部署控制面板并提高联络中心座席的关键绩效指标(KPI)可见性
本指南使用人工智能(AI)近乎实时地分析语音和对话,以改善座席关键绩效指标(KPI)和客户体验。可通过 Amazon QuickSight 上的控制面板对数据进行可视化,从而更明确地了解座席效率并改善客户体验。机器学习用于捕捉对话中的意图和上下文,并提供智能搜索功能。
架构图
第 1 步
Amazon Chime Voice Connector 将通话音频传输到 Amazon Kinesis Video Streams。通话信令事件会被发送到 Amazon Event Bridge。
第 2 步
该事件会启动通话转录处理。音频会被流式传输到 Amazon Transcribe 进行实时转录。录音存储在 Amazon Simple Storage Service(S3)中。
第 3 步
转录结果会被实时写入到 Amazon Kinesis Data Streams 中。
第 4 步
转录处理器函数会读取转录流,并对转录内容和呼叫元数据进行扩充。
第 5 步
Amazon Comprehend 会应用情绪分析并对元数据进行扩充。
第 6 步
转录和元数据与由 Amazon Lex 自然语言理解(NLU)/自然语言处理(NLP)和 Amazon Kendra(Amazon Machine Learning 搜索)提供支持的座席协助服务相集成。
第 7 步
代理用户界面通过 Amazon CloudFront 提供,并使用 AWS AppSync 应用程序编程接口(API)在通话期间提供实时座席协助。
开始使用
Well-Architected 支柱
当您在云中构建系统时,AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool,您可以通过回答每个支柱的一组问题,根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营
数据,比如说话人的情感分析和联络中心座席遵守客户内部合规规则的情况,用于评估联络中心座席处理客户电话的效能。相同的数据还用于识别通话中讨论的主题和实体。所有这些数据都可以通过 Amazon QuickSight 进行可视化,帮助业务分析师从客户的角度识别趋势和座席的潜在培训需求。
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安全性
所有数据均经过动态和静态加密,并可使用客户控制的 AWS Key Management Service(AWS KMS)密钥进行加密。尽管该解决方案完全无服务器,但 AWS Lambda 组件可以选择在客户的 VPC 内运行,并且仅通过客户批准的端点访问外部服务,如 Amazon Transcribe 和 Amazon S3。
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可靠性
该解决方案完全无服务器,而且每项服务(例如 Amazon Transcribe、Amazon S3)都使用多个可用区以弹性的方式运行。
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性能效率
该解决方案可以根据需要对其无服务器组件进行向上和向下扩展,以便处理可能的数千个并发通话,或是没有待处理通话的情况。
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成本优化
正如在性能效率支柱中提到的,该解决方案仅在有活动的通话音频文件需要处理时才使用无服务器组件,从而尽可能地减少产生的费用。如果需要,原始音频文件可以根据客户指定的时间表归档到低成本的长期存储中,从而最大限度地降低存储成本。
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可持续性
通过密集地使用托管服务和动态扩展,我们可以最大限度地降低后端服务的环境影响。
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