您的联络中心是您的企业和客户之间的重要纽带。 每次致电您的联络中心都是一次了解客户需求以及您满足这些需求的情况的机会。
大多数联络中心要求他们的座席在每次通话后总结他们的谈话。 呼叫摘要是一个有价值的工具,可以帮助联络中心了解客户呼叫并从中获得见解。 此外,准确的通话摘要消除了客户在转接至其他客服人员时重复信息的需要,从而增强了客户旅程。
在这篇文章中,我们解释了如何利用生成式人工智能的力量来减少创建呼叫摘要和呼叫处置的工作量并提高准确性。 我们还展示了如何快速开始使用最新版本的开源解决方案, 借助座席协助进行实时呼叫分析.
通话摘要的挑战
随着联络中心收集更多的语音数据,对高效呼叫摘要的需求显着增长。 然而,大多数摘要都是空的或不准确,因为手动创建它们非常耗时,会影响代理的关键指标,例如平均处理时间 (AHT)。 客服人员报告说,总结可能会占用总通话量的三分之一,因此他们会跳过它或填写不完整的信息。 这会损害客户体验——在客服人员打字时,长时间保留会让客户感到沮丧,而不完整的摘要意味着在客服人员之间转移时要求客户重复信息。
好消息是,现在可以通过生成人工智能来自动化和解决摘要挑战。
生成式人工智能正在帮助准确有效地总结客户呼叫
生成式人工智能 由称为基础模型 (FM) 的超大型机器学习 (ML) 模型提供支持,这些模型是根据大量数据进行预训练的。 这些 FM 的一个子集专注于自然语言理解,称为大语言模型 (LLM),能够生成类人的、上下文相关的摘要。 最好的法学硕士可以轻松处理复杂的非线性句子结构,并确定各个方面,包括主题、意图、下一步、结果等。 使用法学硕士来自动进行呼叫摘要可以准确地总结客户对话,并且所用时间仅为手动总结所需时间的一小部分。 这反过来又使联络中心能够提供卓越的客户体验,同时减轻座席的文档负担。
以下屏幕截图显示了带有客服人员协助的实时呼叫分析呼叫详细信息页面的示例,其中包含有关每个呼叫的信息。
以下视频显示了使用座席辅助进行实时呼叫分析的示例,该示例总结了正在进行的呼叫、呼叫结束后的总结以及生成后续电子邮件。
解决方案概述
下图说明了解决方案的工作流程。
生成抽象通话摘要的第一步是转录客户通话。 拥有准确、随时可用的文字记录对于生成准确、有效的通话摘要至关重要。 亚马逊转录 可以帮助您为联络中心呼叫创建高精度的文字记录。 Amazon Transcribe 是一种功能丰富的语音转文本 API,具有最先进的语音识别模型,并且经过全面管理和持续训练。 客户如 “纽约时报”, 松弛, Zillow的, 维克斯,以及成千上万 其他类 使用 Amazon Transcribe 生成高度准确的转录本以改善业务成果。 Amazon Transcribe 的一个关键区别在于它能够通过编辑音频和文本中的敏感信息来保护客户数据。 尽管保护客户隐私和安全对于联络中心来说很重要,但在生成自动呼叫摘要之前屏蔽敏感信息(例如银行帐户信息和社会安全号码)更为重要,这样它们就不会被注入摘要中。
对于已经在使用的客户 亚马逊通,我们的全渠道云联络中心, Amazon Connect的隐形眼镜 原生提供实时转录和分析功能。 但是,如果您想在现有的联络中心中使用生成式人工智能,我们已经开发了 它们完成了与实时转录对话或从现有联络中心进行呼叫后相关的大部分繁重工作,以及使用生成式人工智能生成自动呼叫摘要。 此外,本节详细介绍的解决方案允许您 与您的客户关系管理 (CRM) 系统集成 使用生成的通话摘要自动更新您选择的 CRM。 在这个例子中,我们使用我们的 实时通话分析 与代理协助 (LCA) 解决方案一起生成实时通话记录和通话摘要,并托管在 亚马逊基岩。 您还可以写一个 AWS Lambda 函数并向 LCA 提供该函数的 Amazon 资源名称 (ARN) AWS CloudFormation 参数,并使用您选择的法学硕士。
以下简化的 LCA 架构说明了 Amazon Bedrock 的调用汇总。
LCA 作为 CloudFormation 模板提供,它部署上述架构并允许您实时转录呼叫。 工作流程步骤如下:
- 呼叫音频可以通过 SIPREC 从您的电话系统流式传输到 Amazon Chime SDK Voice Connector,该连接器将音频缓冲在 Amazon Kinesis视频流。 LCA 还支持其他音频摄取机制,例如 Genesys 云 Audiohook.
- 然后,Amazon Chime SDK Call Analytics 将音频从 Kinesis Video Streams 流式传输到 Amazon Transcribe,并将 JSON 输出写入 Amazon Kinesis数据流.
- Lambda 函数处理转录片段并将它们保存到 Amazon DynamoDB 表。
- 通话结束后,Amazon Chime SDK Voice Connector 会发布 亚马逊EventBridge 触发 Lambda 函数的通知,该函数从 DynamoDB 读取持久记录,生成 LLM 提示(下一节将详细介绍),并使用 Amazon Bedrock 运行 LLM 推理。 生成的摘要将保留到 DynamoDB,并可供代理在 LCA 用户界面中使用。 您可以选择提供 Lambda 函数 ARN,该函数将在生成摘要后运行以与第三方 CRM 系统集成。
LCA 还允许选择在调用期间调用汇总 Lambda 函数,因为即使调用正在进行中,也可以随时获取记录并创建提示。 当呼叫转移给另一个代理或升级给主管时,这可能很有用。 新客服人员无需等待客户并解释电话,而是可以快速阅读自动生成的摘要,其中可以包括当前问题是什么以及之前的客服人员尝试采取的解决措施。
呼叫摘要提示示例
您可以通过即时工程运行 LLM 推理,以生成和改进您的通话摘要。 您可以修改提示模板,看看什么最适合您选择的法学硕士。 以下是使用 LCA 总结记录的默认提示的示例。 我们替换 {transcript}
带有实际通话记录的占位符。
LCA 运行提示并存储生成的摘要。 除了摘要之外,您还可以指示法学硕士生成几乎任何对座席工作效率重要的文本。 例如,您可以从通话期间涵盖的一组主题(座席部署)中进行选择,生成所需的后续任务列表,甚至可以向呼叫者写一封电子邮件,感谢他们的通话。
以下屏幕截图是 LCA 用户界面中代理后续电子邮件生成的示例。
通过精心设计的提示,一些法学硕士还能够在一次推理中生成所有这些信息,从而减少推理成本和处理时间。 然后,客服人员可以在结束通话后的几秒钟内使用生成的响应进行联系后工作。 您还可以集成生成的响应 自动进入您的 CRM 系统.
以下屏幕截图显示了 LCA 用户界面中的示例摘要。
还可以在通话仍在进行时生成摘要(请参阅以下屏幕截图),这对于长时间的客户通话特别有帮助。
在生成式人工智能出现之前,智能体需要集中注意力,同时做笔记并根据需要执行其他任务。 通过自动转录通话并使用法学硕士自动创建摘要,我们可以减轻座席的精神负担,使他们能够专注于提供卓越的客户体验。 这也使得呼叫后工作更加准确,因为转录准确地反映了呼叫期间发生的情况,而不仅仅是座席记录或记住的内容。
总结
示例 LCA 应用程序作为开源提供 - 将其用作您自己的解决方案的起点,并通过 GitHub 拉取请求贡献反馈修复和功能来帮助我们改进它。 有关部署 LCA 的信息,请参阅 通过 Amazon 语言 AI 服务为您的联络中心提供实时呼叫分析和代理协助. 浏览至 LCA GitHub 存储库 要探索代码,请注册以获取新版本的通知,并查看 读我 了解最新的文档更新。 对于已经使用 Amazon Connect 的客户,您可以通过参考以下内容了解有关使用 Amazon Connect 生成 AI 的更多信息 联络中心领导者如何为生成式人工智能做好准备.
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、航空航天和环游世界。
斯姆里蒂·兰詹 是 AWS AI/ML 团队的首席产品经理,专注于语言和搜索服务。 在加入 AWS 之前,她曾在 Amazon Devices 和其他技术初创公司工作,负责产品和增长职能。 Smriti 住在马萨诸塞州波士顿,喜欢徒步旅行、参加音乐会和环游世界。
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