Az Ön kapcsolattartó központja összekapcsolja vállalkozását a közösségével, lehetővé téve az ügyfelek számára, hogy termékeket rendeljenek, a hívóknak pedig támogatást kérjenek, az ügyfeleknek pedig időpont egyeztetést és még sok mást. A hívó féllel folytatott minden beszélgetés lehetőséget kínál arra, hogy többet megtudjon a hívó fél igényeiről, és arról, hogy a hívás során mennyire sikerült kielégíteni ezeket az igényeket. Ezekből a beszélgetésekből olyan betekintést nyerhet, amely segít kezelni a szkripteknek való megfelelést, és új lehetőségeket találni ügyfelei elégedettségének biztosítására, például a bejelentett hiányosságok kiküszöbölésére, a bejelentett problémás területek minőségének javításával vagy a kapcsolattartó által nyújtott ügyfélélmény javításával. központ ügynökei.
Kontaktlencse az Amazon Connecthez gazdag elemzési lehetőségekkel biztosítja a hívásátírásokat, amelyek ilyen jellegű betekintést nyújtanak, de előfordulhat, hogy jelenleg nem használja Amazon Connect. Olyan megoldásra van szüksége, amely együttműködik a meglévő kapcsolattartó központ hívásfelvételeivel.
Az Amazon Machine Learning (ML) szolgáltatásai, mint pl Amazon Transcribe Call Analytics és a Amazon Comprehend funkciókban gazdag API-kat biztosítanak, amelyek segítségével nagyarányúan átírhatja és betekintést nyerhet a kapcsolattartó központ hangfelvételeiből. Bár ezekkel a szolgáltatásokkal létrehozhatja saját egyéni híváselemzési megoldását, ez időt és erőforrásokat igényel. Ebben a bejegyzésben bemutatjuk új mintamegoldásunkat a hívás utáni elemzéshez.
Megoldás áttekintése
Új mintamegoldásunk, a Post Call Analytics (PCA) elvégzi a legtöbb nehézséget, amely egy olyan teljes körű megoldást nyújt, amely képes feldolgozni a meglévő kapcsolattartó központból származó hívásfelvételeket. A PCA gyakorlati betekintést nyújt a feltörekvő trendek észleléséhez, az ügynöki coaching lehetőségeinek azonosításához és a hívások általános hangulatának felméréséhez.
Ön biztosítja hívásfelvételeit, a PCA pedig automatikusan feldolgozza azokat a Transcribe Call Analytics és más AWS-szolgáltatások segítségével, hogy értékes intelligenciaadatokat nyerjen ki, például az ügyfelek és az ügynökök hangulatát, a hívásvezérlőket, a megvitatott entitásokat és a beszélgetés jellemzőit, például a nem beszélgetési időt, a megszakításokat, a hangerőt, és beszéd sebessége. A Transcribe Call Analytics a beépített ML-modellek segítségével észleli a problémákat, amelyeket több ezer órányi beszélgetéssel betanítottak. Az automatikus híváskategorizálási lehetőséggel kulcsszavak vagy kifejezések, hangulat és nem beszélgetési idő alapján is megcímkézheti a beszélgetéseket. És opcionálisan eltávolíthatja az ügyfelek bizalmas adatait, például neveket, címeket, hitelkártyaszámokat és társadalombiztosítási számokat mind az átiratokból, mind a hangfájlokból.
A PCA webes felhasználói felületének van egy kezdőlapja, amelyen az összes hívása látható, ahogy az a következő képernyőképen is látható.
Kiválaszthat egy rekordot a hívás részleteinek, például a beszédjellemzők megtekintéséhez.
Lefelé görgetve is megtekintheti a részletes hívásrészleteket.
Dátumok, entitások vagy hangulatjellemzők alapján kereshet hívásokat.
A hívásátiratokban is kereshet.
Végül lekérdezhet részletes híváselemzési adatokat a preferált üzleti intelligencia (BI) eszközből.
A PCA jelenleg a következő funkciókat támogatja:
- Átírás
- Elemzések
- A hívó és az ügynök hangulatának részletei és trendjei
- Beszélgetési és nem beszélgetési idő mind a hívó fél, mind az ügynök számára
- Konfigurálható Transcribe Call Analytics kategóriák a kulcsszavak vagy kifejezések megléte vagy hiánya, a hangulat és a nem beszélgetési idő alapján
- A Transcribe Call Analytics beépített ML-modellei segítségével észleli a hívók főbb problémáit
- Felfedezi a hívásban hivatkozott entitásokat az Amazon Comprehend szabványos vagy egyéni entitásészlelési modelljeivel, vagy egyszerűen konfigurálható karakterlánc-illesztéssel
- Érzékeli, ha a hívó és az ügynök megzavarja egymást
- Hangszóró hangereje
- Keresés
- Keressen hívási attribútumokra, például időtartományra, hangulatra vagy entitásokra
- Keresés az átiratokban
- Más
- Érzékeli a metaadatokat hangfájlnevekből, például a hívás GUID-jét, az ügynök nevét és a hívás dátumát
- Automatikusan skálázódik a változó hívásmennyiség kezelésére
- Tömegesen betölti a régebbi felvételek nagy archívumát, miközben megőrzi a kapacitást az új felvételek feldolgozásához, amint megérkeznek
- Mintafelvételek, hogy gyorsan kipróbálhassa a PCA-t
- Könnyen felszerelhető, egyetlen AWS felhőképződés sablon
Ez csak a kezdet! Reméljük, hogy az Ön visszajelzései alapján idővel még sok izgalmas funkcióval bővül majd.
Telepítse a CloudFormation veremet
Kezdje el a PCA-élményt az AWS CloudFormation használatával, hogy telepítse a megoldást a betöltött mintafelvételekkel.
- Használja a következőket Indítsa el a Stack alkalmazást gombot a PCA megoldás telepítéséhez
us-east-1
(N. Virginia) AWS régió.
A forráskód elérhető nálunk GitHub tárház. Kövesse az utasításokat a README PCA telepítéséhez Az Amazon Transcribe által támogatott további régiók.
- A Verem neve, használja az alapértelmezett értéket,
PostCallAnalytics
. - A Admin felhasználónév, használja az alapértelmezett értéket, admin.
- A AdminEmail, használjon érvényes e-mail címet – ideiglenes jelszavát erre a címre küldjük e-mailben a telepítés során.
- A loadSampleAudioFiles, módosítsa az értéket erre
true
. - A EnableTranscriptKendraSearch, módosítsa az értéket erre
Yes, create new Kendra Index (Developer Edition)
.
Ha korábban használta a Amazon Kendra Ingyenes szint juttatás, óránkénti költséget kell fizetnie ehhez az indexhez (a költségekről további információ ebben a bejegyzésben). Az Amazon Kendra átiratkeresés egy opcionális szolgáltatás, ezért ha nincs rá szüksége, és aggódik a költségek miatt, használja az alapértelmezett No értéket.
- Az összes többi paraméterhez használja az alapértelmezett értékeket.
Ha később testre szeretné szabni a beállításokat, például egyéni szókincset szeretne alkalmazni a pontosság növelése érdekében, vagy testre szeretné szabni az entitásészlelést, frissítheti a veremeket ezen paraméterek beállításához.
A fő CloudFormation-verem beágyazott veremeket használ a következő erőforrások létrehozásához az AWS-fiókjában:
A veremek telepítése körülbelül 20 percet vesz igénybe. A fő verem állapota CREATE_COMPLETE formában jelenik meg, amikor minden telepítve van.
Állítsd be a jelszavad
A verem üzembe helyezése után meg kell nyitnia a PCA webes felhasználói felületét, és be kell állítania jelszavát.
- Az AWS CloudFormation konzolon válassza ki a fő veremet,
PostCallAnalytics
, és válassza a Kimenetek Tab. - Nyissa meg webböngészőjét a következőként megjelenő URL-re
WebAppURL
a kimenetekben.
A rendszer átirányít egy bejelentkezési oldalra.
- Nyissa meg az Ön által megadott e-mail címen kapott e-mailt, amelynek tárgya „Üdvözöljük az Amazon Transcribe Post Call Analytics (PCA) megoldásában!”
Ez az e-mail egy generált ideiglenes jelszót tartalmaz, amellyel bejelentkezhet (felhasználói rendszergazdaként), és létrehozhat saját jelszót.
- Állítson be új jelszót.
Az új jelszónak legalább nyolc karakter hosszúságúnak kell lennie, és tartalmaznia kell kis- és nagybetűket, valamint számokat és speciális karaktereket.
Most bejelentkezett a PCA-ba. Mert beállítottad loadSampleAudioFiles
igaz, a PCA-telepítéshez most három mintahívás van előre telepítve, amelyeket felfedezhet.
Nem kötelező: Nyissa meg az átíráskereső internetes felhasználói felületet, és állítsa be állandó jelszavát
Kövesse ezeket a további lépéseket, hogy bejelentkezzen a kísérő átiratkereső internetes alkalmazásba, amely csak akkor kerül telepítésre, ha beállítja EnableTranscriptKendraSearch
amikor elindítja a veremet.
- Az AWS CloudFormation konzolon válassza ki a fő veremet,
PostCallAnalytics
, és válassza a Kimenetek Tab. - Nyissa meg webböngészőjét a következőként megjelenő URL-re
TranscriptionMediaSearchFinderURL
a kimenetekben.
A rendszer átirányítja a bejelentkezési oldalra.
- Nyissa meg az Ön által megadott e-mail címen kapott e-mailt, amelynek tárgya „Üdvözli a Finder Web App”.
Ez az e-mail egy generált ideiglenes jelszót tartalmaz, amellyel bejelentkezhet (felhasználói rendszergazdaként).
- Hozzon létre saját jelszavát, csakúgy, mint a PCA webalkalmazáshoz.
Mint korábban, az új jelszónak legalább nyolc karakter hosszúságúnak kell lennie, és tartalmaznia kell nagy- és kisbetűket, valamint számokat és speciális karaktereket.
Most bejelentkezett az átiratkereső Finder alkalmazásba. A minta audiofájlok már indexelve vannak, és készen állnak a keresésre.
Fedezze fel a hívás utáni elemzési funkciókat
Most, a PCA sikeres telepítésével készen áll a híváselemzési funkciók felfedezésére.
Kezdőlap
A kezdőlap felfedezéséhez nyissa meg a PCA webes felhasználói felületét az alábbi URL-cím használatával WebAppURL
a fő veremkimenetekben (jelölje meg ezt az URL-t könyvjelzővel, gyakran fogja használni!)
Már három hívása van felsorolva a kezdőlapon, csökkenő időrendben rendezve (a legutóbbi az első). Ezek a minta hangfájlok.
A hívások a következő fontos részleteket tartalmazzák:
- Munka megnevezés – A felvétel hangfájl nevéből van hozzárendelve, és egyedi feladatnévként szolgál ehhez a híváshoz
- Timestamp – Lehetőség szerint a hangfájl nevéből elemzi, ellenkező esetben a felvétel PCA általi feldolgozásának időpontja van hozzárendelve
- Ügyfélhangulat és vásárlói hangulattrend - Mutassa meg a hívó általános hangulatát, és ami fontos, hogy a hívó pozitívabb volt-e a hívás végén, mint az elején
- Nyelvi kód – Megjeleníti a megadott nyelvet vagy a hívás automatikusan észlelt domináns nyelvét
Hívás részletei
Válassza ki a legutóbb fogadott hívást a hívásrészletező oldal megnyitásához és felfedezéséhez. Megtekintheti a hívásinformációkat és elemzéseket, például a hangulatot, a beszélgetési időt, a megszakításokat és a hangerőt.
Görgessen le a következő részletek megtekintéséhez:
- Az entitások típusa szerint csoportosítva. Az entitásokat az Amazon Comprehend és a minta entitásfelismerő karakterlánc-leképezés észleli.
- A Transcribe Call Analytics által észlelt kategóriák. Alapértelmezés szerint nincsenek kategóriák; lát Hívja a kategorizálást további információért.
- A Transcribe Call Analytics beépített ML-modellje által észlelt problémák. A problémák tömören leírják a hívás fő okait. További információkért lásd Probléma észlelése.
Görgessen tovább, hogy megtekinthesse a hívás részletes átírását a felszólaló, az időjelző, a hangulat, a megszakítások, a problémák és az entitások megjegyzéseivel együtt.
Használja a beágyazott médialejátszót a hívás hangjának lejátszásához a beszélgetés bármely pontjáról. Állítsa be a pozíciót az időjelölő megjegyzésének kiválasztásával az átiraton vagy a játékos idővezérlőjének használatával. Az audiolejátszó látható marad, amikor lefelé görget az oldalon.
A személyazonosításra alkalmas adatok törlődnek az átiratból és a hangból is – a szerkesztés a CloudFormation veremparaméterekkel engedélyezve van.
Keresés a hívási attribútumok alapján
A PCA beépített keresésének kipróbálásához válassza a lehetőséget Keresés a képernyő tetején. Alatt Érzés, választ Átlagos, Vevőés Negatív az átlagos negatív ügyfélhangulatú hívások kiválasztásához.
A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Szűrő kikapcsolása hogy kipróbáljon egy másik szűrőt. Mert szervezetek, belép Hyundai
majd válassza ki Keresés. Válassza ki a hívást a keresési eredmények közül, és ellenőrizze az átiratból, hogy az ügyfél valóban a Hyundaijával kapcsolatban hívott.
Hívás-átiratok keresése
Az átiratkeresés egy kísérleti, opcionális, kiegészítő funkció, amelyet az Amazon Kendra hajt.
Nyissa meg az átírás webes felhasználói felületét az alábbi URL használatával TranscriptionMediaSearchFinderURL
a fő verem kimenetekben. A legutóbbi hívás kereséséhez írja be a keresési lekérdezést customer hit the wall
.
Az eredmények a releváns hívásokból származó átírási kivonatokat mutatják. Használja a beágyazott audiolejátszót a hívásfelvétel kapcsolódó szakaszának lejátszásához.
Bővítheti A keresési eredmények szűrése hogy további szűrőkkel finomítsa a keresési eredményeket. Választ Nyissa meg a Híváselemzést a PCA hívás részletes oldalának megnyitásához ehhez a híváshoz.
Híváselemzés lekérdezése SQL használatával
A PCA híváselemzési adatokat integrálhatja egy jelentéskészítő vagy BI eszközbe, mint pl Amazon QuickSight segítségével Amazon Athéné SQL lekérdezések. A kipróbáláshoz nyissa meg az Athena lekérdezésszerkesztőt. Mert adatbázis, választ PCA.
Figyelje meg a táblázatot parsedresults
. Ez a táblázat tartalmazza az egyes hívások részletes átírását és elemzését, beágyazott struktúrák használatával.
Áttekintheti a kiegyenlített eredményhalmazokat is, amelyeket egyszerűbb integrálni a jelentéskészítő vagy elemző alkalmazásba. Használja a lekérdezésszerkesztőt az adatok előnézetéhez.
A feldolgozási folyamat áttekintése
Hogyan írta át és elemezte a PCA a telefonhívások felvételeit? Nézzük meg gyorsan, hogyan működik.
A következő diagram bemutatja a főbb adatfeldolgozási összetevőket és azt, hogy ezek hogyan illeszkednek egymáshoz magas szinten.
A hívásrögzítési hangfájlok feltöltődnek az S3 tárolóba és mappába, amelyeket a fő veremkimenetekben a következőként azonosítanak: InputBucket
és a InputBucketPrefix
, ill. A mintahívásfelvételek automatikusan feltöltődnek, mert Ön beállította a paramétert loadSampleAudioFiles
igaz, amikor telepítette a PCA-t.
Amikor minden rögzítési fájl hozzáadódik a bemeneti tárolóhoz, az S3 eseményértesítés elindít egy Lambda funkciót, amely munkafolyamatot indít a Step Functions alkalmazásban a fájl feldolgozására. A munkafolyamat megszervezi az Amazon Transcribe kötegelt feladat elindításának lépéseit, és feldolgozza az eredményeket az entitásészlelés és a híváselemzési eredmények további előkészítésével. A feldolgozott eredmények JSON-fájlokként kerülnek tárolásra egy másik S3 tárolóban és mappában, amelyet a fő veremkimenetekben a következőképpen azonosítanak: OutputBucket
és a OutputBucketPrefix
.
Ahogy a Step Functions munkafolyamat minden JSON-eredményfájlt létrehoz a kimeneti tárolóban, az S3 eseményértesítés elindít egy Lambda függvényt, amely betölti a kiválasztott hívási metaadatokat egy DynamoDB táblába.
A PCA UI webalkalmazás lekérdezi a DynamoDB táblát, hogy lekérje a feldolgozott hívások listáját, hogy megjelenjen a kezdőlapon. A hívás részleteit tartalmazó oldal további részletes átírásokat és elemzéseket olvashat a kiválasztott hívás JSON-eredményfájljából.
Az Amazon S3 életciklus házirendjei a telepítési paraméter által meghatározott konfigurálható megőrzési időszak után törlik a felvételeket és a JSON-fájlokat mind a bemeneti, mind a kimeneti tárolókból. RetentionDays
. Az S3 eseményértesítések és a Lambda funkciók szinkronban tartják a DynamoDB táblát a fájlok létrehozása és törlése közben.
Amikor a EnableTranscriptKendraSearch
paraméter az true
, a Step Functions munkafolyamat időjelzőket és metaadatattribútumokat is hozzáad az átíráshoz, amelyek betöltődnek egy Amazon Kendra indexbe. Az átíráskereső webalkalmazás a hívásátiratok keresésére szolgál. Ennek működésével kapcsolatos további információkért lásd: Tegye kereshetővé audio- és videofájljait az Amazon Transcribe és az Amazon Kendra segítségével.
Monitoring és hibaelhárítás
Az AWS CloudFormation jelenti a telepítési hibákat és a verem okait Események lapon. Lát A CloudFormation hibaelhárítása segítségért a gyakori telepítési problémákhoz.
A PCA futásidejű megfigyelést és naplózást biztosít minden egyes összetevőhöz a CloudWatch segítségével:
- Step Functions munkafolyamat – A Step Functions konzolon nyissa meg a munkafolyamatot
PostCallAnalyticsWorkflow
Az kivégzések lapon az egyes munkafolyamatok futtatásának állapota látható. A részletek megtekintéséhez válasszon bármilyen futást. Választ CloudWatch naplók tól A végrehajtás eseménytörténete a munkafolyamat által meghívott Lambda-függvények naplóinak megvizsgálásához. - PCA szerver és UI Lambda funkciók – A Lambda konzolon szűrjön a szerint
PostCallAnalytics
a PCA-val kapcsolatos összes lambda-funkció megtekintéséhez. Válassza ki a funkciót, majd válassza ki a monitor fület a függvénymutatók megtekintéséhez. Választ A naplók megtekintése a CloudWatchban funkciónaplók ellenőrzésére.
Költségbecslés
A PCA által használt főbb szolgáltatások árára vonatkozó információkért lásd a következőket:
Ha az átírási keresés engedélyezve van, óránkénti költséget kell fizetnie az Amazon Kendra indexért: 1.125 USD/óra a Developer Edition esetében (az első 750 óra ingyenes), vagy 1.40 USD/óra az Enterprise Edition esetében (a termelési munkaterheléshez ajánlott).
Minden egyéb PCA-költség a használat alapján merül fel, és a Free Tier támogatható. A Free Tier juttatás felhasználása után a használati költségek körülbelül 0.15 USD-t tesznek ki egy 5 perces hívásrögzítésért.
A PCA költségeinek saját maga felfedezéséhez használja AWS Cost Explorer vagy válasszon Számla részletei a AWS számlázási irányítópult hogy megtekinthesse szolgáltatásonkénti havi kiadásait.
Integráljon a kapcsolattartó központtal
Beállíthatja kapcsolattartó központját a hívásrögzítés engedélyezésére. Ha lehetséges, állítsa be a felvételeket két csatornára (sztereó), az egyik csatornán az ügyfél hangja (például a 0. csatorna), az ügynök hangja pedig a másik csatornán (1. csatorna).
A AWS parancssori interfész (AWS CLI) vagy SDK, másolja a kapcsolattartó központ rögzítési fájljait a PCA bemeneti tárolómappába, amelyet a fő veremkimenetekben a következőként azonosítanak: InputBucket
és a InputBucketPrefix
. Alternatív megoldásként, ha már menti a hívásfelvételeket az Amazon S3-ba, használja a telepítési paramétereket InputBucketName
és a InputBucketRawAudio
a PCA konfigurálásához a meglévő S3 tároló és előtag használatára, így nem kell újra másolnia a fájlokat.
Szabja testre telepítését
Használja a következő CloudFormation sablonparamétereket a verem létrehozásakor vagy frissítésekor a PCA-telepítés testreszabásához:
- Az opcionális (kísérleti) átírási keresés funkció engedélyezéséhez vagy letiltásához használja a
EnableTranscriptKendraSearch
. - Ha meglévő S3 tárolóját bejövő hívások rögzítésére szeretné használni, használja a
InputBucket
és aInputBucketPrefix
. - A felvételek és a híváselemzési adatok automatikus törlésének konfigurálásához automatikusan kiépített S3 bemeneti és kimeneti csoportok használatakor használja a
RetentionDays
. - A hívás időbélyegének, ügynöknevének vagy hívásazonosítójának (GUID) észleléséhez a rögzítési fájl nevéből, használja a
FilenameDatetimeRegex
,FilenameDatetimeFieldMap
,FilenameGUIDRegex
, és aFilenameAgentRegex
. - Ha az alapértelmezett híváselemzési API helyett a szabványos Amazon Transcribe API-t szeretné használni, használja a TranscribeApiMode alkalmazást. A PCA automatikusan visszaáll a szabványos módú API-ra azoknál a hangfelvételeknél, amelyek nem kompatibilisek a híváselemzési API-val (például monocsatornás felvételek). A szabványos API használatakor bizonyos híváselemzések, mérőszámok, például a problémaészlelés és a hangszóró hangereje nem érhetők el.
- A támogatott hangnyelvek listájának beállításához használja a
TranscribeLanguages
. - A nem kívánt szavak elfedéséhez használja
VocabFilterMode
és állítsa beVocabFilterName
egy szókincsszűrő nevére, amelyet már létrehozott az Amazon Transcribe-ban. Lát Szókincs szűrés további információért. - A műszaki és tartományspecifikus betűszavak és szakzsargonok átírási pontosságának javítása érdekében állítsa be
VocabularyName
az Amazon Transcribe szolgáltatásban már létrehozott egyéni szókincs nevére. Lát Egyedi szókincsek további információért. - A PCA konfigurálása úgy, hogy alapértelmezés szerint egycsatornás hangot használjon, és azonosítsa a használó hangszórókat beszélő diarizaton csatorna azonosítás helyett használja
SpeakerSeparationType
és aMaxSpeakers
. Az alapértelmezés szerint csatornaazonosítást használnak a sztereó fájlokkal a Transcribe Call Analytics API-k segítségével a leggazdagabb elemzések és a legpontosabb hangszórócímkézés létrehozása érdekében. - Állítsa be a személyazonosításra alkalmas adatok törléséhez az átiratokból vagy a hangból
CallRedactionTranscript
orCallRedactionAudio
igaznak. Lát Szerkesztés további információért. - Az entitásészlelés személyre szabásához az Amazon Comprehend segítségével, vagy saját CSV-fájl megadásához az entitások meghatározásához használja a Entitásészlelés paramétereket.
Lásd az README a GitHubon további részletekért a PCA konfigurációs lehetőségeiről és műveleteiről.
A PCA egy nyílt forráskódú projekt. Lehet villát a PCA GitHub adattár, javítsa a kódot, és küldjön lehívási kérelmeket, hogy beépíthessük és megoszthassuk fejlesztéseit!
Tisztítsuk meg
Ha végzett ezzel a megoldással, tisztítsa meg erőforrásait az AWS CloudFormation konzol megnyitásával és a PostCallAnalytics
az Ön által telepített veremeket. Ezzel törli a megoldás üzembe helyezésével létrehozott erőforrásokat. Az Ön hangfelvételeit és elemzéseit, valamint a CloudWatch naplócsoportjait tartalmazó S3-csoportok a verem törlése után is megmaradnak, így elkerülhető az adatok törlése.
Élő híváselemzés: társmegoldás
Társmegoldásunk, a Live Call Analytics (LCA) valós idejű átírási és elemzési lehetőségeket kínál az Amazon Transcribe és az Amazon Comprehend valós idejű API-k használatával. Ellentétben a PCA-val, amely a hívás befejezése után átírja és elemzi a rögzített hangot, az LCA átírja és elemzi a hívásokat, ahogy azok történnek, és valós idejű frissítéseket biztosít a felügyelőknek és az ügynököknek. Beállíthatja az LCA-t úgy, hogy a hívásfelvételeket a PCA beviteli S3 tárolójában tárolja, és a két megoldás együttes használatával mindkét világból a legjobbat hozza ki. Lát Élő híváselemzés az Ön kapcsolattartó központjához az Amazon nyelvű AI-szolgáltatásaival további információért.
Következtetés
A Post Call Analytics megoldás skálázható, költséghatékony megközelítést kínál a híváselemzés olyan funkciókkal való ellátásához, amelyek javítják a hívók élményét. Az Amazon ML szolgáltatásokat, mint például a Transcribe Call Analytics és az Amazon Comprehend használja, hogy átírja és gazdag betekintést nyerjen az ügyfelek beszélgetéseiből.
A minta PCA-alkalmazás nyílt forráskódú – használja saját megoldásának kiindulópontjaként, és segítsen javítani, ha visszajavításokat és funkciókat ad hozzá GitHub-lekéréseken keresztül. Szakértői segítségért, AWS professzionális szolgáltatások és egyéb AWS partnerek itt vannak, hogy segítsenek.
Szeretnénk hallani felőled. Ossza meg velünk véleményét a megjegyzések részben, vagy használja a problémafórumot a PCA GitHub adattár.
A szerzőkről
Dr. Andrew Kane az AWS vezető WW Tech Lead (AI Language Services) londoni székhelye. Az AWS Language and Vision AI-szolgáltatásaira összpontosít, és segít ügyfeleinknek abban, hogy több mesterségesintelligencia-szolgáltatást egyetlen használati eset-vezérelt megoldássá alakítsanak ki. Mielőtt 2015 elején csatlakozott volna az AWS-hez, Andrew két évtizedet töltött a jelfeldolgozás, a pénzügyi fizetési rendszerek, a fegyverkövetés, valamint a szerkesztői és publikációs rendszerek területén. Szenvedélyes karate-rajongó (csak egy övnyire van a Black Belttől), emellett lelkes házi sörfőző, automatizált sörfőzési hardvert és egyéb IoT-érzékelőket használ.
Bob Strahan az AWS Language AI Services csapatának fő megoldástervezője.
Connor Kirkpatrick az Egyesült Királyságban működő AWS Solutions Engineer. Connor együttműködik az AWS Solution Architects-szel, hogy szabványos eszközöket, kódmintákat, bemutatókat és gyors útmutatókat hozzon létre. Lelkes evezős, ingatag kerékpáros, alkalmi pék.
Franco Rezabek az AWS megoldások mérnöke Londonban, az Egyesült Királyságban. Franco az AWS Solution Architects-szel együttműködve szabványosított eszközöket, kódmintákat, bemutatókat és gyorsindításokat hoz létre.
Steve Engledow egy megoldásmérnök, aki belső és külső AWS-ügyfelekkel dolgozik, hogy újrafelhasználható megoldásokat készítsen a gyakori problémákra.
- '
- 100
- 107
- 7
- Fiók
- Mozaikszavak
- Add-on
- További
- admin
- szerek
- AI
- AI szolgáltatások
- Minden termék
- amazon
- Amazon Comprehend
- Amazon Kendra
- Amazon átirat
- elemzés
- analitika
- api
- API-k
- app
- Alkalmazás
- hang-
- Automatizált
- AWS
- Kezdet
- BEST
- számlázás
- Fekete
- böngésző
- épít
- üzleti
- üzleti intelligencia
- hívás
- Kapacitás
- változik
- csatornák
- ügyfél részére
- kód
- Hozzászólások
- Közös
- közösség
- teljesítés
- összetevő
- Configuration
- Konzol
- Beszélgetés
- beszélgetések
- kiadások
- létrehozása
- hitel
- hitelkártya
- Vásárlói élmény
- Ügyfelek
- dátum
- adatfeldolgozás
- Időpontok
- részlet
- Érzékelés
- Fejlesztő
- DID
- hajtott
- szerkesztő
- Szerkesztőségi
- mérnök
- Vállalkozás
- esemény
- példa
- Bontsa
- bővülő
- tapasztalat
- kivonatok
- Funkció
- Jellemzők
- Fields
- Szűrők
- pénzügyi
- vezetéknév
- megfelelő
- áramlási
- következik
- villa
- Ingyenes
- funkció
- funkciók
- általános
- generál
- GitHub
- hardver
- itt
- Magas
- történelem
- Kezdőlap
- Hogyan
- HTTPS
- Hyundai
- Azonosítás
- azonosítani
- javuló
- index
- információ
- meglátások
- Intelligencia
- tárgyak internete
- kérdések
- IT
- Munka
- Kulcs
- címkézés
- nyelv
- Nyelvek
- nagy
- indít
- vezet
- TANUL
- tanulás
- szint
- vonal
- Lista
- London
- szerelem
- gépi tanulás
- térkép
- maszk
- Média
- Metrics
- ML
- modell
- ellenőrzés
- nevek
- bejelentés
- számok
- Ajánlatok
- nyitva
- Művelet
- Lehetőségek
- Alkalom
- Opciók
- érdekében
- Más
- Jelszó
- kifizetések
- Telefonhívás
- kifejezés
- PII
- játszani
- játékos
- Politikák
- Preview
- árazás
- Fő
- Termelés
- Termékek
- program
- Kiadás
- világítás
- hatótávolság
- real-time
- miatt
- Jelentések
- Tudástár
- Eredmények
- Kritika
- futás
- Skála
- Képernyő
- sdk
- Keresés
- biztonság
- kiválasztott
- érzékelők
- érzés
- Szolgáltatások
- készlet
- Megosztás
- Egyszerű
- So
- Közösség
- Megoldások
- Hangszóró
- hangszórók
- sebesség
- költ
- Spot
- SQL
- kezdet
- Államok
- Állapot
- tárolni
- támogatás
- Támogatott
- Támogatja
- Systems
- tech
- Műszaki
- ideiglenes
- idő
- szerszám
- szerszámok
- felső
- Csomagkövetés
- Másolat
- Trends
- ui
- Uk
- feltárni
- Frissítések
- Frissítés
- us
- érték
- videó
- Virginia
- látomás
- háló
- webböngésző
- szavak
- munkafolyamat
- művek