El grupo financiero principal aumenta el rendimiento del asistente virtual de voz utilizando Genesys, Amazon Lex y Amazon Quicksight

Esta publicación fue courbita por Mulay Ahmed, Subdirectora de Ingeniería, y Ruby Donald, Subdirectora de Ingeniería de Principal Financial Group. El contenido y las opiniones en esta publicación son los del autor de terceros y AWS no es responsable del contenido o precisión de esta publicación.

Principal Financial Group® es una compañía integrada de servicios financieros globales con soluciones especializadas que ayudan a personas, empresas e instituciones a alcanzar sus objetivos financieros a largo plazo y acceder a una mayor seguridad financiera.

Con los centros de contacto estadounidenses que manejan millones de llamadas de clientes anualmente, Principal® quería modernizar aún más su experiencia de llamadas de clientes. Con una robusta infraestructura en la nube de AWS ya en su lugar, seleccionaron un enfoque de la primera nube para crear una experiencia más personalizada y perfecta para sus clientes que:

• Comprender las intenciones de los clientes a través del lenguaje natural (frente a las experiencias de tono táctil)
• Ayudar a los clientes con las ofertas de autoservicio cuando sea posible
• Enrute con precisión las llamadas del cliente en función de las reglas comerciales
• Asistir a los agentes del Centro de participación con datos contextuales

Inicialmente, el director desarrolló un asistente virtual de voz (VA) utilizando un Amazon Lex Bot para reconocer las intenciones de los clientes. El VA puede realizar transacciones de autoservicio o enrutar a los clientes a colas específicas del centro de llamadas en la plataforma del Centro de contacto de Genesys Cloud, en función de las intentos de los clientes y las reglas comerciales.

A medida que los clientes interactúan con el VA, es esencial monitorear continuamente su salud y rendimiento. Esto permite al principal identificar oportunidades para ajustar, lo que puede mejorar la capacidad de VA para comprender las intenciones de los clientes. En consecuencia, esto reducirá las tasas de intención de retroceso, mejorará las tasas de cumplimiento de la intención funcional y conducirá a mejores experiencias del cliente.

En esta publicación, exploramos cómo el director utilizó esta oportunidad para construir una solución integrada de informes y análisis de VA de voz utilizando una Amazon Quicksight panel.

Amazon Lex es un servicio para construir interfaces conversacionales utilizando voz y texto. Proporciona capacidades de reconocimiento de voz de alta calidad y comprensión del lenguaje, lo que permite la adición de chatbots de lenguaje natural y lingüístico a aplicaciones nuevas y existentes.

Nube de Genesysuna plataforma de orquestación omnicanal y relación con el cliente, proporciona una plataforma de centro de contacto en un modelo de nube pública que permite una integración rápida y simple de AWS Contact Center Intelligence (AWS CCI). Como parte de AWS CCI, Genesys Cloud se integra con Amazon Lex, que permite capacidades de autoservicio, enrutamiento inteligente y recopilación de datos.

QuickSight es un servicio unificado de inteligencia empresarial (BI) que hace que sea sencillo dentro de una organización construir visualizaciones, realizar análisis ad hoc y obtener rápidamente información comercial de sus datos.

Descripción general de la solución

El principal requirió una solución de informes y análisis que monitorearía el rendimiento de VA en función de las interacciones del cliente a escala, lo que permite a Principal mejorar el rendimiento de Amazon Lex Bot.

Los requisitos de informes incluyeron la interacción del cliente y el VA y el análisis de rendimiento de Amazon Lex Bot (métricas objetivo y cumplimiento de la intención) para identificar e implementar oportunidades de ajuste y capacitación.

La solución utilizó un tablero de vía rápida que deriva estas ideas de los siguientes datos de interacción del cliente utilizados para medir el rendimiento de VA:

• Datos de nube de Genesys, como colas y acciones de datos
• Datos específicos del negocio, como datos de operaciones de productos y centros de llamadas
• Datos y métricos específicos de API comerciales como códigos de respuesta API

El siguiente diagrama muestra la arquitectura de la solución utilizando Genesys, Amazon Lex y QuickSight.

El flujo de trabajo de la solución implica los siguientes pasos:

1. Los usuarios llaman e interactúan con Genesys Cloud.
2. Genesys Cloud llama a un AWS Lambda función de enrutamiento. Esta función devolverá una respuesta a Genesys Cloud con los datos necesarios para enrutar la llamada del cliente. Para generar una respuesta, la función obtiene datos de enrutamiento de un Amazon Dynamodb Tabla, y solicita un bot Amazon Lex V2 para proporcionar una respuesta sobre la intención del usuario.
3. El Amazon Lex V2 BOT procesa la intención del cliente y llama a una función de cumplimiento de Lambda para cumplir con la intención.
4. La función de cumplimiento ejecuta la lógica personalizada (las variables de enrutamiento y la lógica de la sesión) y las llaman a las API necesarias para obtener los datos necesarios para cumplir con la intención.
5. El proceso APIS y devolver los datos solicitados (como los datos para realizar una transacción de autoservicio).
6. Los registros de conversación de Amazon Lex V2 Bot se envían a Amazon CloudWatch (Estos registros se utilizarán para análisis de negocios, monitoreo operativo y alertas).
7. Genesys Cloud llama a una tercera función Lambda para enviar informes de interacción con el cliente. La función del informe de Genesys empuja estos informes a un Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) Bucket (estos informes se utilizarán para el análisis de negocios).
8. Un Amazon Data Firehose El flujo de entrega envía los registros de conversación desde CloudWatch a un cubo S3.
9. El flujo de entrega de firehose transforma los registros en formato parquet o CSV utilizando una función lambda.
10. Un AWS Glue Crawler escanea los datos en Amazon S3.
11. El rastreador crea o actualiza el catálogo de datos de pegamento AWS con la información del esquema.
12. Usamos Amazon Athena Para consultar los conjuntos de datos (informes de interacción del cliente y registros de conversación).
13. QuickSight se conecta a Athena para consultar los datos de Amazon S3 utilizando el catálogo de datos.

Otras consideraciones de diseño

Las siguientes son otras consideraciones de diseño clave para implementar la solución VA:

• Optimización de costos – La solución usa Keys de cubo de Amazon S3 Para optimizar los costos:
• Encriptación – La solución cifra los datos en reposo con AWS KMS y en tránsito utilizando SSL/TLS.
• Integración de la nube de Genesys – La integración entre el bot de Amazon Lex V2 y la nube de Genesys se realiza utilizando Gestión de identidad y acceso de AWS (SOY). Para más detalles, ver Nube de Genesys.
• Registro y monitoreo – La solución monitorea los recursos de AWS con CloudWatch y utiliza alertas para recibir notificaciones tras eventos de falla.
• Acceso de menor privilegio – La solución utiliza roles y políticas de IAM para otorgar los permisos mínimos necesarios a los usos y servicios.
• Privacidad de datos – La solución maneja los datos sensibles al cliente, como la información de identificación personal (PII) de acuerdo con los requisitos de cumplimiento y protección de datos. Implementa el enmascaramiento de datos cuando corresponde y es apropiado.
• API seguro – Las API implementadas en esta solución están protegidas y diseñadas de acuerdo con los requisitos de cumplimiento y seguridad.
• Tipos de datos – La solución define los tipos de datos, como las marcas de tiempo, en el catálogo de datos (y Athena) para actualizar los datos (Datos de especias) en QuickSight en un horario.
• Devops – La solución está controlada por la versión y los cambios se implementan utilizando tuberías, para habilitar ciclos de liberación más rápidos.
• Análisis en Amazon Lex – Análisis en Amazon Lex Empodera a los equipos con ideas basadas en datos para mejorar el rendimiento de sus bots. El tablero de descripción general proporciona una sola instantánea de métricas clave, como el número total de conversaciones y tasas de reconocimiento de intención. El director no utiliza esta capacidad debido a las siguientes razones:
  • El tablero no puede integrarse con datos externos:
    • Datos de la nube de Genesys (como colas y acciones de datos)
    • Datos específicos del negocio (como datos de operaciones de productos y centros de llamadas)
    • Datos y métricos específicos de API comerciales (como códigos de respuesta)
• El tablero no se puede personalizar para agregar vistas y datos adicionales.

Tablero de muestras

Con esta solución de informes y análisis, Principal puede consolidar datos de múltiples fuentes y visualizar el rendimiento del VA para identificar áreas de oportunidades de mejora. La siguiente captura de pantalla muestra un ejemplo de su tablero de vía rápida para fines ilustrativos.

Conclusión

En esta publicación, presentamos cómo el director creó un informe y una solución de análisis para su solución VA utilizando Genesys Cloud y Amazon Lex, junto con QuickSight para proporcionar información de interacción del cliente.

La solución VA permitió a Principal mantener su solución de centro de contacto existente con la nube de Genesys y lograr mejores experiencias del cliente. Ofrece otros beneficios, como la capacidad de que un cliente reciba apoyo en algunas consultas sin requerir un agente en la llamada (autoservicio). También proporciona capacidades de enrutamiento inteligentes, lo que lleva a un tiempo de llamada reducido y una mayor productividad de los agentes.

Con la implementación de esta solución, el director puede monitorear y obtener información de su solución VA y ajustar en consecuencia su rendimiento.

En su hoja de ruta 2025, el director continuará fortaleciendo la base de la solución descrita en esta publicación. En una segunda publicación, el director presentará cómo automatizar la implementación y las pruebas de nuevas versiones de Amazon Lex Bot.

AWS y Amazon no son afiliados de ninguna compañía del principal Financial Group®. Esta comunicación está destinada a ser de naturaleza educativa y no está destinada a ser tomada como una recomendación.

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Sobre los autores

Mulay Ahmed Es subdirector de ingeniería de director y versado en arquitectura e implementación de soluciones complejas de grado empresarial en AWS Cloud.

Ruby Donald es subdirector de ingeniería de director y lidera el equipo de ingeniería de asistentes virtuales empresariales. Tiene una amplia experiencia en la construcción y entrega de software a escala empresarial.