主要な金融グループは、AWSのポストコール分析ソリューションを使用して、オムニチャネルの顧客洞察を抽出しています

主要な金融グループがAWSのポストコール分析ソリューションを活用し、オムニチャネルの顧客洞察を抽出中

140年以上の歴史を持つ確立された金融サービス企業であるPrincipalは、グローバルな投資管理リーダーであり、世界中で6,200万人以上の顧客にサービスを提供しています。Principalは、金融の安全保障をすべての人にアクセス可能にするというミッションの一環として、エンタープライズスケールでのほぼリアルタイムのアナリティクスを実施し、シームレスでハイパーサービス化されたオムニチャネルの顧客体験を提供しています。彼らは、記録されたコンタクトセンターの相互作用、電子メール、チャット、その他のデジタルチャネルを含む各種のチャネルでデータを処理しています。

この投稿では、PrincipalがAWSのCCIポストコールアナリティクスソリューション内で集約されたデータを活用することで、コンタクトセンターの相互作用を把握し、顧客の旅を理解し、コンタクトチャネル間のオーバーオールエクスペリエンスを向上させる方法を示します。また、データの整合性とセキュリティを保ちながら、顧客に対する安全性を維持するためにも重要です。

ソリューションの要件

Principalは、AWSとのパワフルでネイティブな統合を提供するクラウドベースのコンタクトセンタであるGenesys Cloud CXを介して投資サービスを提供しています。Principalは毎年何百万もの通話とデジタル相互作用を扱っています。最初のステップとして、彼らは音声通話を転記し、それらの相互作用を分析して、問題、トピック、感情、平均処理時間（AHT）の詳細、および他の自然言語処理（NLP）ベースのアナリティクスを開発することを望んでいました。

通話を適切に分析するには、Principalにはいくつかの要件がありました：

• 「リトリーバル増強生成」とは何ですか？
• 未来を点火する：TensorRT-LLMのリリースにより、AI推論のパフォーマンスが向上し、RTXを搭載したWindows 11 PCで新しいモデルのサポートが追加されました
• 「速さの中で：NVIDIAがオムニバースクラウドサービスをMicrosoft Azure上で発表し、自動車のデジタル化を加速する」

• コンタクト詳細：顧客の旅を把握するには、話者が自動インタラクティブボイスレスポンス（IVR）システムか人間のエージェントかどうか、および両者の間での通話転送が行われる時期を把握する必要があります。
• コンテンツの非表示：各顧客オーディオ相互作用はステレオWAVファイルとして記録されますが、HIPAAによって保護された情報や個人を特定できる情報（PII）などの機密情報が含まれる可能性があります。
• スケーラビリティ：このアーキテクチャは、毎日数千の通話および年間数百万の通話に即座に対応する必要があります。さらに、Principalは、電子メールスレッドやトラディショナルな顧客（VoC）調査結果など、他のチャネルを分析するための拡張可能なアナリティクスアーキテクチャを必要としていました。
• Integrity is non-negotiable at Principal—it guides everything they do. In fact, doing what’s right is one of the core values at Principal. Therefore, when the Principal team started tackling this project, they knew that ensuring the highest standard of data security such as regulatory compliance, data privacy, and data quality would be a non-negotiable, key requirement. The team needed to utilize technology with a matching stance on data security, and the ability to build custom compliance and security controls to uphold strict requirements. Attention to this key requirement allows Principal to maintain a safe and secure customer experience.

ソリューションの概要

Principalチームは、徹底した調査の結果、AWSのContact Center Intelligence（CCI）ソリューションを採用することを決定しました。CCIソリューションは、サードパーティのオンプレミスおよびクラウドコンタクトセンタにAI機能を追加することで、顧客体験の向上と会話の洞察を実現することができます。CCIのポストコールアナリティクス（PCA）ソリューションは、CCIソリューションスイートの一部であり、多くの要件に適しています。PCAにはSolutions Library Guidance参考アーキテクチャとGitHub上のオープンソースの例リポジトリがあります。PrincipalのAWSアカウントチームとの協力のもと、PCAソリューションとその展開について詳細に設定し、カスタムトレーニングプログラムとイマージョンデーを設定して、Principalチームのスキルを急速に向上させました。例示されたアーキテクチャ（以下の図を参照）とオープンソースリポジトリのコードベースにより、Principalのエンジニアリングチームは、顧客の旅を統合し、電話記録とトランスクリプト記録を統合するためのソリューションをスタートさせることができました。

PCAは、音声ファイルを完全に自動化されたワークフローでAWS Step Functionsを使用して取り込むためのアーキテクチャ全体を提供しています。これは、音声ファイルが設定されたAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）バケットに配信されると起動されます。数分後に、Amazon Transcribe Call Analyticsによってトランスクリプトが生成され、他のビジネスインテリジェンス（BI）ツールが処理するために別のS3バケットに保存されます。PCAには、顧客が通話のトランスクリプトを閲覧できるウェブベースのユーザインターフェースも提供されています。PCAのセキュリティ機能は、PIIデータがトランスクリプトからおよび音声ファイル自体から非表示にされていることを保証します。さらに、S3バケット内のすべてのデータは、Principalに属するキーで暗号化することができます。

主はAWSの技術チームと協力して、PCA内のステップ関数ワークフローを変更し、より効果的な目標達成に向けました。Genesysが連絡トレースレコード（CTR）と呼ぶファイル内で、相互作用のタイムスタンプ、コールキュー、エージェントの転送、参加者の発言時間などの通話の詳細が追跡されます。正確なトランスクリプトをGenesys CTRファイルと組み合わせることで、主はスピーカーを正しく識別し、通話をグループに分類し、エージェントのパフォーマンスを分析し、アップセルの機会を特定し、追加の機械学習（ML）による分析を行うことができました。

チームは新しいデータ取り込みメカニズムを構築し、CTRファイルをオーディオファイルと共にS3バケットに共同配信することを可能にしました。主とAWSは、ステップ関数ワークフローに追加された新しいAWS Lambda関数に関して協力しました。このLambda関数はCTRレコードを識別し、キューやエージェントのID情報、IVRの識別とタギング、顧客が転送されたエージェント（およびIVR）の数などの追加のメタデータを含んだ強化されたトランスクリプトを出力する追加の処理ステップを提供します。この追加情報により、主は会話のライフサイクル全体で顧客の相互作用のマップを作成し、重要なスピーチセグメントに焦点を当て、関連性の低いものを除外することができます。

さらに、この事後処理のステップにより、主はエージェントやキューの名前といった内部情報をトランスクリプトに追加し、PCAの分析能力をさらに高めることができました。Amazon SageMakerエンドポイントを使用して展開されたトピックおよび顧客意図の識別には、カスタムNLPベースのMLモデルを使用し、Amazon Bedrockでホストされた基礎的な生成型AIモデルを使用してトランスクリプトの拡張を行いました。

PCAはGitHubでオープンソースとして公開されており、Principalなどの顧客は独自のフォークをカスタマイズして維持することができます。また、コミュニティもコードをメインリポジトリに提出して他の人が使用できるようにすることができます。PrincipalとAWSの技術チームは、Genesys CTRと事後処理プレースホルダー機能をPCAのメインリリースに統合するために協力しました。PrincipalとAWSのパートナーシップにより、Principalの市場投入が迅速化される一方で、既存および新たなビジネス要件の迅速な追加が可能になりました。オープンソースプロジェクトへの貢献により、他の顧客のGenesys CTRのワークロードが加速されました。

ビジネスの質問に答える

PCAが導入された後、Principalのアナリスト、データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスオーナーはAWSのSMEと協力して、多数のAmazon QuickSightダッシュボードを作成し、データの洞察を表示し、ビジネスの問いに答えるための作業を行いました。QuickSightは、AWSデータ、サードパーティデータ、ソフトウェアサービス（SaaS）データなど、複数のデータセットから分かりやすい洞察を提供するために使用できるクラウドスケールのBIサービスです。このBIツールの使用により、既存のデータリポジトリへのネイティブな統合を利用した大規模なデータの可視化の作成が比較的容易になり、セルフサービスのBIが可能になりました。視覚化は迅速に起草され、いくつかの重要な質問に答えるために使用されました。これには、「お客様が何について電話しているか」「どのトピックが最も転送が多く、AHTが長いか」「顧客の感情スコアが最も低いトピックや問題は何か」といった質問が含まれます。Principalのカスタムトピックモデルに関連する追加データを取り込むことで、チームはQuickSightの使用を拡大して、トピックと相関の比較、モデルの検証能力、発言者、セグメント、通話、会話に基づく感情の比較などを含めることができました。さらに、QuickSightの洞察の使用により、Principalのチームは異常検知と容量予測を実装し、QuickSightのML機能であるQuickSight Q（NLPを使用した自然言語の量的データ分析）も迅速に利用できました。

PCAの最初の取り組みが完了した後、Principalは直ちにオムニチャネル顧客体験にさらに深く入り込む必要があることを認識しました。PrincipalとAWSは、顧客のメールや顧客データプラットフォームからの追加のメタデータとともにデータ取り込みパイプラインを構築し、オムニチャネルデータを1つの顧客インサイトレンズに統合するためのデータ集計および分析メカニズムを構築しました。AthenaビューとQuickSightダッシュボードの活用により、クラシックな分析を継続的に可能にし、Amazon Neptuneを介したグラフデータベースの概念証明の実装により、大規模な実装時にオムニチャネルビュー内の相互作用トピックや意図の関係に関する洞察を得るのに役立つでしょう。

結果

PCAは市場への参入時間を短縮するのに役立ちました。主要な部門は、既存のオープンソースのPCAアプリを1日で自身で展開することができました。そして、主要な部門はAWSと協力して、Genesys CTR統合などの多くの機能を備えたPCAの提供を3か月間で拡大しました。開発と展開のプロセスは、主要な部門が新しく構築された機能での本番呼び出し容量をテストおよび処理することを可能にする共同の反復プロセスでした。初回のエンゲージメント以降、AWSと主要な部門は引き続き協力し、ビジネス要件、ロードマップ、コード、およびバグ修正を共有してPCAを拡張しています。

初期の開発と展開以来、主要な部門はPCAフレームワークを通じて100万件以上の顧客コールを処理しました。これにより、顧客、エージェント、またはIVRによって話された63,000万以上の個別の音声セグメントが生成されました。この膨大なデータを活用して、主要な部門は顧客体験に関する大規模な歴史的およびほぼリアルタイムの分析を実施することができました。

AWS CCIソリューションは主要な部門にとって画期的なものです。Principalの既存のCCIツールスイートには、ダッシュボードの作成と機会の特定にQualtricsが含まれており、PCAの追加によりエンハンスされました。CCIツールスイートにPCAが追加されたことで、Principalは自社のコンタクトセンターの相互作用に対して迅速な深層分析を実施することができるようになりました。このデータを活用することで、Principalはトピック、意図、問題、アクションアイテム、成果を含む顧客との相互作用およびコールのドライバーを理解するための高度な分析を実施することができます。小規模な制御された本番環境でも、PCAデータレイクは数多くの新しいユースケースを生み出しました。

ロードマップ

PCAから生成されたデータは、より長い平均処理時間、長い保留時間、より多くの転送、およびネガティブな顧客の感情を引き起こしているトピックに関する洞察をもとに、コールルーティングに関する重要なビジネス上の意思決定に活用することができます。IVRと自動音声アシスタントとの顧客の相互作用が誤解されたり誤ルーティングされたりする場合の知識は、Principalがセルフサービス体験を改善するのに役立ちます。顧客がウェブサイトを使用する代わりになぜ電話をかけたのかを理解することは、顧客旅程を改善し、顧客の幸福度を向上させる上で重要です。ウェブエクスペリエンスを向上させる責任を持つ製品マネージャーは、PCAのデータを使用して新しい機能の優先順位付けを行い、変更の影響を測定できることに興奮していると共有しています。Principalは、顧客プロファイルマッピング、詐欺検出、ワークフォース管理、追加のAI/MLおよび大規模言語モデル（LLM）の使用、コンタクトセンター内の新しいトレンドの特定など、他の潜在的なユースケースも分析しています。

将来的には、Principalはテキスト要約用の追加データ集約、分析、自然言語生成（NLG）モデルとの後処理能力の拡張を続ける予定です。Principalは現在、Amazon Titanなどの生成型AIと基礎モデルを独自のソリューションに統合しています。PrincipalはAWSの生成型AIを使用して従業員の生産性を向上させ、資産管理額を増やし、高品質な顧客体験を提供し、投資と退職の意思決定を効率的に行うことができるツールを提供する予定です。オープンソースのPCAフレームワークの柔軟性と拡張性を考慮すると、Principalのチームは既存のフレームワークを拡張するための追加のエンハンスメント、分析、洞察のリストを持っています。

「AWSのポストコール分析ソリューションを使用することで、Principalは現在、顧客体験を改善し、実施可能な洞察を生成し、アクションを優先順位付けするための大規模な歴史的分析を実施することができます。今回、Amazon Bedrockを使用した生成型AIを追加し、ビジネスユーザーがより高速かつ正確なデータに基づく意思決定を行いながらコストを削減することができます。Amazon Transcribe Call Analyticsのポストコール要約機能を探求することを楽しみにしており、エージェントが顧客との接触後の作業ではなく、顧客との関与に時間とリソースを費やすことができるようになります。」

ー Principal Financial Groupのデータ＆アナリティクスディレクター、ミゲル・サンチェス・ウレスティ氏

結論

AWS CCI PCAソリューションは、お客様体験を向上させ、顧客の洞察を得て運用コストを削減するために、選択したコンタクトセンタープロバイダーにAIとMLを追加することを目的としています。ライブコール分析などの他のCCIソリューションについては、こちら、AWS Contact Center Intelligence (CCI) Solutionsについてはこちらを参照してください。

Principal Financial Groupについて

Principal Financial Groupとその関連会社は、Des Moines IAを拠点とする金融会社で、19,000人の従業員を擁しています。140年以上の歴史を持つ当社は、2022年12月31日時点で世界各国の6,200万人以上のお客様をサポートしています。

AWSとAmazonは、プリンシパル・ナショナル・ライフ・インシュアランス・カンパニー（NY州を除く）およびプリンシパル・ライフ・インシュアランス・カンパニーの発行するプリンシパル・ファイナンシャル・グループ・インシュアランス商品のいずれの会社も関連会社ではありません。プリンシパル・ライフが提供する計画の管理サービスです。プリンシパル・ファンズ株式会社は、プリンシパル・ファンズ・ディストリビューター株式会社によって販売されています。証券はプリンシパル証券株式会社、SIPCのメンバーおよび/または独立系ブローカー/ディーラーによって提供されています。参照されている会社はプリンシパル・ファイナンシャル・グループのメンバーであり、アイオワ州デモインに所在します。©2023 プリンシパル・ファイナンシャル・サービス・インク。

この通信は教育的な性質を持つものであり、推奨と解釈されるものではありません。保険商品および計画管理サービスは、プリンシパル・ファイナンシャル・グループのメンバーであるプリンシパル・ライフ・インシュアランス・カンパニーが提供しています。アイオワ州デモインに所在します。

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