Yapay zekanın (AI) yükselişi, iletişim merkezi alanında müşteri deneyimini iyileştirme fırsatları yarattı. Makine öğrenimi (ML) teknolojileri, self servis botlar, canlı çağrı analitiği ve çağrı sonrası analitiği gibi yeteneklere yönelik çözümler sunarak iletişim merkezi müşteri deneyimini sürekli olarak iyileştirir ve güçlendirir. Çağrı merkezinizle entegre self-servis botlar, daha kısa bekleme süreleri, akıllı yönlendirme, self-servis işlevler veya veri toplama yoluyla daha kısa çözüm süresi ve iyileştirilmiş net destekçi puanları (NPS) elde etmenize yardımcı olabilir. Bazı örnekler arasında, bir siparişin durumunu kontrol etmek için arayan ve bir bottan güncelleme alan bir müşteri veya bir lisans için yenileme göndermesi gereken bir müşteri ve gerekli bilgileri toplayan ve işlenmek üzere bir temsilciye teslim eden chatbot yer alır. .

İle Amazon Lex'i botları kullanabilirsiniz konuşma yapay zekası çağrı merkezinizde bu yetenekleri etkinleştirecek yetenekler. Amazon Lex, müşterinin ihtiyaçlarını anlamak ve onlara yolculuklarında yardımcı olmak için otomatik konuşma tanıma (ASR) ve doğal dil anlayışını (NLU) kullanır.

Genesys Bulutu (çok kanallı bir orkestrasyon ve müşteri ilişkileri platformu), genel bulut modelinde hızlı ve basit entegrasyona olanak tanıyan bir iletişim merkezi platformu sağlar. AWS İletişim Merkezi İstihbaratı (AWS CCI) modern iletişim merkezini maliyet merkezinden kâr merkezine dönüştürmek için çalışıyor. AWS CCI'nın bir parçası olarak Genesys Cloud, self servis, akıllı yönlendirme ve veri toplama özelliklerine olanak tanıyan Amazon Lex ile entegre olur.

Amazon Lex ve Genesys Cloud ile AWS CCI yeteneklerini keşfederken bot tasarım yolculuğunuza nereden başlayacağınızdan emin olamayabilirsiniz. Amazon Lex, boş bir tuvalle başlayacak olanlara yardımcı olmak için aşağıdakileri sağlar: Amazon Lex otomatik sohbet robotu tasarımcısı. Otomatik sohbet robotu tasarımcısı, daha sonra mevcut çağrı transkriptlerinize göre konuşma deneyimlerini daha hızlı geliştirip başlatabileceğiniz bir başlangıç ​​bot tasarımı sağlamak için ML'yi kullanır. Otomatik sohbet robotu tasarımcısı sayesinde Amazon Lex müşterileri ve iş ortakları, sohbet robotları tasarlamanın basit ve sezgisel bir yoluna sahip olur ve bot tasarım süresini haftalardan saatlere indirebilir. Ancak otomatik sohbet robotu tasarımcısı, transkriptlerin Genesys Cloud transkript dışa aktarmalarıyla uyumlu olmayan belirli bir formatta olmasını gerektirir.

Bu yazıda, bir mimariyi kullanarak nasıl uygulayabileceğinizi gösteriyoruz. Amazon EventBridge, Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) ve AWS Lambda Genesys çağrı transkriptlerinizi Amazon Lex otomatik sohbet robotu tasarımcısı için gerekli formatta otomatik olarak toplamak, dönüştürmek ve yüklemek için. Daha sonra otomatik sohbet robotu tasarımcısını transkriptlerinizde çalıştırabilir, bot tasarımı için öneriler alabilir ve bot tasarım yolculuğunuzu kolaylaştırabilirsiniz.

Çözüme genel bakış

Aşağıdaki şemada çözüm mimarisi gösterilmektedir.

Çözüm iş akışı aşağıdaki adımlardan oluşur:

1. Genesys Cloud, yinelenen transkript olaylarını EventBridge olay veriyolunuza gönderir.
2. Lambda, yinelenen transkriptleri EventBridge'den alır, bir konuşmanın ne zaman tamamlanacağını belirler ve Genesys Cloud içindeki Transkript API'sini çağırır ve transkriptin tamamını bir S3 klasörüne bırakır.
3. Amazon S3'e yeni bir tam transkript yüklendiğinde Lambda, Genesys Cloud formatlı transkripti Amazon Lex otomatik sohbet robotu tasarımcısı için gereken formata dönüştürür ve bunu bir S3 klasörüne kopyalar.
4. Amazon Lex otomatik sohbet robotu tasarımcısı, sağlanan Genesys Cloud transkriptlerine dayanarak bir başlangıç ​​bot tasarımı oluşturmak için ML'yi kullanıyor.

Önkoşullar

Çözümü dağıtmadan önce aşağıdaki önkoşulları tamamlamanız gerekir:

1. Genesys Cloud CX hesabınızı kurun ve oturum açabildiğinizden emin olun. Hesabınızın kurulumu hakkında daha fazla bilgi için bkz. Genesys belgeleri.
2. Genesys'ten transkriptleri etkinleştirmek ve yayınlamak için doğru izinlerin ayarlandığından emin olun. Gerekli izinlerin ayarlanması hakkında daha fazla bilgi için bkz. Rollere ve izinlere genel bakış.
3. Transkripsiyon için PCI ve PII şifrelemesi gerekiyorsa bunun Genesys'te kurulduğundan emin olun. Gerekli izinlerin ayarlanması hakkında daha fazla bilgi için bkz. Etkileşim transkriptleri bulutta depolandığında şifrelenir mi?.
4. Uygun izinlere sahip bir AWS hesabı oluşturun.

Genesys EventBridge entegrasyonunu dağıtın

EventBridge'in Genesys Cloud ile entegrasyonunu etkinleştirmek için aşağıdaki adımları tamamlayın:

1. giriş yapın Genesys Bulut ortamı.
2. Klinik admin, Entegrasyonlar, Entegrasyon Ekle, ve Amazon EventBridge Kaynağı.
3. Üzerinde yapılandırma sekmesinde aşağıdaki bilgileri sağlayın:
   1. İçin AWS Hesap KimliğiAWS hesap kimliğinizi girin.
   2. İçin AWS Hesap BölgesiEventBridge'in kurulmasını istediğiniz Bölgeyi girin.
   3. İçin Olay Kaynağı Son Eki, bir sonek girin (örneğin, genesys-eb-poc-demo).
4. Yapılandırmanızı kaydedin.
   
5. EventBridge konsolunda seçin Bütünleşme gezinme bölmesinde, ardından İş ortağı etkinlik kaynakları.

Gibi bir adla listelenen bir olay kaynağı bulunmalıdır aws.partner/genesys.com/…/genesys-eb-poc-demo.

6. İş ortağı olay kaynağını seçin ve Etkinlik veri yolu ile ilişkilendirin.

Durum şundan değişir: Kadar için Aktif. Bu, Genesys için EventBridge yapılandırmasını ayarlar.

Daha sonra, son transkripti almak amacıyla API çağrısına yetki vermek için Genesys Cloud'da OAuth2 kimlik bilgilerini ayarlarsınız.

7. Genesys Cloud örneğine gidin.
8. Klinik admin, Entegrasyonlar, ve OAuth.
9. Klinik Müşteri Ekle.
10. Üzerinde Müşteri Detayları sekmesinde aşağıdaki bilgileri sağlayın:
    1. İçin Uygulama ismi, bir ad girin (örneğin, TranscriptInvoke-creds).
    2. İçin Hibe Türleriseçin Müşteri Kimlik Bilgileri.

Transcribe API'lerini çağırmak için erişimi olan doğru rolü kullandığınızdan emin olun.

11. Klinik İndirim.

Bu, yeni değerler üretir müşteri kimliği ve Müşteri Sırrı. Çözüm şablonunu yapılandıracağınız sonraki bölümde kullanmak üzere bu değerleri kopyalayın.

Çözümü dağıtın

Genesys EventBridge entegrasyonunu kurduktan sonra bir dağıtım gerçekleştirebilirsiniz. AWS Sunucusuz Uygulama Modeli (AWS SAM) şablonu, mimarinin geri kalanını dağıtır. Çözümü hesabınıza dağıtmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:

1. Henüz kurulmamışsa AWS SAM'i yükleyin. Talimatlar için bkz. AWS SAM CLI'yi Yükleme.
2. Atomic Cüzdanı indirin : GitHub repo ve dizininize çıkartın.
3. gidin genesys-to-lex-automated-chatbot-designer klasörünü açın ve aşağıdaki komutları çalıştırın:

   sam build --use-container
   sam deploy –guided

İlk komut uygulamanızın kaynağını oluşturur. İkinci komut, bir dizi istemle uygulamanızı paketler ve AWS'ye dağıtır:

• Yığın Adı – Dağıtılacak yığının adını girin AWS CloudFormation. Bu, hesabınıza ve Bölgenize özel olmalıdır; iyi bir başlangıç ​​noktası, proje adınızla eşleşen bir şeydir.
• AWS Bölgesi – Uygulamanızı dağıtmak istediğiniz Bölgeyi girin. EventBridge olay veri yolu ile aynı Bölgede dağıtıldığından emin olun.
• Parametre GenesysBusname – Genesys entegrasyonunu yapılandırdığınızda oluşturulan veri yolu adını girin. Otobüs adının düzeni şöyle görünmelidir: aws.partner/genesys.com/*.
• Parametre İstemci Kimliği – Daha önce kopyaladığınız müşteri kimliğini girin.
• Parametre ClientSecret – Daha önce kopyaladığınız istemci sırrını girin.
• Parametre DosyaAdıÖneki – Ham S3 klasöründeki hedef transkript dosyası için varsayılan dosya adı önekini değiştirin veya varsayılanı koruyun.
• Parametre GenCloudEnv – Enter, belirli Genesys organizasyonuna yönelik bulut ortamıdır. Genesys, bu yazının yazıldığı tarih itibarıyla dünya çapında 15'ten fazla Bölgede kullanıma sunulmuştur; dolayısıyla bu değer zorunludur ve kuruluşunuzun Genesys'te oluşturulduğu ortamı işaret etmelidir (örneğin, usw2.pure.cloud).
• Dağıtmadan önce değişiklikleri onaylayın – Evet olarak ayarlanırsa, manuel inceleme için dağıtımdan önce tüm değişiklik kümeleri size gösterilir. Hayır olarak ayarlanırsa AWS SAM CLI, uygulama değişikliklerini otomatik olarak dağıtır.
• SAM CLI IAM rolü oluşturmaya izin ver – Bu örnek de dahil olmak üzere birçok AWS SAM şablonu, AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi AWS hizmetlerine erişim için dahil edilen Lambda işlevleri için gereken (IAM) rolleri. Varsayılan olarak, bunların kapsamı gerekli minimum izinlere kadar daraltılmıştır. IAM rollerini oluşturan veya değiştiren bir CloudFormation yığınını dağıtmak için şunları sağlamanız gerekir: CAPABILITY_IAM yetenekler için değer. Bu istem aracılığıyla izin sağlanmadıysa bu örneği dağıtmak için açıkça iletmeniz gerekir --capabilities CAPABILITY_IAM için sam deploy Komut.
• Bağımsız değişkenleri samconfig.toml dosyasına kaydedin – Evet olarak ayarlanırsa, gelecekte yeniden çalıştırabilmeniz için seçimleriniz proje içindeki bir yapılandırma dosyasına kaydedilecektir. sam deploy Değişiklikleri uygulamanıza dağıtmak için parametreler olmadan.

AWS SAM uygulamanızı hesabınıza dağıttıktan sonra Genesys transkriptlerinin hesabınıza gönderildiğini ve Amazon Lex otomatik sohbet robotu tasarımcısı için gerekli formata dönüştürüldüğünü test edebilirsiniz.

Çözümü doğrulamak için bir test araması yapın

Genesys EventBridge entegrasyonunu ayarladıktan ve önceki AWS SAM şablonunu dağıttıktan sonra test çağrıları yapabilir ve dosyaların dönüştürülmüş dosyalar için S3 klasörüne gittiğini doğrulayabilirsiniz. Yüksek düzeyde aşağıdaki adımları uygulamanız gerekir:

1. Bir transkript oluşturmak için Genesys örneğinize bir test çağrısı yapın.
2. Birkaç dakika bekleyin ve çıktı için TransformedTranscript paketini kontrol edin.

Otomatik sohbet robotu tasarımcısını çalıştırın

Amazon S3'te birkaç günlük transkript kaydettikten sonra, bu bölümdeki adımları kullanarak otomatik sohbet robotu tasarımcısını Amazon Lex konsolu üzerinden çalıştırabilirsiniz. Hizmetin minimum ve maksimum dönüş miktarı hakkında daha fazla bilgi için bkz. Transkriptleri hazırlayın.

1. Amazon Lex V2 konsolunda şunu seçin: Gezinme bölmesindeki botlar.
2. Klinik Bot oluştur.
   
3. seç Transkriptlerle başlayın Yaratılış yöntemi olarak.
4. Bot'a bir ad verin (bu örnek için, InsuranceBot) ve isteğe bağlı bir açıklama sağlayın.
5. seç Temel Amazon Lex izinleriyle bir rol oluşturun ve bunu çalışma zamanı rolünüz olarak kullanın.
   
6. Diğer alanları doldurduktan sonra Sonraki Dil yapılandırmasına geçmek için.
7. Etkileşiminiz için dili ve sesi seçin.
   
8. Çözümün sizin için dönüştürdüğü transkriptlerin Amazon S3 konumunu belirtin.
9. S3 klasörünüzde belirli bir klasör yapınız varsa ek yerel yollar ekleyin.
   
10. Giriş transkriptleriniz için bir filtre (tarih aralığı) uygulayın.
    
11. Klinik tamam.

Analizi takip etmek için Amazon S3 konsolundaki durum çubuğunu kullanabilirsiniz. Birkaç saat içinde otomatik sohbet robotu tasarımcısı, kullanıcı amaçlarını, bu amaçlarla ilişkili örnek ifadeleri ve bunları gerçekleştirmek için gereken tüm bilgilerin bir listesini içeren bir sohbet robotu tasarımını ortaya çıkarır. Eğitimi tamamlamak için gereken süre, transkriptlerin hacmi ve konuşmaların karmaşıklığı gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Tipik olarak dakikada 600 satırlık transkript analiz edilir.

12. Klinik Değerlendirme Otomatik sohbet robotu tasarımcısı tarafından keşfedilen amaçları ve alan türlerini görüntülemek için.
    

The Amaçlar sekmesi, örnek ifadeler ve alanlarla birlikte tüm amaçları listeler ve Slot türleri sekmesi, yuva türü değerleriyle birlikte tüm yuva türlerinin bir listesini sağlar.

13. Örnek ifadeleri ve aralıkları incelemek için amaçlardan herhangi birini seçin. Örneğin, aşağıdaki ekran görüntüsünde seçiyoruz ChangePassword ifadeleri görüntülemek için.
    
14. Seçin İlişkili transkriptler sekmesi niyetleri belirlemek için kullanılan konuşmaları gözden geçirmek.
    
15. Sonuçları inceledikten sonra kullanım durumunuzla ilgili amaçları ve alan türlerini seçin ve Ekleyin.

Bu, seçilen amaçları ve alan türlerini bota ekler. Artık bilgi istemleri ekleme, amaçları veya alan türlerini birleştirme ve yuvaları yeniden adlandırma gibi değişiklikler yaparak bu tasarımı yineleyebilirsiniz.

Artık ortak amaçları, bu amaçlarla eşlenen ifadeleri ve sohbet robotunun belirli iş işlevlerini yerine getirmek için toplaması gereken bilgileri belirlemek için Amazon Lex otomatik sohbet robotu tasarımcısını kullandınız.

Temizlemek

İşiniz bittiğinde AWS SAM CLI'de aşağıdaki komutu kullanarak kaynaklarınızı temizleyin:

sam delete

Sonuç

Bu gönderi, Genesys CX transkriptlerinizi AWS hesabınıza göndermek, dönüştürmek ve örnek botlar, niyetler, ifadeler ve yuvalar oluşturmak için bunları Amazon Lex otomatik sohbet robotu tasarımcısıyla birlikte kullanmak için Genesys Cloud CX ve EventBridge entegrasyonunu nasıl kullanacağınızı gösterdi. Bu mimari, ilk kez AWS CCI kullanıcılarının ve mevcut AWS CCI kullanıcılarının, Genesys CX ve Amazon Lex entegrasyonunu kullanarak daha fazla sohbet robotuna katılmalarına veya mevcut amaç tasarımınızı otomatikleştirilmiş Amazon Lex tarafından oluşturulan tasarımla karşılaştırmak isteyebileceğiniz sürekli iyileştirme fırsatlarına yardımcı olabilir. sohbet robotu tasarımcısı. Diğer AWS CCI yetenekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. İletişim Merkezi İstihbaratı.

Yazarlar Hakkında

Joe Morotti Amazon Web Services'te (AWS) Çözüm Mimarıdır ve Ortabatı ABD'deki Kurumsal müşterilere yardımcı olmaktadır. Çok çeşitli teknik roller üstlendi ve müşteriye mümkün olanın sanatını göstermekten keyif alıyor. Boş zamanlarında ailesiyle birlikte yeni yerler keşfederek ve spor takımının performansını analiz ederek kaliteli zaman geçirmekten hoşlanıyor.

Anand Bose Amazon Web Services'te Kıdemli Çözüm Mimarıdır ve AWS'de iş uygulamaları geliştiren ISV iş ortaklarını destekler. Müşterilerin bulutu benimsemesinin önünü açan farklı çözümler yaratma konusunda tutkulu. Anand Dallas, Teksas'ta yaşıyor ve seyahat etmekten hoşlanıyor.

Teri Ferris iletişim merkezleri için Deneyim Orkestrasyonuna olanak tanıyan Genesys teknoloji çözümlerinden yararlanarak, iş ortaklarıyla birlikte harika müşteri deneyimleri tasarlamaktan sorumludur. Görevinde çözüm mimarisi, entegrasyonlar, IVR, yönlendirme, raporlama analitiği, self servis, yapay zeka, giden, mobil yetenekler, çok kanallı, sosyal kanallar, dijital, tümleşik iletişim (UCaaS) ve analitik ve bunların süreçleri nasıl kolaylaştırabileceği konularında tavsiyelerde bulunuyor. müşteri deneyimi. Genesys'ten önce İnsan Kaynakları, Bordro ve Öğrenim Yönetimi şirketlerinde İletişim Merkezi'nin yönetimi de dahil olmak üzere üst düzey liderlik görevlerinde bulundu.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-your-genesys-cloud-amazon-lex-bot-design-with-the-amazon-lex-automated-chatbot-designer/