Amazon Augmented AI (Amazon A2I)

Einfaches Implementieren menschlicher Überprüfungen von Machine-Learning-Vorhersagen

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) vereinfacht die Erstellung von Workflows für die menschliche Überprüfung von ML-Vorhersagen. Amazon A2I macht menschliche Überprüfung für alle Entwickler zugänglich und beseitigt den undifferenzierten Hauptteil beim Erstellen von Systemen zur menschlichen Überprüfung oder beim Verwalten einer großen Gruppe von Prüfern.

Bei vielen Machine-Learning-Anwendungen müssen die Ergebnisse von Vorhersagen mit niedrigem Konfidenzwert von Menschen überprüft werden. Zum Beispiel kann eine menschliche Überprüfung bei Anträgen auf Hypotheken nötig sein, wenn schlechte Scans oder Handschrift das Extrahieren von Informationen erschweren. Ein System zur menschlichen Überprüfung aufzubauen kann jedoch sehr aufwendig und kostspielig sein, da komplexe Prozesse oder "Workflows" zu implementieren sind, eigene Software für zur Verwaltung von Prüfungen und Ergebnissen zu entwickeln und oftmals große Gruppen an Prüfern zu managen sind.

Mit Amazon A2I lassen sich Systeme zur menschlichen Überprüfung von Machine Learning-Anwendungen einfach erstellen und verwalten. Amazon A2I bietet integrierte Workflows für die menschliche Überprüfung bei häufigen Machine Learning-Anwendungsfällen wie Content-Moderation und die Textextraktion aus Dokumenten, mit denen sich Vorhersagen aus Amazon Rekognition und Amazon Textract leicht überprüfen lassen. Zudem können Sie eigene Workflows für ML-Modelle auf Basis von Amazon SageMaker oder anderen Tools erstellen. Mit Amazon A2I können Prüfer eingreifen, wenn ein Modell keine Entscheidung mit hohem Konfidenzwert treffen kann oder die Vorhersagen kontinuierlich überprüft werden sollen.

Vorteile

Einfache Implementierung menschlicher Überprüfungen von ML-Vorhersagen

Amazon A2I gibt Ihnen die Flexibilität, menschliche Überprüfung ganz nach Ihren Anforderungen in ML-Anwendungen zu integrieren. Entscheidungen mit niedrigem Konfidenzwert werden zur menschlichen Überprüfung gesendet und dann umgesetzt. Bei Bedarf können Vorhersagen auch von mehreren Prüfern gemeinsam überprüft werden. Neben Prüfmodellen können menschliche Überprüfungen stichprobenartig durchgeführt werden, um die Leistung des Modells regelmäßig zu validieren. Amazon A2I verhilft Mensch und Maschine zu Höchstleistungen.

Freie Auswahl an Prüfern

Amazon A2I bietet die Möglichkeit, mit internen und externen Prüfern zu arbeiten. Mit Amazon A2I können Sie Prüfungen einfach an von Ihnen gewählte Prüfer weiterleiten. Sie haben außerdem Zugriff auf über 500 000 unabhängige Auftragnehmer, die bereits über Amazon Mechanical Turk im Bereich Machine Learning tätig sind. Wenn Ihre Daten vertraulich sind oder besondere Kenntnisse erfordern, können Sie auf Personalanbieter zurückgreifen, die Erfahrung bei der Überprüfung von ML-Projekten haben und von AWS im Voraus auf Qualität und Sicherheitsvorkehrungen überprüft wurden, z. B. iVision, CapeStart Inc., Cogito und iMerit.

Einfache Integration in jede Anwendung

Mit Amazon A2I lassen sich menschliches Urteilsvermögen und KI ganz einfach in einer ML-Anwendung vereinen, egal, ob diese in AWS oder einer anderen Plattform ausgeführt wird. Amazon A2I ist direkt in Amazon Textract zur Dokumentenverarbeitung und Amazon Rekognition zur Content-Moderation integriert, sodass sich menschliche Überprüfung mit wenigen Klicks in der AWS-Konsole zu diesen Anwendungsfällen hinzufügen lässt. Über die Amazon A2I APIs könne Sie menschliche Überprüfungen ganz einfach in Machine-Learning-Anwendungen integrieren, die ein eigenes ML-Modell verwenden, das mit Amazon SageMaker oder anderen Lösungen erstellt wurde.

Funktionsweise

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Anwendungsfälle

Content-Moderation

Richtlinien zur Content-Moderation sind differenziert, stark kontextabhängig und in jedem Land verschieden. Daher lässt sich mit ML nur schwer eine hohe Genauigkeit erreichen. Sie können Amazon A2I mit Amazon Rekognition oder einem eigenen Computer-Vision-Modell verwenden, um Inhalte automatisch an menschliche Prüfer weiterzugeben, wenn eine genaue Vorhersage durch das Modell nicht möglich ist.

Bearbeitung von Darlehensanträgen

Extrahieren Sie mit Amazon Textract oder einem eigenen Modell wichtige Informationen aus Darlehensanträgen. Nutzen Sie dann Amazon A2I, um komplexe Darlehensanträge zur menschlichen Überprüfung weiterzuleiten. Dadurch verhindern Sie, dass qualifizierte Anträge abgelehnt werden. Alle anderen Anträge werden aber automatisch verarbeitet. So können Sie die Antragsbearbeitung beschleunigen und die Zufriedenheit der Kunden erhöhen.

Überwachung der Genauigkeit von Modellen

Senden Sie mit Amazon A2I Stichproben der Vorhersagen Ihres eigenen ML-Modells zur menschlichen Überprüfung. Anhand der Ergebnisse lassen sich Stakeholder über die Leistung des Modells informieren und Abweichungen zwischen Daten aus der Praxis und den Trainingsdaten des Modells feststellen. Korrigierte Fehler können dem Trainingsdatensatz hinzugefügt werden, um das Modell zu optimieren.

T-Mobile

T-Mobile US, Inc. revolutioniert durch führende Innovationen im Produkt- und Servicebereich, wie Kunden und Unternehmen Telekommunikationsdienste erwerben. Das landesweite Netzwerk des Unternehmens versorgt 84,2 Millionen Kunden mit Kommunikationsdienstleistungen, die keinen Kompromiss bei Qualität und Wert eingehen möchten.

"Bei T-Mobile messen wir Erfolg an der Kundenzufriedenheit – und als "Un-carrier" wissen wir, dass Kunden am zufriedensten sind, wenn sie das Gefühl haben, dass wir ihre Anforderungen verstehen und vorhersehen und Probleme direkt lösen können. Unser "Team of Experts"-Kundenservicemodell – genannt TEX – dreht sich ausschließlich um persönlichen Kontakt und basiert auf modernen Tools wie Amazon A2I, die unseren Teams zum Erfolg verhelfen. Ja – Machine Learning stärkt Kundenbeziehungen! Zugriff auf kontextbasierte Echtzeitinformationen, wie Kontodaten und Rabattangebote, ermöglicht unseren Teams eine schnellere Entscheidungsfindung bei Live-Gesprächen, die im Interesse der Kunden ist – eine Win-Win-Situation!"

Cody Sanford, EVP & Chief Information Officer, T-Mobile

vidmob

Vidmob, eine Plattform zum Erstellen und Analysieren von Videos, nutzt Machine Learning, um sämtliche Aspekte eines Videos zu analysieren, einschließlich Personen, Objekten und Botschaften, um Unternehmen Aufschluss über die Wirkung Ihrer Anzeigen zu geben und diese zu optimieren. Allerdings kann es bei Dimensionen, die von derzeitigen Machine-Learning-Modellen nicht erfasst werden, schwierig sein, Anzeigen anhand der Petabytes an täglich analysierten Daten zu überprüfen.

"Dank unserer hoch qualifizierten Werbeanalysten und Amazon A2I können wir unsere Vorhersagemodelle schneller optimieren und abstimmen. Diese Effizienz lässt große Gruppen von Prüfern zu und beschleunigt die Einführung unserer Modelle um das Dreifache."

Joline McGoldrick, SVP, Data & Insights, VidMob

Ripcord

Ripcord möchte durch Robotik und Digitalisierung den Weg in eine papierlose Zukunft bereiten und nutzt Amazon Textract, um große Mengen physischer Dokumente in sichere, durchsuchbare Datensätze umzuwandeln.

"Amazon Textract erspart uns Hunderte Arbeitsstunden beim Aufbau und der Pflege von Vorlagen zur Textextraktion. Bei Dokumenten, die eine menschliche Prüfung erfordern, ermöglicht die native Integration von Amazon A2I in Amazon Textract das Anpassen der UI-Vorlagen von Prüfern, was die Vorlaufzeit großer und komplexer Projekte deutlich reduziert."

Alex Fielding CEO und Gründer, Ripcord

Business Services Authority

National Health Service, Business Services Authority (NHS BSA) ist Teil des staatlichen Gesundheitsdienstes (National Health Service, NHS) im Vereinigten Königreich. Es handelt sich um einen Dienstleister für NHS-Organisationen, NHS-Auftragnehmer und Patienten. Im Rahmen seiner Zahlungsdienstleistungen werden monatlich 54 Millionen physische Verschreibungen und andere Patientendokumente verarbeitet.

"Der NHS interessiert sich schon seit Langem für die Chancen, die KI zur Verbesserung des Gesundheitssystems birgt. Menschliches Urteilsvermögen ist kritisch und oft erforderlich, wenn es um Zahlungen für ärztliche Leistungen geht. Amazon Textract ist erfolgsversprechend, da es eine KI-gestützte Extraktion von Text und strukturierten Daten aus praktisch jedem Dokument bietet. Wir sind von Amazon Augmented AI begeistert, da es uns die Vorteile von Machine Learning liefert und dennoch menschliches Eingreifen ermöglicht. Für uns ist das bahnbrechend."

Chris Suter, Head of Cloud Platforms and Innovation, NHS BSA

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