亚马逊AWS官方博客
Amazon Transcribe 通话分析功能新增了由生成式人工智能提供支持的通话摘要（预览版）
我们宣布在 Amazon Transcribe 通话分析功能预览版中推出由生成式人工智能（AI）提供支持的通话总结。该功能由 Amazon Bedrock 提供支持，可通过自动汇总客户服务通话帮助企业改善客户体验，提高座席和主管的工作效率。Amazon Transcribe 通话分析功能提供基于机器学习（ML）的分析，使联系中心能够了解客户对话的情绪、趋势和政策合规性，以改善他们的体验，并识别关键反馈。只需一次 API 调用，就可以从客户对话中提取转录内容、丰富的见解和摘要。
我们知道，作为一家企业，您希望保留关键对话要点的准确历史记录，包括与每次对话相关的行动项目。为此，座席在对话结束后总结笔记，将其输入他们的 CRM 系统，这个过程非常耗时且容易出现人为错误。现在想象一下，当座席未能正确捕获对话中讨论的重要行动项目并采取行动时，客户信任度会下降。
工作原理
从今天开始，为了帮助座席和主管总结客户对话，Amazon Transcribe 通话分析功能将生成联系中心互动的简明摘要，以捕获关键要点，例如客户为何致电、如何解决问题以及确定的后续行动。完成客户互动后，座席可以继续帮助下一位客户，因为他们不必总结对话，从而缩短了客户等待时间，提高了座席的工作效率。此外，主管在调查客户问题时可以查看摘要，以了解对话要点，而无需收听整个通话录音或阅读转录内容。
在控制台中探索 Amazon Transcribe 通话分析功能
为了直观地了解其工作原理，我首先在相关 AWS 区域中创建一个 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）存储桶。然后，我将音频文件上传到 S3 存储桶。
为了创建一个分析作业，以转录音频，并提供有关客户和座席进行的对话的更多分析，我转到 Amazon Transcribe 通话分析功能控制台。然后，在左侧导航栏中选择通话后分析，然后选择创建作业。
接下来，我输入作业名称，确保根据音频文件中的语言保留语言设置。
在 Amazon S3 URI 路径中，我提供了指向本文中第一个屏幕截图中上传的音频文件的链接。
在角色名称中，我选择创建 IAM 角色，该角色有权访问 Amazon S3 存储桶，然后选择下一步。
我启用了生成式通话总结，然后选择创建作业。
几分钟后，作业状态从进行中变为完成，表明作业已成功完成。
选择作业，下一个屏幕将显示转录内容和一个新选项卡，生成式通话总结 – 预览。
您也可以下载转录内容，查看分析和摘要。
现已推出
Amazon Transcribe 通话分析功能的生成式通话总结现已在美国东部（弗吉尼亚州北部）和美国西部（俄勒冈州）推出英语版本。
借助 Amazon Transcribe 通话分析功能的生成式通话总结，您可以按实际使用量付费，并根据分层定价按月计费。有关更多信息，请参阅 Amazon Transcribe 定价。
了解详情：
– Veliswa