний штучний інтелект може допомогти з переглядом існуючих взаємодій, щоб отримати інформацію, яку важко отримати за допомогою традиційних інструментів. У рамках цієї публікації ми надаємо підказки, які використовуються для вирішення завдань, і обговорюємо архітектури для інтеграції цих результатів у ваш AWS Contact Center Intelligence (CCI) робочі процеси.
Огляд рішення
Основні моделі генеративного штучного інтелекту можуть допомогти створити потужні сценарії викликів у контакт-центрах і дозволити організаціям виконувати такі дії:
- Створіть узгоджену взаємодію з клієнтами за допомогою єдиного сховища знань для обробки запитів клієнтів
- Скоротіть час обробки дзвінка
- Підвищення продуктивності команди підтримки
- Увімкніть команду підтримки з наступними найкращими діями, щоб усунути помилки та виконати наступні найкращі дії
За допомогою SageMaker Canvas ви можете вибрати з більшого вибору основних моделей для створення переконливих сценаріїв виклику. SageMaker Canvas також дозволяє порівнювати кілька моделей одночасно, тож користувач може вибрати результат, який найбільше відповідає його потребам для конкретного завдання, з яким він має справу. Щоб використовувати генеративні чат-боти на основі штучного інтелекту, користувач спочатку повинен надати підказку, яка є інструкцією, яка повідомляє моделі, що ви збираєтеся робити.
У цій публікації ми розглядаємо чотири поширені випадки використання:
- Створення нових сценаріїв викликів
- Покращення існуючого сценарію виклику
- Автоматизація завдань після виклику
- Аналітика після виклику
У цій публікації ми використовуємо великі мовні моделі (LLM), доступні в SageMaker Canvas на базі Amazon Bedrock. Зокрема, ми використовуємо модель Claude 2 від Anthropic, потужну модель із чудовою продуктивністю для всіх видів завдань природної мови. Приклади наведені англійською мовою; однак Anthropic Claude 2 підтримує кілька мов. Відноситься до Антропний Клод 2 щоб дізнатися більше. Нарешті, усі ці результати можна відтворити з іншими моделями Amazon Bedrock, такими як Anthropic Claude Instant або Amazon Titan, а також з моделями SageMaker JumpStart.
Передумови
Для цієї публікації переконайтеся, що ви налаштували Обліковий запис AWS з відповідними ресурсами та дозволами. Зокрема, виконайте наступні передумови:
- Розгорнути Amazon SageMaker домен. Інструкції див На борту до домену Amazon SageMaker.
- Налаштуйте дозволи для налаштування та розгортання SageMaker Canvas. Для отримання додаткової інформації див Налаштування та керування Amazon SageMaker Canvas (для ІТ-адміністраторів).
- Налаштуйте політики спільного використання ресурсів (CORS) для SageMaker Canvas. Для отримання додаткової інформації див Надайте своїм користувачам дозвіл на завантаження локальних файлів.
- Додайте дозволи на використання моделей основи в SageMaker Canvas. Інструкції див Використовуйте генеративний ШІ з основними моделями.
Зауважте, що служби, які SageMaker Canvas використовує для вирішення генеративних завдань ШІ, доступні в SageMaker JumpStart і Amazon Bedrock. Щоб використовувати Amazon Bedrock, переконайтеся, що ви використовуєте SageMaker Canvas у регіоні, де підтримується Amazon Bedrock. Відноситься до Підтримувані регіони щоб дізнатися більше.
Створіть новий сценарій виклику
Для цього випадку використання аналітик контакт-центру визначає сценарій виклику за допомогою однієї з готових до використання моделей, доступних у SageMaker Canvas, вводячи відповідну підказку, наприклад «Створіть сценарій виклику для агента, який допомагає клієнтам із втрачені кредитні картки». Щоб реалізувати це, після того, як хмарний адміністратор організації надасть єдиний доступ до аналітика контакт-центру, виконайте такі дії:
- На консолі SageMaker виберіть Полотно у навігаційній панелі.
- Виберіть свій домен і профіль користувача та вибирайте Відкрити Canvas щоб відкрити програму SageMaker Canvas.
- перейдіть до Готові до використання моделі розділ і виберіть Генеруйте, вилучайте та узагальнюйте вміст щоб відкрити консоль чату.
- Вибравши модель Anthropic Claude 2, введіть підказку «Створити сценарій виклику для агента, який допомагає клієнтам із втраченими кредитними картками» та натисніть Що натомість? Створіть віртуальну версію себе у .
Сценарій, отриманий за допомогою генеративного штучного інтелекту, включається в документ (наприклад, TXT, HTML або PDF) і додається до бази знань, яка керуватиме агентам контакт-центру під час взаємодії з клієнтами.
При використанні хмарного багатоканального рішення контакт-центру, наприклад Amazon Connect, ви можете скористатися функціями на базі AI/ML, щоб підвищити задоволеність клієнтів і ефективність агентів. Amazon Connect Wisdom скорочує час, який агенти витрачають на пошук відповідей, і забезпечує швидке вирішення проблем клієнтів, забезпечуючи пошук знань і рекомендації в реальному часі, поки агенти спілкуються з клієнтами. У цьому конкретному прикладі Amazon Connect Wisdom може синхронізуватися з Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) як джерело вмісту для бази знань, що включає сценарій виклику, створений за допомогою SageMaker Canvas. Для отримання додаткової інформації див Amazon Connect Wisdom S3 Sync.
Наступна схема ілюструє цю архітектуру.
Коли клієнт дзвонить до контакт-центру та або проходить інтерактивну голосову відповідь (IVR), або виявляються певні ключові слова, що стосуються мети дзвінка (наприклад, «втрачено» та «кредитна картка»), Amazon Connect Wisdom надасть пропозиції щодо взаємодії з агентом, включаючи відповідний сценарій виклику, створений SageMaker Canvas.
Завдяки генеруючому штучному інтелекту SageMaker Canvas аналітики контакт-центру економлять час на створення сценаріїв викликів і можуть швидко спробувати нові підказки для налаштування створення сценаріїв.
Покращення існуючого сценарію виклику
Відповідно до наступного огляд78% клієнтів вважають, що робота з колл-центром покращується, коли агент служби підтримки клієнтів не звучить так, ніби він читає зі сценарію. SageMaker Canvas може використовувати генеративний штучний інтелект, який допоможе вам проаналізувати наявний сценарій виклику та запропонувати вдосконалення для покращення якості сценаріїв виклику. Наприклад, ви можете покращити сценарій виклику, щоб включити більше відповідності, або зробити ваш сценарій звучанням більш ввічливим.
Для цього виберіть Новий чат і виберіть Claude 2 як модель. Ви можете використати зразок розшифровки, згенерований у попередньому випадку використання, і підказку «Я хочу, щоб ви діяли як аналітик із забезпечення якості контакт-центру та покращили наведену нижче розшифровку розмови, щоб зробити її сумісною та звучати ввічливіше».
Автоматизуйте завдання після виклику
Ви також можете використовувати генеративний штучний інтелект SageMaker Canvas для автоматизації роботи після виклику в кол-центрах. Типовими варіантами використання є підсумовування дзвінків, допомога в заповненні журналів дзвінків і створення персоналізованого подальшого повідомлення. Це може підвищити продуктивність агентів і зменшити ризик помилок, дозволяючи їм зосередитися на більш цінних завданнях, таких як залучення клієнтів і побудова відносин.
Вибирати Новий чат і виберіть Claude 2 як модель. Ви можете використати зразок стенограми, згенерований у попередньому випадку використання, і підказку «Узагальніть наведену нижче стенограму дзвінка, щоб висвітлити проблему клієнта, дії агента, результат дзвінка та настрої клієнта».
Використовуючи Amazon Connect як рішення для контакт-центру, ви можете реалізувати запис і транскрипцію дзвінків, увімкнувши цю функцію Контактні лінзи Amazon Connect, який надає інші функції аналітики, такі як аналіз настроїв і редагування конфіденційних даних. У ньому також є підсумкове висвітлення ключових речень у стенограмі та позначення проблем, результатів і завдань.
Використання SageMaker Canvas дає змогу зробити ще один крок далі та з єдиного робочого простору вибрати з готових до використання моделей, щоб проаналізувати розшифровку розмови або створити зведення, і навіть порівняти результати, щоб знайти модель, яка найкраще підходить для конкретного використання. справа. Наведена нижче діаграма ілюструє цю архітектуру рішення.
Аналітика клієнтів після дзвінка
Ще одна сфера, де контакт-центри можуть скористатися перевагами SageMaker Canvas, — це зрозуміти взаємодію між клієнтом і агентами. Відповідно до Глобальне опитування NICE WEM 202258% агентів колл-центру кажуть, що вони дуже мало користі від тренінгів компанії. Агенти можуть використовувати генеративний штучний інтелект SageMaker Canvas для аналізу настроїв клієнтів, щоб краще зрозуміти, які альтернативні найкращі дії вони могли б вжити для підвищення рівня задоволеності клієнтів.
Ми виконуємо ті самі дії, що й у попередніх випадках використання. Виберіть Новий чат і виберіть Клод 2. Ви можете використати зразок стенограми, згенерований у попередньому випадку використання, і підказку «Я хочу, щоб ви діяли як супервайзер контакт-центру та критикували та пропонували покращення поведінки агента в розмові з клієнтом».
Прибирати
SageMaker Canvas автоматично вимкне будь-які моделі SageMaker JumpStart, запущені під ним, після 2 годин бездіяльності. Дотримуйтесь інструкцій у цьому розділі, щоб швидше вимкнути ці моделі та заощадити кошти. Зауважте, що немає потреби закривати моделі Amazon Bedrock, оскільки вони не розгорнуті у вашому обліковому записі.
- Щоб вимкнути модель SageMaker JumpStart, ви можете вибрати один із двох методів:
- Вибирати Новий чаті в спадному меню моделі виберіть Запустіть іншу модель. Потім, на Моделі фундаменту сторінка, під Моделі Amazon SageMaker JumpStart, виберіть модель (наприклад Falcon-40B-Instruct) а на правій панелі виберіть Вимкніть модель.
- Якщо ви порівнюєте кілька моделей одночасно, на сторінці порівняння результатів виберіть меню параметрів моделі SageMaker JumpStart (три крапки), а потім виберіть Вимкніть модель.
- Вибирати Вийти на лівій панелі, щоб вийти з програми SageMaker Canvas і припинити споживання Години роботи екземплярів робочої області SageMaker Canvas. Це звільнить усі ресурси, які використовує примірник робочої області.
Висновок
У цій публікації ми проаналізували, як ви можете використовувати генеративний штучний інтелект SageMaker Canvas у контакт-центрах для створення гіперперсоналізованої взаємодії з клієнтами, підвищення продуктивності аналітиків контакт-центру та агентів, а також надання інформації, яку важко отримати за допомогою традиційних інструментів. Як видно з різних варіантів використання, SageMaker Canvas працює як єдиний уніфікований робочий простір без необхідності використовувати різні точкові продукти. Завдяки генеруючому штучному інтелекту SageMaker Canvas контакт-центри можуть покращити задоволеність клієнтів, зменшити витрати та підвищити ефективність. Генеративний штучний інтелект SageMaker Canvas дає змогу створювати нові та інноваційні рішення, які можуть трансформувати індустрію контакт-центрів. Ви також можете використовувати генеративний штучний інтелект, щоб визначати тенденції та ідеї у взаємодії з клієнтами, допомагаючи менеджерам оптимізувати свою роботу та підвищити рівень задоволеності клієнтів. Крім того, ви можете використовувати генеративний штучний інтелект для створення навчальних даних для нових агентів, дозволяючи їм навчатися на синтетичних прикладах і швидше покращувати свою продуктивність.
Дізнатися більше про Функції SageMaker Canvas та розпочати сьогодні використовувати візуальні можливості машинного навчання без використання коду.
Про авторів
Давіде Галлітеллі є старшим спеціалістом з розробки рішень для AI/ML. Він живе в Брюсселі та тісно співпрацює з клієнтами по всьому світу, які хочуть застосувати технології машинного навчання з низьким кодом/без коду та Generative AI. Він був розробником із самого дитинства, почав кодувати у віці 7 років. Він почав вивчати AI/ML в університеті, і з тих пір закохався в нього.
Хосе Руї Тейшейра Нуньєс є архітектором рішень в AWS, що базується в Брюсселі, Бельгія. Зараз він допомагає європейським інституціям і агентствам у їхній хмарній подорожі. Він має понад 20 років досвіду в інформаційних технологіях, приділяючи значну увагу організаціям державного сектору та комунікаційним рішенням.
Ананд Шарма є старшим спеціалістом із розвитку партнерів для generative AI в AWS у Люксембурзі з більш ніж 18-річним досвідом надання інноваційних продуктів і послуг у сфері електронної комерції, фінансових технологій та фінансів. До приходу в AWS він працював в Amazon і керував відділами управління продуктами та бізнес-аналітики.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 100
- 150
- 20
- 20 роки
- 2023
- 408
- 7
- a
- Здатний
- МЕНЮ
- доступ
- рахунки
- точний
- Діяти
- дію
- дії
- доданий
- Додатково
- адреса
- адресація
- Адміністратори
- прийняти
- Перевага
- після
- вік
- агентства
- Агент
- агенти
- AI
- Можливість
- AI / ML
- ВСІ
- Дозволити
- дозволяє
- Також
- альтернатива
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Canvas Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- серед
- an
- аналіз
- аналітик
- аналітики
- аналітика
- аналізувати
- проаналізовані
- та
- оголошений
- Інший
- Відповіді
- Антропний
- будь-який
- додаток
- Застосування
- відповідний
- архітектура
- ЕСТЬ
- ПЛОЩА
- навколо
- статті
- AS
- Допомога
- гарантія
- At
- увагу
- автоматизувати
- автоматично
- доступний
- AWS
- Balance
- Баланс
- база
- заснований
- оскільки
- було
- поведінка
- буття
- Бельгія
- нижче
- користь
- КРАЩЕ
- між
- Блог
- Повідомлення в блозі
- марка
- приносити
- Приносить
- Брюссель
- будувати
- бізнес
- бізнес-аналітика
- by
- call
- коллцентр
- Виклики
- CAN
- полотно
- можливості
- захоплений
- Cards
- який
- випадок
- випадків
- Центр
- Центри
- централізована
- проблеми
- складні
- чат
- chatbots
- Вибирати
- тісно
- хмара
- тренування
- код
- Кодування
- загальний
- зв'язку
- Компанії
- компанія
- Компанії
- порівняти
- порівняння
- порівняння
- переконливий
- конкурентоспроможний
- повний
- завершення
- дотримання
- поступливий
- щодо
- З'єднуватися
- послідовний
- Консоль
- постійна
- споживання
- контакт
- контакт-центр
- зміст
- Розмова
- діалоговий
- витрати
- може
- створювати
- створення
- створення
- кредит
- Кредитні карти
- Поточний
- В даний час
- клієнт
- Залучення клієнтів
- Досвід клієнтів
- Задоволеність клієнтів
- Контакти
- Клієнти
- CX
- щодня
- дані
- справу
- Визначає
- надання
- розгортання
- розгорнути
- Незважаючи на
- деталі
- виявлено
- Розробник
- розробка
- різний
- диференційований
- Диференціація
- важкий
- обговорювати
- do
- документ
- Ні
- домен
- вниз
- безліч
- e-commerce
- край
- ефективність
- або
- усунутий
- обіймаючи
- повноваження
- включіть
- дозволяє
- дозволяє
- зачеплення
- англійська
- підвищувати
- Що натомість? Створіть віртуальну версію себе у
- вхід
- помилки
- Європейська
- Навіть
- приклад
- Приклади
- існуючий
- досвід
- Досліди
- експертиза
- дослідити
- витяг
- Face
- Fallen
- риси
- почувати
- в кінці кінців
- фінансування
- знайти
- FinTech
- Перший
- Сфокусувати
- стежити
- після
- для
- Forrester
- фонд
- чотири
- від
- функція
- Функції
- далі
- породжувати
- генерується
- генеративний
- Генеративний ШІ
- отримати
- дає
- Глобальний
- земну кулю
- Go
- гранти
- великий
- Зростання
- керівництво
- обробляти
- Обробка
- Жорсткий
- Мати
- he
- допомога
- допомогу
- допомагає
- Виділіть
- виділивши
- ГОДИННИК
- Як
- How To
- Однак
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- ідентифікувати
- ілюструє
- Негайний
- Impact
- здійснювати
- удосконалювати
- поліпшення
- поліпшення
- поліпшується
- поліпшення
- in
- включати
- включені
- У тому числі
- включення
- Augmenter
- промисловість
- інформація
- інформаційна технологія
- інновація
- інноваційний
- розуміння
- екземпляр
- мить
- установи
- інструкції
- інтегрувати
- Інтелект
- мати намір
- взаємодія
- Взаємодії
- інтерактивний
- інтерфейс
- інвестиції
- питання
- питання
- IT
- пунктів
- ЙОГО
- робота
- приєднання
- подорож
- JPG
- зберігання
- ключ
- ключові слова
- знання
- маркування
- мова
- мови
- великий
- більше
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- Led
- залишити
- менше
- рівень
- Важіль
- як
- Лінія
- трохи
- місцевий
- журнал
- шукати
- втрачений
- любов
- Люксембург
- машина
- навчання за допомогою машини
- зробити
- управління
- Менеджери
- управління
- Може..
- McKinsey
- Меню
- повідомлення
- Методологія
- методика
- mind
- ML
- модель
- Моделі
- більше
- найбільш
- множинний
- розповіді
- Природний
- навігація
- Необхідність
- нужденних
- потреби
- Нові
- наступний
- приємно
- немає
- увагу
- примітки
- роман
- отримувати
- отриманий
- жовтень
- of
- omnichannel
- on
- ONE
- відкрити
- операції
- Оптимізувати
- Опції
- or
- організації
- Інше
- наші
- з
- Результат
- Результати
- план
- вихід
- над
- подолання
- сторінка
- pane
- частина
- приватність
- партнер
- одноліткам
- для
- Виконувати
- продуктивність
- Дозволи
- Персоналізовані
- план
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точка
- Політика
- пошта
- Пости
- потенціал
- Харчування
- потужний
- Прогнози
- press
- тиск
- попередній
- попередній
- проблеми
- виробляти
- Product
- Управління продуктом
- продуктивність
- Продукти
- профіль
- підказок
- забезпечувати
- забезпечує
- забезпечення
- громадськість
- громадські організації
- мета
- якість
- питань
- Швидко
- швидко
- ранжування
- швидко
- читання
- реального часу
- рекомендації
- запис
- зменшити
- знижує
- послатися
- регіон
- звільнити
- доречний
- звітом
- Звіти
- Сховище
- дослідження
- дозвіл
- рішення
- ресурс
- ресурси
- відповідь
- результати
- revenue
- Зростання доходів
- рецензування
- право
- Risk
- мудрець
- задоволення
- зберегти
- say
- сценарій
- scripts
- Пошук
- Грати короля карти - безкоштовно Nijumi логічна гра гри
- розділ
- сектор
- вибрати
- обраний
- вибір
- старший
- чутливий
- настрій
- обслуговування
- Послуги
- сесіях
- комплект
- поділ
- лист
- Показувати
- закрити
- Вимикати
- аналогічний
- простий
- одночасно
- з
- один
- значний
- So
- рішення
- Рішення
- ВИРІШИТИ
- Звучати
- Source
- спеціаліст
- конкретний
- конкретно
- витрачати
- почалася
- Починаючи
- стан
- Крок
- заходи
- Стоп
- зберігання
- сильний
- такі
- пропонувати
- підсумовувати
- РЕЗЮМЕ
- підтримка
- Підтриманий
- Опори
- Переконайтеся
- перевершує
- синтетичний
- Приймати
- прийняті
- балаканина
- Завдання
- завдання
- команда
- Технології
- Технологія
- сказати
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- потім
- Там.
- тим самим
- Ці
- вони
- це
- хоча?
- три
- через
- час
- велетень
- до
- інструменти
- традиційний
- Навчання
- Розшифровка
- Перетворення
- Тенденції
- намагатися
- щипати
- два
- типово
- при
- розуміти
- єдиний
- університет
- використання
- використання випадку
- випадки використання
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- використовує
- використання
- значення
- дуже
- візуальний
- Голос
- обсяг
- хотіти
- було
- we
- Web
- веб-сервіси
- ДОБРЕ
- Що
- коли
- який
- в той час як
- волі
- мудрість
- з
- без
- Work
- працював
- Робочі процеси
- працює
- лист
- років
- Ти
- молодий
- вашу
- Zendesk
- зефірнет