當顧客致電客戶服務熱線，他們關心的從來不是背後的技術，而是希望獲得快速、準確、不被推來推去的解答，然而聯絡中心 (Contact Center) 的管理層卻面對一場熟悉的兩難局面。企業已投放大量資源於 Cisco Webex Contact Center，團隊亦已累積豐富的操作經驗，系統運作暢順；但與此同時，對話式 AI (Conversational AI) 正重新定義顧客的期望——即時回應、自然對話、全天候無間斷服務。要現代化卻不能將行之有效的系統推倒重來，正是業界共同的挑戰。
開源連接器登場 保留 Cisco 投資同時注入 AI 能量
正因如此 Cisco 與 AWS 選擇了一條截然不同的路徑，將 AWS 的 AI 能力直接帶入 Cisco 的環境之中，這讓企業毋須由零開始，即可完成系統現代化升級。
全新推出的開源 Amazon Lex 連接器 (open-source connector)，可將智能虛擬客服直接接駁至現有 Cisco 環境內，毋須重建系統，Amazon Lex 如今已能直接整合至 Cisco 的「自帶虛擬客服」(Bring Your Own Virtual Agent, BYOVA) 框架之中。透過此整合方案，企業可在現有聯絡中心工作流程之上，直接運用強大的 AI 驅動虛擬客服，同時保持語音體驗的一致性。
對顧客而言他們將獲得自然流暢的語音對話體驗，對企業團隊而言，則可繼續沿用現有的 Webex 工作流程、報表儀表板及客服桌面設定，同時取得原本需耗費數月整合工作才能獲得的 AI 能力。
服務逾萬企業 支援 25 種以上語言
目前全球有超過 10,000 間機構正在使用 Cisco Webex Contact Center 及 Contact Center Enterprise 系統，今次的解決方案，徹底打破了「保護既有投資」與「擁抱 AI 技術」之間的取捨困境。該方案可於全球多個 AWS 地區部署，支援超過 25 種語言，並能將例行查詢自動化處理，讓客服人員能集中精神處理真正需要人手介入的對話。
三層架構整合 實現無縫協作
Cisco 與 AWS 的整合方案，透過開源連接器將 Cisco Webex Contact Center 接駁至 AWS 的 AI 服務，其整體架構由三大層次組成。
第一層為顧客互動層，Webex Contact Center 及 Contact Center Enterprise 透過 Webex Contact Center AI (CCAI) 接通，系統負責管理虛擬客服整合，並在需要人手協助時將通話轉介至真人客服。
第二層為連接器層，開源連接器擔當兩個平台之間的技術橋樑，它負責 Webex 與 AWS 環境之間的身份驗證、即時 gRPC 媒體串流的音訊管理，以及跨平台之間的對話流程協調。
第三層為對話式 AI 層，Amazon Lex 透過自動語音辨識 (ASR)、自然語言理解 (NLU)，並結合 Amazon Bedrock 的大型語言模型 (LLM) 提供對話智能，語音合成方面則由 Amazon Polly 負責，以多種語言及聲線提供自然流暢的語音回應。
實時通話流程拆解 多輪對話保持上下文
當顧客致電 Webex Contact Center 時，系統會經歷以下流程：
首先是音訊串流接入，顧客的聲音由 Webex Contact Center經 Webex CCAI 傳送至開源連接器，連接器隨即建立 gRPC 媒體串流，將音訊即時傳送至 AWS 服務，同時實現雙向元數據交換，包括來電者資料、歷史互動記錄及訂閱資訊等。
其次是 Amazon Lex 意圖識別，系統會經過 3 個階段處理，語音辨識階段透過 ASR 將語音轉化為文字，支援逾 25 種語言；意圖理解階段則透過 NLU 判斷顧客需求，並結合 LLM 驅動的輔助 NLU，實現更快速、基於描述的意圖分類；回應生成階段方面，簡單查詢由 Amazon Lex 直接從預設意圖中回應，複雜查詢則會調用 Amazon Bedrock 的基礎模型 (Foundation Models)，生成超越固定腳本的對話式回覆。
第 3 步為回應傳送，Amazon Lex 擬定回應後交由 Amazon Polly 處理，後者運用神經網絡文字轉語音 (NTTS) 技術，並支援語音合成標記語言 (SSML)，精準控制發音、重音及語速，音訊隨後經連接器傳回顧客。
最後是人手轉介機制，若虛擬客服無法解決問題，通話會經 Webex CCAI 轉介至 Cisco Webex Contact Center 環境內的真人客服，接手的客服將獲得完整的對話脈絡，包括顧客意圖、已收集資訊及對話歷史，顧客毋須重複說明來意。
值得一提的是此架構支援具上下文意識的多輪對話，例如「我想將星期二的預約改至星期四」這類指令，顧客毋須從頭開始，系統即能準確處理。
數據主權自主 安全合規兼備
此方案透過多項途徑與 AWS 整合，在 AI/機器學習服務方面，Amazon Lex 負責 ASR 與 NLU，Amazon Polly 則提供逼真語音回應，在代理式開發工具方面，Amazon Bedrock AgentCore 提供構建及協調 AI 代理的框架；在生成式 AI 方面，Amazon Bedrock 為虛擬客服接駁基礎模型，實現超越預設腳本的回應能力。
此架構的最大價值在於控制權完全掌握於企業手中，Amazon Lex 聊天助理運作於企業自己的 AWS 帳戶內，意圖、回應及數據均由企業自主掌控。安全性方面則透過跨帳戶身份驗證實現，確保顧客資料始終留在企業自身的環境之中，並能滿足合規與數據存放地要求。
醫療金融政府皆受惠 各行業應用場景多元
醫療機構可透過智能路由及縮短輪候時間，提升病人體驗，系統亦整合預約系統以實現自動化預約、改期或取消服務。
金融機構可透過智能互動語音應答 (IVR)、聊天助理及虛擬客服，提升客戶自助服務體驗，顧客可自行查詢結餘、更新個人資料或重設密碼，毋須等候真人客服。
政府部門則可運用 Cisco 的安全 FedRAMP 認證數據中心，確保可靠性與合規性，部門可按照各機構自身節奏由本地部署遷移至雲端，搭配直觀的管理門戶，加快營運效率並減輕 IT 負擔。
處理時間大減 60 秒內解決例行查詢
對話式 AI 正將賬單查詢、訂單追蹤、預約安排等例行客戶互動，徹底轉化為流暢的自助服務體驗，對比傳統流程與整合 Amazon Lex 後的成效，差異一目了然：
在通話啟動環節傳統流程平均需輪候 4 至 8 分鐘，整合後虛擬客服可即時回應；身份驗證環節由真人客服手動核實的 2 至 3 分鐘，縮短至 Amazon Lex 對話式驗證的 30 秒；問題解決環節整體處理時間，亦由 6 至 8 分鐘大幅縮減至 60 至 90 秒，即可完成例行查詢，同類效率提升亦適用於訂單狀態查詢及預約安排等互動。
更關鍵的是 Amazon Lex 的自然語言理解能力不單在於辨識顧客所說內容，更在於真正理解其意圖，透過接駁顧客資料，虛擬客服能提供具上下文脈絡的回應，辨識熟客、引用近期互動、預測潛在需求，以智能且具同理心的方式建立顧客忠誠度，讓每位顧客感受到「被認識」而非「被處理」。
守護投資與擁抱 AI 不再二選一
對採用 Cisco Webex Contact Center 的企業而言，當下正是關鍵時刻——既要守護現有投資，又要擁抱 AI 能力以提供自然的語音互動體驗，透過 Webex Contact Center 專用的開源 Amazon Lex 連接器，企業可在毋須重大投資或架構重整的前提下，將強大的 AI 驅動智能虛擬客服引入現有 Cisco environment。
實際採用此方案的機構，均錄得 AI 客服效率提升及顧客體驗改善的成果，透過整合經實踐驗證的 AWS AI 能力，系統能在完整對話過程中維持上下文與意圖的一致性，全面提升客戶體驗。
