构建 AI 驱动型应用程序。

无需具备机器学习经验。

人工智能 (AI) 可以增强联络中心的客户体验,自动实现媒体内容审核,改进医疗保健分析,更准确地预测需求等等。借助 AWS 提供的各种 AI 服务,您可以向应用程序中添加图像和视频分析、自然语言、个性化建议、虚拟助手和预测等功能,而无需具备机器学习方面的深厚专业知识。每项服务都可以单独使用,您也可以结合使用各种服务创建复杂的类人功能。无论采用哪种方式,您都可以立即使用各种快速、高质量的 AI 工具,这些工具使用的技术与 Amazon 自己的业务使用的技术相同。

联络中心现代化

转录、翻译和分析每一次客户交互,以便在联络中心代理与客户沟通时提供帮助。这让您能够降低成本、获得有关客户的新见解,并改善客户服务。

该解决方案可以执行实时语音识别,对每次呼叫进行转录并确保语法正确,将沟通内容翻译成代理的首选语言,并且对交互内容进行分析,以便检测呼叫方的情绪并确定沟通中的关键词和短语。然后,您可以利用知识管理系统和客户关系管理 (CRM) 系统,实时就要做出的回复或者要采取的解决方案提供建议,以便更好地满足呼叫方的需求。

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媒体字幕和本地化

使用自动语音识别和文本转语音功能来添加字幕和画外音,以便将内容本地化并覆盖全球范围内的受众。这让您能够提高与客户的交流效果并让客户能够访问您的内容。

该解决方案可以获取实时音频和视频内容,以多种语言生成字幕和音频,并确保字幕和音频格式正确,以便插入到直播流中。

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个性化

只需单击几下就可以根据您的数据生成自定义模型,并通过简单的 API 调用来提供个性化建议、符合要求的搜索结果和有针对性的促销活动。

Amazon Personalize 让您能够将实时用户活动数据(例如单击次数、页面浏览量、注册和购买量)与现有用户资料及产品信息相结合,以便向客户推荐符合他们要求的产品。它可以自动处理和检查您的数据,确定有用的内容,选择正确的算法,并针对您的应用程序来训练和优化自定义模型。

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预测

使用机器学习来发现时间序列数据与其他变量(例如产品特性和店铺位置)之间如何相互影响,从而生成对产品需求、资源需求和财务状况等方面的预测,并且准确度比使用传统方法最多高 50%。

Amazon Forecast 可以自动检查您的数据,确定关键属性,选择正确的算法,并训练和优化您的自定义预测模型。您可以在控制台中看到这些预测、批量导出预测或者使用 API 将其集成到业务应用程序中。

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文档索引

及时准确地从几乎所有文档中提取文本和数据,而不需要任何手动操作或自定义代码。创建智能搜索索引,构建自动批准工作流,并更好地遵守文档存档规则。

Amazon Textract 可自动检测文档的布局和页面上的关键元素,了解任何嵌入式表单或表格中的数据关系,并提取上下文完整的所有内容。获取信息后,您可以在您的业务应用程序中对这些信息执行操作,以便实现贷款申请审批和医疗索赔处理等的自动化。

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身份验证

通过简单易用的 API 将基于人脸识别的用户验证功能集成到应用程序中,并支持各种应用场景(例如员工徽章扫描、银行或信贷应用场景以及安全性)下的身份验证。

Amazon Rekognition 让您能够使用您的私有人脸图像存储库来识别图像中的人员。获取实时图像后,使用 API 来比较该图像和参考图像,确定是否匹配。

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客户成功案例

NHS Business Services Authority 案例研究 (1:46)

NHS BSA 使用 AWS 实现了其医疗保健呼叫联络中心的部分自动化,使得代表回答常见问题的速度得以提高,代表接听的电话量减少了 40% 以上。

利用 AI 收集客户见解(3 分 44 秒)

VideoPeel 可以自动分析用户生成的内容,生成动态的消费者资料和有价值的见解,从而颠覆传统的消费者调查方法。

AI 服务

高级文本分析

Amazon Comprehend

发现文本中的见解与关系

预测

Amazon Forecast

使用机器学习提高预测准确性

会话聊天代理

Amazon Lex

构建语音和文本聊天机器人。

推荐

Amazon Personalize

在应用程序中内置实时建议。

语音

Amazon Polly

将文本转换为逼真的语音。

图像和视频分析

Amazon Rekognition

分析图像和视频。

文档分析

Amazon Textract

从文档中提取文本和数据。

翻译

Amazon Translate

更准确地翻译文本。

转录

Amazon Transcribe

自动语音识别。

入门教程

学习 10 分钟的入门教程。

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通过 AWS 学习机器学习

深入学习用于培训 Amazon 开发人员和数据科学家的机器学习 (ML) 课程。我们提供 30 多项数字化机器学习课程,总时长超过 45 小时,并提供动手实验以及最初为 Amazon 内部使用而开发的文档。

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