많은 학생들에게 고등 교육 여정을 시작하는 것은 새로운 경험으로 가득 찬 흥미 진진한 시간입니다. 그러나 새로운 것과 마찬가지로 답변해야 할 많은 질문과 극복해야 할 장애물을 가져올 수도 있습니다. Oklahoma State University, Oklahoma City (OSU-OKC)는이를 인식하고 AWS의 기계 학습 (ML) 기술을 사용하여 학생의 질문을 해결할 수있는 더 나은 솔루션을 제공하고자했습니다.
그들은 학생들의 요구를 정확하게 예측하고시기 적절하고 적절한 정보를 제공하는 솔루션을 개발할 수 있다면 미래 학생들을 유치 할 기회를 높일 수 있다는 것을 알고있었습니다. 결국 대학은 기업이 고객을 필요로하는 것과 같은 방식으로 학생을 필요로합니다.
OKC-OSU의 임시 사장 인 Michael Widell은“우리가 가장 먼저 해결하고 싶었던 것은 고객 감정에 대한 가시성이 부족하다는 것입니다. "이를 기반으로 정보의 일관성과 정확성에 중점을 두었습니다. 현재와 미래의 학생들이 학교 및 교수진 커뮤니케이션 채널을 통해 얻은 정보에 의존 할 수 있다는 점이 중요했습니다."
팀은 학생들이 직면하는 정보 격차를 해결하기위한 방법으로 대화 형 챗봇을 식별했습니다. ML 기반 챗봇은 동적이며 웹 사이트, 전화, 챗봇 또는 Alexa 지원 장치를 요청하여 선호하는 커뮤니케이션 채널을 통해 학생들과 연결할 수 있습니다.
이를 염두에두고 OSU-OKC는 AWS 전문 서비스 2020 년 XNUMX 월에 콜센터를 구축 한 최초의 대학이되었습니다. 아마존 연결 그리고 큐앤에이봇.
Amazon Connect는 고객과 상담원에게 음성 및 채팅 전반에 걸쳐 원활한 경험을 제공하는 클라우드 컨택 센터입니다. QnABot은 다음을 사용하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 아마존 렉스 질문과 답변을위한 대화 형 인터페이스를 제공하고 웹 사이트, 컨택 센터, 챗봇, Slack과 같은 협업 도구를 포함한 다양한 커뮤니케이션 채널에 적용 할 수 있습니다. 아마존 알렉사지원 장치.
콜센터에 QnABot 배포
OSU-OKC의 QnABot 사용은 2020 년 내내 발전했지만 초기 초점 영역은 콜센터 효율성 향상에 중점을 두었습니다. 그들은 학생 FAQ에 대한 답변을 자동화하여 정확한 최신 정보를 제공하고, 통화 보류 시간을 줄이고, 콜센터 상담원이 더 높은 가치의 상호 작용을 처리하는 데 집중할 수 있도록함으로써이를 달성했습니다.
다음 다이어그램은 솔루션 아키텍처를 보여줍니다.
OSU-OKC의 경우 QnABot은 봇 배포 및 관리를 단순화하여 비 기술 사용자도 다음을 수행하여 솔루션의 영향을 극대화 할 수 있습니다.
QnABot을 웹 사이트로 확장
콜센터 내 상담원을 지원하기 위해 QnABot을 구현 한 후 OSU-OKC는 봇의 도달 범위를 대학 웹 사이트로 확장하기로 결정했습니다. 그들은 AWS 오픈 소스를 사용했습니다. Amazon Lex 웹 UI 프로젝트, Amazon Lex 챗봇을위한 모든 기능을 갖춘 웹 클라이언트를 제공하는 데 도움이되는 샘플 Amazon Lex 웹 UI.
캠퍼스에서 콘텐츠를 수집 한 후 봇에 대한 질문 및 답변 응답을 만드는 것은 쉬운 과정이었습니다. 콘텐츠 디자이너는 구성 및 가독성을 허용하는 사용자 지정 옵션을 제공했습니다. 기본 제공 테스트 기능은 응답에 일치 점수를 부여하여 튜닝 및 개발 프로세스를 지원했습니다.
QnABot을 웹 사이트로 확장 한 직후 OSU-OKC는 학생들이 상호 작용할 수있는 더 많은 채널을 제공한다고해서 참여 수준이 저하되지 않는다는 것을 깨달았습니다. 실제로 학생들의 전반적인 참여도를 높이고 학생들과의 평균 대화 수를 두 배로 늘 렸습니다.
QnABot을 대학 웹 사이트에 추가하는 것이 인간 상호 작용을 대체하는 것은 아닙니다. 반복적 인 전화 트래픽을 줄여 상호 작용의 질을 높이는 데 도움이되었습니다. OSU-OKC 봇인 OKC Pete에게 직접 질문 해보세요. 대학 웹 사이트.
대학 웹 사이트의 OKC Pete
QnABot에 더 많은 응답 제공
QnABot이 학생들을 위해 많은 양의 질문에 답하고 대규모로 일관된 서비스를 제공하는 동안 OSU-OKC 팀은 QnABot이 대답 할 수없는 질문을 관찰함으로써 학생 정서에 대해 많은 것을 배웠습니다.
예를 들어, 일부 질문은 예비 학생들이 캠퍼스와 그 자원에 대해 얼마나 많이 알고 있는지 강조했습니다. 신입생들은 캠퍼스에 기숙사가 없는데 기숙사에 대해 물었습니다.
팀은 QnABot의 콘텐츠 디자이너 UI 봇을 지속적으로 개선하고 학생 숙소 또는 기타 캠퍼스 리소스에 대한 적절한 응답을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 전화 통화를 피할 수 있었으며 콜센터 상담원은 더 중요하거나 고품질의 상호 작용에 집중할 수있었습니다.
이러한 유연성은 19 년 봄 COVID-2020 대유행이 시작된 동안 특히 도움이되었습니다. OSU-OKC는 새로 배포 된 QnABot의 지식 기반을 빠르게 확장하여 많은 대유행 관련 질문에 대한 답변을 포함 할 수있었습니다. 학생과 학부모는 QnABot 지원 대학 콜 센터 또는 웹 사이트 챗봇을 통해 중요한 질문에 대한 답변을 빠르게 얻을 수 있습니다.
Amazon Kendra로 QnABot의 지식 확장
QnABot의 콘텐츠 디자이너 UI를 통해 OSU-OKC는 봇이 갭을 식별했을 때 새로운 질문과 답변을 추가 할 수있었습니다. 그러나 팀은 질문이 아직 추가되지 않은 상태에서도 고객이 계속 답변을받을 수 있도록하기를 원했습니다.
이를 달성하기 위해 그들은 아마존 켄드라, 매우 정확한 지능형 검색 서비스입니다. 2020 년 여름 OSU-OKC 팀은 QnABot을 Amazon Kendra와 통합하여 다음과 같은 방식으로 응답의 정확성과 관련성을 향상 시켰습니다.
- QnABot의 지식 기반에서 질문과 답변을 찾을 수없는 경우 Amazon Kendra의 문서 인덱스를 추가 답변 소스로 사용하십시오. 이를 통해 QnABot은 Amazon Kendra에서 인덱싱 한 Word 문서 또는 PDF에 포함 된 비정형 데이터를 포함하여 지식 기반에 추가되지 않았을 수있는 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.
- 광범위한 QnABot 튜닝없이 Amazon Kendra의 자연어 처리 및 읽기 이해 기능은 사용자 쿼리를 더 정확하게 이해하고 ML 모델은 사용자가 질문을 표현하는 방식의 변형을 전문적으로 처리하여 검색 정확도를 높이고 사용자 쿼리에 관련 응답을 반환합니다.
ML을 사용하여 콜 센터 및 웹 사이트를 통해 일반적인 고객 질문을 처리함으로써 OSU-OKC는 2,000 년 중 가장 바쁜시기에도 일관된 서비스 수준을 보장했습니다. Widell은 다음과 같이 말합니다.“피크 시간에는 34,000 개가 넘는 전화를받을 수 있는데, 이는 한 명의 상담원이 처리하기에는 너무 많습니다. 그러나 QnABot을 출시 한 이후 833 개 이상의 대화를 지원하고 직원 시간을 XNUMX 시간 절약하면서 모든 고객이 동일한 전화를받을 수 있도록했습니다. 서비스 수준과 정확성.”
고유 한 QnABot 생성 및 Amazon Kendra와 통합
QnABot 여정을 시작하려면 다음을 참조하십시오. Amazon Lex 및 Amazon Alexa로 질문 및 답변 봇 생성. 그 부분 Amazon Kendra를 사용한 QnABot 터보 차징 QnABot을 Amazon Kendra와 통합하는 방법을 설명합니다. OSU-OKC의 리드를 따르고 QnABot을 웹 사이트에 추가하려면 동반자를 이용할 수 있습니다. 챗봇 UI 프로젝트.
구성 및 배포에 대해 생각할 때 다음 옵션을 고려하십시오.
- 프로젝트를있는 그대로 사용하여 QnABot 및 Chatbot UI를 직접 배포 (셀프 서비스)
- 오픈 소스 코드에 대한 사용자 정의 및 향상
- OSU-OKC의 예를 따르고 연락하십시오 AWS 전문 서비스 QnABot을 사용자 정의 및 향상시키고 자신의 커뮤니케이션 채널과 통합하기위한 전문가 지원
자세한 내용은, OSU-OKC 팀이 Re : Invent 2020에서 QnABot 솔루션을 발표하는 모습을 지켜보십시오..
결론
OSU-OKC의 팀은 QnABot, Amazon Kendra 및 Amazon Lex를 배포하면서 얻은 초기 성공을 기반으로 구축하게되어 기쁩니다. Widell은“고객과 학생에게 이것은 우리가 구현 한 가장 영향력있는 기술이었습니다.
ML 기술에 대한 우리의 중요한 비전은 거래 교환에서보다 의미있는 경험으로 학생 상호 작용을 발전시켜 고객과 쉽게 연결하고 고객의 요구 사항을 이해하고 더 나은 서비스를 제공 할 수 있도록합니다. Widell은“앞으로 QnABot의 사용을 확대하여 학생들의 학업 일정, 조언 및 학습 과정과 관련된 기타 관련 정보와 관련된 맞춤형 정보를 제공하기를 희망합니다.”
저자에 관하여
밥 스트라 한 AWS Language AI Services 팀의 수석 솔루션 아키텍트입니다.
마이클 와델 OSU-OKC의 임시 회장입니다. 혁신적인 변화의 주체로서 그는 재 설계 및 자원 최적화를 통해 조직을 강화하여 개인이 혁신적 제품과 서비스를 탁월하게 제공하고 제공 할 수 있도록 노력했습니다. 그의 경력에서 Widell은 AT & T의 민간 부문에서 리더십 직책을 맡았으며 Walmart Inc.의 General Office에서 대학 졸업 후 경력을 시작했습니다.
