この投稿は、”Deliver natural and efficient customer service experiences to mobile subscribers with Amazon Lex” を翻訳したものです。
携帯キャリアプロバイダーは、毎日大量のカスタマーサービスコールを対応しています。 急速に進化するネットワークテクノロジーとデバイスの革新は、顧客の期待を変化させています。 迅速なやり取りで顧客を喜ばせることは、カスタマーエクスペリエンス戦略を成功させるために重要です。 モバイル加入者は、新しい SIM カードの作成、プランの変更、支払い期限の確認、サービスのキャンセル、端末の登録、SIM ロックの解除など、いくつかの理由でカスタマーサポートに連絡します。 これらの加入者のニーズを満たすために、プロバイダーは、自動化によって通信の効率と品質を向上させながら、複数のチャネルにわたって顧客サービスを拡大する必要があります。
この投稿では、Amazon Lex で構築済みのソリューションを使用して、SIM カードの発行、料金の支払い、盗難・紛失の報告などのために、顧客とのやり取りを自動化する方法を確認します。これにより、自然で効率的な顧客体験を提供できます。
Amazon Lex は、音声をテキストに変換するための自動音声認識 (ASR) と、テキストの意図を認識する自然言語理解 (NLU) の高度な深層学習機能を提供します。これにより、非常に魅力的な顧客体験と、リアルな会話型インタラクションを備えたアプリケーションを構築できます。Amazon Lex for telecom は、サービスデリバリモデルを最適化し、新しいコミュニケーションとメディアテクノロジーを顧客が利用できるようにしながら、自然な会話体験を提供できるように構築済みのソリューションを提供します。構築済みのボットは、モバイルサービスのユースケース向けのインテント、サンプル発話、スロットタイプで構成され、Amazon Connect の問い合わせフローと統合されています。
構築済みのソリューションにあるさまざまなコンポーネントを取り上げながら、新しい SIM カードのリクエストに関する会話の例を見てみましょう。
この会話では、顧客は新しい SIM カードを要求したいと考えています。 エージェントは検証のためにパスコードを取得してから、SIM カードの再発行を開始します。
構築済みのソリューションには、認証用のボットと、会話を自動化するために Amazon Lex にデプロイできるモバイルサービスが含まれています。MobileServicesBot には、新しい SIM カードの発行、プランの変更、請求書の取得、サービスのキャンセル、新しいサービスの登録、端末のアクティベート、番号の変更など、一般的なモバイルサービスアクティビティのインテントが含まれています。 具体的には、次のインテントが含まれます。
ボットの定義には、会話を管理するためのプロンプトとともに、完全な会話も含まれています。各ボットは、ビジネスロジックをシミュレートするコードを含む AWS Lambda 関数とも統合されています。 Amazon Kendra との統合により、会話中に自然言語の質問に答えることができます。
ソリューションの全体的なアーキテクチャを確認しましょう（次の図を参照）。
この投稿には、AWS リソースと、必要な AWS Identity and Access Management (IAM) ロールを含む AWS CloudFormation スタックを作成するテンプレートが含まれています。これらのリソースを利用することで、 Amazon Connect チャネルでモバイルサービス用の構築済みのソリューションを使用できます。
ソリューションをデプロイする前に、次の前提条件が必要です。
次の手順でソリューションをデプロイします。
サンプルデータを使用してボットをテストできます。Amazon Connect インスタンスにデプロイした場合、Amazon Connect の電話番号に電話をかけることで、ボットとやり取りすることができます。音声またはテキストを使用して、Amazon Lex V2 コンソールでソリューションを直接テストすることもできます。事前に構築された会話フローを試した後は、ボットをカスタマイズし、必要に応じてインテントを追加し、他のバックエンドシステムと統合できます。
バックエンドシステムのデータ検証や問い合わせフローなど、構築済みのソリューションによって提供されるいくつの機能を見ていきましょう。
エージェントは、登録済みの社会保障番号 (SSN) の最後 4 桁、またはパスコードを確認することにより、顧客を認証します。 この検証が失敗した場合、エージェントは顧客に情報を再度提供するように要求します。 構築済みのソリューションは、バックエンドシステムに保存されている情報を使用して検証を実行する Lambda 関数を提供します。 さらに、事前に構築されたソリューションは、認証の試行回数を制限するロジックを提供します。顧客が誤った情報を3回入力すると、ボットは通話を終了します。
次のコードは、アカウント情報を使用してユーザーの入力を検証する方法を示しています。
phone_number = dialog.get_slot('PhoneNumber', intent)zip_code = dialog.get_slot('Zipcode', intent)status, customer_id = mobile_system.get_customer_id(phone_number, zip_code)if status == 'INVALID': # unauthorized user … …else: # proceed with authentication fulfillment … …次のコードは、セッション属性を使用して試行回数を制限する方法を示しています。
number_of_attempts = number_of_attempts + 1dialog.set_session_attribute(intent_request, 'number_of_attempts', str(number_of_attempts))if status == 'INVALID':# unauthorized userif number_of_attempts >= 3:message = "For your security, we are unable to complete your request, \until you are able to provide required information. Goodbye"dialog.set_session_attribute(intent_request, 'authentication_status', 'UNAUTHENTICATED')return dialog.close(active_contexts, session_attributes, intent,[{'contentType': 'PlainText', 'content': message}])if number_of_attempts == 1:prompt = "I didn't find a match. Please say or enter your phone number. \ If you need time to get that information, say, wait a moment."elif number_of_attempts == 2:prompt = "I didn't find a match. Please try one last time. \Say or enter your phone number"return dialog.elicit_slot( 'PhoneNumber', active_contexts, session_attributes, init_state,[{'contentType': 'PlainText', 'content': prompt}])else:# proceed with authentication fulfillmentmessage = "Thanks for being our customer."intent_request = dialog.set_session_attribute(intent_request, 'authentication_status', 'AUTHENTICATED')dialog.set_session_attribute(intent_request, 'phone_number', phone_number)dialog.set_session_attribute(intent_request, 'customer_id', customer_id)session_attributes = dialog.get_session_attributes(intent_request)return dialog.close(active_contexts, session_attributes, intent, [{'contentType': 'SSML', 'content': message}])エージェントは、通話中に定期的に情報を取得する必要があります。 例えば、顧客は、支払金額（「今月の請求金額はいくらですか？」）または支払期日（「今月の支払日はいつですか？」）を知りたい場合があります。 構築済みのソリューションには、バックエンドシステムと統合できる、ビジネスロジックコードを備えたプレースホルダーの Lambda 関数が含まれています。 会話管理とビジネスロジックを分離することで、コードを構築および維持しやすくなります。
次のコードは、バックエンドシステムと統合して関連情報を取得する方法を示しています。
payment_due = mobile_system.get_payment_due(customer_id)if not payment_due: response = responses.get('PaymentDueNotAvailable') return dialog.elicit_intent(active_contexts, session_attributes, intent,[{'contentType': 'PlainText', 'content': response}])response = responses.get( 'Response', payment_due_balance=payment_due['payment_due_balance'], payment_due_date=payment_due['payment_due_date'],last_payment_amount=payment_due['last_payment_amount'], last_payment_date=payment_due['last_payment_date'])return dialog.elicit_intent( active_contexts, session_attributes, intent, [{'contentType': 'PlainText', 'content': response}])次のコードスタブは、DynamoDBのサンプルデータにアクセスする方法を示しています。
def get_payment_due(customer_id):customer = telecomdb.query(KeyConditionExpression=Key('customer_id').eq(customer_id),FilterExpression=Attr("record_type").eq('mobile'))if customer and len(customer) == 0:return Nonecustomer = customer.get('Items')[0]payment_due = {}payment_due['payment_due_balance'] \= customer['due_payment']['payment_due_balance']payment_due['payment_due_date'] = \= customer['due_payment']['payment_due_date']payment_due['last_payment_amount'] \= customer['last_payment']['last_payment_amount']payment_due['last_payment_date'] = \ customer['last_payment']['last_payment_date']return payment_dueAmazon Connect 問い合わせフローの一部として、事前に構築されたソリューションをデプロイできます。顧客がコンタクトセンターに電話をかけた場合、処理する問い合わせフローは、その顧客がコールした電話番号に割り当てられた問い合わせフローになります。問い合わせフローでは、顧客の入力を取得するブロックを使用して Amazon Lex ボットを呼び出します。次の図は、問い合わせフローを示しています。
今後料金が発生しないように、作成したリソースをすべて削除してください。
Amazon Lex for telecom は、魅力的で洗練された会話体験の提供を促進するために構築済みのソリューションを提供します。 この投稿では、モバイルサービスの顧客が、SIM カードや端末の登録、プランの変更、支払い、端末のアクティベートなどの一般的なタスクを自動化するためのソリューションを確認しました。 AWS を基盤とすることで、安全なインフラストラクチャとして、運用を簡素化しながら、カスタマーエンゲージメントを変革することができます。構築済みのソリューションは、Amazon Connect ですぐにデプロイできるコンタクトセンターの設定も提供します。 ビジネスのニーズに合わせた会話フローを追加することで、ソリューションを簡単に拡張できます。ぜひ Amazon Lex で構築済みのモバイルサービスソリューションをお試しください！
Jaya Prakash Kommu は Smartbots.ai チームのテクノロジーリーダーです。次世代の会話型 AI インターフェースを構築する AI エンジニアとしてチームを管理しています。ボットを設計していないとき、サッカーを楽しんでいます。
Sandeep Srinivasan は Amazon Lex チームのプロダクトマネージャーです。人間の行動に熱心な観察者として、彼は顧客体験に情熱を注いでいます。彼は起きている時間を、人、テクノロジー、そして未来の交差点で過ごしています。
翻訳は Solution Architect の Ming Yang が担当しました。原文はこちらです。
