توفر تجربة العملاء الرائعة ميزة تنافسية وتساعد على خلق تمايز العلامة التجارية. وفقا لتقرير فوريستر. حالة هوس العملاء، 2022إن كون العميل أولاً يمكن أن يكون له تأثير كبير على الميزانية العمومية للمؤسسة، حيث أن المؤسسات التي تتبنى هذه المنهجية تتفوق على نظيراتها في نمو الإيرادات. على الرغم من أن مراكز الاتصال تتعرض لضغوط مستمرة للقيام بالمزيد بموارد أقل مع تحسين تجارب العملاء، تخطط 80% من الشركات لزيادة مستوى استثمارها في تجربة العملاء (CX) لتوفير تجربة عملاء مختلفة. لقد استحوذ الابتكار والتحسين السريع في الذكاء الاصطناعي التوليدي على أذهاننا واهتمامنا تقديرات ماكينزي آند كومباني، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على وظائف رعاية العملاء يمكن أن يزيد الإنتاجية بقيمة تتراوح بين 30 إلى 45% من تكاليف الوظيفة الحالية.

قماش أمازون سيج ميكر يوفر لمحللي الأعمال واجهة مرئية للتأشير والنقر تتيح لك إنشاء نماذج وإنشاء تنبؤات دقيقة للتعلم الآلي (ML) دون الحاجة إلى أي خبرة في تعلم الآلة أو البرمجة. في أكتوبر 2023، أعلنت SageMaker Canvas دعم نماذج الأساس من بين نماذجها الجاهزة للاستخدام، والمدعوم من أمازون بيدروك و أمازون سيج ميكر جومب ستارت. يتيح لك ذلك استخدام اللغة الطبيعية مع واجهة الدردشة المحادثة لأداء مهام مثل إنشاء محتوى جديد بما في ذلك الروايات والتقارير ومنشورات المدونة؛ تلخيص الملاحظات والمقالات؛ والإجابة على الأسئلة من قاعدة معرفية مركزية، كل ذلك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.

تتمثل مهمة وكيل مركز الاتصال في التعامل مع مكالمات العملاء الواردة والصادرة وتقديم الدعم أو حل المشكلات أثناء إجراء عشرات المكالمات يوميًا. يعد مواكبة هذا الحجم مع تقديم إجابات فورية للعملاء أمرًا صعبًا دون توفر الوقت للبحث بين المكالمات. عادةً ما تقوم البرامج النصية للمكالمات بتوجيه الوكلاء خلال المكالمات وتوضيح مشكلات المعالجة. تعمل البرامج النصية المكتوبة جيدًا على تحسين الامتثال وتقليل الأخطاء وزيادة الكفاءة من خلال مساعدة الوكلاء على فهم المشكلات والحلول بسرعة.

في هذا المنشور، نستكشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي في SageMaker Canvas أن يساعد في حل التحديات الشائعة التي قد يواجهها العملاء عند التعامل مع مراكز الاتصال. نعرض كيفية استخدام SageMaker Canvas لإنشاء نص برمجي جديد للمكالمة أو تحسين نص برمجي موجود للمكالمة، واستكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في مراجعة التفاعلات الحالية لتقديم رؤى يصعب الحصول عليها من الأدوات التقليدية. كجزء من هذا المنشور، نقدم المطالبات المستخدمة لحل المهام ومناقشة البنيات لدمج هذه النتائج في ملفك ذكاء مركز اتصال AWS (CCI) سير العمل.

نظرة عامة على الحل

يمكن أن تساعد نماذج الأساس التوليدية للذكاء الاصطناعي في إنشاء برامج نصية قوية للاتصال في مراكز الاتصال وتمكين المؤسسات من القيام بما يلي:

• قم بإنشاء تجارب متسقة للعملاء باستخدام مستودع المعرفة الموحد للتعامل مع استفسارات العملاء
• تقليل وقت التعامل مع المكالمات
• تعزيز إنتاجية فريق الدعم
• قم بتمكين فريق الدعم من خلال أفضل الإجراءات التالية لإزالة الأخطاء واتخاذ الإجراء الأفضل التالي

باستخدام SageMaker Canvas، يمكنك الاختيار من بين مجموعة أكبر من النماذج الأساسية لإنشاء نصوص برمجية جذابة للمكالمات. يتيح لك SageMaker Canvas أيضًا مقارنة نماذج متعددة في وقت واحد، بحيث يمكن للمستخدم تحديد المخرجات التي تناسب احتياجاته للمهمة المحددة التي يتعامل معها. لاستخدام روبوتات الدردشة التوليدية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، يحتاج المستخدم أولاً إلى تقديم مطالبة، وهي عبارة عن تعليمات لإخبار النموذج بما تنوي القيام به.

في هذا المقال، نتناول أربع حالات استخدام شائعة:

• إنشاء نصوص مكالمات جديدة
• تعزيز البرنامج النصي للاتصال الموجود
• أتمتة مهام ما بعد المكالمة
• تحليلات ما بعد المكالمة

في هذا المنشور، نستخدم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المتوفرة في SageMaker Canvas المدعومة من Amazon Bedrock. على وجه التحديد، نستخدم نموذج Anthropic's Claude 2، وهو نموذج قوي ذو أداء رائع لجميع أنواع مهام اللغة الطبيعية. الأمثلة باللغة الإنجليزية. ومع ذلك، أنثروبيك كلود 2 يدعم لغات متعددة. تشير إلى كلود الأنثروبي 2 لتعلم المزيد. أخيرًا، كل هذه النتائج قابلة للتكرار مع نماذج Amazon Bedrock الأخرى، مثل Anthropic Claude Instant أو Amazon Titan، وكذلك مع نماذج SageMaker JumpStart.

المتطلبات الأساسية المسبقة

بالنسبة لهذا المنشور، تأكد من أنك قمت بإعداد حساب AWS بالموارد والأذونات المناسبة. على وجه الخصوص، أكمل الخطوات الأساسية التالية:

1. انشر ملف الأمازون SageMaker اِختِصاص. للحصول على التعليمات، راجع على متن الطائرة إلى Amazon SageMaker Domain.
2. قم بتكوين الأذونات لإعداد SageMaker Canvas ونشره. لمزيد من التفاصيل، راجع إعداد Amazon SageMaker Canvas وإدارته (لمسؤولي تكنولوجيا المعلومات).
3. قم بتكوين سياسات مشاركة الموارد عبر الأصل (CORS) لـ SageMaker Canvas. لمزيد من المعلومات، راجع امنح المستخدمين أذونات لتحميل الملفات المحلية.
4. أضف الأذونات لاستخدام النماذج الأساسية في SageMaker Canvas. للحصول على التعليمات، راجع استخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي مع النماذج الأساسية.

لاحظ أن الخدمات التي يستخدمها SageMaker Canvas لحل مهام الذكاء الاصطناعي التوليدية متوفرة في SageMaker JumpStart وAmazon Bedrock. لاستخدام Amazon Bedrock، تأكد من أنك تستخدم SageMaker Canvas في المنطقة التي يتم فيها دعم Amazon Bedrock. تشير إلى المناطق المدعومة لتعلم المزيد.

إنشاء برنامج نصي مكالمة جديد

بالنسبة لحالة الاستخدام هذه، يحدد محلل مركز الاتصال برنامجًا نصيًا للاتصال بمساعدة أحد النماذج الجاهزة للاستخدام المتوفرة في SageMaker Canvas، وإدخال المطالبة المناسبة، مثل "إنشاء برنامج نصي للاتصال لوكيل يساعد العملاء في بطاقات الائتمان المفقودة." لتنفيذ ذلك، بعد أن يمنح مسؤول السحابة في المؤسسة حق الوصول الأحادي إلى محلل مركز الاتصال، أكمل الخطوات التالية:

1. في وحدة تحكم SageMaker ، اختر لوحة جدارية (لوحة كانفس) في جزء التنقل.
2. اختر المجال الخاص بك وملف تعريف المستخدم واختر فتح قماش لفتح تطبيق SageMaker Canvas.

3. انتقل إلى نماذج جاهزة للاستخدام قسم واختيار إنشاء واستخراج وتلخيص المحتوى لفتح وحدة التحكم في الدردشة.
4. مع تحديد نموذج Anthropic Claude 2، أدخل المطالبة "إنشاء نص اتصال لوكيل يساعد العملاء الذين فقدوا بطاقات الائتمان" واضغط على أدخل.

يتم تضمين البرنامج النصي الذي تم الحصول عليه من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي في مستند (مثل TXT أو HTML أو PDF)، وإضافته إلى قاعدة المعرفة التي ستوجه وكلاء مركز الاتصال في تفاعلاتهم مع العملاء.

عند استخدام حل مركز اتصال متعدد القنوات قائم على السحابة مثل أمازون كونيكت، يمكنك الاستفادة من الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتحسين رضا العملاء وكفاءة الوكيل. أمازون كونكت الحكمة يقلل من الوقت الذي يقضيه الوكلاء في البحث عن الإجابات ويتيح حلًا سريعًا لمشكلات العملاء من خلال توفير البحث عن المعرفة والتوصيات في الوقت الفعلي أثناء تحدث الوكلاء مع العملاء. في هذا المثال بالذات، يمكن لـ Amazon Connect Wisdom المزامنة مع خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) كمصدر للمحتوى لقاعدة المعرفة، وبالتالي دمج نص الاتصال الذي تم إنشاؤه بمساعدة SageMaker Canvas. لمزيد من المعلومات، راجع أمازون كونيكت ويزدوم S3 سينك.

يوضح الرسم البياني التالي هذه العمارة.

عندما يتصل العميل بمركز الاتصال، ويمر عبر الرد الصوتي التفاعلي (IVR) أو يتم اكتشاف كلمات رئيسية محددة تتعلق بغرض المكالمة (على سبيل المثال، "مفقود" و"بطاقة ائتمان")، ستوفر Amazon Connect Wisdom اقتراحات حول كيفية التعامل مع التفاعل مع الوكيل، بما في ذلك البرنامج النصي للاتصال ذي الصلة الذي تم إنشاؤه بواسطة SageMaker Canvas.

باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من SageMaker Canvas، يوفر محللو مركز الاتصال الوقت في إنشاء البرامج النصية للمكالمات، ويستطيعون تجربة المطالبات الجديدة بسرعة لتعديل إنشاء البرامج النصية.

تعزيز البرنامج النصي للاتصال الموجود

وفقا لما يلي مسح، يشعر 78% من العملاء أن تجربة مركز الاتصال لديهم تتحسن عندما لا يبدو موظف خدمة العملاء وكأنه يقرأ من نص مكتوب. يمكن لـ SageMaker Canvas استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدتك في تحليل البرنامج النصي للمكالمات الحالي واقتراح تحسينات لتحسين جودة البرامج النصية للمكالمات. على سبيل المثال، قد ترغب في تحسين النص البرمجي للمكالمة ليشمل المزيد من الامتثال، أو جعل النص البرمجي الخاص بك يبدو أكثر تهذيبًا.

للقيام بذلك، اختر دردشة جديدة وحدد Claude 2 كنموذج لك. يمكنك استخدام نموذج النص الذي تم إنشاؤه في حالة الاستخدام السابقة والمطالبة "أريدك أن تعمل كمحلل ضمان جودة مركز الاتصال وأن تعمل على تحسين نص المكالمة أدناه لجعله متوافقًا ويبدو أكثر تهذيبًا."

أتمتة مهام ما بعد المكالمة

يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من SageMaker Canvas لأتمتة عمل ما بعد المكالمة في مراكز الاتصال. حالات الاستخدام الشائعة هي تلخيص المكالمات، والمساعدة في إكمال سجلات المكالمات، وإنشاء رسائل متابعة مخصصة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين إنتاجية الوكيل وتقليل مخاطر الأخطاء، مما يسمح لهم بالتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى مثل مشاركة العملاء وبناء العلاقات.

اختار دردشة جديدة وحدد Claude 2 كنموذج لك. يمكنك استخدام نموذج النص الذي تم إنشاؤه في حالة الاستخدام السابقة والمطالبة "تلخيص نص المكالمة أدناه لتسليط الضوء على مشكلة العميل وإجراءات الوكيل ونتائج المكالمة وتوجهات العميل".

عند استخدام Amazon Connect كحل لمركز الاتصال، يمكنك تنفيذ تسجيل المكالمات وتحويلها إلى نص عن طريق التمكين عدسات أمازون كونكت اللاصقة، والذي يوفر ميزات تحليلية أخرى مثل تحليل المشاعر وتنقيح البيانات الحساسة. كما يحتوي أيضًا على تلخيص من خلال تسليط الضوء على الجمل الرئيسية في النص وتسمية المشكلات والنتائج وعناصر العمل.

يتيح لك استخدام SageMaker Canvas المضي قدمًا خطوة أخرى والاختيار من مساحة عمل واحدة من النماذج الجاهزة للاستخدام لتحليل نص المكالمة أو إنشاء ملخص، وحتى مقارنة النتائج للعثور على النموذج الذي يناسب الاستخدام المحدد بشكل أفضل. قضية. يوضح الرسم البياني التالي بنية الحل هذه.

تحليلات ما بعد المكالمة للعملاء

هناك مجال آخر حيث يمكن لمراكز الاتصال الاستفادة من SageMaker Canvas وهو فهم التفاعلات بين العملاء والوكلاء. وفقا ل المسح العالمي NICE WEM لعام 2022، يقول 58% من وكلاء مراكز الاتصال أنهم يستفيدون قليلاً جدًا من جلسات التدريب في الشركة. يمكن للوكلاء استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من SageMaker Canvas لتحليل مشاعر العملاء لفهم أفضل الإجراءات البديلة التي كان من الممكن اتخاذها لتحسين رضا العملاء.

نتبع خطوات مماثلة كما في حالات الاستخدام السابقة. يختار دردشة جديدة وحدد Claude 2. يمكنك استخدام نموذج النص الذي تم إنشاؤه في حالة الاستخدام السابقة والمطالبة "أريدك أن تعمل كمشرف مركز الاتصال وأن تقوم بالنقد واقتراح تحسينات على سلوك الوكيل في محادثة العميل."

تنظيف

سيقوم SageMaker Canvas تلقائيًا بإيقاف تشغيل أي نماذج SageMaker JumpStart التي تم تشغيلها تحته بعد ساعتين من عدم النشاط. اتبع الإرشادات الواردة في هذا القسم لإيقاف تشغيل هذه النماذج عاجلاً لتوفير التكاليف. لاحظ أنه ليست هناك حاجة لإيقاف تشغيل نماذج Amazon Bedrock نظرًا لعدم نشرها في حسابك.

1. لإيقاف تشغيل نموذج SageMaker JumpStart، يمكنك الاختيار من بين طريقتين:
   1. اختار دردشة جديدة، وفي القائمة المنسدلة للنموذج، اختر بدء نموذج آخر. ثم ، في نماذج الأساس الصفحة تحت نماذج Amazon SageMaker JumpStart، اختر النموذج (مثل فالكون-40B-إرشاد) وفي الجزء الأيسر، اختر اغلاق النموذج.
   2. إذا كنت تقارن نماذج متعددة في وقت واحد، في صفحة مقارنة النتائج، اختر قائمة خيارات نموذج SageMaker JumpStart (ثلاث نقاط)، ثم اختر اغلاق النموذج.
2. اختار تسجيل الخروج في الجزء الأيمن لتسجيل الخروج من تطبيق SageMaker Canvas لإيقاف استهلاك ساعات مثيل مساحة عمل SageMaker Canvas. سيؤدي هذا إلى تحرير كافة الموارد المستخدمة بواسطة مثيل مساحة العمل.

وفي الختام

في هذا المنشور، قمنا بتحليل كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ SageMaker Canvas في مراكز الاتصال لإنشاء تفاعلات مخصصة للغاية للعملاء، وتعزيز إنتاجية محللي مراكز الاتصال والوكلاء، وتقديم رؤى يصعب الحصول عليها من الأدوات التقليدية. كما هو موضح في حالات الاستخدام المختلفة، تعمل SageMaker Canvas كمساحة عمل موحدة واحدة، دون الحاجة إلى استخدام منتجات نقطية مختلفة. باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من SageMaker Canvas، يمكن لمراكز الاتصال تحسين رضا العملاء وتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة. يمكّنك الذكاء الاصطناعي التوليدي من SageMaker Canvas من إنشاء حلول جديدة ومبتكرة لديها القدرة على إحداث تحول في صناعة مراكز الاتصال. يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديد الاتجاهات والرؤى في تفاعلات العملاء، مما يساعد المديرين على تحسين عملياتهم وتحسين رضا العملاء. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج بيانات تدريب للعملاء الجدد، مما يسمح لهم بالتعلم من الأمثلة الاصطناعية وتحسين أدائهم بسرعة أكبر.

معرفة المزيد عن ميزات SageMaker Canvas و ابدأ اليوم للاستفادة من إمكانات التعلم الآلي المرئية بدون تعليمات برمجية.

حول المؤلف

دافيد جاليتيلي هو أحد كبار مهندسي الحلول المتخصصة في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. يقع مقره في بروكسل ويعمل بشكل وثيق مع العملاء في جميع أنحاء العالم الذين يتطلعون إلى اعتماد تقنيات التعلم الآلي ذات التعليمات البرمجية المنخفضة/بدون تعليمات برمجية، والذكاء الاصطناعي التوليدي. لقد كان مطورًا منذ أن كان صغيرًا جدًا، حيث بدأ البرمجة في سن السابعة. وبدأ تعلم الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الجامعة، وقد وقع في حبه منذ ذلك الحين.

خوسيه روي تيكسيرا نونيس هو مهندس الحلول في AWS، ومقرها في بروكسل، بلجيكا. وهو يساعد حاليًا المؤسسات والوكالات الأوروبية في رحلتها السحابية. يتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في مجال تكنولوجيا المعلومات، مع تركيز قوي على مؤسسات القطاع العام وحلول الاتصالات.

أناند شارما هو أحد كبار المتخصصين في تطوير الشركاء للذكاء الاصطناعي التوليدي في AWS في لوكسمبورغ ويتمتع بخبرة تزيد عن 18 عامًا في تقديم المنتجات والخدمات المبتكرة في مجال التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا المالية والتمويل. قبل انضمامه إلى AWS، عمل في Amazon وقاد وظائف إدارة المنتجات وذكاء الأعمال.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/