Mit Machine Learning in Hongkong innovieren

Machine Learning kann Unternehmen in Hongkong dabei helfen, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern, Kosten zu senken und Betrug zu reduzieren. Es kann jedoch schwierig sein, herauszufinden, wo mit der Anwendung von Machine Learning begonnen werden soll. Eine Lösung besteht darin, praktische, bewährte Anwendungsfälle für Machine Learning zu implementieren, die schnell echte geschäftliche Auswirkungen haben und die anfänglichen Hindernisse für die Einführung beseitigen können.

Gängige Anwendungsfälle

Erwägen Sie, mit einem der folgenden Anwendungsfälle zu beginnen, oder kontaktieren Sie uns, um zu beginnen!

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Selfservice-Prozesse mit dialogorientierter KI optimieren

Ermöglichen Sie die Omnichannel-Kommunikation mit Ihren Kunden über Chatbots, Sprachassistenten und interaktive Informationskioske - 365/24/7. Steigern Sie die Benutzerzufriedenheit, senken Sie die Betriebskosten und rationalisieren Sie Ihre Geschäftsprozesse.

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Erkennen von betrügerischen Online-Aktivitäten

Verbessern Sie die Rentabilität, indem Sie die Erkennung potenziell betrügerischer Online-Aktivitäten, wie Zahlungsbetrug und gefälschte Konten, mithilfe von Machine Learning und Ihren eigenen Daten automatisieren.

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Kundenempfehlungen mit Machine Learning personalisieren

Verbessern Sie die Kundenbindung und -konversion, indem Sie durch Empfehlungen, kuratierte Inhalte und gezielte Marketingaktionen personalisierte Web-Erlebnisse schaffen, die auf individuelle Kundenpräferenzen und Verhaltensweisen über alle Kanäle hinweg zugeschnitten sind.

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  • ML-Whitepapers und E-Books herunterladen
  • Sechs Schritte zum Erfolg mit Machine Learning

    ML gibt es zwar schon seit Jahrzehnten, aber seine Barrierefreiheit als Instrument zur Transformation von Unternehmen ist relativ neu. Dieses E-Book beschreibt einen bewährten Weg – vom ersten Schritt bis zur Messung der Ergebnisse – mit Erkenntnissen aus den bewährten Methoden von Amazon ML und der Erfahrung, die Tausenden von Kunden dabei hilft, ihre eigenen Initiativen umzusetzen.


    Das Geschäftswachstum mit Machine Learning beschleunigen

    Dieses E-Book enthält Erfolgsgeschichten von AWS-Kunden – kleinen und mittleren Unternehmen –, die mithilfe barrierefreier ML-Tools in einer oder mehreren dieser Kategorien transformative Ergebnisse erzielt haben.


    Transformative Geschäftsergebnisse mit Machine Learning erzielen

    AWS unterstützt Unternehmen aus allen Branchen dabei, ML in drei Kategorien kritischer Geschäftsziele erfolgreich einzusetzen: Verbesserung des Kundenerlebnisses, Optimierung des Geschäftsbetriebs und Beschleunigung von Innovationen. Dieses E-Book enthält Erfolgsgeschichten von AWS-Kunden, die mithilfe leistungsstarker ML-Funktionen in diesen drei Kategorien transformative Ergebnisse erzielt haben.


    Demokratisiert, operationalisiert, verantwortlich: die 3 Schlüssel zu erfolgreichen KI- und ML-Ergebnissen

    Ganz gleich, ob Sie Ihre bestehenden KI- und ML-Initiativen erweitern oder gerade erst anfangen, ein übersichtliches Nachschlagewerk kann Ihnen helfen, Ihre Strategie zu entwickeln und erfolgreiche Ergebnisse sicherzustellen. Dieses E-Book beschreibt die drei strategischen Säulen des Erfolgs und bietet praktische Empfehlungen, die Sie auf Ihr Unternehmen anwenden können.

Kunden in Hongkong, die AWS-ML-Lösungen verwenden


Lalamove
Lalamove
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Mit ML-Tools in AWS können wir Ideen schnell prototypisieren und unsere Markteinführungszeit verkürzen, indem wir uns auf Managed Services verlassen, anstatt interne Lösungen zu entwickeln.“

Samy Basset
Machine Learning Engineer, Lalamove

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Armitage Technologies
Armitage Technologies
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Die öffentliche Organisation konnte aufgrund der Genauigkeit unserer Computer-Vision-Lösung auf AWS Panorama problemlos die COVID-19-Vorschriften in Bezug auf die Anzahl der Personen an einem Standort einhalten.“

Norman Lam
Head of Innovation, Armitage Technologies Ltd.

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Weitere Informationen zu KI und Machine Learning in AWS

AWS wurde in IDC MarketScape für KI-Lifecycle-Softwaretools und Plattform-APEJ in der Kategorie „Leaders“ positioniert

AWS wurde im Gartner Magic Quadrant für Cloud-KI-Entwicklerservices als „Leader“ genannt

Mehr als 100 000 Kunden verwenden AWS für Machine Learning

Mehr als 100 000

Kunden von MNC, SMB und Startup nutzen AWS für Machine Learning

Steigerung der Teamproduktivität mit Amazon SageMaker um das 10-fache

10-mal

schneller bei der Teamvorhersehbarkeit mit Amazon SageMaker

Kostenreduzierung für Daten-Labeling-Kosten mit Amazon SageMaker

40 %

Reduzierung der Daten-Labeling-Kosten mit Amazon SageMaker

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