出色的客户体验提供了竞争优势,并有助于创造品牌差异化。根据 Forrester 报告, 2022 年客户痴迷状况,客户至上可以对组织的资产负债表产生相当大的影响,因为采用这种方法的组织在收入增长方面超越了同行。尽管联络中心一直面临着用更少的资源做更多的事情同时改善客户体验的压力, 80% 的公司计划增加对客户体验 (CX) 的投资水平 提供差异化的客户体验。生成式人工智能的快速创新和改进已经引起了我们的注意和关注。 麦肯锡公司的估计,将生成式人工智能应用于客户服务职能可以提高生产力,其价值约为当前职能成本的 30-45%。
亚马逊 SageMaker 画布 为业务分析师提供可视化的点击式界面,让您可以构建模型并生成准确的机器学习 (ML) 预测,而无需任何 ML 经验或编码。 2023 年 XNUMX 月,SageMaker Canvas 宣布 支持其即用型模型中的基础模型, 供电 亚马逊基岩 和 亚马逊SageMaker JumpStart。这使您可以使用自然语言和对话式聊天界面来执行任务,例如创建新颖的内容,包括叙述、报告和博客文章;总结笔记和文章;并从集中的知识库回答问题——所有这些都无需编写任何代码。
呼叫中心代理的工作是处理呼入和呼出的客户电话,并提供支持或解决问题,同时每天处理数十个电话。如果没有时间在两次通话之间进行研究,那么要跟上这一数量,同时为客户提供即时答案是一项挑战。通常,呼叫脚本会指导座席完成呼叫并概述解决问题的过程。编写良好的脚本可以帮助代理快速了解问题和解决方案,从而提高合规性、减少错误并提高效率。
在这篇文章中,我们探讨了 SageMaker Canvas 中的生成式 AI 如何帮助解决客户在与联络中心打交道时可能面临的常见挑战。我们展示了如何使用 SageMaker Canvas 创建新的调用脚本或改进现有的调用脚本,并探索生成式 AI 如何帮助审查现有交互,以带来传统工具难以获得的见解。作为本文的一部分,我们提供了用于解决任务的提示,并讨论了将这些结果集成到您的系统中的架构。 AWS Contact Center智能 (CCI) 工作流程。
解决方案概述
生成式 AI 基础模型可以帮助在联络中心创建强大的呼叫脚本,并使组织能够执行以下操作:
- 使用统一的知识库创建一致的客户体验来处理客户查询
- 减少呼叫处理时间
- 提高支持团队的生产力
- 使支持团队能够采取下一步最佳行动,以消除错误并采取下一步最佳行动
借助 SageMaker Canvas,您可以从更多基础模型中进行选择,以创建引人注目的调用脚本。 SageMaker Canvas 还允许您同时比较多个模型,因此用户可以选择最适合他们正在处理的特定任务需求的输出。要使用生成式人工智能聊天机器人,用户首先需要提供提示,这是告诉模型您打算做什么的指令。
在这篇文章中,我们讨论了四个常见用例:
- 创建新的调用脚本
- 增强现有的调用脚本
- 自动化呼叫后任务
- 通话后分析
在整篇文章中,我们使用由 Amazon Bedrock 提供支持的 SageMaker Canvas 中提供的大型语言模型 (LLM)。具体来说,我们使用 Anthropic 的 Claude 2 模型,这是一个功能强大的模型,对于各种自然语言任务都具有出色的性能。示例为英文;然而,Anthropic Claude 2 支持多种语言。参考 人类克劳德 2 了解更多。最后,所有这些结果都可以通过其他 Amazon Bedrock 模型(例如 Anthropic Claude Instant 或 Amazon Titan)以及 SageMaker JumpStart 模型重现。
先决条件
对于这篇文章,请确保您已经设置了 AWS账户 具有适当的资源和权限。特别是,完成以下先决步骤:
- 部署 亚马逊SageMaker 领域。 有关说明,请参阅 加入 Amazon SageMaker 域.
- 配置权限以设置和部署 SageMaker Canvas。欲了解更多详情,请参阅 设置和管理 Amazon SageMaker Canvas(适用于 IT 管理员).
- 为 SageMaker Canvas 配置跨域资源共享 (CORS) 策略。欲了解更多信息,请参阅 授予您的用户上传本地文件的权限.
- 添加在 SageMaker Canvas 中使用基础模型的权限。有关说明,请参阅 将生成式 AI 与基础模型结合使用.
请注意,SageMaker Canvas 用于解决生成式 AI 任务的服务可在 SageMaker JumpStart 和 Amazon Bedrock 中使用。要使用 Amazon Bedrock,请确保您在支持 Amazon Bedrock 的区域中使用 SageMaker Canvas。参考 支持地区 了解更多信息。
创建新的调用脚本
对于此用例,联络中心分析师借助 SageMaker Canvas 中可用的现成模型之一定义呼叫脚本,输入适当的提示,例如“为客服人员创建呼叫脚本,帮助客户信用卡丢了。”要实现此目的,在组织的云管理员向联络中心分析师授予单点访问权限后,请完成以下步骤:
- 在SageMaker控制台上,选择 帆布 在导航窗格中。
- 选择您的域和用户配置文件,然后选择 打开画布 打开 SageMaker Canvas 应用程序。
- 导航到 即用型 部分并选择 生成、提取和总结内容 打开聊天控制台。
- 选择 Anthropic Claude 2 模型后,输入提示“为帮助丢失信用卡的客户创建呼叫脚本”,然后按 输入.
通过生成式 AI 获得的脚本包含在文档(例如 TXT、HTML 或 PDF)中,并添加到知识库中,以指导联络中心座席与客户互动。
当使用基于云的全渠道联络中心解决方案时,例如 亚马逊通,您可以利用 AI/ML 支持的功能来提高客户满意度和代理效率。 亚马逊连接智慧 通过在客服人员与客户交谈时提供知识搜索和实时建议,减少客服人员寻找答案的时间,并快速解决客户问题。在此特定示例中,Amazon Connect Wisdom 可以与 亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 作为知识库的内容源,从而合并在 SageMaker Canvas 的帮助下生成的调用脚本。欲了解更多信息,请参阅 Amazon Connect 智慧 S3 同步.
下图说明了此体系结构。
当客户致电联络中心,并且通过交互式语音应答 (IVR) 或检测到与呼叫目的相关的特定关键字(例如“丢失”和“信用卡”)时,Amazon Connect Wisdom 将提供有关如何处理与代理的交互的建议,包括 SageMaker Canvas 生成的相关调用脚本。
借助 SageMaker Canvas 生成式 AI,联络中心分析师可以节省创建呼叫脚本的时间,并且能够快速尝试新提示来调整脚本创建。
增强现有的调用脚本
按照以下 ,78% 的客户认为,当客户服务代理听起来不像是在照本宣科时,他们的呼叫中心体验会得到改善。 SageMaker Canvas 可以使用生成式 AI 帮助您分析现有的调用脚本并提出改进建议以提高调用脚本的质量。例如,您可能希望改进通话脚本以包含更多合规性,或者使您的脚本听起来更有礼貌。
为此,请选择 新聊天 并选择 Claude 2 作为您的模型。您可以使用上一个用例中生成的示例文字记录和提示“我希望您充当联络中心质量保证分析师,并改进下面的通话文字记录,使其合规且听起来更有礼貌。”
自动执行呼叫后任务
您还可以使用 SageMaker Canvas 生成式 AI 来自动化呼叫中心的呼叫后工作。常见用例包括呼叫摘要、协助完成呼叫日志以及创建个性化后续消息。这可以提高客服人员的工作效率并降低出错风险,使他们能够专注于更高价值的任务,例如客户参与和建立关系。
新聊天 并选择 Claude 2 作为您的模型。您可以使用上一个用例中生成的示例记录和提示“总结以下呼叫记录以突出显示客户问题、代理操作、呼叫结果和客户情绪”。
当使用 Amazon Connect 作为联络中心解决方案时,您可以通过启用来实现通话录音和转录 亚马逊 Connect 隐形眼镜,它带来了其他分析功能,例如情绪分析和敏感数据编辑。它还通过突出显示记录中的关键句子并标记问题、结果和行动项目来进行总结。
使用 SageMaker Canvas,您可以更进一步,从单个工作区中选择现成的模型来分析通话记录或生成摘要,甚至可以比较结果以找到最适合特定用途的模型 -案件。下图说明了该解决方案架构。
客户通话后分析
联络中心可以利用 SageMaker Canvas 的另一个领域是了解客户和座席之间的交互。根据 2022 年 NICE WEM 全球调查,58% 的呼叫中心座席表示,他们从公司辅导课程中获益甚少。客服人员可以使用 SageMaker Canvas 生成式 AI 进行客户情绪分析,以进一步了解他们可以采取哪些替代最佳行动来提高客户满意度。
我们遵循与之前的用例类似的步骤。选择 新聊天 并选择 Claude 2。您可以使用上一个用例中生成的示例记录和提示“我希望您充当联络中心主管,对客户对话中的座席行为提出批评并提出改进建议。”
清理
SageMaker Canvas 将在 2 小时不活动后自动关闭在其下启动的任何 SageMaker JumpStart 模型。请按照本节中的说明尽快关闭这些型号以节省成本。请注意,无需关闭 Amazon Bedrock 模型,因为它们未部署在您的账户中。
- 要关闭 SageMaker JumpStart 模型,您可以选择两种方法:
- 新聊天,然后在模型下拉菜单中选择 启动另一个模型. 然后,在 基础模型 页面,在 Amazon SageMaker JumpStart 模型,选择型号(如 Falcon-40B-指导) 然后在右侧窗格中选择 关闭模型.
- 如果您同时比较多个模型,请在结果比较页面上选择 SageMaker JumpStart 模型的选项菜单(三个点),然后选择 关闭模型.
- 退出 在左侧窗格中注销 SageMaker Canvas 应用程序以停止消耗 SageMaker Canvas 工作区实例小时数。这将释放工作区实例使用的所有资源。
结论
在这篇文章中,我们分析了如何在联络中心使用 SageMaker Canvas 生成式 AI 来创建超个性化的客户交互,提高联络中心分析师和座席的工作效率,并带来传统工具难以获得的见解。如不同用例所示,SageMaker Canvas 充当单个统一工作区,无需使用不同的单点产品。借助 SageMaker Canvas 生成式 AI,联络中心可以提高客户满意度、降低成本并提高效率。 SageMaker Canvas 生成式 AI 使您能够生成新的创新解决方案,这些解决方案有可能改变联络中心行业。您还可以使用生成式人工智能来识别客户互动中的趋势和见解,帮助管理人员优化运营并提高客户满意度。此外,您可以使用生成式 AI 为新代理生成训练数据,使它们能够从综合示例中学习并更快地提高性能。
进一步了解 SageMaker Canvas 功能 和 今天就开始 利用可视化、无代码机器学习功能。
作者简介
戴维德·加利特利 是 AI/ML 的高级专家解决方案架构师。 他居住在布鲁塞尔,与全球寻求采用低代码/无代码机器学习技术和生成人工智能的客户密切合作。 他从很小的时候就开始做开发人员,7 岁就开始编码。他在大学开始学习 AI/ML,从那时起就爱上了它。
何塞·鲁伊·特谢拉·努内斯 是 AWS 的解决方案架构师,总部位于比利时布鲁塞尔。他目前帮助欧洲机构和机构踏上云之旅。他在信息技术领域拥有 20 多年的专业知识,特别关注公共部门组织和通信解决方案。
阿南德夏尔马 是卢森堡 AWS 的生成式 AI 高级合作伙伴开发专家,拥有超过 18 年在电子商务、金融科技和金融领域提供创新产品和服务的经验。在加入 AWS 之前,他曾在 Amazon 工作,领导产品管理和商业智能职能。
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- PlatoData.Network 垂直生成人工智能。 赋予自己力量。 访问这里。
- 柏拉图爱流。 Web3 智能。 知识放大。 访问这里。
- 柏拉图ESG。 碳, 清洁科技, 能源, 环境, 太阳能, 废物管理。 访问这里。
- 柏拉图健康。 生物技术和临床试验情报。 访问这里。
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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