아마존 렉스 컨택 센터 솔루션에 강력한 자동화를 추가할 수 있으므로 IVR(대화형 음성 응답) 상호 작용을 통해 셀프 서비스를 활성화하거나 발신자 입력에 따라 적절한 상담원에게 통화를 라우팅할 수 있습니다. 이러한 기능은 사용자 경험을 간소화하여 고객 만족도를 높이고 연락 센터의 억제율을 향상시킬 수 있습니다.
셀프 서비스 및 통화 라우팅 시나리오 모두에서 고객 서비스 통화에 일반적으로 필요한 정보를 얻을 수 있도록 봇을 구성해야 할 수 있습니다. 예를 들어 발신자가 당좌 예금 계좌에서 저축 계좌로의 이체를 요청할 때 셀프 서비스 환경을 활성화하려면 먼저 계좌 ID를 받아야 할 수 있습니다.
봇은 관련 요청이나 프롬프트(예: "귀하의 계정 ID는 무엇입니까?")를 알고 있는 경우 응답을 처리하는 데 더 효과적입니다. Amazon Lex는 포괄적인 대화 관리 기능을 제공하므로 대화 전체에서 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 그러나 때로는 Amazon Lex 봇이 참여하기 전에 초기 프롬프트가 나타날 수도 있습니다.
예를 들어 IVR 솔루션의 경우 환영 메시지("ACME 은행에 오신 것을 환영합니다. 시작하려면 계정 ID를 알려주시겠습니까?")가 클라이언트(아마존 연결) 접촉 흐름. 이 경우 Amazon Lex 봇은 사용자에게 계정 ID를 묻는 메시지가 이미 표시되었다는 사실을 인식하지 못합니다. 이는 봇의 모호함의 원인이 될 수 있습니다(누군가가 귀하에게 전화를 걸어 "123456"이라고 말하여 대화를 시작했다고 상상해 보십시오).
이와 같은 경우 최고의 고객 경험을 만들려면 Amazon Lex 봇에 프롬프트에 대한 세부 정보를 제공하는 것이 좋습니다. 이 게시물에서는 사용자에게 이미 제공된 사전 프롬프트와 같은 세부 정보를 Amazon Lex에 알리는 간단한 방법을 보여줍니다.
솔루션 개요
이 예에서는 Amazon Connect 통화 흐름의 일부로 셀프 서비스 기능을 제공하는 Amazon Lex 봇을 사용합니다. 사용자가 전화로 전화를 걸면 계정 ID(예: XNUMX자리 숫자)를 입력하라는 메시지가 표시됩니다. Amazon Connect 고객 응대 흐름이 요청된 정보에 대한 컨텍스트를 전달하는 방법을 보여줍니다(이 경우 AccountId
슬롯)을 Amazon Lex 봇으로 보냅니다. 모범 사례로서 사용자에게 슬롯 값을 묻는 메시지가 표시될 때마다 Amazon Lex 대화 상자 상태를 "슬롯 추출"로 설정하는 것이 좋습니다.
Amazon Lex 봇을 모델링하기 위해 다음 샘플 뱅킹 상호 작용을 사용합니다.
IVR: 안녕하세요. ACME 은행 고객센터에 오신 것을 환영합니다. 시작하려면 계정 ID를 알려주세요.
사용자: 123456.
IVR: 감사해요. 내가 어떻게 도움이 될 수 있습니다? 계좌 잔액 확인, 자금 이체, 수표 주문 등을 할 수 있습니다.
사용자: 내 수표 잔액은 얼마나 되나요?
IVR: 귀하의 당좌예금 잔액은 $875입니다. 제가 더 도와드릴 일이 있나요?
사용자: 아니요, 그렇죠.
IVR: 알겠습니다. 오늘 연락해 주셔서 감사합니다. 귀하의 비즈니스에 감사드립니다!
Amazon Lex 봇을 배포하여 이것이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
솔루션 아키텍처
이 샘플 솔루션에서는 다음을 사용합니다. AWS 클라우드 포메이션 Amazon Lex 봇을 배포하려면 AWS 람다 봇과 통합된 Amazon Connect 고객 응대 흐름 예시와 함께 이행 기능을 제공합니다. 환영 프롬프트("ACME 은행에 오신 것을 환영합니다. 시작하려면 계정 ID를 알려주십시오.")는 고객 응대 흐름의 "프롬프트 재생" 블록에 구성됩니다.
고객 응대 흐름은 Lambda 도우미 함수를 사용하여 사용자에게 슬롯 값을 묻는 메시지가 표시되었음을 Amazon Lex에 알립니다. 이는 고객 응대 흐름의 "AWS Lambda 함수 호출" 블록을 통해 수행됩니다. 도우미 함수는 Amazon Lex를 호출합니다. put-session
Amazon Lex에게 계정 ID 슬롯 값을 유도하도록 지시하는 API입니다. 다음 코드를 참조하세요.
다음으로 제어는 고객 응대 흐름의 "고객 입력 가져오기" 블록으로 전달되어 Amazon Lex 봇을 트리거합니다. 봇이 계정 ID 슬롯에 준비되어 있으므로 대화가 더 효율적입니다. "모르겠어요"와 같은 입력에 응답하는 인텐트를 생성하여 호출자가 요청한 정보를 갖고 있지 않은 시나리오를 처리할 수도 있습니다. 봇이 숫자(계정 ID)를 기대하더라도 사용자가 다른 응답을 제공하면 적절한 인텐트가 트리거됩니다.
사전 조건
이 솔루션을 배포하기 전에 다음과 같은 필수 구성 요소가 있어야 합니다.
- An AWS 계정 솔루션을 배포할 수 있는 위치
- 다음 AWS 서비스에 대한 액세스:
- 봇을 생성하는 Amazon Lex
- 비즈니스 로직 기능을 위한 Lambda
- AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 정책 및 역할을 생성할 수 있는 액세스 권한이 있습니다.
- Amazon CloudWatch 로그 로그 그룹을 생성하려면
- 스택을 실행하는 AWS CloudFormation
- Amazon Connect 인스턴스(설정 지침은 Amazon Connect 인스턴스 생성)
샘플 솔루션 배포
솔루션을 배치하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- 에 로그인 AWS 관리 콘솔 AWS 계정에서 다음 링크를 선택하십시오.
그러면 예제 뱅킹 봇을 생성하기 위한 새로운 CloudFormation 스택이 시작됩니다.
- 럭셔리 스택 이름, 이름을 입력하십시오 (예 :
lex-elicit-slot-example
). - 럭셔리 ConnectInstanceARN에서 솔루션 테스트에 사용할 Amazon Connect 인스턴스의 ARN(Amazon 리소스 이름)을 입력합니다.
- 다른 매개변수는 기본값으로 두거나 필요에 따라 변경합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- 스택에 원하는 태그를 추가합니다(이 단계는 선택 사항).
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- 스택 세부 정보를 검토하고 확인란을 선택하여 IAM 리소스가 생성됨을 확인합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 스택 생성.
몇 분 후에 스택이 완료되고 다음 리소스가 포함됩니다.
- 별칭(
Development-Alias
) - 봇을 위한 Lambda 이행 함수(
BotHandler
) - Amazon Lex를 호출하는 Lambda 도우미 함수
put-session
슬롯 추출 모드를 활성화하는 API(SlotElicitor
) - Amazon Lex 대화 로그용 CloudWatch Logs 로그 그룹(선택 사항)
- 필수 IAM 역할
- Amazon Connect 인스턴스에 샘플 고객 응대 흐름을 추가하는 사용자 지정 리소스
Amazon Lex 콘솔에서 봇 테스트
이제 Amazon Lex 콘솔에서 상호 작용 예시를 시도해 볼 수 있습니다. CloudFormation 템플릿에 지정한 이름을 가진 샘플 봇이 표시되어야 합니다(banking-bot-sample
).
- Amazon Lex 콘솔에서 이 봇을 선택하고 봇 버전 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 버전 1다음을 선택 의도 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 Test .
- 선택 개발 별칭 선택하고 확인하기.
테스트 창이 열립니다.
- "내 잔액이 얼마야?"라고 시도해 보세요. 시작하려면. "수표 주문", "100달러 송금", "작별 인사"라고 말할 수도 있습니다.
계정 ID를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
Amazon Connect로 봇 테스트
이제 Amazon Connect 인스턴스를 사용하여 음성으로 시도해 보겠습니다. Amazon Connect 인스턴스에 샘플 고객 응대 흐름이 이미 구성되어 있습니다.
전화번호를 설정하고 이 통화 흐름에 연결하기만 하면 됩니다. 이렇게 하려면 다음 단계를 따르세요.
- Amazon Connect 콘솔에서 다음을 선택하여 인스턴스를 엽니다. 액세스 URL 인스턴스에 로그인합니다.
- 에 대시보드선택한다.
전화번호 보기.
- 왼쪽 메뉴에서 번호 신청.
- 에서 국가를 선택하세요. 국가 드롭다운 메뉴를 클릭하고 숫자를 선택합니다.
- 럭셔리 상품 설명, 같은 설명을 입력하십시오.
Example contact flow that elicits a slot with Amazon Lex
. - 럭셔리 문의 흐름에서 방금 생성한 고객 응대 흐름을 선택합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 찜하기.
이제 Amazon Connect 인스턴스를 호출하여 음성을 사용하여 봇을 테스트할 준비가 되었습니다. 휴대폰에 있는 번호로 전화를 걸어 한번 시도해 보세요!
정리
지속적인 요금이 발생하지 않도록 봇 사용을 마친 후 CloudFormation 템플릿의 일부로 생성된 리소스를 정리할 수 있습니다. 이렇게 하려면 CoudFormation 스택을 삭제하세요.
결론
Amazon Lex는 사용자로부터 정보를 캡처하여 자동화된 셀프 서비스 기능을 제공하거나 발신자를 올바른 에이전트로 라우팅하는 데 사용할 수 있는 강력한 ASR(자동 음성 인식) 및 NLU(자연어 이해) 기능을 제공합니다. Amazon Lex는 슬롯 추출을 사용하여 고객 서비스 통화에 일반적으로 필요한 정보를 수집합니다. 적시에(어떤 경우에는 대화의 첫 번째 단계에서도) 기대해야 하는 정보 유형에 대한 세부 정보를 봇에 제공하는 것이 중요합니다. 이 기술을 자체 Amazon Lex 대화 흐름에 통합할 수 있습니다.
저자에 관하여
브라이언 요스트 AWS Lex 팀의 선임 기술 프로그램 관리자입니다. 여가 시간에는 산악 자전거 타기, 집에서 양조하기, 기술 손보기를 즐깁니다.
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