El auge de la inteligencia artificial (IA) ha creado oportunidades para mejorar la experiencia del cliente en el espacio del contact center. Las tecnologías de aprendizaje automático (ML) mejoran y potencian continuamente la experiencia del cliente del centro de contacto al brindar soluciones para capacidades como bots de autoservicio, análisis de llamadas en vivo y análisis posteriores a las llamadas. Los robots de autoservicio integrados con su centro de llamadas pueden ayudarlo a lograr menores tiempos de espera, enrutamiento inteligente, menor tiempo de resolución a través de funciones de autoservicio o recopilación de datos y mejores puntajes de promotor neto (NPS). Algunos ejemplos incluyen un cliente que llama para verificar el estado de un pedido y recibe una actualización de un bot, o un cliente que necesita presentar una renovación para una licencia y el chatbot recopila la información necesaria, que entrega a un agente para que la procese. .

Con Amazon lex bots, puedes usar AI conversacional capacidades para habilitar estas capacidades dentro de su centro de llamadas. Amazon Lex utiliza el reconocimiento automático de voz (ASR) y la comprensión del lenguaje natural (NLU) para comprender las necesidades del cliente y ayudarlo en su viaje.

Nube de Genesys (una plataforma de orquestación omnicanal y relación con el cliente) proporciona una plataforma de centro de contacto en un modelo de nube pública que permite una integración rápida y sencilla de Inteligencia de AWS Contact Center (AWS CCI) para transformar el centro de contacto moderno de un centro de costos a un centro de ganancias. Como parte de AWS CCI, Genesys Cloud se integra con Amazon Lex, lo que permite capacidades de autoservicio, enrutamiento inteligente y recopilación de datos.

Al explorar las capacidades de AWS CCI con Amazon Lex y Genesys Cloud, es posible que no esté seguro de por dónde empezar en su viaje de diseño de bots. Para ayudar a quienes estén empezando con un lienzo en blanco, Amazon Lex proporciona la Diseñador de chatbot automatizado de Amazon Lex. El diseñador de chatbot automatizado utiliza ML para proporcionar un diseño de bot inicial que luego puede refinar y lanzar experiencias de conversación más rápido en función de las transcripciones de llamadas actuales. Con el diseñador de chatbot automatizado, los clientes y socios de Amazon Lex tienen una forma sencilla e intuitiva de diseñar chatbots y pueden reducir el tiempo de diseño de bots de semanas a horas. Sin embargo, el diseñador de chatbot automatizado requiere que las transcripciones estén en un formato determinado que no esté alineado con las exportaciones de transcripciones de Genesys Cloud.

En esta publicación, mostramos cómo se puede implementar una arquitectura usando Puente de eventos de Amazon, Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), y AWS Lambda para recopilar, transformar y cargar automáticamente sus transcripciones de llamadas de Genesys en el formato requerido para el diseñador de chatbot automatizado de Amazon Lex. Luego puede ejecutar el diseñador de chatbot automatizado en sus transcripciones, recibir recomendaciones para el diseño de bots y optimizar su proceso de diseño de bots.

Resumen de la solución

El siguiente diagrama ilustra la arquitectura de la solución.

El flujo de trabajo de la solución consta de los siguientes pasos:

1. Genesys Cloud envía eventos de transcripciones iterativas a su bus de eventos EventBridge.
2. Lambda recibe las transcripciones iterativas de EventBridge, determina cuándo se completa una conversación, invoca la API de transcripción dentro de Genesys Cloud y coloca la transcripción completa en un depósito S3.
3. Cuando se carga una nueva transcripción completa en Amazon S3, Lambda convierte la transcripción formateada de Genesys Cloud al formato requerido para el diseñador de chatbot automatizado de Amazon Lex y la copia en un depósito de S3.
4. El diseñador de chatbot automatizado de Amazon Lex utiliza ML para crear un diseño de bot inicial basado en las transcripciones de Genesys Cloud proporcionadas.

Requisitos previos

Antes de implementar la solución, debe completar los siguientes requisitos previos:

1. Configure su cuenta Genesys Cloud CX y asegúrese de poder iniciar sesión. Para obtener más información sobre cómo configurar su cuenta, consulte la Documentación de Genesys.
2. Asegúrese de que estén configurados los permisos correctos para habilitar y publicar transcripciones de Genesys. Para obtener más información sobre cómo configurar los permisos necesarios, consulte Descripción general de roles y permisos.
3. Si se requiere cifrado PCI y PII para la transcripción, asegúrese de que esté configurado en Genesys. Para obtener más información sobre cómo configurar los permisos necesarios, consulte ¿Las transcripciones de interacción están cifradas cuando se almacenan en la nube?.
4. Configure una cuenta de AWS con los permisos adecuados.

Implementar la integración de Genesys EventBridge

Para habilitar la integración de EventBridge con Genesys Cloud, complete los siguientes pasos:

1. Inicie sesión en el Entorno de nube Genesys.
2. Elige Administración, Integraciones, Agregar integracionesy Fuente de Amazon EventBridge.
3. En Configuración pestaña, proporcione la siguiente información:
   1. ID de cuenta de AWS, ingrese su ID de cuenta de AWS.
   2. Región de la cuenta de AWS, ingrese la región donde desea configurar EventBridge.
   3. Sufijo de origen del evento, ingrese un sufijo (por ejemplo, genesys-eb-poc-demo).
4. Guarde su configuración.
   
5. En la consola de EventBridge, elija moderna en el panel de navegación, luego elija Fuentes de eventos de socios.

Debería haber una fuente de eventos listada con un nombre como aws.partner/genesys.com/…/genesys-eb-poc-demo.

6. Seleccione la fuente del evento del socio y elija Asociado con bus de eventos.

El estado cambia de Pendiente a Active. Esto configura la configuración de EventBridge para Genesys.

A continuación, configura las credenciales de OAuth2 en Genesys Cloud para autorizar la llamada API para obtener la transcripción final.

7. Navegue hasta la instancia de Genesys Cloud.
8. Elige Administración, Integracionesy OAuth.
9. Elige Agregar cliente.
10. En Detalles del cliente pestaña, proporcione la siguiente información:
    1. Nombre de la aplicación, ingrese un nombre (por ejemplo, TranscriptInvoke-creds).
    2. Tipos de subvenciones, seleccione Credenciales del cliente.

Asegúrese de estar utilizando la función correcta que tenga acceso para invocar las API de Transcribe.

11. Elige Guardar.

Esto genera nuevos valores para ID de cliente y Secreto del cliente. Copie estos valores para usarlos en la siguiente sección, donde configurará la plantilla para la solución.

Implementar la solución

Después de haber configurado la integración de Genesys EventBridge, puede implementar un Modelo de aplicación sin servidor de AWS (AWS SAM), que implementa el resto de la arquitectura. Para implementar la solución en su cuenta, complete los siguientes pasos:

1. Instale AWS SAM si aún no está instalado. Para obtener instrucciones, consulte Instalación de la AWS SAM CLI.
2. Descargue nuestra Repositorio GitHub y descomprímalo en su directorio.
3. Navegue hasta la genesys-to-lex-automated-chatbot-designer carpeta y ejecute los siguientes comandos:

   sam build --use-container
   sam deploy –guided

El primer comando construye el código fuente de su aplicación. El segundo comando empaqueta e implementa su aplicación en AWS, con una serie de indicaciones:

• Nombre de pila – Ingrese el nombre de la pila para implementar Formación en la nube de AWS. Esto debe ser exclusivo de su cuenta y región; un buen punto de partida es algo que coincida con el nombre de su proyecto.
• Región de AWS – Ingrese la región en la que desea implementar su aplicación. Asegúrese de que esté implementado en la misma región que el bus de eventos de EventBridge.
• Parámetro GenesysBusname – Introduzca el nombre del bus creado cuando configuró la integración de Genesys. El patrón del nombre del autobús debería verse así aws.partner/genesys.com/*.
• Parámetro ID de cliente – Ingrese la identificación del cliente que copió anteriormente.
• Parámetro ClientSecret – Ingrese el secreto del cliente que copió anteriormente.
• Parámetro NombreDeArchivoPrefijo – Cambie el prefijo de nombre de archivo predeterminado para el archivo de transcripción de destino en el depósito S3 sin formato o mantenga el predeterminado.
• Parámetro GenCloudEnv – Introduzca el entorno de nube para la organización Genesys específica. Genesys está disponible en más de 15 regiones en todo el mundo al momento de escribir este artículo, por lo que este valor es obligatorio y debe apuntar al entorno donde se crea su organización en Genesys (por ejemplo, usw2.pure.cloud).
• Confirmar cambios antes de implementar – Si se establece en Sí, se le mostrarán todos los conjuntos de cambios antes de la implementación para su revisión manual. Si se establece en no, la CLI de AWS SAM implementará automáticamente los cambios en la aplicación.
• Permitir la creación de roles SAM CLI IAM – Muchas plantillas de AWS SAM, incluido este ejemplo, crean Gestión de identidades y accesos de AWS (IAM) roles necesarios para las funciones Lambda incluidas para acceder a los servicios de AWS. De forma predeterminada, su alcance se reduce a los permisos mínimos requeridos. Para implementar una pila de CloudFormation que cree o modifique roles de IAM, debe proporcionar la CAPABILITY_IAM valor por las capacidades. Si no se proporciona permiso a través de este mensaje, para implementar este ejemplo, debe pasar explícitamente --capabilities CAPABILITY_IAM En el correo electrónico “Su Cuenta de Usuario en su Nuevo Sistema XNUMXCX”. sam deploy mando.
• Guardar argumentos en samconfig.toml – Si se establece en Sí, sus elecciones se guardarán en un archivo de configuración dentro del proyecto, para que en el futuro pueda volver a ejecutarlo. sam deploy sin parámetros para implementar cambios en su aplicación.

Después de implementar su aplicación AWS SAM en su cuenta, puede probar que las transcripciones de Genesys se envíen a su cuenta y se transformen al formato requerido para el diseñador de chatbot automatizado de Amazon Lex.

Realice una llamada de prueba para validar la solución.

Después de configurar la integración de Genesys EventBridge e implementar la plantilla AWS SAM anterior, puede realizar llamadas de prueba y validar que los archivos terminen en el depósito S3 para los archivos transformados. En un nivel alto, debe realizar los siguientes pasos:

1. Realice una llamada de prueba a su instancia de Genesys para crear una transcripción.
2. Espere unos minutos y verifique el resultado en el depósito TransformedTranscript.

Ejecute el diseñador de chatbot automatizado

Después de tener guardadas las transcripciones de algunos días en Amazon S3, puede ejecutar el diseñador de chatbot automatizado a través de la consola de Amazon Lex siguiendo los pasos de esta sección. Para obtener más información sobre la cantidad mínima y máxima de giros para el servicio, consulte Preparar transcripciones.

1. En la consola Amazon Lex V2, elija Bots en el panel de navegación.
2. Elige Crear bot.
   
3. Seleccione Comience con transcripciones como método de creación.
4. Dale un nombre al bot (para este ejemplo, InsuranceBot) y proporcione una descripción opcional.
5. Seleccione Cree un rol con permisos básicos de Amazon Lex y use esto como su rol de tiempo de ejecución.
   
6. Después de completar los otros campos, elija Siguiente para proceder a la configuración del idioma.
7. Elija el idioma y la voz para su interacción.
   
8. Especifique la ubicación de Amazon S3 de las transcripciones que la solución ha convertido para usted.
9. Agregue rutas locales adicionales si tiene una estructura de carpetas específica dentro de su depósito S3.
   
10. Aplique un filtro (rango de fechas) para sus transcripciones de entrada.
    
11. Elige Terminado.

Puede utilizar la barra de estado de la consola de Amazon S3 para realizar un seguimiento del análisis. En unas pocas horas, el diseñador de chatbot automatizado muestra un diseño de chatbot que incluye intenciones del usuario, frases de muestra asociadas con esas intenciones y una lista de toda la información necesaria para cumplirlas. La cantidad de tiempo que lleva completar la capacitación depende de varios factores, incluido el volumen de transcripciones y la complejidad de las conversaciones. Normalmente, se analizan 600 líneas de transcripción cada minuto.

12. Elige Revisar para ver las intenciones y los tipos de espacios descubiertos por el diseñador automatizado del chatbot.
    

El Intenciones La pestaña enumera todas las intenciones junto con frases y espacios de muestra, y el Tipos de tragamonedas La pestaña proporciona una lista de todos los tipos de ranura junto con los valores de tipo de ranura.

13. Elija cualquiera de las intenciones para revisar los espacios y expresiones de muestra. Por ejemplo, en la siguiente captura de pantalla, elegimos ChangePassword para ver las declaraciones.
    
14. Elija el Pestaña de transcripciones asociadas para revisar las conversaciones utilizadas para identificar las intenciones.
    
15. Después de revisar los resultados, seleccione las intenciones y los tipos de espacios relevantes para su caso de uso y elija Agregar.

Esto agrega las intenciones y tipos de espacios seleccionados al bot. Ahora puede repetir este diseño realizando cambios como agregar mensajes, fusionar intenciones o tipos de espacios y cambiar el nombre de los espacios.

Ahora ha utilizado el diseñador de chatbot automatizado de Amazon Lex para identificar intenciones comunes, expresiones asignadas a esas intenciones y la información que el chatbot necesita recopilar para cumplir ciertas funciones comerciales.

Limpiar

Cuando haya terminado, limpie sus recursos utilizando el siguiente comando dentro de la CLI de AWS SAM:

sam delete

Conclusión

Esta publicación le mostró cómo utilizar la integración de Genesys Cloud CX y EventBridge para enviar sus transcripciones de Genesys CX a su cuenta de AWS, transformarlas y utilizarlas con el diseñador de chatbot automatizado de Amazon Lex para crear bots, intenciones, expresiones y espacios de muestra. Esta arquitectura puede ayudar a los usuarios nuevos de AWS CCI y a los usuarios actuales de AWS CCI a incorporar más chatbots utilizando la integración de Genesys CX y Amazon Lex, o en oportunidades de mejora continua en las que es posible que desee comparar su diseño de intención actual con el generado por el software automatizado de Amazon Lex. diseñador de chatbots. Para obtener más información sobre otras capacidades de AWS CCI, consulte Inteligencia del centro de contacto.

Acerca de los autores

joe morotti es arquitecto de soluciones en Amazon Web Services (AWS) y ayuda a clientes empresariales en todo el Medio Oeste de EE. UU. Ha desempeñado una amplia gama de funciones técnicas y le gusta mostrar al cliente el arte de lo posible. En su tiempo libre, le gusta pasar tiempo de calidad con su familia explorando nuevos lugares y analizando el desempeño de su equipo deportivo.

Anand Bosé es arquitecto senior de soluciones en Amazon Web Services y brinda soporte a socios ISV que crean aplicaciones comerciales en AWS. Le apasiona crear soluciones diferenciadas que permitan a los clientes adoptar la nube. Anand vive en Dallas, Texas y le gusta viajar.

Teresa Ferris es responsable de diseñar excelentes experiencias para los clientes junto con socios comerciales, aprovechando las soluciones tecnológicas de Genesys que permiten la orquestación de experiencias para los centros de contacto. En su función, asesora sobre arquitectura de soluciones, integraciones, IVR, enrutamiento, análisis de informes, autoservicio, inteligencia artificial, capacidades móviles salientes, omnicanal, canales sociales, comunicaciones digitales unificadas (UCaaS) y análisis y cómo pueden optimizar el experiencia del cliente. Antes de Genesys, ocupó puestos de liderazgo sénior en empresas de Recursos Humanos, Nómina y Gestión del Aprendizaje, incluida la supervisión del Centro de Contacto.

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• Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-your-genesys-cloud-amazon-lex-bot-design-with-the-amazon-lex-automated-chatbot-designer/