當客戶致電客服中心時他們並不在意背後採用甚麼技術架構，只希望問題能夠快速解決，而且毋須重複解釋，企業聯絡中心管理層同時卻面對現實壓力：現有的 Cisco Webex Contact Center 投資已相當成熟穩定，但市場對 Conversational AI 的期望愈來愈高，客戶希望即時回應與自然語音對話，以及全天候無間斷服務。在這種情況下，全面重建系統並非理想選項。
Cisco 與 Amazon Web Services（AWS）選擇了一條較務實的道路——把 AWS 的 AI 能力直接帶入 Cisco 生態系統之中，透過全新開源的 Amazon Lex Connector for Webex Contact Center，企業可以在現有的 Webex 架構內整合智能虛擬助理，而毋須重新部署整個聯絡中心平台。
這個 Connector 透過 Cisco 的 Bring Your Own Virtual Agent（BYOVA）框架運作，讓 Amazon Lex 可以無縫接入現有工作流程，對客戶而言體驗是自然流暢的語音互動；對企業而言原有的報表系統、座席桌面與流程設計都可保留，只是在此基礎上加入 AI 層。對全球超過 10,000 間使用 Cisco Webex Contact Center 及 Contact Center Enterprise 的企業來說，這代表不需要在「保障既有投資」與「擁抱 AI」之間作出取捨。
從技術角度來看整個整合架構可分為 3 個層面，首先是客戶互動層，Webex Contact Center 透過 Webex CCAI 管理虛擬助理與真人座席之間的轉接機制。其次是開源 Connector 層負責在 Webex 與 AWS 之間建立安全的跨帳戶驗證，同時透過即時 gRPC 音訊串流傳送語音資料與相關 metadata。最上層則是 Conversational AI 能力，包括 Amazon Lex 的語音辨識（ASR）與自然語言理解（NLU），在需要處理更複雜問題時還可以調用 Amazon Bedrock 上的大型語言模型生成更具上下文理解的回應，而最終語音輸出則由 Amazon Polly 的神經語音合成技術負責。
實際通話流程相當直觀，當客戶致電 Webex Contact Center 時語音會經由 CCAI 傳送至 Connector，再即時串流至 AWS。Amazon Lex 會先把語音轉換成文字分析客戶意圖，並根據預設流程或大型語言模型生成回應。系統把文字交由 Amazon Polly 轉為自然語音，再透過 Webex 回傳給客戶。如果虛擬助理無法解決問題，系統會把完整對話紀錄與客戶意圖一併轉交真人客服，客戶毋須重新敘述。這種多輪對話支援亦意味著客戶可以直接說出「我想把星期二的預約改到星期四」，系統能理解前後文脈絡而不需重新開始流程。
在應用層面醫療機構可以利用這套架構自動處理預約、改期及取消以大幅減少等候時間，金融機構則可強化自助服務例如查詢結餘、更新資料或重設密碼。政府部門亦能在合規前提下逐步由實體部署遷移至雲端，並透過統一管理平台減輕 IT 負擔。
效率提升方面傳統客服流程往往需要數分鐘排隊，再花 2 至 3 分鐘進行身份驗證，整體處理時間動輒 6 至 8 分鐘，整合 Amazon Lex 後客戶幾乎可以即時獲得虛擬助理回應，身份驗證時間可縮短至約 30 秒，常見查詢亦可在 1 至 2 分鐘內完成。這種轉變除了改善客戶體驗，也提升聯絡中心的整體處理能力與首次解決率。
值得留意的是 Amazon Lex 虛擬助理部署在企業自身的 AWS 帳戶之中，所有意圖設計、資料整合與回應邏輯均由企業控制，跨帳戶驗證機制確保資料安全，同時企業亦可選擇符合合規要求的 AWS Region 部署服務。換言之這並不是把資料外判，而是在可控環境內引入生成式 AI 能力。
在 2026 年的聯絡中心市場真正的關鍵問題不再是「是否導入 AI」，而是「如何在不打破既有架構下完成升級」，Cisco 與 AWS 透過開源 Amazon Lex Connector 提供加法式轉型路徑，讓企業在保持穩定運作的同時，引入更自然及更具上下文理解能力的對話式 AI。
對於正在規劃客服數碼轉型的企業而言，這或許是比全面重建更實際的選擇，也是邁向智慧化客服的關鍵一步。
