인공 지능(AI)의 등장으로 컨택 센터 공간에서 고객 경험을 향상할 수 있는 기회가 생겼습니다. 기계 학습(ML) 기술은 셀프 서비스 봇, 실시간 통화 분석, 통화 후 분석과 같은 기능을 위한 솔루션을 제공하여 컨택 센터 고객 경험을 지속적으로 개선하고 강화합니다. 콜 센터와 통합된 셀프 서비스 봇을 사용하면 대기 시간 단축, 지능형 라우팅, 셀프 서비스 기능 또는 데이터 수집을 통한 문제 해결 시간 단축, NPS(순추천고객지수) 향상 등을 달성할 수 있습니다. 몇 가지 예로는 주문 상태를 확인하기 위해 전화를 걸어 봇으로부터 업데이트를 받는 경우, 라이선스 갱신을 제출해야 하는 고객 및 필요한 정보를 수집하는 챗봇이 처리를 위해 상담원에게 전달하는 경우 등이 있습니다. .
와 아마존 렉스 봇, 당신은 사용할 수 있습니다 대화 형 AI 콜센터 내에서 이러한 기능을 활성화할 수 있습니다. Amazon Lex는 ASR(자동 음성 인식) 및 NLU(자연어 이해)를 사용하여 고객의 요구 사항을 이해하고 여정을 지원합니다.
Genesys 클라우드 (옴니채널 오케스트레이션 및 고객 관계 플랫폼)은 빠르고 간편하게 통합할 수 있는 퍼블릭 클라우드 모델의 컨택센터 플랫폼을 제공합니다. AWS Contact Center 인텔리전스 (AWS CCI)는 현대적인 컨택 센터를 비용 센터에서 수익 센터로 전환합니다. AWS CCI의 일부인 Genesys Cloud는 Amazon Lex와 통합되어 셀프 서비스, 지능형 라우팅 및 데이터 수집 기능을 지원합니다.
Amazon Lex 및 Genesys Cloud를 통해 AWS CCI 기능을 탐색할 때 봇 설계 여정을 어디서 시작해야 할지 확신이 없을 수 있습니다. 빈 캔버스로 시작하는 사람들을 돕기 위해 Amazon Lex는 다음을 제공합니다. Amazon Lex 자동 챗봇 디자이너. 자동화된 챗봇 디자이너는 ML을 사용하여 현재 통화 기록을 기반으로 대화 경험을 더 빠르게 개선하고 실행할 수 있는 초기 봇 디자인을 제공합니다. 자동화된 챗봇 디자이너를 사용하면 Amazon Lex 고객과 파트너는 챗봇을 설계하는 간단하고 직관적인 방법을 갖게 되며 봇 설계 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 그러나 자동화된 챗봇 디자이너는 Genesys Cloud 기록 내보내기와 일치하지 않는 특정 형식의 기록을 요구합니다.
이 게시물에서는 다음을 사용하여 아키텍처를 구현하는 방법을 보여줍니다. 아마존 이벤트 브리지, 아마존 단순 스토리지 서비스 (아마존 S3) 및 AWS 람다 Amazon Lex 자동 챗봇 디자이너에 필요한 형식으로 Genesys 통화 기록을 자동으로 수집, 변환 및 로드합니다. 그런 다음 기록에서 자동화된 챗봇 디자이너를 실행하고, 봇 디자인에 대한 권장 사항을 제공하고, 봇 디자인 여정을 간소화할 수 있습니다.
솔루션 개요
다음 다이어그램은 솔루션 아키텍처를 보여줍니다.
솔루션 워크플로는 다음 단계로 구성됩니다.
- Genesys Cloud는 반복적인 기록 이벤트를 EventBridge 이벤트 버스로 보냅니다.
- Lambda는 EventBridge로부터 반복적인 기록을 수신하고 대화가 완료되는 시기를 결정하며 Genesys Cloud 내에서 Transcript API를 호출하고 S3 버킷에 전체 기록을 삭제합니다.
- 새로운 전체 기록이 Amazon S3에 업로드되면 Lambda는 Genesys Cloud 형식의 기록을 Amazon Lex 자동 챗봇 디자이너에 필요한 형식으로 변환하고 이를 S3 버킷에 복사합니다.
- Amazon Lex 자동화된 챗봇 디자이너는 ML을 사용하여 제공된 Genesys Cloud 기록을 기반으로 초기 봇 디자인을 구축합니다.
사전 조건
솔루션을 배포하기 전에 다음 필수 구성 요소를 완료해야 합니다.
- Genesys Cloud CX 계정을 설정하고 로그인할 수 있는지 확인하십시오. 계정 설정에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Genesys 문서.
- Genesys에서 성적표를 활성화하고 게시하기 위한 올바른 권한이 설정되어 있는지 확인하십시오. 필수 권한 설정에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 역할 및 권한 개요.
- 전사에 PCI 및 PII 암호화가 필요한 경우 Genesys에 설정되어 있는지 확인하십시오. 필수 권한 설정에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 클라우드에 저장될 때 상호 작용 기록이 암호화됩니까?.
- 적절한 권한을 가진 AWS 계정을 설정합니다.
Genesys EventBridge 통합 배포
Genesys Cloud와 EventBridge 통합을 활성화하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- 에 로그인 Genesys 클라우드 환경.
- 왼쪽 메뉴에서 관리자, 통합, 통합 추가및 Amazon EventBridge 소스.
- 에 구성 탭에서 다음 정보를 제공합니다.
- 럭셔리 AWS 계정 ID에서 AWS 계정 ID를 입력하세요.
- 럭셔리 AWS 계정 지역에서 EventBridge를 설정할 지역을 입력하세요.
- 럭셔리 이벤트 소스 접미사, 접미사 입력(예:
genesys-eb-poc-demo).
- 구성을 저장하십시오.
- EventBridge 콘솔에서 다음을 선택합니다. 통합 탐색 창에서 다음을 선택합니다. 파트너 이벤트 소스.
다음과 같은 이름으로 나열된 이벤트 소스가 있어야 합니다. aws.partner/genesys.com/…/genesys-eb-poc-demo.
- 파트너 이벤트 소스를 선택하고 이벤트 버스와 연결.
상태 변경 대기중 에 최근활동. Genesys에 대한 EventBridge 구성이 설정됩니다.
다음으로 최종 기록을 얻기 위해 API 호출을 승인하기 위해 Genesys Cloud에서 OAuth2 자격 증명을 설정합니다.
- Genesys Cloud 인스턴스로 이동합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 관리자, 통합및 OAuth를.
- 왼쪽 메뉴에서 클라이언트 추가.
- 에 클라이언트 세부 정보 탭에서 다음 정보를 제공합니다.
- 럭셔리 앱 이름, 이름을 입력하십시오 (예 :
TranscriptInvoke-creds). - 럭셔리 보조금 유형, 고르다 클라이언트 자격 증명.
- 럭셔리 앱 이름, 이름을 입력하십시오 (예 :
Transcribe API를 호출할 수 있는 액세스 권한이 있는 올바른 역할을 사용하고 있는지 확인하세요.
- 왼쪽 메뉴에서 찜하기.
이는 다음에 대한 새로운 가치를 생성합니다. 고객 ID 과 고객 비밀. 솔루션에 대한 템플릿을 구성하는 다음 섹션에서 사용하기 위해 이러한 값을 복사합니다.
솔루션 배포
Genesys EventBridge 통합을 설정한 후에는 AWS 서버리스 애플리케이션 모델 (AWS SAM) 템플릿 - 아키텍처의 나머지 부분을 배포합니다. 계정에 솔루션을 배포하려면 다음 단계를 완료하세요.
- 아직 설치하지 않았다면 AWS SAM을 설치합니다. 지침은 다음을 참조하세요. AWS SAM CLI 설치.
- 를 다운로드 GitHub 레포 그리고 디렉토리에 압축을 푼다.
- 로 이동
genesys-to-lex-automated-chatbot-designer폴더를 열고 다음 명령을 실행합니다.
첫 번째 명령은 애플리케이션의 소스를 빌드합니다. 두 번째 명령은 일련의 프롬프트와 함께 애플리케이션을 패키징하고 AWS에 배포합니다.
- 스택 이름 – 배포할 스택의 이름을 입력합니다. AWS 클라우드 포메이션. 이는 귀하의 계정과 지역에 고유해야 합니다. 좋은 출발점은 프로젝트 이름과 일치하는 것입니다.
- AWS 리전 – 앱을 배포하려는 지역을 입력하세요. EventBridge 이벤트 버스와 동일한 리전에 배포되었는지 확인하세요.
- 매개변수 GenesysBusname – Genesys 통합을 구성할 때 생성된 버스 이름을 입력합니다. 버스 이름의 패턴은 다음과 같아야 합니다.
aws.partner/genesys.com/*. - 매개변수 클라이언트 ID – 앞서 복사한 클라이언트 ID를 입력하세요.
- 매개변수 클라이언트비밀 – 앞서 복사한 클라이언트 비밀번호를 입력하세요.
- 매개변수 FileNamePrefix – 원시 S3 버킷에 있는 대상 기록 파일의 기본 파일 이름 접두사를 변경하거나 기본값을 유지합니다.
- 매개변수 GenCloudEnv – Enter는 특정 Genesys 조직을 위한 클라우드 환경입니다. Genesys는 이 글을 쓰는 시점을 기준으로 전 세계 15개 이상의 지역에서 사용할 수 있으므로 이 값은 필수이며 Genesys에서 조직이 생성된 환경을 가리켜야 합니다(예:
usw2.pure.cloud). - 배포하기 전에 변경 사항 확인 – 예로 설정하면 수동 검토를 위해 배포하기 전에 모든 변경 세트가 표시됩니다. no로 설정하면 AWS SAM CLI가 애플리케이션 변경 사항을 자동으로 배포합니다.
- SAM CLI IAM 역할 생성 허용 – 이 예제를 포함한 많은 AWS SAM 템플릿은 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 역할은 AWS 서비스에 액세스하는 데 포함된 Lambda 함수에 필요합니다. 기본적으로 이는 필요한 최소 권한으로 범위가 축소됩니다. IAM 역할을 생성하거나 수정하는 CloudFormation 스택을 배포하려면 다음을 제공해야 합니다.
CAPABILITY_IAM능력에 대한 가치. 이 프롬프트를 통해 권한이 제공되지 않는 경우 이 예제를 배포하려면 명시적으로 전달해야 합니다.--capabilities CAPABILITY_IAM~로sam deploy명령. - samconfig.toml에 인수 저장 – 예로 설정하면 선택 사항이 프로젝트 내의 구성 파일에 저장되므로 나중에 다시 실행할 수 있습니다.
sam deploy애플리케이션에 변경 사항을 배포하기 위한 매개변수 없이
계정에 AWS SAM 애플리케이션을 배포한 후 Genesys 기록이 계정으로 전송되고 Amazon Lex 자동 챗봇 디자이너에 필요한 형식으로 변환되는지 테스트할 수 있습니다.
테스트 호출을 통해 솔루션 검증
Genesys EventBridge 통합을 설정하고 이전 AWS SAM 템플릿을 배포한 후에는 테스트 호출을 수행하고 파일이 변환된 파일의 S3 버킷에 있는지 확인할 수 있습니다. 개략적인 수준에서는 다음 단계를 수행해야 합니다.
- Genesys 인스턴스에 대한 테스트 호출을 수행하여 기록을 생성합니다.
- 몇 분 정도 기다린 후 TransformedTranscript 버킷의 출력을 확인하세요.
자동화된 챗봇 디자이너 실행
Amazon S3에 며칠 분량의 대화 내용이 저장되면 이 섹션의 단계를 사용하여 Amazon Lex 콘솔을 통해 자동화된 챗봇 디자이너를 실행할 수 있습니다. 서비스의 최소 및 최대 회전 수에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 성적 증명서 준비.
- Amazon Lex V2 콘솔에서 다음을 선택합니다. 탐색 창의 봇.
- 왼쪽 메뉴에서 봇 만들기.
- 선택 성적표로 시작 생성 방법으로.
- 봇에 이름을 지정합니다(이 예에서는
InsuranceBot) 선택적인 설명을 제공합니다. - 선택 기본 Amazon Lex 권한이 있는 역할 생성 이를 런타임 역할로 사용하세요.
- 다른 필드를 작성한 후 다음을 선택하세요. 다음 보기 언어 구성으로 진행합니다.
- 대화할 언어와 음성을 선택하세요.
- 솔루션이 자동으로 변환한 기록의 Amazon S3 위치를 지정합니다.
- S3 버킷 내에 특정 폴더 구조가 있는 경우 추가 로컬 경로를 추가하세요.
- 입력 내용에 필터(날짜 범위)를 적용합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 선택한다.
Amazon S3 콘솔의 상태 표시줄을 사용하여 분석을 추적할 수 있습니다. 몇 시간 내에 자동화된 챗봇 디자이너는 사용자 의도, 해당 의도와 관련된 샘플 문구 및 이를 이행하는 데 필요한 모든 정보 목록을 포함하는 챗봇 디자인을 표면화합니다. 훈련을 완료하는 데 걸리는 시간은 대화 내용의 양, 대화의 복잡성 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 일반적으로 600분마다 XNUMX줄의 성적표가 분석됩니다.
- 왼쪽 메뉴에서 검토 자동화된 챗봇 디자이너가 발견한 의도와 슬롯 유형을 확인합니다.
XNUMXD덴탈의 의도 탭에는 샘플 문구 및 슬롯과 함께 모든 인텐트가 나열됩니다. 슬롯 유형 탭은 슬롯 유형 값과 함께 모든 슬롯 유형 목록을 제공합니다.
- 샘플 발화 및 슬롯을 검토하려면 의도를 선택하세요. 예를 들어 다음 스크린샷에서는 다음을 선택합니다.
ChangePassword발언을 보려면.
- 선택 관련 성적표 탭 의도를 식별하는 데 사용된 대화를 검토합니다.
- 결과를 검토한 후 사용 사례와 관련된 의도와 슬롯 유형을 선택하고 추가.
그러면 선택한 의도와 슬롯 유형이 봇에 추가됩니다. 이제 프롬프트 추가, 인텐트 또는 슬롯 유형 병합, 슬롯 이름 바꾸기 등의 변경을 통해 이 디자인을 반복할 수 있습니다.
이제 Amazon Lex 자동화된 챗봇 디자이너를 사용하여 공통 의도, 해당 의도에 매핑된 발화 및 특정 비즈니스 기능을 수행하기 위해 챗봇이 수집해야 하는 정보를 식별했습니다.
정리
완료되면 AWS SAM CLI 내에서 다음 명령을 사용하여 리소스를 정리하십시오.
결론
이 게시물에서는 Genesys Cloud CX 및 EventBridge 통합을 사용하여 Genesys CX 기록을 AWS 계정으로 보내고 변환한 다음 Amazon Lex 자동화된 챗봇 디자이너와 함께 사용하여 샘플 봇, 의도, 발화 및 슬롯을 생성하는 방법을 보여주었습니다. 이 아키텍처는 AWS CCI를 처음 사용하는 사용자와 현재 AWS CCI 사용자가 Genesys CX 및 Amazon Lex 통합을 사용하여 더 많은 챗봇을 온보딩하거나 현재 의도 설계를 Amazon Lex 자동화된 의도 설계와 비교할 수 있는 지속적인 개선 기회에 도움이 될 수 있습니다. 챗봇 디자이너. 다른 AWS CCI 기능에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 컨택센터 인텔리전스.
저자에 관하여
조 모로티 Amazon Web Services(AWS)의 솔루션 아키텍트로서 미국 중서부 지역의 기업 고객을 지원합니다. 그는 다양한 기술적 역할을 맡았으며 고객의 가능성에 대한 예술을 보여주는 것을 즐깁니다. 여가 시간에는 가족과 함께 새로운 장소를 탐험하고 스포츠 팀의 성과를 분석하면서 좋은 시간을 보냅니다.
아난드 보스 Amazon Web Services의 수석 솔루션 아키텍트로서 AWS에서 비즈니스 애플리케이션을 구축하는 ISV 파트너를 지원합니다. 그는 고객이 클라우드를 채택할 수 있도록 차별화된 솔루션을 만드는 데 열정을 쏟고 있습니다. Anand는 텍사스주 댈러스에 거주하며 여행을 즐깁니다.
테리 페리스 컨택 센터의 경험 오케스트레이션을 가능하게 하는 Genesys 기술 솔루션을 활용하여 비즈니스 파트너와 함께 훌륭한 고객 경험을 설계하는 일을 담당하고 있습니다. 그녀는 자신의 역할에서 솔루션 아키텍처, 통합, IVR, 라우팅, 보고 분석, 셀프 서비스, AI, 아웃바운드, 모바일 기능, 옴니채널, 소셜 채널, 디지털, 통합 커뮤니케이션(UCaaS) 및 분석과 이들이 비즈니스를 간소화할 수 있는 방법에 대해 조언합니다. 고객 경험. Genesys 이전에는 인사, 급여, 학습 관리 회사에서 연락 센터 감독을 포함하여 고위 리더십 역할을 맡았습니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-your-genesys-cloud-amazon-lex-bot-design-with-the-amazon-lex-automated-chatbot-designer/
