Mise à niveau du centre de contact hérité avec Amazon Connect

Modernisation d’une plateforme de centre de contact patrimoniale à l’aide d’Amazon Connect

5 min de lecture

Aperçu

Une grande banque spécialisée basée au Royaume-Uni desservant les PME, les entrepreneurs et les clients bancaires commerciaux utilisait une plateforme de centre de contact patrimoniale qui reposait fortement sur des processus manuels d’authentification des clients. Les agents devaient poser plusieurs questions de sécurité avant de servir les clients, ce qui entraînait une durée d’appel plus longue, une augmentation des coûts opérationnels et une expérience client fragmentée.

Le défi

La plateforme existante reposait fortement sur l’authentification manuelle des clients, exigeant que les agents vérifient l’identité des clients au moyen de plusieurs questions de sécurité avant de traiter leurs demandes. Ce processus augmentait la durée des appels, les efforts des clients et les coûts opérationnels, tout en limitant la capacité de la banque à offrir une expérience bancaire numérique transparente.

Le centre de contacts ne disposait pas de capacités modernes telles que la biométrie vocale, le libre-service intelligent, l’assistance aux agents alimentée par l’IA, des analyses avancées et la mise à l’échelle infonuagique. Comme les attentes des clients évoluaient vers des interactions numériques sans friction, la solution existante est devenue un obstacle à l’amélioration tant de la satisfaction de la clientèle que de l’efficacité opérationnelle.

L’authentification manuelle des clients par de multiples questions de sécurité a augmenté le temps moyen de traitement (AHT)
La plateforme de centre de contacts existante limitait la mise à l’échelle et les initiatives de modernisation
Le processus de vérification des clients créait des frictions et avait une incidence négative sur l’expérience client
L’absence de biométrie vocale et d’automatisation augmentait les efforts opérationnels pour les agents
Incapacité de tirer parti du libre-service habilité par l’IA et des capacités d’acheminement intelligent
Visibilité limitée sur le rendement du centre de contacts, les interactions avec les clients et les analyses opérationnelles
L’environnement existant limitait la capacité de l’organisation à concurrencer dans un marché bancaire axé d’abord sur le numérique
Ne pas relever ces défis aurait entraîné la poursuite de l’inefficacité opérationnelle, l’augmentation des coûts du centre de contacts, des expériences clients incohérentes et une adoption réduite des capacités modernes d’engagement client

L’objectif

L’objectif principal était de moderniser la plateforme de centre de contact existante en mettant en œuvre une solution de centre de contact infonuagique capable d’améliorer l’authentification de la clientèle, de renforcer la sécurité, de réduire les coûts opérationnels et d’offrir une expérience client supérieure.

Moderniser la plateforme de centre de contact existante à l’aide d’Amazon Connect
Réduire le temps de vérification de la clientèle grâce à la biométrie vocale
Améliorer l’expérience client en éliminant les questions de sécurité répétitives
Réduire le temps moyen de traitement (AHT) et améliorer la productivité des agents
Renforcer la sécurité grâce à l’authentification biométrique
Permettre l’acheminement intelligent, l’automatisation et des interactions client propulsées par l’IA
Améliorer la production de rapports, l’analytique et la visibilité opérationnelle
Créer une plateforme de centre de contact infonuagique évolutive pouvant soutenir la croissance future de l’entreprise

La solution

HCLTech a conçu et mis en œuvre une solution de transformation du centre de contact en mode cloud native utilisant Amazon Connect et Auraya EVA Biométrie Vocale afin d’automatiser l’authentification des clients et d’améliorer l’engagement client. La solution a intégré la biométrie vocale des clients à Amazon Connect pour permettre la vérification d’identité en temps réel, éliminant ainsi le besoin d’authentification manuelle tout en améliorant considérablement l’expérience client et l’efficacité opérationnelle.

La solution a été davantage bonifiée par une pipeline d’analytique CTR (Contact Trace Record) personnalisée d’Amazon Connect à Amazon S3, permettant l’analytique structurée post‑appel à l’aide d’AWS Glue Data Catalog, Amazon Athena et Amazon QuickSight. Une intégration de l’authentification unique (SSO) basée sur SAML 2.0 avec Azure Active Directory (Microsoft Entra ID) a aussi été implantée afin de prendre en charge l’authentification centralisée, la gouvernance des identités d’entreprise et l’accès contrôlé pour les agents et les administrateurs.

Évaluation

Réalisation d’une évaluation complète de l’environnement actuel du centre de contact, des parcours d’interaction client et des processus d’authentification
Identification des goulets d’étranglement opérationnels associés à la vérification manuelle des clients et aux longs délais de gestion des appels
Évaluation des contrôles de sécurité actuels, des défis liés à l’expérience client, des limites d’évolutivité et des exigences d’intégration
Évaluation des opportunités d’implanter la biométrie vocale, le routage intelligent, l’analytique avancée et les capacités propulsées par l’IA
Définition d’une feuille de route de transformation vers le cloud alignée à la stratégie de modernisation de l’expérience client de la banque

Développement

Mise en œuvre d’Amazon Connect à titre de plateforme de centre de contact d’entreprise sur le cloud
Conception et développement d’interfaces IVR intelligentes et de parcours de contact client
Configuration du routage basé sur les compétences et de la distribution intelligente des appels clients
Activation de la diffusion en continu d’appels via Amazon Connect pour permettre la transmission en direct des conversations clients dans le but d’un traitement d’authentification en temps réel
Intégration d’Amazon Connect avec Auraya EVA Biométrie Vocale pour offrir une authentification vocale sécuritaire des clients
Exploitation des enregistrements historiques de clients pour créer des empreintes vocales uniques destinées à une authentification future
Mise en œuvre de la vérification biométrique vocale en temps réel pour valider automatiquement l’identité des clients en cours d’interaction
Développement d’intégrations AWS Lambda afin d’orchestrer la logique d’affaires et la connectivité API entre Amazon Connect, Auraya EVA et les applications bancaires back‑end
Mise en œuvre de l’intégration SSO basée sur SAML 2.0 entre Amazon Connect et Azure Active Directory (Microsoft Entra ID) pour un accès sécurisé des agents et des administrateurs
Alignement de l’accès Amazon Connect avec les contrôles d’identité d’entreprise, permissions basées sur les rôles et gestion centralisée du cycle de vie des utilisateurs
Intégration des flux de travail du centre de contact aux plateformes bancaires principales et aux systèmes d’information client
Configuration d’Amazon S3 pour l’entreposage des enregistrements d’appels, des Contact Trace Records (CTR), des jeux de données de rapports et des données opérationnelles
Développement d’une pipeline CTR personnalisée pour capter et centraliser les Contact Trace Records d’Amazon Connect sur Amazon S3 à des fins d’analytique et de gouvernance
Catalogage des ensembles de données CTR à l’aide d’AWS Glue Data Catalog et interrogation des données d’interactions via Amazon Athena pour la production de rapports opérationnels, la révision d’audits et l’analyse des KPI
Extension des tableaux de bord Amazon QuickSight avec des données CTR présentant des perspectives sur les résultats d’authentification, la performance des files d’attente, les comportements de routage et les tendances du service à la clientèle
Mise en œuvre de Contact Lens pour Amazon Connect afin d’offrir de l’analytique de conversation, l’analyse du ressenti et des aperçus sur la performance des agents
Déploiement des fonctionnalités Amazon Q pour améliorer la productivité des agents grâce à l’assistance guidée par IA et à l’information contextuelle
Développement de tableaux de bord et de solutions de rapports opérationnels à l’aide d’Amazon QuickSight afin de surveiller la performance du centre de contact et les indicateurs liés à l’expérience client

Exploitation

Mise en place d’une surveillance et gestion continues de l’environnement Amazon Connect
Utilisation de tableaux de bord Amazon QuickSight pour suivre les taux de succès d’authentification, la productivité des agents, le volume d’appels et les indicateurs du service à la clientèle
Utilisation de l’analytique CTR basée sur Athena pour surveiller les schémas d’interaction, les résultats d’authentification, les tendances dans les files d’attente, la performance du routage et les KPI opérationnels
Maintien de la gouvernance SSO grâce aux politiques d’identité Azure AD, aux révisions d’accès et à la gestion contrôlée de l’approvisionnement des utilisateurs Amazon Connect
Examen continu de l’analytique des interactions client et des perspectives de Contact Lens pour détecter des occasions d’amélioration
Optimisation des parcours clients et des flux de contact selon les données de performance opérationnelle
Maintien des processus d’authentification biométrique vocale et de la surveillance de l’intégrité des intégrations
Activation d’initiatives d’amélioration continue axées sur l’expérience client, l’efficacité opérationnelle et la qualité du service

L'impact

La transformation basée sur Amazon Connect a permis à Cynergy Bank de moderniser l’authentification client et d’améliorer de manière significative l’efficacité du service à la clientèle tout en offrant une base évolutive pour l’innovation future.

Réduction du temps moyen de traitement (AHT) grâce à l’authentification biométrique vocale automatisée
Diminution significative du temps de vérification des clients en remplaçant les questions de sécurité manuelles par une vérification vocale en temps réel
Amélioration de l’expérience client grâce à une authentification plus rapide et sans friction
Renforcement de la sécurité via la vérification d'identité biométrique
Productivité accrue des agents en réduisant les activités de vérification manuelle
Mise en place d’une plateforme de centre de contact native sur le cloud et évolutive, supportant les initiatives d’IA et d’automatisation futures
Visibilité opérationnelle accrue grâce à la génération de rapports en temps réel, à l’analytique et aux tableaux de bord de performance
Meilleure prise de décision basée sur les données grâce à une pipeline analytique CTR personnalisée utilisant Amazon S3, AWS Glue Data Catalog, Amazon Athena et Amazon QuickSight
Renforcement de la sécurité d'accès et du contrôle opérationnel par l’intégration Azure AD du SSO pour Amazon Connect
Adoption de fonctionnalités avancées telles que l’analytique Contact Lens, l’assistance à l’agent Amazon Q, le routage intelligent et la biométrie vocale
Principaux résultats commerciaux
KPI 1 : Temps moyen de traitement (AHT)
Référence : Authentification manuelle via plusieurs questions de sécurité
Résultat : Temps moyen de traitement réduit grâce à la vérification biométrique vocale automatisée et en temps réel
KPI 2 : Temps d’authentification client
Référence : Processus de vérification client chronophage
Résultat : Temps d’authentification considérablement réduit, offrant une expérience client plus rapide et plus fluide