亚马逊Lex 可以为联络中心解决方案添加强大的自动化功能,因此您可以通过交互式语音响应 (IVR) 交互启用自助服务,或根据呼叫者输入将呼叫路由到适当的座席。 这些功能可以通过简化用户体验来提高客户满意度,并提高联络中心的遏制率。
在自助服务和呼叫路由场景中,您可能需要配置机器人,以便它可以获取客户服务呼叫中通常需要的信息。 例如,当呼叫者请求从他们的支票账户转账到他们的储蓄账户时,要启用自助服务体验,您可能必须首先获取他们的账户 ID。
如果机器人知道相关请求或提示(例如,“您的帐户 ID 是什么?”),它们在处理响应方面会更有效。 Amazon Lex 提供全面的对话管理功能,因此可以在对话中维护上下文。 但是,有时可能会在使用 Amazon Lex 自动程序之前出现初始提示。
例如,在 IVR 解决方案的情况下,欢迎提示(“欢迎来到 ACME 银行。要开始使用,您能告诉我您的帐户 ID 吗?”)可以在客户端(亚马逊通) 联系流。 在这种情况下,Amazon Lex 自动程序不知道您已经提示用户输入他们的账户 ID。 这可能是机器人模棱两可的来源(想象一下,如果有人打电话给您并通过说“123456”开始对话)。
为了在此类情况下创建最佳客户体验,我们建议您向您的 Amazon Lex 自动程序提供有关提示的详细信息。 在这篇文章中,我们展示了一种简单的方法来通知 Amazon Lex 有关详细信息,例如已经提供给用户的先前提示。
解决方案概述
在此示例中,我们使用了一个 Amazon Lex 自动程序,它提供自助服务功能作为 Amazon Connect 联系流的一部分。 当用户通过电话拨入时,系统会提示他们输入帐户 ID(例如,一个六位数的号码)。 我们演示了 Amazon Connect 联系流如何传递有关所请求信息的上下文(在本例中, AccountId
插槽)到 Amazon Lex 自动程序。 作为最佳实践,我们建议在任何时候提示用户输入槽值时将 Amazon Lex 对话框状态设置为“槽启发”。
我们使用以下示例银行交互来模拟我们的 Amazon Lex 机器人:
IVR: 您好,欢迎来到 ACME 银行客服。 要开始使用,请告诉我您的帐户 ID。
用户:123456。
IVR: 谢谢。 我能提供什么帮助? 您可以查看账户余额、转账和订单支票。
用户: 我检查的余额是多少?
IVR: 您的支票账户余额为 875 美元。 还有什么我可以帮你的吗?
用户: 不用谢,就这样。
IVR: 好的,感谢您今天联系我们。 我们感谢您的业务!
让我们部署一个 Amazon Lex 机器人来看看它是如何工作的。
解决方案架构
在此示例解决方案中,我们使用 AWS CloudFormation 部署一个 Amazon Lex 机器人 AWS Lambda 履行功能,以及与机器人集成的示例 Amazon Connect 联系流。 欢迎提示(“欢迎来到 ACME 银行。要开始使用,请告诉我您的帐户 ID。”)在联系流的“播放提示”块中配置。
联系流使用 Lambda 帮助函数通知 Amazon Lex 已提示用户输入槽值。 这是通过联系流中的“调用 AWS Lambda 函数”块完成的。 辅助函数调用 Amazon Lex put-session
API,告诉 Amazon Lex 获取账户 ID 槽值。 请参阅以下代码:
接下来,控制传递到联系流中的“获取客户输入”块以触发 Amazon Lex 机器人。 由于机器人已准备好使用帐户 ID 槽,因此对话效率更高。 您还可以通过创建响应输入(例如“我不知道”)的意图来处理调用者没有请求信息的情况。 尽管机器人需要一个数字(帐户 ID),但如果用户提供不同的响应,则会触发相应的意图。
先决条件
在部署此解决方案之前,您应该具备以下先决条件:
- An AWS账户 您可以在哪里部署解决方案
- 访问以下 AWS 服务:
- Amazon Lex 创建机器人
- 用于业务逻辑功能的 Lambda
- AWS身份和访问管理 (IAM) 有权创建策略和角色
- Amazon CloudWatch日志 创建日志组
- 用于运行堆栈的 AWS CloudFormation
- 一个 Amazon Connect 实例(有关设置的说明,请参阅 创建一个Amazon Connect实例)
部署示例解决方案
要部署解决方案,请完成以下步骤:
- 登录 AWS管理控制台 在您的 AWS 账户中,然后选择以下链接:
这会启动一个新的 CloudFormation 堆栈来创建示例银行机器人。
- 针对 堆栈名称,输入名称(例如,
lex-elicit-slot-example
). - 针对 连接实例ARN,输入您将用于测试解决方案的 Amazon Connect 实例的 ARN(Amazon 资源名称)。
- 将其他参数保留为默认值或根据需要更改它们。
- 下一页.
- 为堆栈添加您可能需要的任何标签(此步骤是可选的)。
- 下一页.
- 查看堆栈详细信息并选中复选框以确认将创建 IAM 资源。
- 创建堆栈.
几分钟后,您的堆栈就完成了,其中包括以下资源:
- Lex 自动程序,包括具有别名 (
Development-Alias
) - 机器人的 Lambda 实现函数(
BotHandler
) - 调用 Amazon Lex 的 Lambda 辅助函数
put-session
用于启用插槽启发模式的 API (SlotElicitor
) - 用于 Amazon Lex 对话日志的 CloudWatch Logs 日志组(可选)
- 所需的 IAM 角色
- 将示例联系流添加到您的 Amazon Connect 实例的自定义资源
在 Amazon Lex 控制台上测试机器人
此时,您可以在 Amazon Lex 控制台上尝试示例交互。 您应该会看到具有您在 CloudFormation 模板中指定的名称的示例机器人 (banking-bot-sample
).
- 在 Amazon Lex 控制台上,选择此自动程序并选择 机器人版本 在导航窗格中。
- 版本 1,然后选择 意向 在导航窗格中。
- 测试.
- 选择 开发别名 并选择 确认.
测试窗口打开。
- 试试“我的余额是多少?” 开始。 您也可以说“订购一些支票”、“转帐 100 美元”和“再见”。
系统将提示您输入帐户 ID。
使用 Amazon Connect 测试机器人
现在让我们使用 Amazon Connect 实例通过语音来试试这个。 我们已经在您的 Amazon Connect 实例中配置了一个示例联系流。
您需要做的就是设置一个电话号码并将其与此联系流相关联。 为此,请按照下列步骤操作:
- 在 Amazon Connect 控制台上,通过选择打开您的实例 访问网址 并登录到实例。
- 点击 卖家专用后台,选择 查看电话号码.
- 索取电话号码.
- 选择一个国家 国家 下拉菜单,然后选择一个数字。
- 针对 产品描述,输入说明,例如
Example contact flow that elicits a slot with Amazon Lex
. - 针对 接触流,选择您刚刚创建的联系流。
- 保存.
您现在已准备好调用您的 Amazon Connect 实例以使用语音测试您的机器人。 只需拨打手机上的号码并试一试!
清理
使用完机器人后,您可能希望清理作为 CloudFormation 模板的一部分创建的资源,以避免产生持续费用。 为此,请删除 CoudFormation 堆栈。
结论
Amazon Lex 提供强大的自动语音识别 (ASR) 和自然语言理解 (NLU) 功能,您可以使用这些功能从用户那里获取信息,以提供自动化的自助服务功能,或将呼叫者路由到正确的代理。 Amazon Lex 使用槽启发来收集客户服务呼叫中通常需要的信息。 重要的是要在正确的时间向机器人提供它应该期待的信息类型的详细信息——在某些情况下,甚至在对话的第一轮。 您可以将此技术合并到您自己的 Amazon Lex 对话流中。
作者简介
布莱恩·约斯特 是 AWS Lex 团队的高级技术项目经理。 在业余时间,他喜欢骑山地自行车、在家酿造和修补技术。
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