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2024 年
DoorDash 徽标

使用 Amazon Bedrock、Amazon Connect 和 Anthropic 的 Claude 为 DoorDash 构建生成式人工智能联络中心解决方案

了解 DoorDash 如何使用 Amazon Bedrock、Amazon Connect 和 Anthropic 的 Claude 构建生成式人工智能自助联络中心解决方案。

提高了 50 倍

的测试能力

减少了 50% 的

响应延迟

2.5 秒或更短的

响应延迟(使用 Anthropic 的 Claude 3 Haiku)

数十万次通话

每天由生成式人工智能解决方案进行回应

减少了 50% 的

生成式人工智能应用程序开发时间(使用 Amazon Bedrock)

概览

DoorDash 每天通过联络中心收到来自消费者、商家和配送员(通过该平台提供配送服务的独立承包商)的数十万个求助请求。

为了简化支持,DoorDash 希望利用生成式人工智能(AI)的力量来增强自己的自助服务产品,提升用户体验。DoorDash 通过 AWS 生成式 AI 创新中心(GenAIIC)计划与 Amazon Web Services(AWS)开展合作。该计划将各公司与 AWS 专家配对,合作实施生成式人工智能解决方案,构建完全由语音操作的自助生成式人工智能联络中心解决方案,而这样的解决方案在短短 2 个月内就能准备就绪,并进行上线测试。

踏板车上的 DoorDash 配送员 – 插图

机会 | 构建生成式人工智能联络中心解决方案,提升全球数百万配送员的用户体验

DoorDash 成立于 2013 年,以发展和助推当地经济为使命:帮助当地企业取得成功,将当地消费者与附近的最佳商家便捷地联系起来,并为配送员提供灵活的赚钱方式。到 2023 年底,该公司用户群实现了显著增长:使用 DoorDash 的月活跃消费者超过 3700 万,月活跃配送员超过 200 万。

为了满足消费者、商家和配送员的需求,DoorDash 使用了来自 AWS 的人工智能联络中心解决方案 Amazon Connect。DoorDash 借助 Amazon Connect 每天可处理数十万次通话,其中也包括来自配送员的电话,他们希望 DoorDash 能帮助解决应用程序故障排除、注册、付款选项等常规问题。

接入支持服务后,用户可以通过由 Amazon Connect 和 Amazon Lex 提供支持的自助交互式语音应答(IVR)体验,来获得相关指导。该体验使得 DoorDash 的座席转接减少了 49%,首次联系解决率提高了 12%,为 DoorDash 用户带来了更好的体验,同比节省了 300 万美元的运营成本。不过,由于大多数电话仍会被重定向到实时座席,DoorDash 看到了进一步增强自己自助服务的机会。DoorDash 联络中心产品主管 Chaitanya Hari 表示:“我们希望让配送员尽可能快速并高效地获得有关常见问题和疑难的帮助,从而节省他们的时间和精力,增强他们对 DoorDash 自助服务功能的信任。”

在开车往返商家或消费者所在地途中,配送员通常更喜欢拨打支持电话,而不是文字聊天。他们依靠电话支持来获取快速可靠的帮助,这使得任何自助服务解决方案中的响应延迟都变得更加重要。DoorDash 需要确保配送员可以在手机上花费尽可能少的时间,因此低响应延迟成为其手机解决方案的关键因素。

为了简化配送员支持,DoorDash 的联络中心团队希望在 Amazon Connect 中使用生成式人工智能提供自助服务。该团队寻求的解决方案需要既可以快速大规模推出,又可以保持高标准问题解决率和客户满意度。该团队选择了 Amazon Bedrock 作为解决方案的基础。Amazon Bedrock 是一项完全托管式服务,可通过单个 API 提供一系列来自领先人工智能公司的高性能基础模型。

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我们使用 AWS 构建了一个解决方案,让配送员能够在需要时可靠地获取所需的信息。”

Chaitanya Hari
DoorDash 联络中心产品主管

解决方案 | 使用生成式人工智能服务增强 DoorDash 的 IVR 体验

AWS GenAIIC 向 DoorDash 投资并与之合作,设计、构建和部署了自定义生成式人工智能解决方案,以期增强该公司现有的语音人工智能助手。在为期 8 周的时间里,来自 DoorDash 和 GenAIIC 的团队对设计和实施进行了迭代,开发了适用于 A/B 生产测试的参考架构。基于 Amazon Bedrock 的解决方案将生成式人工智能应用程序开发时间缩短了 50%。

为了构建解决方案,DoorDash 选择在 Amazon Bedrock 中使用 Anthropic 的 Claude 模型。DoorDash 使用 Amazon Bedrock 很快就获得了所需的所有模型。Claude 对该项目发挥了重要作用,因为其能够减少幻觉、提示注入事件、检测滥用语言。随着 Claude 3 Haiku 的发布,DoorDash 达到了其语音应用程序所需的准确性和速度,实现了 2.5 秒或更短的响应延迟。DoorDash 不提供任何可通过这些生成式人工智能解决方案访问的个人身份信息。此外,Amazon Bedrock 通过加密实现数据安全,确保来自 DoorDash 或其客户的数据仅用于 DoorDash 应用程序内部。

“在电话支持中采用人工智能生成的回复给我们带来了独特挑战,这需要创新的策略来提高回复速度和回复质量,从而为配送员提供一流支持。事实证明,Amazon Bedrock 完美契合我们的需求,让我们能够专注地完善解决方案的细节。”DoorDash 首席项目工程师 Vraj Shah 表示。 

访问深度知识库是自助服务解决方案的另一个重要因素。知识库越详尽、越多样化,解决方案就越有效。DoorDash 添加了其公开帮助中心的数据,来使用检索增强生成(RAG)技术。该技术可从公司来源获取数据并丰富提示内容,为配送员提供更相关和更准确的响应。

该公司使用 Amazon Bedrock 知识库为现有内容建立索引。该知识库是一种完全托管式功能,可帮助各公司实施从摄取到检索和提示增强的整个 RAG 工作流程,不要求构建与数据来源的自定义集成,也不需要管理数据流。Amazon Bedrock 知识库负责 DoorDash 的后端工作。

图 1.带对话分析功能的联络中心 RAG 解决方案架构

图 1.带对话分析功能的联络中心 RAG 解决方案架构

DoorDash 还借助 GenAIIC 提高了测试自己解决方案的能力。以前,该团队需要将联络中心座席从帮助队列中撤出,每小时也仅能完成少量手动测试用例。DoorDash 使用 Amazon SageMaker(开发人员可用该服务构建、训练和部署机器学习模型)构建的测试和评估框架,可快速从 A/B 测试中汲取洞察,大规模评估关键成功指标。该框架帮助 DoorDash 每小时完成数千次自动测试(测试能力提高 50 倍),并根据真实数据对响应进行语义评估。

通过自动处理常见的配送员查询,DoorDash 改善了自助服务工作流程并提高了问题解决速度,这有助于缩短配送时间,提高配送员的生产力和满意度。使用生成式人工智能解决常规问题之后,DoorDash 的实时座席便得以腾出时间,来解决更适合人工处理的复杂问题。

图 2.自动化测试

图 2.自动化测试

成果 | 推出 DoorDash 的解决方案并扩展到新的使用场景

在 2024 年初成功完成了对生成式人工智能解决方案的测试后,DoorDash 面向所有配送员推出了全新的自助服务选项。该解决方案目前每天接听数十万通配送员支持电话,大大减少了配送员相关支持查询的呼叫量。采纳了该解决方案之后,每天都能减少数以千计的实时座席转接上报次数,进而得以减少解决支持查询所需的实时座席任务数量。

鉴于此次推出的早期成功,该团队目前正在努力为该解决方案添加更多功能,扩大该解决方案可调取的知识库广度,并整合 DoorDash 的事件驱动型物流工作流程服务,不仅可以提供问答帮助,还可以代表用户采取行动。

Hari 表示:“我们使用 AWS 和 Anthropic 的 Claude 构建了一个解决方案,在配送员需要时为他们提供可靠且易于理解的信息获取渠道。这对我们的用户和整个平台产生了积极影响,我们期待将来扩展到新的使用场景。”

关于 DoorDash

DoorDash 是一个本地商务平台,致力于帮助商家在便利经济中蓬勃发展,让消费者能够更好地接触社区,并提供工作机会来助力改善生活。

Chaitanya Hari

Chaitanya Hari

DoorDash 语音/联络中心产品主管

Chaitanya 负责带头推动 DoorDash 语音系统的战略和技术进步,助力普及该系统在销售、支持等领域的应用。他致力于利用人工智能领域的最新进展提高运营效率,改善 DoorDash 的总体单位经济效益并最终打造出色的客户体验,从而不断突破联络中心技术的疆界,为 DoorDash 谋利。

Vraj Shah

Vraj Shah

DoorDash Connect 开发人员

Vraj 是 DoorDash 语音团队的一名开发人员。他在各项 AWS 技术,尤其是 Amazon Connect 方面有着深厚的造诣,也积极利用自身扎实的专业知识来推进 DoorDash 联络中心的技术发展。他设计和实施了多项解决方案,这些解决方案成为了提升卓越运营、增强座席生产力和提高客户满意度的关键。这些解决方案有助于为客户提供个性化的无缝体验,从而提高客户满意度,为公司节省更多成本。

使用的 AWS 服务

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项完全托管式服务,可提供来自各家领先人工智能公司的多种高性能基础模型(FM),以及一系列您所需要的功能,可助力在保障安全性和隐私性的同时,采用负责任的人工智能来构建生成式人工智能应用。

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Amazon Connect

使用来自 AWS,由人工智能驱动的联络中心 Amazon Connect,来大规模大幅提升客户体验(CX)。

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Amazon Lex

Amazon Lex 是一种完全托管式人工智能(AI)服务,具有高级自然语言模型,可用于在应用程序中设计、构建、测试和部署对话界面。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,它汇集了大量工具,可为任何使用案例提供高性能、低成本的机器学习 (ML)。 

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AWS 生成式 AI 创新中心

该计划将您与人工智能/机器学习和生成式人工智能技术领域经验深厚的 AWS 科学和战略专家配对,合作构想生成式人工智能的新应用程序来满足您的需求、根据商业价值确定新的使用场景,并将生成式人工智能集成到您现有的应用程序和工作流程中。

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