随著客户体验的重要性日益增强，企业正在不断压力中寻找创新的解决方案来应对联络中心的挑战。根据 Forrester 的报告，《客户著迷的状态，2022 年》，专注于顾客的企业往往在收入增长上领先于同行。虽然联络中心需要在提高客户体验的同时进行效率高的运营，却有 80 的企业计划增加在客户体验CX上的投资。在这样的背景下，生成性 AI 的迅速创新正吸引著我们的注意。根据 McKinsey amp Company 的估计，在客户服务中实施生成性 AI 可使生产力成本降低 3045。
Amazon SageMaker Canvas 提供了一个可视化的点击界面，使业务分析师能够在不需机器学习经验或编写代码的情况下建立模型并生成准确的预测。在2023年10月，SageMaker Canvas 宣布了对基础模型的支持，这些模型都是能够即用的，得益于 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker JumpStart。这一功能允许使用自然语言和聊天接口来执行多种任务，包括创建内容、总结备忘录以及回答集中知识库中的问题，甚至无需编写一行代码。
随著联络中心的工作量不断增加，客服代理需要处理大量来电并解决问题，而在通话之间没有时间进行研究。通常，通话脚本会指导代理在通话过程中解决问题。撰写良好的脚本有助于提高合规性、减少错误并增加效率，帮助代理快速理解问题及解决方案。
在本文中，我们将探索如何利用 SageMaker Canvas 的生成性 AI 来解决客户在联络中心中面临的常见挑战。我们展示了如何使用 SageMaker Canvas 创建新的通话脚本或改善现有的通话脚本，并探讨生成性 AI 如何帮助回顾现有的互动，从而获得传统工具难以获得的见解。此外，我们还提供了解决这些任务所需的提示，并讨论了如何在 AWS 联络中心智慧 工作流中整合这些结果的架构。
生成性 AI 基础模型可以帮助在联络中心创建强大的呼叫脚本，使企业得以实现：
目标效果创建一致的客户体验提供统一的知识库以处理客户查询减少通话处理时间提高支援团队的生产力使支援团队能够执行下一步最佳行动消除错误并做出最佳决策透过 SageMaker Canvas，用户可以从更广泛的基础模型中选择来创建吸引人的呼叫脚本。SageMaker Canvas 还允许同时比较多个模型，因此用户可以选择最适合其具体任务需求的结果。使用生成性 AI 驱动的聊天机器人时，用户需要首先提供提示，指示模型您要执行的操作。
在本文中，我们将针对四个常见用例进行探讨：
创建新的呼叫脚本增强现有呼叫脚本自动化通话后任务通话后分析在整篇文章中，我们使用在 SageMaker Canvas 中可用的由 Amazon Bedrock 驱动的大型语言模型LLMs。具体而言，我们利用了 Anthropic 的 Claude 2 模型，该模型对各种自然语言任务表现优异。示例以英语提供，但 Anthropic Claude 2 支持多种语言。欲了解更多，请查看 Anthropic Claude 2。最后，所有这些结果也可以使用其他 Amazon Bedrock 模型如 Anthropic Claude Instant 或 Amazon Titan，以及 SageMaker JumpStart 模型来重现。
在本文中，确保您已设置好适当资源和权限的 AWS 帐户。特别是，请完成以下前提步骤：
部署 Amazon SageMaker 域。请参考 登录到 Amazon SageMaker 域 获取指导。配置权限以设置和部署 SageMaker Canvas。详细信息请参阅 设置和管理 Amazon SageMaker CanvasIT 管理员。为 SageMaker Canvas 配置跨源资源共享CORS策略。欲了解更多信息，请参考 授予用户上传本地文件的权限。添加使用 SageMaker Canvas 中基础模型的权限。具体步骤请参见 使用生成性 AI 和基础模型。请注意，SageMaker Canvas 使用的服务在 SageMaker JumpStart 和 Amazon Bedrock 中可用。使用 Amazon Bedrock 时，请确保您在支持 Amazon Bedrock 的区域使用 SageMaker Canvas。欲了解更多，请参见 支持的区域。
在此用例中，联络中心分析师使用 SageMaker Canvas 中的即用模型，定义通话脚本，并输入适当的提示，例如为代理创建一个帮助客户处理遗失信用卡的通话脚本。为了实现这一点，在组织的云管理员授权联络中心分析师进行单点登录后，请完成以下步骤：
在 SageMaker 控制台中，选择导航面板中的 Canvas。选择您的域和用户档案，然后选择 打开 Canvas以打开 SageMaker Canvas 应用。浏览到 即用模型 部分，选择 生成、提取和总结内容 打开聊天控制台。选择 Anthropic Claude 2 模型，输入您的提示为代理创建一个帮助客户处理遗失信用卡的通话脚本然后按 Enter。通过生成性 AI 获得的脚本将被纳入文件如 TXT、HTML 或 PDF，并被添加到知识库中，以指导联络中心代理与客户的互动。
当使用如 Amazon Connect 的基于云的多通道联络中心解决方案时，您可以利用 AI/ML 驱动的功能提高客户满意度和代理效率。Amazon Connect Wisdom 减少了代理寻找答案所需的时间，通过提供知识搜索和实时建议使客户问题迅速解决。在这个特定示例中，Amazon Connect Wisdom 可以与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 同步，作为知识库的内容来源，从而整合通过 SageMaker Canvas 生成的通话脚本。欲了解更多，请参阅 Amazon Connect Wisdom S3 同步。
以下图示显示了此架构。
当客户拨打联络中心电话时，若通过互动式语音应答IVR或检测到特定与通话目的相关的关键字例如遗失和信用卡，Amazon Connect Wisdom 将提供关于如何处理互动的建议给代理，包括通过 SageMaker Canvas 生成的相关通话脚本。
通过 SageMaker Canvas 的生成性 AI，联络中心分析师可节省创建通话脚本的时间，并能快速尝试新提示以微调脚本的生成。
根据以下的 调查，78的客户认为当客服代理不听起来像是在读脚本时，他们的呼叫中心体验会有所改善。SageMaker Canvas 可以利用生成性 AI 帮助分析现有呼叫脚本并建议改进，以提高脚本质量。例如，您可能希望增强呼叫脚本的合规性，或让脚本听起来更加礼貌。
为此，选择 新聊天 并选择 Claude 2 作为模型。您可以使用前一使用案例生成的示例转录和提示我希望您担任呼叫中心质量保证分析师，改进以下通话转录，使其合规并听起来更礼貌。
您还可以使用 SageMaker Canvas 生成性 AI 自动化联络中心中的通话后工作。常见用例包括通话总结、协助完成通话日志和生成个性化跟进消息等。这可以提高代理的生产力并减少错误风险，使其能专注于更高价值的任务，如客户互动和关系建设。
选择 新聊天 并选择 Claude 2 作为模型。您可以使用前一使用案例生成的示例转录和提示总结以下通话转录，以突出客户问题、代理行动、通话结果和客户情绪。
当使用 Amazon Connect 作为联络中心解决方案时，您可以通过启用 Amazon Connect Contact Lens 实现通话录制和转录，这带来其他分析功能，如情绪分析和敏感数据的编辑。它还能通过突出显示转录中的关键句子来进行总结，以及标注问题、结果和行动项目。
利用 SageMaker Canvas，您可以更进一步，从单一工作区中选择即用模型来分析通话转录或生成总结，甚至可以比较结果以找出最适合具体用例的模型。以下图示显示了此解决方案架构。
联络中心还可以利用 SageMaker Canvas 来理解客户与代理之间的互动。根据 2022 NICE WEM 全球调查，58的呼叫中心代理表示他们从公司教练会议中获益甚微。代理可以使用 SageMaker Canvas 的生成性 AI 进行客户情绪分析，以进一步理解他们可以采取的替代最佳行动，以提高客户满意度。
飞机专用加速器免费版我们遵循与先前用例相似的步骤。选择 新聊天 并选择 Claude 2。您可以使用前一使用案例生成的示例转录和提示我希望您担任呼叫中心监督，评价并建议改进代理在客户通话中的行为。
SageMaker Canvas 将在不活动两小时后自动关闭启动的 SageMaker JumpStart 模型。请按照本节中的说明更早地关闭这些模型以节省成本。注意，由于 Amazon Bedrock 模型并未在您的帐户中部署，因此无需关闭这些模型。
关闭 SageMaker JumpStart 模型的方法有两种：选择 新聊天，然后在模型下拉菜单中选择 启动另一个模型。接著，在 基础模型 页面中，选择 Amazon SageMaker JumpStart 模型例如 Falcon40BInstruct，然后在右侧窗格中选择 关闭模型。如果您同时在比较多个模型，则在结果比较页面，选择 SageMaker JumpStart 模型的选项菜单三个点，然后选择 关闭模型。在左侧窗格中选择 登出，以从 SageMaker Canvas 应用中登出，停止消耗SageMaker Canvas 工作空间实例小时数，这将释放工作空间实例使用的所有资源。在本文中，我们分析了如何在联络中心中利用 SageMaker Canvas 的生成性 AI 创建超个性化的客户互动，提升联络中心分析师和代理的生产力，并带来传统工具难以获得的见解。多个用例显示 SageMaker Canvas 充当一个统一的工作空间，无需使用不同的产品。借助 SageMaker Canvas 的生成性 AI，联络中心可以提高客户满意度、降低成本并提升效率。这一技术使您能够生成新的创新解决方案，潜力能够改变联络中心行业。您还可以使用生成性 AI 识别客户互动中的趋势和见解，帮助经理优化运营并提高客户满意度。此外，您可以使用生成
