Amazon Connect 推出生成式 AI 功能，帮助组织改善客户服务体验
Posted: Wed Dec 18, 2024 10:58 am
拉斯维加斯 — 2023 年 11 月 28 日 —在 AWS re:Invent 大会上，亚马逊网络服务公司 (AWS)（亚马逊网络服务公司，隶属于亚马逊网络服务公司 (NASDAQ: AMZN)）今天宣布在 Amazon Connect 中引入新的生成式 AI 功能，Amazon Connect 是 AWS 的云联络中心，可帮助各种规模的组织以更低的成本提供更好的客户体验。最新的 Amazon Connect 增强功能由通过 Amazon Bedrock 提供的大型语言模型 (LLM) 和其他基础模型 (FM) 提供支持，包括新的生成式 AI 功能，这些功能扩展了该服务现有的机器学习 (ML) 功能，从而改变了公司提供客户服务的方式。Amazon Q in Connect 是 Amazon Connect Wisdom 的生成式 AI 增强版，可根据实时客户问题为代理提供推荐的响应和操作，从而提供更快、更准确的客户支持。
Amazon Connect Contact Lens 是一项提供实时联络中心分析和质 印度电话 量管理的 Amazon Connect 功能，现在可通过 AI 生成的摘要帮助识别呼叫中心对话的重要部分，这些摘要可检测情绪、趋势和政策合规性。 Amazon Connect 中的 Amazon Lex 也由生成式 AI 提供支持，目前它使联络中心管理员能够使用自然语言提示在数小时内创建新的聊天机器人和交互式语音应答 (IVR) 系统，并通过生成常见问题的答案来改进现有系统。最后，Amazon Connect 客户档案（Amazon Connect 的一项功能，使代理能够提供更快、更个性化的客户服务）现在可以从不同的软件即服务应用程序和数据库中创建统一的客户档案。要开始使用 Amazon Connect，请访问aw
联络中心是组织提供支持和与客户建立关系的重要客户服务渠道。随着生成式 AI 的出现，联络中心领导者拥有前所未有的机会来重新定义他们如何创造和衡量客户体验。但是，利用 LLM 和其他 FM 是一项艰巨的任务，需要技术专业知识，而这些专业知识供不应求。即使在使用现有模型时，也必须使用行业特定数据来微调模型，以生成针对组织业务的定制响应。将这些模型集成到与组织现有的联络中心工具套件配合使用的新客户体验应用程序中，需要进一步的行业特定专业知识。Amazon Connect 允许非技术业务领导者在几分钟内建立具有生成式 AI 功能的云联络中心，从而消除了在联络中心构建和部署模型的挑战。Amazon Connect 的新生成式 AI 功能包括：
Connect 中的 Amazon Q：生成式 AI 可帮助代理提供建议的响应和操作，从而更快地为客户提供支持。代理在帮助组织建立客户信任和忠诚度方面发挥着关键作用，它们可以指导客户做出复杂的决策、帮助客户了解政策和条款、推荐新产品和服务、在出现问题时提供快速准确的解决方案以及记录每次客户互动。Amazon Q 是一种新型的生成式 AI 助手，可以针对任何业务进行量身定制，为联络中心提供新的代理帮助。Connect 中的 Amazon Q 有助于了解客户意图，并使用相关信息来源为代理提供准确的响应和操作，以便实时沟通和解决独特的客户需求。例如，Connect 中的 Amazon Q 可以检测到客户正在联系租车公司以更改预订，为代理生成响应以快速传达公司更改费用政策如何适用于此客户，并指导代理完成更新预订所需的步骤。通过让代理无需主管协助即可解决广泛主题的客户需求，Amazon Q in Connect 可以提高客户满意度并帮助建立忠诚的客户关系，同时减少代理培训、解决时间和成本。
Amazon Connect Contact Lens：联系后汇总以提高工作效率。为了帮助改善客户互动并确保详细信息可供将来参考，联络中心主管依赖于代理在每次客户互动后手动创建的笔记。为了进一步将这些笔记情境化，主管必须聆听大量客户对话，或通读完整的对话记录，因为无法正确捕获对话中的信息并根据这些信息采取行动会降低联络中心的质量并削弱客户信任。Amazon Connect Contact Lens 现在会在每次互动后生成简明的客户联系摘要，为主管提供这些情境丰富的详细信息。在与客户互动后不久，Amazon Connect Contact Lens 会识别客户对话的重要细节（例如客户的问题、代理采取的行动以及与客户结束对话所需的后续步骤），并生成简短的摘要。然后，主管可以使用这些摘要来指导改善联络中心质量的努力。例如，主管可以使用摘要来跟踪对客户的承诺并确保及时完成后续行动。在调查客户问题时，主管可以查看自动生成的先前互动摘要，而无需收听通话录音或阅读记录。通过提供简明的客户通话摘要，主管可以更有效地监控所有客户互动的表现并扩大质量管理。
Amazon Connect 中的 Amazon Lex：生成式 AI 可简化机器人构建并创造更好的自助服务体验。创建个性化的自助聊天机器人和 IVR 系统需要联系中心管理员考虑对话的各个方面，包括客户意图、响应和交互流程。当这些系统无法处理来自客户的不常见响应或询问时，通常需要上报联系中心代理，这会导致客户不满。Amazon Connect 现在可更轻松地构建聊天机器人和 IVR 提供的更有效、更个性化的自助服务体验。从 Amazon Lex 管理员控制台，联系中心管理员只需用自然语言描述他们希望自助服务系统完成的任务，即可创建强大的聊天机器人和 IVR。例如，联系中心管理员可以输入“使用客户姓名和联系信息、旅行日期、房间类型和付款详情构建一个机器人来处理酒店预订。”使用此提示，Amazon Lex 将生成示例话语并创建聊天机器人或 IVR，从而减少构建自助服务系统的时间和复杂性。此外，联络中心管理员现在可以部署更有效的自助服务系统，从而无需预测所有可能的问题和答案。当客户用不太常见的回答回复聊天机器人或 IVR 时，Amazon Connect 会利用模型正确解释客户的回答。例如，如果客户说他们想预订“周六和周日”的酒店房间，自助服务系统会正确地将回答解释为“两晚”。联络中心管理员还可以直接使用 Amazon Lex 创建问答聊天机器人和 IVR，它将通过搜索组织现有的知识库并总结最相关的详细信息来生成常见客户问题的答案。这些自助聊天机器人和 IVR 系统可以立即部署到任何网站中。
Amazon Connect 客户档案：自动创建统一的客户档案，以提供个性化的客户体验。客户期望获得个性化的客户服务体验，这需要联络中心全面了解客户的偏好、购买和互动。为了实现这一点，联络中心管理员需要通过合并来自数十个应用程序的客户数据来创建统一的客户档案。现在，Amazon Connect 客户档案利用模型来减少 提供个性化客户体验所需的时间。 当联络中心管理员添加数据源（例如 Adobe Analytics、Salesforce、ServiceNow、ZenDesk 或 Amazon Simple Storage Service (S3)）时，Amazon Connect 客户档案将分析数据以了解数据格式和内容代表什么以及数据与客户档案的关系。然后，Amazon Connect 客户档案确定如何将来自不同来源的数据组织和组合成完整、准
Amazon Connect Contact Lens 是一项提供实时联络中心分析和质 印度电话 量管理的 Amazon Connect 功能，现在可通过 AI 生成的摘要帮助识别呼叫中心对话的重要部分，这些摘要可检测情绪、趋势和政策合规性。 Amazon Connect 中的 Amazon Lex 也由生成式 AI 提供支持，目前它使联络中心管理员能够使用自然语言提示在数小时内创建新的聊天机器人和交互式语音应答 (IVR) 系统，并通过生成常见问题的答案来改进现有系统。最后，Amazon Connect 客户档案（Amazon Connect 的一项功能，使代理能够提供更快、更个性化的客户服务）现在可以从不同的软件即服务应用程序和数据库中创建统一的客户档案。要开始使用 Amazon Connect，请访问aw
联络中心是组织提供支持和与客户建立关系的重要客户服务渠道。随着生成式 AI 的出现，联络中心领导者拥有前所未有的机会来重新定义他们如何创造和衡量客户体验。但是，利用 LLM 和其他 FM 是一项艰巨的任务，需要技术专业知识，而这些专业知识供不应求。即使在使用现有模型时，也必须使用行业特定数据来微调模型，以生成针对组织业务的定制响应。将这些模型集成到与组织现有的联络中心工具套件配合使用的新客户体验应用程序中，需要进一步的行业特定专业知识。Amazon Connect 允许非技术业务领导者在几分钟内建立具有生成式 AI 功能的云联络中心，从而消除了在联络中心构建和部署模型的挑战。Amazon Connect 的新生成式 AI 功能包括：
Connect 中的 Amazon Q：生成式 AI 可帮助代理提供建议的响应和操作，从而更快地为客户提供支持。代理在帮助组织建立客户信任和忠诚度方面发挥着关键作用，它们可以指导客户做出复杂的决策、帮助客户了解政策和条款、推荐新产品和服务、在出现问题时提供快速准确的解决方案以及记录每次客户互动。Amazon Q 是一种新型的生成式 AI 助手，可以针对任何业务进行量身定制，为联络中心提供新的代理帮助。Connect 中的 Amazon Q 有助于了解客户意图，并使用相关信息来源为代理提供准确的响应和操作，以便实时沟通和解决独特的客户需求。例如，Connect 中的 Amazon Q 可以检测到客户正在联系租车公司以更改预订，为代理生成响应以快速传达公司更改费用政策如何适用于此客户，并指导代理完成更新预订所需的步骤。通过让代理无需主管协助即可解决广泛主题的客户需求，Amazon Q in Connect 可以提高客户满意度并帮助建立忠诚的客户关系，同时减少代理培训、解决时间和成本。
Amazon Connect Contact Lens：联系后汇总以提高工作效率。为了帮助改善客户互动并确保详细信息可供将来参考，联络中心主管依赖于代理在每次客户互动后手动创建的笔记。为了进一步将这些笔记情境化，主管必须聆听大量客户对话，或通读完整的对话记录，因为无法正确捕获对话中的信息并根据这些信息采取行动会降低联络中心的质量并削弱客户信任。Amazon Connect Contact Lens 现在会在每次互动后生成简明的客户联系摘要，为主管提供这些情境丰富的详细信息。在与客户互动后不久，Amazon Connect Contact Lens 会识别客户对话的重要细节（例如客户的问题、代理采取的行动以及与客户结束对话所需的后续步骤），并生成简短的摘要。然后，主管可以使用这些摘要来指导改善联络中心质量的努力。例如，主管可以使用摘要来跟踪对客户的承诺并确保及时完成后续行动。在调查客户问题时，主管可以查看自动生成的先前互动摘要，而无需收听通话录音或阅读记录。通过提供简明的客户通话摘要，主管可以更有效地监控所有客户互动的表现并扩大质量管理。
Amazon Connect 中的 Amazon Lex：生成式 AI 可简化机器人构建并创造更好的自助服务体验。创建个性化的自助聊天机器人和 IVR 系统需要联系中心管理员考虑对话的各个方面，包括客户意图、响应和交互流程。当这些系统无法处理来自客户的不常见响应或询问时，通常需要上报联系中心代理，这会导致客户不满。Amazon Connect 现在可更轻松地构建聊天机器人和 IVR 提供的更有效、更个性化的自助服务体验。从 Amazon Lex 管理员控制台，联系中心管理员只需用自然语言描述他们希望自助服务系统完成的任务，即可创建强大的聊天机器人和 IVR。例如，联系中心管理员可以输入“使用客户姓名和联系信息、旅行日期、房间类型和付款详情构建一个机器人来处理酒店预订。”使用此提示，Amazon Lex 将生成示例话语并创建聊天机器人或 IVR，从而减少构建自助服务系统的时间和复杂性。此外，联络中心管理员现在可以部署更有效的自助服务系统，从而无需预测所有可能的问题和答案。当客户用不太常见的回答回复聊天机器人或 IVR 时，Amazon Connect 会利用模型正确解释客户的回答。例如，如果客户说他们想预订“周六和周日”的酒店房间，自助服务系统会正确地将回答解释为“两晚”。联络中心管理员还可以直接使用 Amazon Lex 创建问答聊天机器人和 IVR，它将通过搜索组织现有的知识库并总结最相关的详细信息来生成常见客户问题的答案。这些自助聊天机器人和 IVR 系统可以立即部署到任何网站中。
Amazon Connect 客户档案：自动创建统一的客户档案，以提供个性化的客户体验。客户期望获得个性化的客户服务体验，这需要联络中心全面了解客户的偏好、购买和互动。为了实现这一点，联络中心管理员需要通过合并来自数十个应用程序的客户数据来创建统一的客户档案。现在，Amazon Connect 客户档案利用模型来减少 提供个性化客户体验所需的时间。 当联络中心管理员添加数据源（例如 Adobe Analytics、Salesforce、ServiceNow、ZenDesk 或 Amazon Simple Storage Service (S3)）时，Amazon Connect 客户档案将分析数据以了解数据格式和内容代表什么以及数据与客户档案的关系。然后，Amazon Connect 客户档案确定如何将来自不同来源的数据组织和组合成完整、准