Las llamadas de servicio al cliente requieren que los agentes de atención al cliente tengan la información de la cuenta del cliente para procesar la solicitud de la persona que llama. Por ejemplo, para proporcionar el estado de una reclamación de seguro, el agente de asistencia necesita información del titular de la póliza, como el ID de la póliza y el número de reclamación. Dicha información a menudo se recopila en el flujo de respuesta de voz interactiva (IVR) al comienzo de una llamada de atención al cliente. Los sistemas IVR típicamente han usado gramáticas basadas en el Especificación de gramática de reconocimiento de voz (SRGS) para definir reglas y analizar la información de la persona que llama (ID de póliza, número de reclamo). Ahora puede usar las mismas gramáticas en Amazon lex para recopilar información en una conversación oral. También puede proporcionar reglas de interpretación semántica utilizando ECMAScript etiquetas dentro de los archivos de gramática. El soporte gramatical en Amazon Lex proporciona un control granular para recopilar y posprocesar las entradas de los usuarios para que pueda administrar un diálogo efectivo.
En esta publicación, revisamos el soporte gramatical en Amazon Lex y creamos una gramática de muestra para usar en un Amazon conectar flujo de contacto.
Usar gramáticas para recopilar información en una conversación.
Puede crear la gramática como un tipo de ranura en Amazon Lex. Primero, proporciona un conjunto de reglas en el formato SRGS para interpretar la entrada del usuario. Como segundo paso opcional, puede escribir un script ECMA que transforme la información recopilada en el cuadro de diálogo. Por último, almacena la gramática como un archivo XML en un Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) y haga referencia al vínculo en la definición de su bot. Las gramáticas SRGS están diseñadas específicamente para la modalidad de voz y DTMF. Usamos las siguientes conversaciones de muestra para modelar nuestro bot:
Conversación 1
IVR: ¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?
Usuario: Quiero consultar el saldo de mi cuenta.
IVR: Claro. ¿Qué cuenta debo abrir?
Usuario: Comprobando.
IVR: ¿Cuál es el número de cuenta?
Usuario: 1111 2222 3333 4444
IVR: Para fines de verificación, ¿cuál es su fecha de nacimiento?
Usuario: 1 de enero de 2000.
IVR: Gracias. El saldo de su cuenta corriente es de $123 dólares.
Conversación 2
IVR: ¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?
Usuario: Quiero consultar el saldo de mi cuenta.
IVR: Claro. ¿Qué cuenta debo abrir?
Usuario: Ahorros.
IVR: ¿Cuál es el número de cuenta?
Usuario: Quiero hablar con un agente.
IVR: Bueno. Déjame transferir la llamada. Un agente debería poder ayudarlo con su solicitud.
En las conversaciones de muestra, el IVR solicita el tipo de cuenta, el número de cuenta y la fecha de nacimiento para procesar las solicitudes de la persona que llama. En esta publicación, revisamos cómo usar las gramáticas para recopilar la información y procesarla posteriormente con scripts ECMA. Las gramáticas para el ID de cuenta y la fecha cubren varias formas de proporcionar la información. También revisamos la gramática en caso de que la persona que llama no pueda proporcionar los detalles solicitados (por ejemplo, su número de cuenta de ahorros) y opte por hablar con un agente.
Cree un chatbot de Amazon Lex con gramáticas
Creamos un bot de Amazon Lex con la intención de realizar funciones bancarias minoristas comunes, como verificar el saldo de la cuenta, transferir fondos y solicitar cheques. Él CheckAccountBalance
intent recopila detalles como el tipo de cuenta, el ID de la cuenta y la fecha de nacimiento, y proporciona el monto del saldo. Utilizamos un tipo de espacio gramatical para recopilar el ID de la cuenta y la fecha de nacimiento. Si la persona que llama no conoce la información o pregunta por un agente, la llamada se transfiere a un agente humano. Repasemos la gramática del ID de cuenta:
La gramática tiene dos reglas para analizar la entrada del usuario. La primera regla interpreta los dígitos proporcionados por la persona que llama. Estos dígitos se agregan a la salida a través de una variable de etiqueta de secuencia de comandos ECMA (out
). La segunda regla gestiona el diálogo si la persona que llama quiere hablar con un agent
. En este caso el out
la etiqueta se rellena con la palabra agente. Después de analizar las reglas, la etiqueta de salida lleva el número de cuenta (out.AccountNumber
) o la cadena agent
. La lógica empresarial descendente ahora puede utilizar el out
etiqueta manejar la llamada.
Implemente el bot de Amazon Lex de muestra
Para crear el bot de muestra y agregar las gramáticas, realice los siguientes pasos. Esto crea un bot de Amazon Lex llamado BankingBot
, y dos tipos de espacios gramaticales (accountNumber
, dateOfBirth
).
- Descargue nuestra Bot de Amazon Lex.
- En la consola de Amazon Lex, elija Acciones, A continuación, elija Importa.
- Elige el archivo
BankingBot.zip
que descargaste y eliges Importa. En la sección Permisos de IAM, para Rol de tiempo de ejecución, elija Crear un nuevo rol con permisos básicos de Amazon Lex. - elige el bot
BankingBot
en la consola de Amazon Lex. - Descargue los archivos XML para número de cuenta y fecha de nacimiento. (Nota: en algunos navegadores tendrá que “Guardar el enlace” para descargar los archivos XML)
- En la consola de Amazon S3, cargue los archivos XML.
- Navegue hasta los tipos de ranuras en la consola de Amazon Lex y haga clic en el
accountNumber
tipo de ranura - En la gramática de tipo de ranura, seleccione el depósito S3 con el archivo XML y proporcione la clave de objeto. Haga clic en Guardar tipo de ranura.
- Navegue hasta los tipos de ranuras en la consola de Amazon Lex y haga clic en el
dateOfBirth
tipo de ranura - En la gramática de tipo de ranura, seleccione el depósito S3 con el archivo XML y proporcione la clave de objeto. Haga clic en Guardar tipo de ranura.
- Después de guardar las gramáticas, elija Construcción.
- Descarga el soporte AWS Lambda y navegue a la consola de AWS Lambda.
- En la página de creación de funciones, seleccione Autor desde cero. Como información básica por favor proporcione lo siguiente: nombre de la función
BankingBotEnglish
y RuntimePython 3.8
. - Haga clic en Crear función. En la sección Código fuente, abra
lambda_funciton.py
y borrar el código existente. Descargar el código y ábralo en un editor de texto. Copiar y pastas el código en el vacíolambda_funciton.py
. - Elige desplegar.
- Navegue hasta la Consola de Amazon Lex y seleccione
BankingBot
. Hacer clic en Despliegue y luego Alias seguido porTestBotAlias
- En Alias selección de página idiomas y navega a Inglés (EE.UU.).
- fuente selecciona
BankingBotEnglish
, Para Versión Lambda o alias selecciona$LATEST
- Vaya a la consola de Amazon Connect, elija Flujos de contacto.
- Descargue nuestra flujo de contacto para integrarse con el bot de Amazon Lex.
- En la sección Amazon Lex, seleccione su bot de Amazon Lex y hágalo disponible para su uso en los flujos de contacto de Amazon Connect.
- Seleccione el flujo de contacto para cargarlo en la aplicación.
- Asegúrese de que el bot correcto esté configurado en el bloque "Obtener información del cliente". Agregue un número de teléfono al flujo de contacto.
- Elija una cola en el bloque "Establecer cola de trabajo".
- Pruebe el flujo de IVR llamando al número de teléfono.
- Pruebe la solución.
Prueba la solución
Puede llamar al número de teléfono de Amazon Connect e interactuar con el bot. También puede probar la solución directamente en la consola Amazon Lex V2 mediante voz y DTMF.
Conclusión
Los espacios de gramática personalizados brindan la capacidad de recopilar diferentes tipos de información en una conversación. Tiene la flexibilidad de capturar transiciones como la entrega a un agente. Además, puede posprocesar la información antes de ejecutar la lógica empresarial. Puede habilitar los tipos de espacios gramaticales a través de la consola de Amazon Lex V2 o el SDK de AWS. La capacidad está disponible en todas las regiones de AWS donde opera Amazon Lex en las configuraciones regionales de inglés (Australia), inglés (Reino Unido) e inglés (EE. UU.).
Para obtener más información, consulte Uso de un tipo de ranura de gramática personalizada. También puede ver la documentación de Amazon Lex para SRGS or ECMAScript para obtener más información.
Acerca de los autores
kai loreck es un consultor de servicios profesionales de Amazon Connect. Trabaja en el diseño e implementación de soluciones escalables de experiencia del cliente. En su tiempo libre, se le puede encontrar practicando deportes, haciendo snowboard o haciendo senderismo en las montañas.
Harshal Pimpalkhute es gerente de producto en el equipo de Amazon Lex. Pasa su tiempo tratando de hacer que las máquinas interactúen (muy bien) con los humanos.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/interpret-caller-input-using-grammar-slot-types-in-amazon-lex/
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