在 AWS 上分析客户对话的指南

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概览

本指南演示了如何使用语音分析来挖掘客户电话通话中的信息，并以此提升客户满意度。客户服务电话使用语音转文本技术自动转录，随后利用生成式人工智能进行自然语言处理分析，以确定趋势、投诉、产品问题和常见问题。这些分析所获见解已编入报告，供管理层查阅，有助于更深入地理解客户的痛点以及提升客户体验的潜在机会。

工作原理

此架构图显示了如何使用托管在 Amazon Bedrock 上的基础模型构建自动化工作流程来分析联络中心客户对话（例如语音通话和聊天）。

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Well-Architected 支柱

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

内置的日志记录功能、 Lambda 、 Amazon S3 和 DynamoDB 的运行指标，再加上亚马逊CloudWatch，可以让人们了解应用程序的性能。由 Amazon S3 事件推动的事件驱动架构简化了部署和维护流程。它还可以实现高效的资源分配和可扩展性，同时减少运营开销。这种方法允许主动识别和解决问题。

阅读“卓越运营”白皮书

精细的访问控制机制，例如亚马逊 S3 、 Lambda 和 Dynam oDB 中的 AWS 身份和访问管理 (IAM) 策略，可保护应用程序的安全。将 IAM 策略的范围缩小到所需的最低权限限制了对关键资源的未经授权的访问。Lambda 、 Amazon Transcribe和Amazon S 3等服务之间的安全HTTPS连接可保护传输中的数据，而使用AWS 密钥管理服务（AWS KMS）进行加密可保护DynamoDB中的静态数据。

阅读《安全性》白皮书

Amazon Transcribe 、 Lambda 和 A mazon SNS 等托管服务增强了应用程序的可靠性，因为 AWS 负责处理服务的基础设施、扩展和故障转移机制。事件驱动型架构将服务解耦，减少了单点故障，并允许更轻松地恢复或更换单个组件。

阅读《可靠性》白皮书

Amazon Tran scribe 为高效的音频和文本数据处理提供专业功能，可加快分析和快速响应。Lambda 的自动扩展最大限度地减少了资源配置问题。遵循 Lambda 内存大小设置的最佳实践可优化性能。对于 DynamoDB，具有自动扩展功能的预置容量模式可适应逐渐变化或可预测的流量模式，从而优化性能。

阅读《性能效率》白皮书

Lambda 和 A mazon S3 等无服务器服务的即用即付定价模式通过避免过度配置或未充分利用来优化成本。DynamoDB 生存时间 (TTL) 功能可在不消耗写入吞吐量的情况下自动删除过时的数据，而且 AWS Gravit on2 处理器支持经济实惠的 Lambda 函数。

阅读《成本优化》白皮书

Lambda 等无服务器服务以及亚马逊 S3 、Amazon T ran scribe 和 DynamoDB 等托管服务通过优化资源利用率、消除空闲等待时间和避免不必要的计算资源消耗来增强可持续性。自动扩缩可根据需求配置资源，最大限度地减少闲置资源和相关能源消耗。Amazon S3 存储类别、生命周期策略和 DynamoDB TTL 功能进一步降低了存储成本。

阅读《可持续性》白皮书

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