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중요한 인사이트를 간편하게 확보
클릭 한 번으로 고객 센터 효율성을 개선하세요. Amazon Connect는 AI를 사용하여 고객 상호작용의 100%를 자동으로 분석하고, 트렌드를 도출하여 상담원 및 AI 에이전트의 성과를 개선하며, AI 기반 요약을 통해 후속 작업을 줄입니다.
AI로 수동 작업 자동화
AI 기반 후속 상담 요약 및 카테고리를 사용하여 시간 소모적인 작업을 제거하세요. 고객 응대 후 즉시 요약이 생성되므로, 필수 정보를 간결한 형식으로 제공하여 에이전트의 상담 후 작업(ACW)을 줄일 수 있습니다. 카테고리를 사용하면 원하는 키워드를 기반으로 스크립트를 자동으로 스캔하여 고객 대화를 추적하고 관리할 수 있습니다.
고객 데이터 보호 및 고객 센터 규정 준수 개선
채팅, 이메일, 오디오 녹음 및 대화 내용에서 PII를 사전에 수정하여 고객 데이터를 보호합니다. 정의한 기준에 따라 스크립트 및 절차의 준수 여부를 모니터링하여 상담원 및 AI 에이전트가 조직 정책을 준수하는지 확인하세요.
실시간 지표 및 경보로 사전 대응
분석 대시보드를 사용하여 에이전트 코칭 기회를 사전에 표시하고, AI 에이전트 성과를 모니터링하고, 고객 인사이트를 발견할 수 있도록 실시간 알림을 설정하세요. 문장별 기록, 감정 분석 및 고객 대화의 카테고리를 사용하여 조직의 요구 사항에 맞게 사용자 지정 지표, 차트 및 그래프를 구성하세요.
대화형 분석 고객
Neo Financial
Neo Financial은 선도적인 금융 기술 회사입니다.
저희는 매일 수천 건의 문의에서 고객이 말하는 내용을 더 잘 이해하고 싶었습니다. Amazon Connect의 강력한 분석 및 인사이트를 활용함으로써 고객 경험과 운영 효율성에 상당한 영향을 미쳤습니다. CRM 및 지식 관리 시스템과의 원활한 통합으로 에이전트가 관련 정보를 손쉽게 이용할 수 있게 되어 평균 대기 시간이 10% 단축되고 고객이 대기하는 경우가 20% 감소했습니다. 생성형 AI 기반 상담 후 요약은 통화 후 작업에 즉각적인 영향을 미쳐 에이전트가 각 상호 작용에서 평균 90초를 절약했습니다. 또한 요약을 통해 불만 처리를 간소화하므로 경영진이 월간 약 40시간을 절약하여 다른 실행 관련 활동 및 전략적 프로젝트에 집중할 수 있습니다.
Shannon Burch, Neo Financial Experience Vice President
Fujitsu
Fujitsu는 일본에 본사를 두고 전 세계 고객과 협력하는 디지털 트랜스포메이션 파트너입니다.
품질 관리 도구는 향상된 사용자 경험, 고객 만족을 제공하고 고품질 서비스 데스크 에이전트를 개발하기 위한 품질 보증(QA) 업무에 필수적입니다. 이 분야의 가장 큰 문제점 중 하나는 품질과 성능을 전체적으로 파악할 수 있는 실시간 가시성이 부족하다는 것입니다. [Amazon Connect]는 더 높은 수준의 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있도록 지원하고 QA 효율성을 60% 개선합니다. 고객 상호 작용을 100% 자동으로 기록하고 데이터를 집계하고 여러 기준에 따라 분석하는 기능을 통해 에이전트에 개선이 필요한 영역을 쉽게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 QA 업무가 사후 프로세스가 아닌 실시간 프로세스로 완전히 바뀌었습니다. 따라서 운영 생산성이 향상되고 에이전트가 고객에게 최상의 서비스를 제공할 수 있습니다.
Alex Sanchez, Fujitsu Global Offering Technology and GDC Networks Head
Frontdoor
Frontdoor는 주택 소유주가 대형 홈 시스템 및 어플라이언스를 유지보수하고 수리할 수 있도록 지원하는 기술 기반의 사람 중심 플랫폼입니다.
Frontdoor, Inc.에서는 인바운드 및 아웃바운드 연락처의 100%에 AI 기반 분석을 활용함으로써 에이전트가 결제 및 청구 거래에 수동 '일시 중지 및 다시 시작' 기능을 사용할 필요가 없어졌고, 대신 Amazon Connects의 자동 PCI+PII 수정 기능을 사용하여 에이전트 상호 작용 시간을 줄이고 회원의 사기 위험을 줄일 수 있었습니다. 또한 Connect를 활용해 품질 보증 평가를 자동화하여 비용 증가 없이 샘플링을 50배 늘렸습니다. 지금까지 Amazon Connect에서 품질 보증 평가를 활용하여 10만 건 이상의 자동 QA 평가를 완료했습니다. 마지막으로, 현재까지 실제 운영 환경에 50개 이상의 자동화된 규칙을 통해 자동 상담 분류 기능을 활용하고 있습니다.
Ben Moore, Frontdoor Contact Center Solutions Director
페이지 주제
FAQ
모두 열기자세한 내용은 Amazon Connect를 참조하세요.
요금 정보는 Amazon Connect 요금을 참조하세요.
예. Amazon Connect의 AI 기반 대화형 분석 기능은 이전에 Contact Lens라는 이름으로 불렸습니다. 이 이름은 더 이상 사용되지 않지만 Amazon Connect에는 대화 분석, 성능 평가, 화면 녹화 등에 이 기능이 여전히 존재합니다.
Amazon Connect 분석 기능은 다양한 수준의 언어가 지원됩니다. 최신 목록은 Amazon Connect에서 지원하는 언어를 참조하세요. 계속해서 더 많은 언어에 대한 지원을 늘릴 예정입니다.
수정 기능은 민감한 데이터를 식별하여 제거하도록 설계되었습니다. 하지만 기계 학습의 예측 특성으로 인해, Amazon Connect에서 생성된 모든 민감한 데이터를 식별하고 제거하지 못할 수 있습니다. 민감한 데이터 수정 기능을 활성화한 후에는 결과가 정확한지 검토하여 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것이 좋습니다.
수정 기능은 의료 서비스 데이터를 제거하거나 개인 건강 정보(PHI)에 대한 참조를 제거하기 위해 설계된 것이 아닙니다.
Amazon Connect 분석 데이터는 Amazon Connect 콘솔(예: 연락처 세부 정보 페이지, 연락처 검색, 실시간 및 기록 보고서), Amazon Connect Contact Control Panel(CCP), Amazon Connect 에이전트 Workspace를 통해 액세스할 수 있습니다. Amazon Connect Analytics 데이터 레이크, API(예: Amazon Contact 실시간 API, Amazon Kinesis Data Streams, 평가 API, 대화형 분석 S3 버킷, 에이전트 평가 S3 버킷)를 통해서도 데이터에 액세스할 수 있습니다.
Amazon Connect는 서비스 제공 및 유지 보수를 위해서 서비스가 처리하는 고객 입력을 저장 및 사용할 수 있으며, 아래 제공된 방식으로 옵트아웃하지 않는 한 Amazon Connect 및 기타 Amazon 기계 학습/인공 지능 기술의 품질 향상 및 개발을 위해 저장 및 사용할 수 있습니다. AWS에서는 고객 또는 고객의 최종 사용자를 제품, 서비스 또는 마케팅의 대상으로 삼기 위해 고객의 콘텐츠에 포함되어 있을 수 있는 개인 식별 정보를 사용하지 않습니다. AWS에서는 고객의 신뢰, 개인 정보, 콘텐츠의 보안을 최우선으로 하고 있으며 콘텐츠에 대한 무단 액세스 또는 유출을 방지하기 위해 저장 중 및 전송 중 암호화를 비롯하여 적절하고 정교한 기술적 및 물리적 제어를 구현하고 고객과의 약속을 충실히 준수합니다. 자세한 내용은 데이터 프라이버시 FAQ를 참조하세요. AWS 고객은 서비스 개선을 위해 콘텐츠가 저장되거나 사용되는 것을 옵트아웃할 수 있습니다. 조직에서 사용되는 AWS 계정마다 이 설정을 개별적으로 구성하는 대신 조직의 구성원인 모든 계정에 설정 선택 사항을 적용하는 조직 정책을 구성할 수 있습니다. 개별 AI 서비스에서 또는 적용 대상 서비스 전체에서 한 번에 콘텐츠 저장 및 사용을 거부할 수 있습니다. 각 계정에 적용되는 유효한 정책을 쿼리하여 설정 선택의 효과를 확인할 수 있습니다. 옵트아웃은 AWS GovCloud(미국)를 제외한 모든 AWS 리전에 적용됩니다. 옵트아웃하면 관련된 모든 이전 콘텐츠가 삭제됩니다. 자세한 내용은 AI 서비스 옵트아웃 정책을 참조하세요.
최신 리전별 이용 가능 여부는 Amazon Connect feature availability by region(Amazon Connect 기능 리전별 이용 가능 여부)을 참조하세요.