作为重要的客户服务渠道，企业使用呼叫中心为客户提供支持并构建稳固的客户关系。随着生成式ai的出现，呼叫中心的管理者面临着前所未有的机遇，有望重新定义客户体验构建和评估方式。然而，利用大语言模型及其他基础模型需要专业技能，但这方面的专业人才相对紧缺。即使利用现有模型，也必须使用行业特定的数据进行微调，以生成适用于企业业务需求的模型。企业欲将这些模型集成到新的客户体验应用程序中，并与现有的呼叫中心工具协同工作，更需要进一步的行业专业知识。为了解决企业在呼叫中心构建和部署模型面临的挑战，amazon connect让非技术业务负责人在几分钟内即可建立具有生成式ai功能的云呼叫中心。amazon connect新的生成式ai功能包括：
· amazon connect中的amazon q功能：通过生成式ai为坐席提供推荐回答和操作，实现更快的客户支持。坐席在协助企业建立客户信任和忠诚度方面发挥着关键作用，他们引导客户做出复杂的决策，帮助客户解读政策和条款，提供新产品和服务的建议，在出现问题时提供快速准确的凯发在线的解决方案，并记录每次客户互动的细节。amazon q是一款全新的生成式ai助手，可以根据企业需求进行定制，为呼叫中心提供全新的坐席辅助功能。amazon connect中的amazon q功能有助于深入了解客户意图并使用相关信息源，帮助坐席在与客户实时沟通中做出准确的响应和行动，解决客户独特的需求。例如，amazon connect中的amazon q功能可以检测到客户联系租车公司更改预订，为坐席生成回答，快速说明基于公司的预订变更政策会产生什么样的价格变化，同时引导坐席完成更新预订所需的步骤。通过授权坐席在没有管理者帮助的情况下解决客户的众多需求，amazon connect中的amazon q功能提高了客户满意度，并帮助建立忠诚的客户关系，同时减少坐席培训、解决问题的时间和成本。
· amazon connect contact lens：沟通后生成总结以提高工作效率。为了进一步改善客户交互，呼叫中心管理者需要坐席在每次与客户互动后手动创建备注，以供未来参考。为了更好地理解这些备注，管理者须听取大量的客户对话或阅读完整的对话记录，因为如果没有正确地获取和响应对话中的信息可能会降低呼叫中心的服务质量从而降低客户的信任度。如今，amazon connect contact lens可以在每次互动后生成简洁的客户沟通摘要，为管理者提供了丰富的上下文信息。在客户互动结束后的几分钟内，amazon connect contact lens即可识别客户对话的重要细节，比如客户的问题、坐席采取的回应以及完成客户咨询所需的后续步骤，并生成摘要。管理者可以使用这些摘要指导并改进呼叫中心的服务质量。例如，管理者可以使用摘要跟踪对客户的承诺，并确保及时完成后续行动。在调查客户问题时，管理者可以查看之前自动生成的对话摘要，无需再听录音或阅读文字记录。由此，管理者可以更有效地密切关注所有客户的交互表现并大幅提升质量管理。
· amazon lex in amazon connect：利用生成式ai简化机器人构建，创造更好的自助服务体验。创建个性化的自助式聊天机器人和ivr系统，需要呼叫中心管理员兼顾对话的方方面面，包括客户意图、响应和交互流程。当这些系统无法处理客户的异常回复或查询时，通常需要上报到呼叫中心坐席，并引来客户的不满。amazon connect能够帮助企业更容易地打造聊天机器人和ivr系统，提供更有效、更个性化的自助服务体验。通过amazon lex管理员控制台，呼叫中心管理员只需用自然语言描述他们希望自助服务系统实现的目标，即可创建强大的聊天机器人和ivr系统。例如，呼叫中心管理员可以输入：“使用客户姓名、联系信息、旅行日期、房间类型和付款细节，构建一个能够处理酒店预订服务的机器人程序。”根据该提示，amazon lex将生成对话示例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并降低复杂性。此外，呼叫中心管理员现在可以部署更有效的自助服务系统，不需要预测所有可能的问题和答案。当客户对聊天机器人或ivr做出不太常见的回答时，amazon connect利用模型来正确解释客户的回应。例如，如果客户表示他们想在“周六和周日”预订酒店客房，自助服务系统将正确地解释为“住两晚”。呼叫中心管理员还可以直接使用amazon lex创建问答式聊天机器人和ivr，它将通过搜索企业现有的知识库并总结最相关的详细信息，为常见的客户问题生成答案。这些自助服务聊天机器人和ivr系统可以立即部署到任何网站中。
· amazon connect customer profiles：自动创建统一的客户档案以提供个性化的客户体验。客户都期望获得个性化的客户服务体验，这需要呼叫中心全面了解客户的偏好、购买记录和互动行为。为此，呼叫中心管理员需要合并来自数十个应用程序的客户数据以创建统一的客户档案。现在，amazon connect customer profiles能够利用模型来缩短提供个性化客户体验所需的时间。当呼叫中心管理员添加数据源，例如adobe analytics、salesforce、servicenow、zendesk或amazon simple storage service(amazon s3)，amazon connect customer profiles将分析数据，从而理解数据格式和内容含义，以及数据与客户档案的关系。然后，amazon connect customer profiles会确定如何将不同来源的数据组合成完整、准确的档案。管理人员仅需几次点击便可查看、编辑并完成客户档案的设置，以便呼叫中心团队提供个性化的客户服务，提高客户满意度和坐席的工作效率。
“生成式ai将从根本上改变呼叫中心行业，为客户服务坐席、呼叫中心管理者及管理员提供更有效地提供个性化客户体验的新方法。然而，很少企业具备先进的机器学习专业知识，并能轻松地将这项技术运用到业务运营中。”亚马逊云科技应用程序产品部amazon connect副总裁pasquale demaio表示，“呼叫中心负责人只需几次点击，就可以充分利用amazon connect中由生成式ai赋能的新功能，更好地处理每天发生在amazon connect上超过1500万次的客户交互。借助这些新功能，呼叫中心可以持续大规模改进客户支持。”
除了这些新的生成式ai的增强功能，amazon connect还扩展了全渠道能力，包括对双向短信的开箱即用的支持，以及支持视频应用程序内通话和互联网语音通话。这些新的全渠道通信功能，以及针对amazon lex、amazon q in connect和amazon connect customer profiles的生成式ai增强功能已正式可用。amazon connect contact lens的新生成式ai功能预览可用。
choice hotels是全球领先的酒店特许经营商，在46个国家和地区拥有近7,500家酒店，共计约63万间客房。“我们的团队如今还需花费大量时间来深入了解客户数据关系并创建数据映射。酒店预订或会员忠诚度之类的数据对象非常复杂，具有多层嵌套关系。”choice hotels的首席工程师michael bennett表示，“使用amazon connect生成式ai的数据映射功能将缩短导入时间，并提供哪些数据列可用于唯一标识概要文件的指引。利用该功能，我们将能更快接入其他特定的数据源，并通过这些数据360度全方位的丰富客户档案，进而支持我们提供实时的个性化服务。”
traeger grills是一家领先的烟熏器、烤架和烧烤产品供应商。 “随着我们的客户群愈加壮大、产品日益多样，我们面临的一个重大挑战是在合适的时间为我们的坐席和管理者提供正确的信息，以提高客户满意度。”traeger grills客户体验与服务副总裁corey savory表示，“amazon connect新的生成式ai 功能在我们的呼叫中心的试用中显示出了巨大潜力。未来，这些功能将使我们的坐席和管理者专注于提供一流的客户体验。amazon connect中的amazon q功能通过为坐席提供针对客户需求的响应和行动，将提高20%的坐席工作效率。amazon connect contact lens能够以结构化且易于阅读的格式，简明扼要地总结客户对话中的重要信息，管理者将不再需要花费宝贵时间来听取完整的通话录音或阅读详细的记录。”