De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) heeft mogelijkheden gecreëerd om de klantervaring in de contactcenterruimte te verbeteren. Machine learning (ML)-technologieën verbeteren en versterken voortdurend de klantervaring in het contactcenter door oplossingen te bieden voor mogelijkheden zoals selfservicebots, live-oproepanalyses en post-oproepanalyses. Selfservicebots die in uw callcenter zijn geïntegreerd, kunnen u helpen kortere wachttijden, intelligente routering, kortere oplossingstijd via selfservicefuncties of gegevensverzameling en verbeterde Net Promoter Scores (NPS) te realiseren. Enkele voorbeelden zijn onder meer een klant die belt om de status van een bestelling te controleren en een update ontvangt van een bot, of een klant die een verlenging van een licentie moet indienen en de chatbot de benodigde informatie verzamelt, die deze ter verwerking aan een agent overhandigt. .

met Amazon-Lex bots, die u kunt gebruiken conversatie AI mogelijkheden om deze mogelijkheden binnen uw callcenter mogelijk te maken. Amazon Lex maakt gebruik van automatische spraakherkenning (ASR) en natuurlijk taalbegrip (NLU) om de behoeften van de klant te begrijpen en hem op zijn reis te helpen.

Genesys-cloud (een omni-channel orkestratie- en klantrelatieplatform) biedt een contactcenterplatform in een openbaar cloudmodel dat snelle en eenvoudige integratie mogelijk maakt van AWS Contact Center-informatie (AWS CCI) om het moderne contactcenter te transformeren van een kostencentrum naar een winstcentrum. Als onderdeel van AWS CCI integreert Genesys Cloud met Amazon Lex, wat mogelijkheden voor zelfbediening, intelligente routering en gegevensverzameling mogelijk maakt.

Wanneer u de AWS CCI-mogelijkheden verkent met Amazon Lex en Genesys Cloud, weet u misschien niet zeker waar u moet beginnen met uw botontwerptraject. Om degenen te helpen die misschien met een leeg canvas beginnen, biedt Amazon Lex de Amazon Lex geautomatiseerde chatbotontwerper. De geautomatiseerde chatbotontwerper gebruikt ML om een ​​eerste botontwerp te leveren dat u vervolgens kunt verfijnen en sneller gesprekservaringen kunt lanceren op basis van uw huidige gesprekstranscripties. Met de geautomatiseerde chatbotontwerper hebben klanten en partners van Amazon Lex een eenvoudige en intuïtieve manier om chatbots te ontwerpen en kunnen ze de ontwerptijd van bots terugbrengen van weken naar uren. De geautomatiseerde chatbotontwerper vereist echter dat transcripties een bepaald formaat hebben dat niet is afgestemd op de transcriptie-exports van Genesys Cloud.

In dit bericht laten we zien hoe u een architectuur kunt implementeren met behulp van Amazon EventBridge, Amazon eenvoudige opslagservice (Amazon S3), en AWS Lambda om uw Genesys-gesprekstranscripties automatisch te verzamelen, transformeren en laden in het vereiste formaat voor de geautomatiseerde chatbot-ontwerper van Amazon Lex. Vervolgens kunt u de geautomatiseerde chatbotontwerper op uw transcripties uitvoeren, aanbevelingen krijgen voor botontwerp en uw botontwerptraject stroomlijnen.

Overzicht oplossingen

Het volgende diagram illustreert de oplossingsarchitectuur.

De workflow van de oplossing bestaat uit de volgende stappen:

1. Genesys Cloud verzendt iteratieve transcriptiegebeurtenissen naar uw EventBridge-gebeurtenisbus.
2. Lambda ontvangt de iteratieve transcripties van EventBridge, bepaalt wanneer een gesprek voltooid is, roept de Transcript API binnen Genesys Cloud aan en plaatst het volledige transcript in een S3-bucket.
3. Wanneer een nieuw volledig transcript wordt geüpload naar Amazon S3, converteert Lambda het in Genesys Cloud opgemaakte transcript naar het vereiste formaat voor de geautomatiseerde chatbotontwerper van Amazon Lex en kopieert het naar een S3-bucket.
4. De geautomatiseerde chatbotontwerper van Amazon Lex gebruikt ML om een ​​eerste botontwerp te bouwen op basis van de aangeleverde Genesys Cloud-transcripties.

Voorwaarden

Voordat u de oplossing implementeert, moet u aan de volgende vereisten voldoen:

1. Stel uw Genesys Cloud CX-account in en zorg ervoor dat u kunt inloggen. Raadpleeg voor meer informatie over het instellen van uw account de Genesys-documentatie.
2. Zorg ervoor dat de juiste machtigingen zijn ingesteld voor het inschakelen en publiceren van transcripties vanuit Genesys. Voor meer informatie over het instellen van de vereiste machtigingen raadpleegt u Overzicht van rollen en rechten.
3. Als PCI- en PII-codering vereist is voor transcriptie, zorg er dan voor dat dit is ingesteld in Genesys. Voor meer informatie over het instellen van de vereiste machtigingen raadpleegt u Worden interactietranscripties versleuteld wanneer ze in de cloud worden opgeslagen?.
4. Stel een AWS-account in met de juiste machtigingen.

Implementeer de Genesys EventBridge-integratie

Voer de volgende stappen uit om de EventBridge-integratie met Genesys Cloud in te schakelen:

1. Meld u aan bij de Genesys Cloud-omgeving.
2. Kies beheerder, Integraties, Integraties toevoegen en Amazon EventBridge-bron.
3. Op de Configuratie tabblad, geef de volgende informatie op:
   1. Voor AWS-account-IDVoer uw AWS-account-ID in.
   2. Voor AWS-accountregioVoer de regio in waar u EventBridge wilt installeren.
   3. Voor Achtervoegsel van gebeurtenisbron, voer een achtervoegsel in (bijvoorbeeld genesys-eb-poc-demo).
4. Sla uw configuratie op.
   
5. Kies op de EventBridge-console Integratie in het navigatievenster en kies vervolgens Bronnen voor partnergebeurtenissen.

Er moet een gebeurtenisbron worden vermeld met een naam als aws.partner/genesys.com/…/genesys-eb-poc-demo.

6. Selecteer de partnergebeurtenisbron en kies Samenwerken met evenementenbus.

De status verandert van In behandeling naar Actief. Hiermee wordt de EventBridge-configuratie voor Genesys ingesteld.

Vervolgens stelt u OAuth2-inloggegevens in Genesys Cloud in voor het autoriseren van de API-aanroep om het definitieve transcript te verkrijgen.

7. Navigeer naar het Genesys Cloud-exemplaar.
8. Kies beheerder, Integraties en OAuth.
9. Kies Klant toevoegen.
10. Op de Klantgegevens tabblad, geef de volgende informatie op:
    1. Voor App Naam, voer een naam in (bijvoorbeeld TranscriptInvoke-creds).
    2. Voor Soorten subsidiesselecteer Klantreferenties.

Zorg ervoor dat u de juiste rol gebruikt die toegang heeft om de Transcribe API's aan te roepen.

11. Kies Bespaar.

Dit genereert nieuwe waarden voor klant-ID en Cliëntgeheim. Kopieer deze waarden voor gebruik in de volgende sectie, waar u de sjabloon voor de oplossing configureert.

Implementeer de oplossing

Nadat u de Genesys EventBridge-integratie hebt ingesteld, kunt u een AWS serverloos toepassingsmodel (AWS SAM)-sjabloon, die de rest van de architectuur implementeert. Voer de volgende stappen uit om de oplossing in uw account te implementeren:

1. Installeer AWS SAM als dit nog niet is geïnstalleerd. Voor instructies, zie De AWS SAM CLI installeren.
2. Download de GitHub repo en uitpakken naar uw directory.
3. Navigeer naar de genesys-to-lex-automated-chatbot-designer map en voer de volgende opdrachten uit:

   sam build --use-container
   sam deploy –guided

Met de eerste opdracht wordt de bron van uw toepassing opgebouwd. Met de tweede opdracht wordt uw applicatie verpakt en geïmplementeerd in AWS, met een reeks aanwijzingen:

• Stapelnaam – Voer de naam in van de stapel waarop u wilt implementeren AWS CloudFormatie. Dit moet uniek zijn voor uw account en regio; een goed startpunt is iets dat past bij uw projectnaam.
• AWS-regio – Voer de regio in waarin u uw app wilt implementeren. Zorg ervoor dat deze in dezelfde regio wordt geïmplementeerd als de EventBridge-gebeurtenisbus.
• Parameter GenesysBusnaam – Voer de busnaam in die is aangemaakt toen u de Genesys-integratie configureerde. Het patroon van de busnaam zou er zo uit moeten zien aws.partner/genesys.com/*.
• Parameter ClientId – Voer de klant-ID in die u eerder hebt gekopieerd.
• Parameter ClientSecret – Voer het klantgeheim in dat u eerder hebt gekopieerd.
• Parameter BestandsnaamVoorvoegsel – Wijzig het standaardvoorvoegsel voor de bestandsnaam voor het doeltranscriptiebestand in de onbewerkte S3-bucket of behoud de standaard.
• Parameter GenCloudEnv – Enter is de cloudomgeving voor de specifieke Genesys-organisatie. Genesys is op het moment van schrijven beschikbaar in meer dan 15 regio's wereldwijd, dus deze waarde is verplicht en moet verwijzen naar de omgeving waarin uw organisatie is gemaakt in Genesys (bijvoorbeeld usw2.pure.cloud).
• Bevestig de wijzigingen voordat u deze implementeert – Indien ingesteld op Ja, worden eventuele wijzigingssets vóór implementatie aan u getoond voor handmatige beoordeling. Indien ingesteld op nee, zal de AWS SAM CLI automatisch applicatiewijzigingen implementeren.
• Sta het maken van SAM CLI IAM-rollen toe – Veel AWS SAM-sjablonen, waaronder dit voorbeeld, maken AWS Identiteits- en toegangsbeheer (IAM)-rollen die vereist zijn voor de Lambda-functies die zijn opgenomen om toegang te krijgen tot AWS-services. Standaard zijn deze beperkt tot de minimaal vereiste machtigingen. Om een ​​CloudFormation-stack te implementeren die IAM-rollen maakt of wijzigt, moet u de CAPABILITY_IAM waarde voor mogelijkheden. Als er geen toestemming wordt gegeven via deze prompt, moet u expliciet slagen om dit voorbeeld te implementeren --capabilities CAPABILITY_IAM aan de sam deploy opdracht.
• Bewaar argumenten in samconfig.toml – Indien ingesteld op Ja, worden uw keuzes opgeslagen in een configuratiebestand binnen het project, zodat u deze in de toekomst opnieuw kunt uitvoeren sam deploy zonder parameters om wijzigingen in uw toepassing door te voeren.

Nadat u uw AWS SAM-applicatie in uw account heeft geïmplementeerd, kunt u testen of Genesys-transcripties naar uw account worden verzonden en worden omgezet in het vereiste formaat voor de geautomatiseerde chatbot-ontwerper van Amazon Lex.

Voer een testoproep uit om de oplossing te valideren

Nadat u de Genesys EventBridge-integratie hebt opgezet en de voorgaande AWS SAM-sjabloon hebt geïmplementeerd, kunt u testoproepen uitvoeren en valideren dat bestanden in de S3-bucket voor getransformeerde bestanden terechtkomen. Op een hoog niveau moet u de volgende stappen uitvoeren:

1. Voer een testoproep uit naar uw Genesys-instantie om een ​​transcriptie te maken.
2. Wacht een paar minuten en controleer de TransformedTranscript-bucket voor de uitvoer.

Voer de geautomatiseerde chatbotontwerper uit

Nadat je een paar dagen aan transcripties hebt opgeslagen in Amazon S3, kun je de geautomatiseerde chatbotontwerper via de Amazon Lex-console uitvoeren met behulp van de stappen in deze sectie. Voor meer informatie over het minimale en maximale aantal beurten voor de dienst, zie Bereid transcripties voor.

1. Kies op de Amazon Lex V2-console Bots in het navigatievenster.
2. Kies Bot maken.
   
3. kies Begin met transcripties als de creatiemethode.
4. Geef de bot een naam (in dit voorbeeld: InsuranceBot) en geef een optionele beschrijving op.
5. kies Een rol maken met basisrechten voor Amazon Lex en gebruik dit als uw runtimerol.
   
6. Nadat u de overige velden heeft ingevuld, kiest u Volgende om door te gaan naar de taalconfiguratie.
7. Kies de taal en stem voor uw interactie.
   
8. Geef de Amazon S3-locatie op van de transcripties die de oplossing voor u heeft geconverteerd.
9. Voeg extra lokale paden toe als u een specifieke mapstructuur binnen uw S3-bucket heeft.
   
10. Pas een filter (datumbereik) toe voor uw invoertranscripties.
    
11. Kies Klaar .

U kunt de statusbalk op de Amazon S3-console gebruiken om de analyse bij te houden. Binnen een paar uur brengt de geautomatiseerde chatbotontwerper een chatbotontwerp naar voren met de intenties van de gebruiker, voorbeeldzinnen die aan die intenties zijn gekoppeld, en een lijst met alle informatie die nodig is om deze intenties te vervullen. De hoeveelheid tijd die nodig is om de training te voltooien, is afhankelijk van verschillende factoren, waaronder het aantal transcripties en de complexiteit van de gesprekken. Normaal gesproken worden elke minuut 600 regels transcript geanalyseerd.

12. Kies Beoordeling om de intenties en slottypes te bekijken die zijn ontdekt door de geautomatiseerde chatbotontwerper.
    

De intents tabblad bevat alle intenties, samen met voorbeeldzinnen en slots, en de Soorten slots Het tabblad biedt een lijst met alle slottypen, samen met de slottypewaarden.

13. Kies een van de intenties om de voorbeelduitingen en slots te bekijken. In de volgende schermafbeelding kiezen we bijvoorbeeld ChangePassword om de uitingen te bekijken.
    
14. Kies de Tabblad bijbehorende transcripties om de gesprekken te bekijken die zijn gebruikt om de bedoelingen te identificeren.
    
15. Nadat u de resultaten heeft bekeken, selecteert u de intenties en slottypen die relevant zijn voor uw gebruiksscenario en maakt u een keuze Toe te voegen.

Hiermee worden de geselecteerde intenties en slottypen aan de bot toegevoegd. U kunt dit ontwerp nu herhalen door wijzigingen aan te brengen, zoals het toevoegen van aanwijzingen, het samenvoegen van intenties of slottypen en het hernoemen van slots.

Je hebt nu de geautomatiseerde chatbotontwerper van Amazon Lex gebruikt om gemeenschappelijke bedoelingen, uitingen die aan die bedoelingen zijn toegewezen, en informatie te identificeren die de chatbot moet verzamelen om bepaalde zakelijke functies te vervullen.

Opruimen

Wanneer u klaar bent, ruimt u uw bronnen op met behulp van de volgende opdracht binnen de AWS SAM CLI:

sam delete

Conclusie

Dit bericht liet zien hoe u de Genesys Cloud CX- en EventBridge-integratie kunt gebruiken om uw Genesys CX-transcripties naar uw AWS-account te sturen, ze te transformeren en ze te gebruiken met de geautomatiseerde chatbot-ontwerper van Amazon Lex om voorbeeldbots, intents, uitingen en slots te maken. Deze architectuur kan beginnende AWS CCI-gebruikers en huidige AWS CCI-gebruikers helpen meer chatbots aan boord te krijgen met behulp van de Genesys CX- en Amazon Lex-integratie, of bij continue verbeteringsmogelijkheden waarbij u misschien uw huidige intentieontwerp wilt vergelijken met dat van de geautomatiseerde Amazon Lex. chatbot-ontwerper. Zie voor meer informatie over andere AWS CCI-mogelijkheden Contact Center Intelligentie.

Over de auteurs

Joe Morotti is een Solutions Architect bij Amazon Web Services (AWS) en helpt zakelijke klanten in het middenwesten van de VS. Hij heeft een breed scala aan technische functies bekleed en vindt het leuk om de klant de kunst van het mogelijke te laten zien. In zijn vrije tijd brengt hij graag quality time door met zijn gezin, waarbij hij nieuwe plekken verkent en de prestaties van zijn sportteam analyseert.

Anand Bose is een Senior Solutions Architect bij Amazon Web Services en ondersteunt ISV-partners die bedrijfsapplicaties op AWS bouwen. Hij heeft een passie voor het creëren van gedifferentieerde oplossingen die klanten toegang geven tot de cloud. Anand woont in Dallas, Texas en houdt van reizen.

Teri Ferris is verantwoordelijk voor het ontwerpen van geweldige klantervaringen samen met zakelijke partners, waarbij gebruik wordt gemaakt van de technologieoplossingen van Genesys die Experience Orchestration voor contactcenters mogelijk maken. In haar rol adviseert ze over oplossingsarchitectuur, integraties, IVR, routing, rapportage-analyses, self-service, AI, outbound, mobiele mogelijkheden, omnichannel, sociale kanalen, digitaal, unified communications (UCaaS) en analytics en hoe deze de processen kunnen stroomlijnen. klantenervaring. Vóór Genesys bekleedde ze senior leiderschapsfuncties bij HR-, Payroll- en Learning Management-bedrijven, waaronder toezicht op het Contact Center.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-your-genesys-cloud-amazon-lex-bot-design-with-the-amazon-lex-automated-chatbot-designer/