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Amazon Q를 포함한 Amazon Connect 신규 생성형 AI 기능으로 고객 센터 서비스 개선 촉진

클라우드 기반 컨택 센터를 관리한다면, 기업 고객의 신뢰와 충성도를 구축하는 데 있어 에이전트가 수행하는 중요한 역할을 알고 있을 것입니다. 컨택 센터에 연락해 본 적이 있는 사람들은 복잡한 결정을 안내하고, 필요한 지점에 신속하고 정확한 솔루션을 제공하는 데 에이전트가 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 시간이 소요될 수 있고, 제대로 수행되지 않는다면 좌절감이 유발될 수 있습니다.

Amazon Connect의 생성형 AI 기능
오늘 저희는 Amazon Connect의 기존 인공 지능(AI) 기능에 이제 Amazon Bedrock을 통해 사용할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)로 작동하는 생성형 AI 기능이 추가되어 컨택트 센터가 고객에게 서비스를 제공하는 방식을 혁신하게 됨을 발표합니다. LLM은 일반적으로 파운데이션 모델(FM)로 알려진 방대한 양의 데이터에 대한 사전 교육을 받으며, 텍스트를 이해, 학습 및 생성하고, 대화형 대화에 참여하며, 질문에 답하고, 대화 및 문서를 요약하고, 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

Amazon Q in Connect: 보다 신속한 고객 지원을 위한 권장 대응 및 조치
조직은 끊임없이 변화하고 있습니다. 컨택 센터는 이러한 조직 변화에 발맞춰 성과를 높은 수준으로 유지하기 위해 에이전트를 지속적으로 채용, 교육 및 코칭해야 합니다. 교육 및 코칭을 받더라도 에이전트는 고객에게 탁월한 서비스를 제공하기 위해 제품 가이드 및 조직 정책 등의 다양한 정보 소스를 검색해야 하는 경우가 많이 경험합니다. 이로 인해 고객 대기 시간이 늘어나고, 고객 만족도가 저하되며, 컨택 센터 비용이 증가할 수 있습니다.

Amazon Q in Connect는 이전에 Amazon Connect Wisdom으로 제공된 기능을 포함하는 생성형 AI 기반 에이전트 도우미로, 고객의 의도를 이해하고 관련 정보 소스를 사용하여 에이전트가 고객의 고유한 요구 사항을 전달 및 해결할 수 있도록 정확한 응답과 조치를 제공합니다. 2024년 3월 1일까지 Amazon Q in Connect를 무료로 사용해 보십시오. 이 기능은 쉽게 활성화할 수 있으며 Amazon Connect 콘솔에서 시작할 수 있습니다.

Amazon Connect Contact Lens: 생산성 향상을 위한 생성형 사후 접촉 요약
컨택 센터 관리자는 고객 상호 작용을 개선하고 세부 정보를 추후에 참조할 수 있도록 만들기 위해서 고객과 상호 작용할 때마다 에이전트가 수동으로 작성하는 메모에 의존합니다. 이 메모에는 고객의 문제가 해결된 방식, 대화의 주요 순간, 보류 중인 후속 조치 항목에 대한 세부 정보가 담겨있습니다.

Amazon Connect Contact Lens 이제 생성형 AI 기반 사후 문의 요약을 제공하고, 이를 통해 컨택 센터 관리자가 문의 품질 및 에이전트 성과를 더욱 효율적으로 모니터링하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어 요약을 사용해 고객 약속을 추적하고 후속 조치가 즉시 완료되도록 할 수 있습니다. 고객과 상호 작용한 직후에 Contact Lens는 이제 대화를 간결하고 일관된 요약으로 축약합니다.

Amazon Lex의 Amazon Connect: 지원형 슬롯 해상도
Amazon Lex를 사용하면 미리 챗봇, 가상 에이전트 및 대화형 음성 응답(IVR)을 구축할 수 있으므로, 고객이 에이전트에게 말을 걸지 않고도 예약할 수 있습니다. 예를 들어, “본인과 두 자녀의 여행 예약을 변경해야 합니다.”는 기존의 봇이 숫자 값(여행 예약의 인원 수는 몇 명인가?)으로 해결하기 어려울 수 있습니다.

Amazon Lex는 새로운 지원형 슬롯 해결 기능을 통해 사용자 발화의 슬롯 값을 매우 정확하게 분석할 수 있습니다(예: 정확한 숫자 값 3을 제공하여 이전 질문에 대한 답변을 제공). 이는 정확도를 개선하고 보다 나은 고객 경험을 제공하는 LLM의 고급 추론 기능에 의해 구동됩니다. 개선된 셀프 서비스 경험을 구축하도록 지원하는 새로운 생성형 AI 기반 기능을 포함하는 Amazon Lex의 기능을 전부 알아보세요.

Amazon Connect Customer Profiles: 개인화된 고객 경험을 위한 통합 고객 프로필을 보다 신속하게 생성
고객은 개인화된 고객 서비스 경험을 기대합니다. 이를 제공하려면 컨택 센터는 고객의 선호도, 구매 및 상호 작용을 포괄적으로 이해해야 합니다. 이를 달성하기 위해 컨택 센터 관리자는 여러 애플리케이션의 고객 데이터를 병합해서 통합된 고객 프로필을 만듭니다. 해당 애플리케이션에서는 각각 다양한 유형의 고객 데이터가 다양한 데이터 저장소에 다양한 형식으로 저장됩니다. 이와 같은 다양한 데이터 저장소의 데이터를 통합하려면 컨택 센터 관리자는 데이터를 이해하고, 이를 통합 형식으로 구성 및 결합하는 방법을 찾아야 합니다. 이를 위해, 통합 고객 프로파일 컴파일링에 몇 주를 소비합니다.

오늘부터 Amazon Connect Customer Profiles은 LLM을 사용하여 통합 고객 프로필을 생성하는 데 소요되는 시간을 단축합니다. 컨택 센터 관리자가 Amazon Simple Storage Service(S3), Adobe Analytics, Salesforce, ServiceNow 및 Zendesk 등의 데이터 소스를 추가하면, Customer Profiles는 해당 데이터를 분석하여 데이터 형식 및 내용이 나타내는 내용과 데이터와 고객 프로필 간의 관련성을 파악합니다. 그런 다음 고객 프로필은 다양한 소스의 데이터를 완전하고 정확한 프로필로 구성 및 결합하는 방법을 자동으로 결정합니다. 관리자는 몇 단계만 거치면 고객 프로필을 검토하고, 필요한 부분을 편집하며, 설정을 완료할 수 있습니다.

리뷰 요약 매핑

Amazon Connect의 인앱, 웹 및 비디오 기능
조직은 훌륭하고, 사용하기 쉬우며, 편리한 고객 서비스를 제공하고자 합니다. 이 글의 앞부분에서 저는 셀프서비스 챗봇과 이것이 도움을 제공하는 방식에 대해 얘기했습니다. 때때로 고객은 챗봇을 넘어서고, 에이전트와의 음성 대화를 넘어서기를 원합니다.

Amazon Connect는 이제 풍부한 맞춤형 고객 경험을 제공하는 데 유용한 인앱, 웹 및 비디오 기능을 제공합니다(자세한 내용은 Amazon Lex 기능 참조). 완전 관리형 통신 위젯을 사용하여 코드 몇 줄로 웹 및 모바일 애플리케이션에서 이러한 기능을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 페이지를 떠나지 않고도 웹 또는 모바일 애플리케이션에서 지원을 받을 수 있습니다. 비디오는 에이전트만, 고객만 또는 에이전트 및 고객 모두가 사용할 수 있습니다.

비디오 통화

Amazon Connect SMS: 양방향 SMS 기능
거의 모든 사람이 모바일 디바이스를 소유하고 있으며 이동 중에도 텍스트 기반 지원을 받을 수 있다는 유연성이 마음에 듭니다. 컨택 센터 리더는 이러한 사실을 잘 알고 있으며, 과거에는 고객에게 양방향 SMS를 제공하기 위해 연결이 끊긴 타사 솔루션을 사용해 왔습니다.

Amazon Connect는 이제 컨택 센터 리더가 이러한 유연성을 제공할 수 있도록 양방향 SMS 기능을 제공합니다(자세한 내용은 Amazon Lex 기능 참조). 이러면 비용이 많이 드는 타사 솔루션과의 통합 없이도 고객 만족도가 향상되고 에이전트의 생산성이 향상됩니다. SMS 채팅은 통화 및 채팅과 동일한 구성, Amazon Connect 에이전트 워크스페이스 및 분석을 사용하여 활성화할 수 있습니다.

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– Veliswa