Додайте розмовний штучний інтелект до будь-якого контакт-центру за допомогою Amazon Lex і Amazon Chime SDK

Перевидано Платоном

читають: 0

Задоволеність клієнтів є потужним показником, який безпосередньо впливає на прибутковість організації. Зважаючи на стрімкий технологічний прогрес за останнє десятиліття чи близько того, стає ще важливішим підвищити концентрацію на клієнті такими способами:

Зробіть свою організацію доступною для своїх клієнтів за допомогою багатьох способів, зокрема голосових, текстових, соціальних мереж тощо
Надання вашим клієнтам високоефективного досвіду післяпродажного обслуговування та обслуговування
Постійне вдосконалення якості ваших послуг у міру зміни тенденцій і динаміки бізнесу

Створення високоефективних контакт-центрів потребує значної автоматизації, можливості масштабування та механізму активного навчання за допомогою зворотного зв’язку з клієнтами. На кожному етапі шляху клієнта до контакт-центру є складність — від тривалого часу утримання на початку до операційних витрат, пов’язаних із тривалим середнім часом обробки.

У традиційних контакт-центрах одним із рішень для тривалого часу очікування є можливість самообслуговування для клієнтів за допомогою системи інтерактивного голосового відповіді (IVR). IVR використовує набір автоматичних параметрів меню, щоб допомогти зменшити кількість дзвінків агента шляхом вирішення поширених запитів без залучення живого агента. Однак традиційні IVR зазвичай дотримуються заздалегідь визначеної послідовності, не маючи можливості розумно реагувати на запити клієнтів. Подібний нерозмовний IVR може розчарувати ваших клієнтів і спонукати їх намагатися зв’язатися з агентом якнайшвидше, що збільшує рівень відхилення викликів. Ви можете вирішити цю проблему, додавши штучний інтелект (AI) до свого IVR. IVR із підтримкою штучного інтелекту може швидше й точніше допомогти вашому клієнту вирішити проблеми без втручання людини. Коли потрібен агент, IVR із підтримкою штучного інтелекту може направити вашого клієнта до потрібного агента з уже зібраною правильною інформацією, таким чином позбавляючи клієнта необхідності повторювати інформацію. Зі послугами штучного інтелекту AWS це ще простіше, оскільки для використання потужних, попередньо навчених моделей ML не потрібно навчання чи досвід машинного навчання.

Автоматизовані програми на основі ШІ є природним вибором для IVR, оскільки вони можуть розуміти та відповідати природною мовою. Крім того, ви можете додати розширені можливості до свого IVR, щоб навчатися та розвиватися на основі того, як клієнти з ним взаємодіють. с Амазон Лекс, ви можете створювати потужні багатомовні розмовні системи штучного інтелекту та вдосконалювати досвід самообслуговування для своїх клієнтів, не потребуючи навичок ML. За допомогою Amazon Chime SDK ви можете легко інтегрувати наявний контакт-центр до Amazon Lex за допомогою Медіапрограма Amazon Chime SDK SIP. Це включає контакт-центри, такі як Avaya, Cisco, Genesys та інші. Інтеграція Amazon Chime SDK з Amazon Lex доступна в регіонах AWS Схід США (Північна Вірджинія) і Захід США (Орегон).

Це забезпечує гнучкість вбудованої інтеграції з Amazon Lex для самообслуговування на основі штучного інтелекту та можливість інтеграції з безліччю інших служб AWS AI для трансформації всіх операцій контакт-центру.

У цій публікації ми пропонуємо покрокове керівництво щодо того, як можна додати IVR на основі штучного інтелекту до будь-якого контакт-центру, який підтримує транкінг SIP, за допомогою Amazon Chime SDK і Amazon Lex через нещодавно запущений Аудіоінтеграція Amazon Chime SDK PSTN з Amazon Lex. У цій публікації ми розглядаємо такі теми:

Еталонна архітектура рішення для ШІ самообслуговування
Розгортання рішення
Перегляд чат-бота балансу рахунку
Перегляд голосового конектора Amazon Chime SDK
Тестування розчину
Очищення ресурсів

Огляд рішення

Як описано в попередньому розділі, ми використовуємо дві ключові служби AWS, Amazon Lex і Amazon Chime SDK, щоб створити рішення ШІ для самообслуговування. Ми також використовуємо AWS Lambda (повністю керована безсерверна обчислювальна служба), Обчислювальна хмара Amazon Elastic (Amazon EC2, обчислювальна інфраструктура) і Amazon DynamoDB (повністю керована база даних без SQL), щоб створити робочий приклад. База коду для цього рішення доступна в супроводжуючий репозиторій GitHub. Інструкції з розгортання та тестування цього рішення наведено в наступному розділі.

Наступна діаграма ілюструє архітектуру рішення.

Робочий процес рішення складається з наступних кроків:

Коли ми телефонуємо за допомогою стаціонарного або мобільного телефону, комутована телефонна мережа загального користування (PSTN) з’єднує нас з іншою стороною. У цій демонстрації ми використовуємо Сервер Asterisk (безкоштовна структура контакт-центру), розгорнута на сервері Amazon EC2 для емуляції контакт-центру, підключеного до PSTN через Amazon Chime Voice Connector. Asterisk — це програмна реалізація приватної телефонної станції (PBX) — контролера приватної телефонної мережі, яка використовується в компанії чи організації.
У рамках цієї демонстрації номер телефону отримується через Amazon Chime SDK і пов’язується з АТС Asterisk. Коли дзвінок здійснюється на цей номер, він доставляється як SIP (протокол ініціації сеансу) до сервера Asterisk PBX. Потім АТС Asterisk направляє цей дзвінок до голосового конектора Amazon Chime за допомогою SIP, де він ініціює Медіапрограма Amazon Chime SIP.
Amazon Chime PSTN audio використовує медіапрограму SIP для створення a програмований додаток VoIP. Медіапрограма Amazon Chime SIP працює з функцією Lambda для програмної обробки виклику.
Коли виклик надходить до медіа-програми Amazon Chime SIP, викликається відповідна функція Lambda. Функція зберігає інформацію про виклик у таблиці DynamoDB і повертає a StartBotConversation дії. The StartBotConversation дія встановлює голосову розмову між кінцевим користувачем у PSTN і ботом Amazon Lex.
Amazon Lex — це повністю керована служба штучного інтелекту AWS із передовими моделями природної мови для проектування, створення, тестування та розгортання розмовних інтерфейсів у програмах. Він поєднує в собі технології автоматичного розпізнавання мовлення та розуміння природної мови для створення людської взаємодії для ваших програм. Як приклад, ця демонстрація розгортає бота для виконання трьох автоматизованих завдань, або наміри: Check Balance, Transfer Funds та Open Account. Намір представляє дію, яку хоче виконати користувач.
Розмова починається з того, що абонент взаємодіє з ботом Amazon Lex, повідомляючи боту, що він хоче зробити. Функції автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) і розуміння природної мови (NLU) бота допомагають йому розуміти введені користувачем дані. Amazon Lex може визначити запитуваний намір на основі введення абонента та зразків висловлювань, налаштованих для кожного наміру.
Після визначення наміру Amazon Lex взаємодіє з абонентом, щоб зібрати інформацію для всіх слотів, налаштованих для цього наміру. Наприклад, Open Account Намір включає чотири слоти:
1. Ім'я
2. Прізвище
3. Тип рахунку
4. Номер телефону
Amazon Lex працює з абонентом, щоб отримати інформацію для всіх цих необхідних слотів вибраного наміру. Після того, як їх було зафіксовано та намір виконано, Amazon Lex повертає обробку виклику медіа-програмі Amazon Chime SIP разом із повними результатами розмови бота Amazon Lex.
Подальші кроки обробки виконуються функцією лямбда-обробника звуку PSTN. Це включає аналіз результатів, визначення наступної дії маршруту виклику, збереження результатів у таблиці DynamoDB і повернення дії завершення.
Asterisk PBX використовує інформацію, що зберігається в таблиці DynamoDB, щоб визначити наступну дію. Наприклад, якщо абонент хотів перевірити свій баланс, виклик завершується. Однак, якщо абонент хотів відкрити обліковий запис, виклик надсилається агенту та містить інформацію, отриману ботом Amazon Lex.

Ми використовували Набір хмарних розробок AWS (AWS CDK), щоб упакувати цю програму для легкого розгортання у вашому обліковому записі. AWS CDK — це платформа розробки програмного забезпечення з відкритим кодом для визначення ресурсів ваших хмарних додатків за допомогою знайомих мов програмування. Він забезпечує компоненти високого рівня, які називаються конструкти які попередньо налаштовують хмарні ресурси з перевіреними параметрами за замовчуванням, тож ви можете легко створювати хмарні програми.

Передумови

Перш ніж розгортати рішення, нам потрібно мати обліковий запис AWS і локальну машину для запуску стека AWS CDK. Виконайте наступні дії:

Увійдіть у свій обліковий запис AWS.
Якщо у вас немає облікового запису AWS, ви можете записатись на один.Для нових клієнтів AWS надає a Безкоштовний рівень, яка надає можливість безкоштовно досліджувати та випробувати послуги AWS (до вказаних лімітів для кожної послуги). Це може допомогти вам отримати практичний досвід роботи з платформою, продуктами та послугами AWS. Ми використовуємо локальну машину, наприклад ноутбук або настільний комп’ютер, щоб розгорнути стек за допомогою AWS CDK.
Відкрийте нове вікно терміналу для MacOS або шпаклівка для ОС Windows, щоб інсталювати всі передумови, необхідні для розгортання рішення.
Встановіть наступне необхідне програмне забезпечення:
1. Інтерфейс командного рядка AWS (AWS CLI) – інструмент командного рядка для взаємодії зі службами AWS. Інструкції зі встановлення див Встановлення, оновлення та видалення AWS CLI.
2. Node.js > 16 – серверний механізм JavaScript з відкритим кодом для розробки та розгортання додатків. Інструкції зі встановлення див Підручник: Налаштування Node.js на примірнику Amazon EC2.
3. пряжа – Yarn – це менеджер пакетів для вашого коду. Це забезпечує простий доступ до використання та обміну кодом між розробниками. Виконайте таку команду, щоб установити Yarn:
```
curl -o- -L https://yarnpkg.com/install.sh | bash
```
  Тепер ми виконуємо наступні команди, щоб налаштувати потрібні нам ключі доступу до AWS. Для отримання додаткової інформації див Керування ключами доступу для користувачів IAM.
Запустіть таку команду:
```
aws configure list
```
Запустіть таку команду:
```
aws configure
```
Укажіть значення ідентифікатора ключа доступу та секретного ключа доступу вашого облікового запису AWS.
Змініть назву регіону або залиште стандартний регіон без змін.
Прийміть стандартне значення JSON для вихідного формату.

Розгорніть рішення

Ви також можете налаштувати це рішення відповідно до своїх вимог. Перегляньте вихідні ресурси, які містить це розгортання, і змініть функцію Lambda, щоб додати спеціальну бізнес-логіку, необхідну для вашого власного рішення.

Щоб розгорнути програму, виконайте на тому самому терміналі такі дії:

Клонуйте репозиторій git:

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

Введіть каталог проекту:

cd amazon-chime-pstn-audio-with-amazon-lex
Розгорніть додаток AWS CDK:
```
yarn launch
```
Через кілька хвилин розгортання стека має бути завершено. На наступному знімку екрана показано зразок результату.
Встановіть веб-клієнт SIP phone за допомогою таких команд:
```
cd site 
```
```
Yarn 
```
```
yarn run start
```

Перегляньте голосовий конектор Amazon Chime SDK

У цій публікації ми використовуємо Amazon Chime SDK для маршрутизації дзвінків, отриманих на сервері АТС Asterisk (або ваших існуючих контактних центрах), до Amazon Lex. Це робиться за допомогою Amazon Chime SIP PSTN аудіо та Amazon Chime Voice Connector. Аудіо Amazon Chime PSTN дає змогу створювати програмовані програми телефонії за допомогою функцій Lambda. Ці медіа-програми Amazon Chime SIP запускаються або номером телефону PSTN, або Amazon Chime Voice Connector. На наступному знімку екрана показано правило SIP, яке запускається голосовим конектором Amazon Chime SDK і спрямоване на медіапрограму SIP.

Перегляньте чат-бот "Баланс рахунку".

Бот Amazon Lex у цій демонстрації включає три наміри. Ці наміри можна запитати через природну мову мовлення від абонента. Наприклад, Check Balance намір містить наступні зразки висловлювань.

Намір може вимагати нуль або більше параметрів, які викликаються ігрові автомати. Ми додаємо слоти як частину конфігурації намірів під час створення блоту. Під час виконання Amazon Lex запитує у користувача певні значення слота. Користувач повинен надати значення для всіх необхідних слотів, перш ніж Amazon Lex зможе виконати намір.

Для Check Balance Amazon Lex запитує дані про слоти, наприклад:

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

Після того як бот Amazon Lex збирає всю необхідну інформацію про слот, він виконує намір, викликаючи відповідну відповідь. У цьому випадку він запитує баланс рахунку, пов’язаний з обліковим записом, і надає його клієнту.

У цій публікації ми використовуємо функцію Lambda, щоб допомогти ініціалізувати, перевірити та виконати намір. Нижче наведено приклад коду Python, який показує, як функція обробляє виклики залежно від того, який намір використовується:

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

Нижче наведено приклад коду, який пояснює блок коду для Check Balance намір у функції Лямбда. У цьому прикладі ми генеруємо випадкове число як баланс рахунку, але його можна інтегрувати з наявною базою даних, щоб надати точну інформацію про абонента.

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)

Перевірте розчин

Давайте розглянемо рішення, дотримуючись шляху одного запиту користувача:

Отримайте номер телефону з вихідних даних після розгортання AWS CDK:
```
Outputs:
LexContactCenter.voiceConnectorPhone = +1NPANXXXXXX
```
Наберіть номер телефону з будь-якого телефону на базі PSTN.
Тепер ви можете спробувати параметри меню.

Щоб бот Amazon Lex зрозумів Check Balance намір, ви можете вимовити будь-яке з наступних висловлювань:

Який залишок на моєму рахунку?
Перевірити баланс мого рахунку?
Я хочу перевірити баланс?

Amazon Lex запитує дані слота, необхідні для виконання цього наміру. Для Check Balance Amazon Lex запитує обліковий запис і дату народження:

Для якого рахунку ви хочете перевірити баланс?
З метою перевірки, які ваші дані народження?

Після надання необхідної інформації бот виконує намір і надає інформацію про баланс рахунку. Нижче наведено приклад вихідного повідомлення для Check Balance намір: Thank you. The balance on your <account> account is $<balance>.

Завершіть розмову, поклавши слухавку або перейшовши до агента.

Після завершення розмови з ботом Amazon Lex виклик повертається до медіапрограми SIP і пов’язаної функції Lambda з результатами розмови бота.

Медіа-додаток Amazon Chime SIP виконує етапи постобробки та повертає виклик до АТС Asterisk. Для Open Account це змушує УВАТС Asterisk викликати агента за допомогою SIP-телефону на основі веб-клієнта. На наступному знімку екрана показано інформаційну панель із інформацією про виклик агента. На цей виклик можна відповісти на веб-клієнті, щоб встановити двосторонній звук між абонентом і агентом. Як показано на скріншоті, інформація, надана абонентом, була збережена та представлена агенту.

Перегляньте наступне відео для прикладу партнерського рішення про те, як інтегрувати Amazon Lex із Cisco Unified Contact Center за допомогою Amazon Chime SDK:

Очистити ресурси

Щоб очистити ресурси, використані в цій демонстрації, і уникнути подальших витрат, виконайте таку команду у вікні терміналу:

yarn destroy

Команда AWS CloudFormation стек, створений AWS CDK, знищується, видаляючи всі виділені ресурси.

Висновок

У цій публікації ми продемонстрували рішення з еталонною архітектурою для додавання ШІ самообслуговування до будь-якого контакт-центру за допомогою Amazon Lex і Amazon Chime SDK. Ми показали, як працює рішення, і детально описали код і етапи розгортання. Це рішення призначене як еталонна архітектура або короткий посібник, який ви можете налаштувати відповідно до своїх потреб.

Подумайте про це та повідомте нам, як це вирішило ваш випадок використання, залишивши відгук у розділі коментарів. Для отримання додаткової інформації див репозиторій проекту GitHub.

Про авторів

Прем Ранга є керівником домену NLP і старшим спеціалістом із штучного інтелекту/ML SA в AWS, а також автором, який часто публікує блоги, дослідницькі статті та нещодавно підручник з NLP. Коли він не допомагає клієнтам адаптувати AWS AI/ML, Прем займається створенням підрозділів Simple Beer Service для офісів AWS, проводить змагальні ігрові заходи за допомогою DeepRacer і DeepComposer, а також навчає студентів, молодих професіоналів навикам AI/ML. Ви можете стежити за роботою Према далі LinkedIn.

Суд Шютт є провідним проповідником для Amazon Chime SDK, має досвід роботи з телефонією і тепер любить створювати речі, які створюють речі. Корт зосереджений на навчанні розробників і не розробників, як будувати за допомогою AWS.

Вамші Крішна Енаботала є старшим спеціалістом із штучного інтелекту та ML в AWS, який має досвід роботи з великими даними, аналітикою та розробкою масштабованих архітектур AI/ML для стартапів і підприємств. Vamshi зосереджується на мовному штучному інтелекті та впроваджує інновації у створенні механізмів рекомендацій світового рівня. Поза роботою Вамші є ентузіастом радіоуправління, будує та грає з обладнанням RC (літаками, автомобілями та дронами), а також захоплюється садівництвом.