信安是一家拥有 140 多年经营历史的老牌金融服务公司,是全球投资管理领导者,为全球超过 62 万客户提供服务。信安正在开展企业规模的近实时分析,以提供无缝且超个性化的全渠道客户体验,以实现让所有人都能获得财务安全的使命。他们正在跨渠道处理数据,包括记录的联络中心交互、电子邮件、聊天和其他数字渠道。
在这篇文章中,我们演示了如何在 AWS 中聚合数据 CCI 呼叫后分析解决方案 使校长能够了解其联络中心交互情况,更好地了解客户旅程,并改善联系渠道之间的整体体验,同时保持数据完整性和安全性。
解决方案需求
信安通过 Genesys Cloud CX 提供投资服务,Genesys Cloud CX 是一个基于云的联络中心,可提供 与 AWS 的强大原生集成。每年,Principal 都会处理数百万个电话和数字交互。第一步,他们希望转录语音通话并分析这些交互,以确定主要通话驱动因素,包括问题、主题、情绪、平均处理时间 (AHT) 故障,并开发额外的基于自然语言处理 (NLP) 的分析。
为了正确分析调用,Principal 有一些要求:
- 联系方式详细信息:了解客户旅程需要了解说话者是自动交互式语音应答 (IVR) 系统还是人工座席,以及两者之间何时发生呼叫转接。
- 内容修订:每个客户音频交互都记录为立体声 WAV 文件,但可能包含敏感信息,例如受 HIPAA 保护的信息和个人身份信息 (PII)。
- 可扩展性:该架构需要立即扩展到每天数千个调用和每年数百万个调用。此外,Principal 需要一个可扩展的分析架构来分析其他渠道,例如电子邮件线程和传统的客户声音 (VoC) 调查结果。
- 在信安,诚信是不容谈判的——它指导着他们所做的一切。事实上,做正确的事是信安的核心价值观之一。因此,当委托团队开始处理这个项目时,他们知道确保最高标准的数据安全(例如法规遵从性、数据隐私和数据质量)将是一个不容谈判的关键要求。该团队需要利用与数据安全立场相匹配的技术,以及构建自定义合规性和安全控制来满足严格要求的能力。对这一关键要求的关注使信安能够保持安全可靠的客户体验。
解决方案概述
经过广泛研究,主要团队最终确定了 AWS 联络中心智能 (CCI) 解决方案s,使公司能够通过向第三方本地和云联络中心添加人工智能功能来改善客户体验并获得对话见解。中国工业联合会 通话后分析 (PCA) 解决方案是 CCI 解决方案套件的一部分,符合许多已确定的要求。主成分分析有一个 解决方案库指导参考架构 与 GitHub 上的开源示例存储库。与 AWS 客户团队合作,Principal 详细介绍了 PCA 解决方案及其部署,并设置了自定义培训计划和沉浸日,以快速提升校长团队的技能。开源存储库中的示例架构(参见下图)和代码库使主要工程团队能够围绕统一客户旅程以及将电话记录和文字记录合并在一起快速启动他们的解决方案。
PCA 提供了一个完整的架构,围绕在完全自动化的工作流程中摄取音频文件 AWS步骤功能,当音频文件被传送到配置的 亚马逊简单存储服务 (亚马逊 S3)存储桶。几分钟后,将生成一份成绩单 Amazon Transcribe 呼叫分析 并保存到另一个 S3 存储桶以供其他商业智能 (BI) 工具处理。 PCA 还提供基于网络的用户界面,允许客户浏览通话记录。 PCA 的安全功能可确保所有 PII 数据均从文字记录以及音频文件本身中进行编辑。此外,S3 存储桶中的所有数据都可以使用主体的密钥进行加密。
Principal 与 AWS 技术团队合作修改 PCA 中的 Step Functions 工作流程,以进一步实现他们的目标。 Genesys 在名为“联系人跟踪记录”(CTR) 的文件中跟踪交互时间戳、呼叫队列、座席转接和参与者发言时间等呼叫详细信息。通过将准确的文字记录与 Genesys CTR 文件相结合,Principal 可以正确识别发言者、将呼叫分类、分析座席绩效、识别追加销售机会,并进行额外的机器学习 (ML) 支持的分析。
团队构建了一种新的数据摄取机制,允许 CTR 文件与音频文件一起传送到 S3 存储桶。 Principal 和 AWS 合作开发了一个新的 AWS Lambda 添加到 Step Functions 工作流程的函数。此 Lambda 函数可识别 CTR 记录并提供额外的处理步骤,输出包含附加元数据的增强转录本,例如队列和座席 ID 信息、IVR 识别和标记,以及客户被转移到的座席数量(和 IVR),所有这些都从点击率记录。这些额外信息使校长能够在整个对话生命周期中创建客户互动地图,并重点关注关键的语音片段,同时排除不太相关的片段。
此外,这一后处理步骤使Principal能够利用座席和队列名称等内部信息进一步丰富记录,并扩展PCA的分析功能,包括用于主题和客户意图识别的自定义基于NLP的ML模型,部署使用 亚马逊SageMaker 端点,以及使用 Amazon Bedrock 上托管的基础生成 AI 模型进行额外的转录增强。
PCA 在 GitHub 上开源,允许诸如Principal 之类的客户使用定制的私有业务代码来扩展和维护自己的分叉。它还允许社区将代码提交回主存储库以供其他人使用。委托人和 AWS 技术团队合作,将 Genesys CTR 和后处理占位符功能合并到 PCA 的主要版本中。 Primary 和 AWS 之间的这种合作伙伴关系加快了 Primary 的上市速度,同时确保可以快速添加现有和传入的业务需求。对开源项目的贡献加速了其他客户的 Genesys CTR 工作负载。
回答业务问题
PCA 到位后,首席分析师、数据科学家、工程师和企业主与 AWS 中小企业合作,构建了众多 亚马逊QuickSight 仪表板显示数据见解并开始回答业务问题。 QuickSight 是一项云规模 BI 服务,可用于从多个数据集、AWS 数据、第三方数据、软件即服务 (SaaS) 数据等提供易于理解的见解。使用此 BI 工具及其与现有数据存储库的本机集成,可通过 亚马逊雅典娜,使得创建可视化以相对简单地显示大规模数据,并启用自助服务 BI。快速起草可视化来回答一些关键问题,包括“我们的客户打电话给我们的目的是什么”、“哪些主题与最长的 AHT/大多数传输相关”以及“哪些主题和问题与最低的客户情绪分数相关?”通过获取与 Primary 自定义主题模型相关的其他数据,团队能够扩展 QuickSight 的使用范围,包括主题和相关性比较、模型验证功能以及基于说话者、细分、通话和对话的情绪比较。此外,使用 QuickSight 洞察力使主要团队能够快速实施异常检测和数量预测,同时 亚马逊 QuickSight Q是 QuickSight 中使用 NLP 的 ML 功能,可实现快速自然语言定量数据分析。
当 PCA 的初始计划完成后,Principal 知道他们需要立即深入研究全渠道客户体验。 Principal 和 AWS 共同构建了用于客户电子邮件交互和来自客户数据平台的其他元数据的数据提取管道,并构建了数据聚合和分析机制,以将全渠道数据合并到单个客户洞察镜头中。 Athena 视图和 QuickSight 仪表板的利用继续支持经典分析,并通过以下方式实现概念验证图数据库 亚马逊海王星 当大规模实施时,将帮助校长在全渠道视图中深入了解交互主题和意图关系。
结果
PCA 有助于加快上市时间。校长能够在 1 天内自行部署现有的开源 PCA 应用程序。然后,Principal 与 AWS 合作,在 3 个月的时间内通过 Genesys CTR 集成等众多功能扩展了 PCA 产品。开发和部署过程是一个联合、迭代的过程,使校长能够测试和处理新建功能的生产调用量。自最初合作以来,AWS 和Principal 继续合作,共享业务需求、路线图、代码和错误修复以扩展 PCA。
自最初开发和部署以来,Principal 已通过 PCA 框架处理了超过 1 万个客户呼叫。这导致客户、客服人员或 IVR 说出超过 63 万个单独的语音片段。凭借这些丰富的数据,信安能够进行大规模历史和近乎实时的分析,以深入了解客户体验。
AWS CCI 解决方案改变了 Principal 的游戏规则。 Principal 现有的 CCI 工具套件(包括用于简单仪表板和机会识别的 Qualtrics)通过添加 PCA 进行了扩展。将 PCA 添加到 CCI 工具套件中后,Principal 能够快速对其联络中心交互进行深入分析。有了这些数据,Principal 现在可以进行高级分析,以了解客户交互和呼叫驱动因素,包括主题、意图、问题、行动项目和结果。即使在小规模、受控的生产环境中,PCA 数据湖也催生了许多新的用例。
路线图
PCA 生成的数据可用于根据有关哪些主题导致更长的平均处理时间、更长的等待时间、更多的转接和负面客户情绪的洞察,做出有关呼叫路由的关键业务决策。了解客户与 IVR 和自动语音助理的交互何时被误解或错误路由将有助于信安改善自助服务体验。了解客户为何致电而不是使用网站对于改善客户旅程和提高客户满意度至关重要。负责增强 Web 体验的产品经理分享了他们对能够使用 PCA 数据来推动新增强功能的优先级并衡量变更影响的兴奋之情。信安还在分析其他潜在的用例,例如客户资料映射、欺诈检测、劳动力管理、使用额外的人工智能/机器学习和大型语言模型 (LLM),并识别其联络中心内的新趋势。
未来,Principal 计划通过额外的数据聚合、分析和用于文本摘要的自然语言生成 (NLG) 模型继续扩展后处理功能。目前,Principal 正在将生成式 AI 和基础模型(例如 Amazon Titan)集成到其专有解决方案中。 Principal 计划使用 AWS 生成式 AI 来提高员工工作效率、增加管理资产、提供高质量的客户体验并提供使客户能够高效做出投资和退休决策的工具。鉴于开源 PCA 框架的灵活性和可扩展性,Principal 团队拥有大量额外的增强功能、分析和见解,可以扩展现有框架。
“借助 AWS Post Call 分析解决方案,Principal 目前可以进行大规模历史分析,以了解哪些方面可以改进客户体验、生成可操作的见解,并确定采取行动的优先顺序。 现在,我们正在使用 Amazon Bedrock 添加生成式 AI,以帮助我们的业务用户以更高的速度和准确性做出数据驱动的决策,同时降低成本。我们期待探索 Amazon Transcribe Call Analytics 中的通话后摘要功能,以便我们的客服人员能够集中时间和资源与客户互动,而不是在联系后进行手动工作。”
——信安金融集团数据与分析总监 Miguel Sanchez Urresty 说道。
结论
AWS CCI PCA 解决方案旨在通过向您选择的联络中心提供商添加 AI 和 ML 来改善客户体验、获取客户洞察并降低运营成本。了解有关其他 CCI 解决方案的更多信息,例如 实时通话分析,请参阅 AWS 联络中心智能 (CCI) 解决方案.
关于信安金融集团
主要金融集团 Des Moines IA 是一家拥有 19,000 名员工的金融公司。截至 140 年 62 月 31 日,我们的业务已超过 2022 年,正在为全球各个国家的超过 XNUMX 万客户提供帮助。
AWS 和 Amazon 不是信安国民人寿保险公司(纽约州除外)和信安人寿保险公司发行的信安金融集团保险产品的任何公司的附属公司。规划信安人寿提供的行政服务。信安基金公司 (Principal Funds, Inc.) 由信安基金分销商 (Principal Funds Distributor, Inc.) 分销。证券通过信安证券公司 (Principal Securities, Inc.)、SIPC 成员和/或独立经纪商/交易商提供。所提及的公司是信安金融集团 (Des Moines, IA 50392) 的成员。©2023 信安金融服务公司 (Principal Financial Services, Inc.)
本通讯旨在具有教育意义,并不旨在被视为建议。通过信安人寿保险公司提供的保险产品和计划管理服务,信安人寿保险公司是信安金融集团的成员,得梅因,IA 50392
关于作者
克里斯托弗·洛特 是 AWS AI 语言服务团队的高级解决方案架构师。他拥有 20 年的企业软件开发经验。克里斯住在加利福尼亚州萨克拉门托,喜欢园艺、烹饪、航空航天/通用航空和环游世界。
尼基·苏斯曼博士 是一位高级数据科学家,也是主要语言人工智能服务团队的技术负责人。她在数据和分析、应用程序开发、基础设施工程和 DevSecOps 方面拥有丰富的经验。
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