Amazon Comprehend

Gewinnen Sie wertvolle Einblicke und Erkenntnisse aus Ihren Textdokumenten

Gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus Text in Dokumenten, Kundensupport-Tickets, Produktbewertungen, E-Mails, Feeds in sozialen Medien und mehr.

Vereinfachen Sie Dokumentenverarbeitung-Workflows, indem Sie Text, Schlüsselsätze, Themen, Stimmungen und mehr aus Dokumenten wie Versicherungsansprüchen extrahieren.

Differenzieren Sie Ihr Unternehmen, indem Sie ein Modell trainieren, um Dokumente zu klassifizieren und Begriffe zu identifizieren, ohne dass Erfahrung mit Machine Learning erforderlich ist.

Schützen und kontrollieren Sie, wer Zugriff auf Ihre sensiblen Daten hat, indem Sie persönlich identifizierbare Informationen (PII) aus Dokumenten identifizieren und entfernen.

Funktionsweise

Amazon Comprehend ist ein Service der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der Machine Learning nutzt, um aus Texten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Zusammenhänge zu entdecken.

Anwendungsfälle

Erhalten Sie Geschäft und Callcenter-Analytik

Erkennen Sie die Kundenstimmung und analysieren Sie Kundeninteraktionen und kategorisieren Sie eingehende Supportanfragen automatisch. Gewinnen Sie Erkenntnisse aus Kundenumfragen, um Ihre Produkte zu verbessern.

Indizieren und Durchsuchen von Produktrezensionen

Konzentrieren Sie sich auf den Kontext, indem Sie Ihre Suchmaschine mit einem Tool ausstatten, mit dem sie nicht nur Schlüsselwörter, sondern auch Schlüsselsätze, Entitäten und Stimmungen indizieren kann.

Verwaltung rechtlicher Schriftsätze

Automatisieren Sie die Extraktion von Erkenntnissen aus Paketen mit rechtlichen Schriftsätzen wie Verträgen und Gerichtsakten. Schützen Sie Ihre Dokumente weiter, indem Sie persönlich identifizierbare Informationen (PII) identifizieren und löschen.

Verarbeitung von Finanzdokumenten

Klassifizieren und extrahieren Sie Entitäten aus Finanzdienstleistungsdokumenten wie Versicherungsansprüchen oder Hypothekenpaketen oder finden Sie Beziehungen zwischen Finanzereignissen in einem Finanzartikel.