Introduction

Amazon Connect 其實也是個推出好幾年的服務了，不過他的應用情境比較偏向客服中心取向的產品，所以很多人可能都沒聽過他的名字，我也是前陣子與客戶討論起 Amazon Connect 的應用，才趕快惡補了一下關於這項服務的一些資訊。

但如果看過 Connect 的說明文件，也有稍微實際操作過的話，其實可以看得出來這項服務的野心很大，他提供的是一站式的客服中心，將傳統客服中心可能會遇到的痛點跟流程優化都整合了在這項產品之中。

另一方面，這項產品可以和許多後端的 AWS 服務整合，除了基本的客服中心功能之外，透過客服與客戶交談後所收集那些語音資料並整合 AWS 的其他服務串連起來，可以想像的空間很大，也是我覺得更有價值的部份。利用自然語言處理(Natural Language Processing, NLP) 來分析使用者的情緒，或是語音轉換文字(Speech-to-Text) 的技術將語音轉化成文字，後續可以做一些**資料探勘 (Data Mining)去發掘客戶的一些需求甚至包含使用者人物誌 (Persona)**的建立，對於企業經營或是行銷層面來說，可能都能夠幫助企業在數位轉型 (Digital Transformation)的過程中來更加了解你的客戶。

可能的應用場景會像是，客戶打電話到信用卡的客服中心尋求道路救援的服務，透過 NLP 的分析，我們可以更進一步發掘客戶潛在的需求，在用戶身上貼上不同的標籤，進而馬上推薦他購買汽車保險或是推薦一些汽車修護的廣告給他。這點其實蠻像我們現在在 google 上打關鍵字搜尋或是在 facebook 上點了什麼商品，接著就會收到很多相關商品的廣告推薦概念一樣。只不過現在除了你在網路上的數位足跡可以被拿來分析外，連大家原本認為的傳統電話客服，也可能變成這項資料來源的一部分。

接著讓我們來來談談 Amazon Connect 的幾項核心功能，除了基本的客服中心的語音通話功能外，從上面這張圖可以看到這其實就是一日客服中所會遭遇到的一些可能情況，而 Connect 旨在協助客服們減輕工作中繁瑣跟麻煩的地方。

他整合了幾項功能，來協助客服做到端到端的解決方案。

Amazon Connect Voice ID

大家可以想像一般我們打去銀行或是信用卡客服，他都會問一些你個人的資訊像是身分證字號、畢業學校或是最近的一筆交易是什麼來驗證打電話來的是不是本人，而 Voice ID 正是協助大家做這些事情的。

原理是透過客戶在打電話時，同意客服在系統中登錄他的聲紋 (voiceprint)，來達到之後打電話時系統可以直接透過比對資料庫中的資訊來確認是不是本人打來的。

可能有人會擔心那這樣是不是有機會被盜用，那其實可以把這個功能當做一個輔助驗證的工具，客服可以根據系統給出來的信心指數決定是不是要再問客戶其他問題來辨識這個人的身分

Amazon Customer Profiles

相信大家都有這樣的經驗，打電話去客服時，有時候問了一個問題後，客服就會跟你說稍等一下，他要查一下資料，然後把你轉去聽背景音樂。其實這個步驟有時候會花一點時間，使用者體驗來說並不是很好。而對於客服人員來說，每天可能必須在電腦中重複輸入上百次不同的名字或是身分證字號來得到眼前這位客戶的基本資訊。有可能公司內有多個系統，還要去不同系統中才能查到所有的資訊，這是一個繁瑣又乏味的過程，為什麼不能夠過自動化的方式來進行呢 ？

Customer Profiles 就是想協助客服減少這些操作性的工作，提供一個整合式的客戶資訊頁面，讓你可以串接公司內部的 CRM 或是各種資訊系統，讓客戶的資訊可以在一個頁面中呈現出來。透過搭配 Voice ID，更可以在第一時間就自動化的將客戶資訊帶入。

Contact Lens for Amazon Connect

Contact Lens 其實就像是他名稱上的意義，是一面協助客服了解客戶的透鏡 (Lens)，如果不是經驗老道的客服人員，有時候很難從與客戶的對話中聽出來客戶可能不開心了，或是你的回答其實對於他沒有幫助。

Contacts Lens 藉由自然語言理解 (Natural Language Understanding, NLU) 的技術，來即時的分析客服與客戶的對話，進而了解客戶是不是其實有些不耐煩了，可能需要尋求客服主管來提供更進一步的協助。而也可以透過通知的方式主動提醒客服主管可能需要介入處理。

而這些語音資訊也會被存到 Amazon S3 中，可以供公司進一步的去做分析，截取出當中有用的資訊作為後續行銷或是分析使用。

Amazon Connect Wisdom

Connect Wisdom 就我自己看來，我會把它看做是一個客服知識庫，透過機器學習的方式提供更聰明的搜尋結果與可能的關聯問題，來提供客服一些常見問題的答案，協助線上客服迅速可以找到適合的答案回覆給客戶。

這項功能同時也是可以公司整合其他第三方系統或是內部的資料庫來提供更多元的客服知識庫。客服同時也可以對這些答案進行評分，來提高答案的可信度。

Amazon Connect Tasks

客戶打電話進來詢問的問題有時候並不是能夠立即給予答案的，可能需要更進一步的釐清或是作業時間。對於每日要接上數百通電話的客服人員來說，要追蹤這些待辦事項的進展或是狀況可能不是那麼容易，如果中間轉過很多手人員，可能也很難得知完整的資訊。

Tasks 正是為客服人員提供一個類似任務管理系統的功能，讓一件任務從一開始到最後都能夠很容易的被追蹤以及管理，客服人員也可以依照任務的優先程度來決定什麼事情必須先被處理，避免有掉球的情況發生。

Challenges in Taiwan

乍看之下，Amazon Connect 提供的功能似乎很完美，提供了所有端到端 (End-to-End) 的客服系統功能。是不是直接把我原本的客服系統全部搬到雲端上就解決了，在某些國家可能的確是如此，但目前在台灣還是有一些限制。

Amazon Connect 目前在台灣並沒有提供台灣的本地號碼 (Local Number)，也就是說無論是你打給客戶，或是客戶想打給你，都沒有辦法直接撥台灣的電話，而是可能要透過一個美國或是香港的電話號碼。第二個問題是前面提到的蠻多功能其實都不支援正體中文的，所以在台灣其實並沒有這麼的好用。

Use Case

看到這邊大家一定會疑惑，既沒有本地號碼，也不支援中文，那這個東西還有辦法在台灣落地或是使用嗎 ?

其實 Amazon Connect 提供的不只電話語音的功能而已，他還提供了線上 Chat 的功能，大家應該常有看過一些網站會提供線上意見回饋表或是客服信箱，但這些往往很不即時，你可能要等個幾個小時甚至好幾天才會得到回覆。或是現在有些網站會提供官方 Line 或是 Facebook messenger 帳號，請你透過這跟他們聯絡，但這對於使用者來說要切來切去的還是有些不便。另外對於公司來說，要同時管理這麼多個管道來的訊息其實也不是很容易。

透過 Connect 可以即時在網站上嵌入一個線上聊天室，讓客戶可以直接與後台人員聯繫，而如果想減輕第一線客服人員的負擔，也可以串連第三方的聊天機器人 (Chatbot) 來減少需要直接有人回答的問題數量。

Connect 也可以整合 AWS Marketplace 上的產品，目前也有許多廠商在上面提供各式各樣的解決方案，而在華文解決方案的這塊領域上，相對還是比較匱乏的，如果目前公司有在發展華文的一些自然語言處理或是分析的解決方案，可以將現有的解決方案與 Amazon Connect 做整合，提早搶入這塊還處於真空狀態的市場。

另外，我也有看過一個比較特別的應用方式，透過 Amazon Connect 來串連公司的 alert 系統，在系統發生狀況時，透過事先定義的 call tree 自動打給不同 tier 的 on-call 人員，來即時通知達到告警的效果。