通过 AI 和 Amazon Connect 转变自助服务体验

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/BIZ226-Transform_self_service_experiences_with_AI_and_Amazon_Connect-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 今天的消费者要求快速、无缝的交互，了解 [Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail) 和 [Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail) 的最新对话自助服务和生成式 AI 功能如何帮助公司不仅满足而且超过这些期望。在本论坛中，探索企业如何使用对话 AI 和客户数据，简化和个性化客户联系，预测客户需求，并有效地自动化各种操作。当亚马逊云科技和同事分享他们的第一手经验和最佳实践时，请听取他们的意见，说明 AI 客户自助服务的现实世界影响和好处。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1400字，阅读时间大约是7分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> Jim Kratter的演讲始于他对观众的热烈欢迎，邀请他们参加一个关于利用AI和[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)改造自助服务体验的会议。作为一名专注于IVR服务的首席产品经理，他将与大家分享自己的见解和经验。此外，他的同事——负责全球IVR服务的Mike Nolan和Marcelo Silva，以及负责Lex的高级产品经理——也将发表演讲，共同探讨这个话题。 Jim首先解释了他们将要讨论的主题。他们将首先探讨对话式体验为何对客户如此重要。接着，他们将分享如何关注以最大化其影响力。随后，他们将解释如何使用[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)和Lex更轻松地实现对话式体验。Mike还将分享从大型客户实施迁移到对话式IVR的实际经验教训。最后，Marcelo将回顾为Lex在re:Invent上推出的一些新的人工智能功能。 谈到对话式体验的重要性，Jim强调，随着企业竞争力的提高，客户体验变得越来越关键。他引用了Gartner的一项研究，该研究表明80%的组织预计未来主要依靠客户服务来竞争。普华永道的一项研究发现，甚至更高的结果是，75%的消费者认为客户体验是购买决策中的首要因素。 然而，Jim指出，许多客户仍在忍受糟糕的体验。一项由亚马逊云科技委托的调查揭示，49%的客户报告说与过去几年相比，他们在客户服务方面遇到了更多的不良体验。更令人担忧的是，46%的人表示他们宁愿去看牙医也不愿联系客户服务。 令人惊讶的是，当这些客户被问及他们的首选联系方式时，大多数人表示他们仍然更喜欢语音和电话。事实上，与过去几年相比，2022年选择电话的客户更多。 根据行业研究，Jim分享说，2021年，75%的美国互动仍然通过语音进行。而在2022年，61%的客户体验领导者报告称电话量增加。 因此，尽管数字渠道继续增长，但当客户需要帮助时，电话仍然是主要的入口。这表明了IVR系统的重要性，因为它定义了呼叫时的初始品牌印象。然而，Jim解释说，在许多情况下，IVR技术在过去20年里并没有太大改变。今天仍然盛行的基于菜单的静态界面无法满足现代消费者所期望的体验。 为了说明这一点，我们将交互式语音应答（IVR）系统和数字界面进行比较。在移动和网络领域，企业大量投资于个性化和视觉吸引力，从而大大改进了用户体验。然而，一些IVR系统仍像20年前的网站一样——僵硬的菜单而非优化的用户选项。 正如企业在网络和移动界面上通过个性化和视觉增强来提升用户体验一样，IVR也需要采用自然的对话式界面。如今，通过像[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)和Lex这样的技术，这是可以实现的了。 吉姆引用了令人信服的数据，证明了对话式IVR的好处。从基于菜单的传统IVR迁移到对话式系统的客户，他们在IVR中花费的时间减少了69-91%，同时转移率下降20-50%也是很常见的。 例如，TransUnion公司。他们从触摸式IVR转向由[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)和Lex驱动的对话式界面，将客户在导航IVR上花费的时间从2分钟减少到仅18秒，下降了90%。TransUnion还实现了转移率的50%降低，整体节省约为40%，因为它们转向了对话式IVR。 对话式IVR能够实现这种水平的改进的原因是显而易见的。借助Lex支持的声音界面，客户可以直接表达拨打的原因，而不是浏览菜单。IVR可以使用自然语言功能立即理解客户的意图并正确路由呼叫。 尽管升级到对话式IVR带来了巨大的价值，但吉姆承认这只是更广泛的客户体验的一个元素。IVR计划必须与更大的客户旅程和其他提高各个触点体验的努力保持一致。 他概述了实现一致、个性化的多渠道旅程的多方面要求： -提供一致的跨渠道体验 -利用数据主动进行个性化 -将所有渠道的互动归因 -支持各种类型的旅程跨越系统 -识别客户以个性化联系中心互动 -验证客户进行自助服务 -提供对话式界面以建立信任 -在需要时支持渠道之间的转换 -使代理具备客户洞察力 -持续分析和改进 客户档案，以便统一数据 - 语音识别身份验证 - 使用Polly和Lex进行自然语言处理 - Wisdom用于知识管理 - Contact Lens用于分析 特别是，像Audible、Ring和Zappos这样的亚马逊合作伙伴利用与Connect集成的Lex实现自然的交互式IVR体验，从而提高客户满意度。 最近推出的生成性AI功能允许在保持质量和控制的同时进行更大的尝试。例如，Contact Lens for [Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)现在具有基于接触中心互动生成见解和建议的生成性AI功能。 吉姆随后展示了衡量对话AI潜力的研究数据。超过70%的消费者现在更倾向于自动化而非与人工客服互动。此外，80%的IVR电话仅涉及菜单选项的20%，这表明静态菜单无法满足不同的客户需求。 从基于菜单的IVR转向对话式IVR的公司可以将平均通话时间缩短69-91%。他们通常还会看到转移次数相应减少20-50%。这有力证明了对话界面的优势。 由于DoorDash的代表未能出席，吉姆概述了他们采用对话AI的过程。通过与[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)和Lex集成的对话式IVR，DoorDash将通话时间缩短了91%。他们还减少了50%的转移次数，并将容纳率提高到80%以上。DoorDash通过首先在1%的流量中进行测试来降低风险。根据积极的结果，他们系统地扩展了对话界面。 转换话题后，迈克·诺兰分享了迁移到对话式IVR的实际经验。 迈克强调了专门角色的作用，如对话设计师和Lex开发者。对话设计师负责优化用户体验并遵循品牌标识，而Lex开发者可以通过利用他们对平台、最佳实践和周边服务的专长来加速开发过程。 关于流程，迈克明确了交付初始对话解决方案的四个主要阶段： 1)发现：确定所需的使用场景、数据需求和后端集成。 2)对话设计：构建最佳的对话流程和机器人架构。 3)构建、测试和调整：在[Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail)中实现对话，创建测试用例并进行迭代。 4)部署：逐步发布并进行大量测试。 在部署后，持续监控、优化机器人并发现新的使用场景是非常重要的。团队还应与产品经理合作，以适应新兴产品。 对于刚刚开始的企业，Mike建议明确目标和相关技能差距。如有需要，可以联系相关Amazon云科技团队提供指导。参与探索活动以详细说明所需范围和角色。 在最后部分，Marcelo Silva回顾了在Amazon峰会上公布的[Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail)的主要发布，这些发布结合了生成性AI。这些功能提高了构建聊天机器人的开发者和与它们互动的最终用户的经验。 首先，Marcelo详细介绍了描述性的Bot Builder，它可以根据自然语言描述生成基本的聊天机器人。这将从数周缩短到数分钟。例如，一个类似于“旅行酒店预订”的描述将产生一个开发者可以然后自定义的基本机器人定义。 接下来，他介绍了语句生成器，它可以提出各种样本语句来改善训练数据。它会考虑之前的输入来建议扩展覆盖范围的新语句。 然后，他解释了辅助槽位解析，它利用AI解码客户的复杂陈述并提取槽值。例如，它可以分析“我和我妻子以及两个小孩一起旅行”来确定旅行者的数量是四个。 最后，他谈到了对话式[常见问题解答](https://aws.amazon.com/cn/getting-started/faq/?trk=cndc-detail)，这使得Lex聊天机器人可以在核心逻辑之外咨询知识库以解决相关问题。这在将问题升级给人工之前提供了一个备用选项。然后，机器人可以继续主要的对话流程。 总之，该演讲强调了对话界面的日益重要性，以及如何利用[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)和Lex使其成为可能。演讲者通过真实世界的部署展示了将IVR转换为聊天机器人的成功策略。他们还展示了新的Lex功能，利用生成性AI提高开发和用户体验。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 吉姆·克赖特勒（Jim Kreitler）担任连接团队IVR服务的主要产品经理。  作为领导者，他深知识别客户、个性化互动、实现自助服务和提供多模式支持以提升客户体验的重要性。  为了提高客户服务的标准，他会采取主动措施，例如在静音的万圣节通知中与客户互动。  领导者们强调，人员和流程对于对话式IVR项目的成功至关重要。  在迁移到亚马逊连接的过程中，交谈设计师可以帮助提供卓越的客户体验。  亚马逊云科技的领导者们讨论了与亚马逊云科技专业服务一起进行轻量级发现练习，以帮助客户了解其云计算迁移项目的范围。  AI助手强调在对话互动中保持上下文的重要性。  ## 总结 亚马逊连接是一款基于云的联络中心解决方案，使公司能够为其客户提供对话式AI体验。在re:Invent上，亚马逊连接的首席产品经理Jim Kreitler发表了演讲，强调了企业如何使用AI和亚马逊连接改造其IVR系统。 Kreitler首先指出，尽管数字化不断发展，但电话仍然是许多客户的首选沟通方式，因此优化IVR系统仍具有重要意义。然而，传统IVR系统（具有静态菜单提示）类似于早期的网页，无法提供客户今天所期望的自然对话体验。如今，通过使用亚马逊连接和Lex，企业可以轻松创建现代化的、对话式的IVR系统。 Kreitler分享了一个案例，展示了使用亚马逊连接实施对话式IVR并大幅减少客户处理时间的公司。他强调，像客户概况、语音生物识别和分析等AI功能都内置在Connect中，以使提供个性化、无缝的体验变得更加容易。 接下来，亚马逊连接的SA领导者Mike Nolan解释了将IVR迁移到对话式AI的最佳实践。他强调了角色如对话设计师和Lex开发者的重要性。Nolan还通过展示一个由客户数据和反馈驱动的迭代构建-测试-部署过程，进一步阐述了这一观点。 最后，Lex的高级产品经理Marcelo Silva宣布了改进机器人开发和客户体验的新AI功能。这些功能包括使用自然语言自动生成机器人代码，用于处理预定意图之外问题的FAQ机器人，以及AI辅助的槽填充以更好地理解客户需求。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 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