Amazon Web Services ブログ

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エージェントワークスペースで機微情報を扱う方法

コンタクトセンターのエージェントは、複雑なワークフローを伴うトピックでもお客様をサポートしています。ステップバイステップガイドはエージェント向けのワークフロー機能ですが、操作する際、エージェントは機密データや極秘データを収集・入力することも頻繁にあります。そのようなデータは、通話ログやスクリーン録画に記録されるべきではありません。 このブログ記事では、Amazon Connect のコンタクトフローで機密情報を収集するステップバイステップガイドを呼び出す際に、自動的に録画を一時停止し、ワークフローが完了したら録画を再開するソリューションを説明します。

Amazon Connect 添付ファイルスキャンによる保護とレピュテーションリスク低減

顧客とエージェントのチャットの中では添付ファイルは便利な手段ですが、マルウェアやウイルスなどの有害なファイルが含まれる可能性があるため、セキュリティ上のリスクも存在します。この記事では、サードパーティーのスキャナーと Amazon Connect を連携することで、顧客とエージェントのデータを保護する方法を紹介します。スキャナーとして AWS Lambda 関数を使い、 Amazon Rekognition で添付ファイルをスキャンすることで、不適切なコンテンツを検出することができます。

Amazon Q in Connect 向けのナレッジベースの最適化

Amazon Q は企業のシステムにあるデータや専門知識を使用して、会話、問題の解決、コンテンツの生成、アクションの実行を提供する生成 AI 搭載アシスタントで、 Amazon Connect 内で直接利用できます。このブログ記事では、Amazon Q in Connect とその仕組み、生成 AI による機能を使用してナレッジベースを最適化し、コンタクトセンター業務への効果を最大化する方法について学びます。

Amazon Connect Contact Lens と評価機能によるエージェント品質の管理

Amazon Connect Contact Lens には、コンタクトセンターの分析機能と品質管理機能が備わっています。これにより、顧客対応の品質とエージェントのパフォーマンスを測定し、継続的な改善を通してカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。 会話分析を使用する事で、顧客との会話の文字起こし、顧客の感情分析などをすべて Amazon Connect 内でリアルタイムに行うことができます。このブログでは、Contact Lens の機能の1つであるエージェント評価機能によって得られるデータを分析し、その結果をAmazon QuickSight を使用して視覚化する方法を学習します。