Amazon Connect의 생성형 AI 기반 데이터 매핑 - Amazon Connect
생성형 AI 기반 데이터 매핑 설정작동 방법생성형 AI 기반 데이터 매핑 문제 해결

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Amazon Connect의 생성형 AI 기반 데이터 매핑

Amazon Connect Customer Profiles는 통합 프로필을 생성하는 데 필요한 시간을 크게 줄여 보다 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 도움이 되는 생성형 AI 기반 고객 데이터 매핑 기능을 제공합니다.

이 기능을 사용하면 고객 센터 관리자가 Adobe Analytics, Salesforce 또는 Amazon Simple Storage Service(S3)와 같이 사용 가능한 70개 이상의 노코드 데이터 커넥터에서 고객 데이터를 추가할 때 Amazon Connect Customer Profiles는 이러한 소스의 데이터를 분석하여 서로 다른 소스에 걸쳐 다양한 형식으로 존재하는 데이터를 구성하고 통합 프로필로 결합하는 방법을 자동으로 결정합니다 Amazon Connect. 콜센터 관리자는 고객 프로필 설정을 검토 및 완료하여 에이전트에게 관련 고객 정보를 제공하고 IVR 및 챗봇을 동적으로 개인화하여 고객 만족도와 에이전트 생산성을 개선할 수 있습니다.

생성형 AI 기반 고객 데이터 매핑은 다음 리전에서 사용할 수 있습니다.

  • 미국 동부(버지니아 북부)

  • 미국 서부(오레곤)

  • 아프리카(케이프타운)

  • 아시아 태평양(싱가포르)

  • 아시아 태평양(시드니)

  • 아시아 태평양(도쿄)

  • 아시아 태평양(서울)

  • 캐나다(중부)

  • 유럽(프랑크푸르트)

  • 유럽(런던)

생성형 AI 기반 데이터 매핑 설정

  1. Amazon Connect Customer Profiles 콘솔을 엽니다.

  2. 데이터 소스 통합 탭에서 데이터 소스 통합 추가를 선택합니다.

  3. 연결을 설정합니다. 지원되는 모든 커넥터를 사용할 수 있는 데이터 소스를 드롭다운에서 선택합니다.

    지원되는 모든 커넥터를 사용할 수 있는 데이터 소스를 드롭다운에서 선택합니다.

  4. 데이터를 매핑합니다. 데이터 매핑을 자동 생성하는 옵션을 선택하거나 기존 매핑 템플릿을 선택하거나 처음부터 새로 생성합니다.

    데이터를 매핑합니다. 데이터 매핑을 자동 생성하는 옵션을 선택하거나 기존 매핑 템플릿을 선택하거나 처음부터 새로 생성합니다.

  5. 매핑 요약을 검토합니다. 모든 고객 속성을 보여주는 자동 생성된 매핑 결과 요약을 검토합니다. 수집 키를 편집하고 데이터 모으기를 시작하기 전에 확인하세요. 필드 매핑 및 키에 대한 자세한 내용은 Amazon Connect Customer Profiles의 객체 유형 매핑 정의 세부 정보 섹션을 참조하세요.

    매핑 요약을 검토합니다. 모든 고객 속성을 보여주는 자동 생성된 매핑 결과 요약을 검토합니다. 수집 키를 편집하고 데이터 모으기를 시작하기 전에 확인하세요.

작동 방법

이 시스템은 4단계로 작동합니다. 첫 번째 단계에서 Customer Profiles는 소스 속성을 가져와 가능한 경우 데이터 소스에서 데이터를 샘플링한 다음 대상에 가장 적합한 객체 유형을 결정합니다. Amazon S3 데이터 소스의 경우 선택한 Amazon S3 버킷과 접두사에 있는 첫 번째 CSV 파일이 샘플 데이터로 사용됩니다. 다른 데이터 소스의 경우 Customer Profiles는 AppFlow를 통해 소스 속성을 가져옵니다. 두 번째 단계에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 각 사용자 지정 속성을 추가로 처리하고 이를 표준 고객 프로필 속성에 매핑합니다. 세 번째 단계에서는 LLM을 다시 사용하여 키 역할을 할 수 있는 적절한 속성(예: 고객 식별자)을 선택합니다. 마지막으로 네 번째 단계에서는 타임스탬프 형식 탐지기가 타임스탬프를 구문 분석하여 레코드의 올바른 연대순을 유지합니다. 시스템은 예측 결과를 조합한 후 20초 이내에 최대 120개 속성에 대한 매핑을 생성할 수 있습니다.

생성형 AI 기반 데이터 매핑 문제 해결

다음 섹션에는 발생할 수 있는 오류 메시지가 표시됩니다. 또한 각 문제의 원인과 해결 방법도 제공합니다.

오류: 객체 문자열을 JSON으로 구문 분석할 수 없음

요청의 객체 문자열이 유효한 JSON이 아닙니다. 요청의 객체 문자열을 검토하고 유효한 JSON인지 확인하세요.

오류: '객체'의 값이 다음 제한 사항을 충족하지 못함: 멤버의 길이는 5보다 작거나 같아야 함

요청에 객체가 너무 많습니다. 요청에는 최대 5개의 객체가 허용됩니다. 객체 수를 5개 이하로 줄이세요.

오류: 120개 속성 한도를 초과함

하나의 JSON 객체에는 중첩된 JSON 속성을 포함하여 최대 120개의 속성이 허용됩니다. JSON 객체에서 매핑할 필요가 없는 일부 속성을 제거하세요.

하나의 JSON 객체에는 중첩된 JSON 속성을 포함하여 최대 120개의 속성이 허용됩니다. JSON 객체에서 매핑할 필요가 없는 일부 속성을 제거하세요.

경고: 데이터를 구분하는 고유 키를 찾지 못했습니다. 프로필을 식별하는 프로필 키를 찾지 못했습니다.

모델이 지정된 객체에서 유효한 객체 유형을 찾지 못했습니다. 입력을 변경하거나 제안된 대로 수동 매핑 방식을 사용하세요.

모델이 지정된 객체에서 유효한 객체 유형을 찾지 못했습니다. 입력을 변경하거나 제안된 대로 수동 매핑 방식을 사용하세요.