Amazon Comprehend

Descubra información y relaciones en un texto

Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que utiliza el machine learning para descubrir información en datos no estructurados. En lugar de revisar los documentos, se simplifica el proceso y la información que no se ve es más fácil de entender.

El servicio puede identificar elementos fundamentales en los datos, incluidas referencias a idiomas, personas y lugares y los archivos de texto se pueden clasificar por temas relevantes. Puede detectar de forma automática y precisa la opinión de los clientes en su contenido en tiempo real. Esto acelera la toma de decisiones de manera más informada y en tiempo real para mejorar las experiencias de los clientes. Comprehend no solo localiza cualquier contenido que contenga información personal identificable, sino que también lo redacta y enmascara. Comprehend está completamente administrado, por lo que puede comenzar a trabajar de forma rápida, sin tener que entrenar modelos desde cero. Comience a procesar millones de documentos en minutos al aprovechar el poder del machine learning.

¿Qué es Amazon Comprehend? (1:30)

Beneficios

Descubra información valiosa de su texto

Amazon Comprehend puede descubrir el significado y las relaciones del texto a partir de incidentes del servicio de atención al cliente, opiniones de productos, redes sociales, artículos de noticias, documentos y otras fuentes. Por ejemplo, puede detectar la característica que se menciona con mayor frecuencia cuando los clientes están contentos o descontentos con su producto.

Organice documentos por temas

Se puede entrenar Amazon Comprehend para etiquetar documentos con temas o etiquetas definidas. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural permiten que la solución vaya más allá de la búsqueda de palabras clave o el etiquetado basado en reglas para una clasificación de documentos más precisa. Entregue contenido personalizado a sus clientes y proporcione una mejor navegación en función de estos temas.

Entrene modelos con sus propios datos

También se puede utilizar Amazon Comprehend para identificar términos específicos. Puede adaptar los mensajes y documentos de clasificación a las necesidades de su organización, como publicaciones en redes sociales por producto. La experiencia en machine learning no es un requisito para agregar esta personalización. Es tan simple como proporcionar las etiquetas y un pequeño conjunto de ejemplos de cada una.

Compatibilidad con texto general y específico del sector

Amazon Comprehend, al aprovechar la tecnología de los últimos modelos de machine learning, puede identificar información específica del sector a partir de textos y documentos no estructurados, como correos electrónicos. Amazon Comprehend Medical puede identificar información médica, como medicamentos y condiciones médicas, de una variedad de fuentes (incluidas las notas del médico) y determinar su relación entre sí. Permite un análisis más fácil y proporciona contexto para que los términos extraídos sean significativos.

Casos de uso

  • Análisis de clientes
  • Búsqueda precisa
  • Administración de conocimiento
  • Tickets de soporte
  • Análisis de cohortes médicas
  • Análisis de clientes
  • Análisis del centro de llamadas

    Detecte la opinión del cliente con Amazon Comprehend de forma automática. Analice las interacciones de los clientes, incluidas las publicaciones en las redes sociales, con precisión para mejorar sus productos y servicios.

    Use-cases_Customer-analytics
  • Búsqueda precisa
  • Indexación y búsqueda opiniones de productos

    Proporcione una experiencia de búsqueda más satisfactoria al equipar su motor de búsqueda para indexar frases clave, entidades y opiniones. Profundice la búsqueda más allá de las palabras clave básicas para centrarse en el contexto de los artículos.

    Use-Cases_Accurate-Search
  • Administración de conocimiento
  • Personalización de contenido en un sitio web

    Puede utilizar Amazon Comprehend para organizar y categorizar documentos en su sitio web por tema a fin de facilitar su descubrimiento. Se puede personalizar el contenido para los lectores y proporcionar recomendaciones de artículos relacionados.

    Use-Cases_Knowledge-Management
  • Tickets de soporte
  • Gestión de tickets del servicio de atención al cliente

    Categorice de forma automática los documentos entrantes del servicios de atención al cliente, como las reseñas de productos, con una clasificación personalizada. Luego, las entidades personalizadas pueden extraer información relevante para resolver los problemas de los clientes.

    Use-Cases_Support-Tickets
  • Análisis de cohortes médicas
  • Reclutamiento para ensayos clínicos

    Amazon Comprehend Medical identifica información médica compleja que se encuentra en texto no estructurado. En la oncología, esto se utiliza con el fin de identificar a los pacientes reclutados para los ensayos clínicos apropiados en una fracción del tiempo.

    Use-Cases_Medical-Cohort-Analysis

Historias de éxito de los clientes

LexisNexis

LexisNexis Legal & Professional es un proveedor global de soluciones de tecnología y contenido para profesionales de empresas en general y del sector legal en particular; presta servicios a clientes en más de 175 países y ofrece más de 2 mil millones de archivos de búsqueda.

“Proporcionamos a los profesionales del sector legal análisis y estudios de investigación repletos de datos para ayudarles a tomar decisiones informadas. Por tanto, siempre estamos buscando mejores formas de descubrir información a partir de documentos legales. Gracias al machine learning (ML) automático de Amazon Comprehend, ahora podemos crear modelos de reconocimiento de entidades personalizados y precisos sin las complejidades asociadas con el ML. Las entidades que más nos importan, como la de juez y la de abogado, pueden identificarse rápidamente a partir de más de 200 millones de documentos con una precisión superior al 92 %”.

Rick McFarland, responsable jefe de datos de LexisNexis

Chisel AI

Chisel AI ayuda a agentes y empresas de seguros comerciales a duplicar sus negocios al automatizar sus procesos mecánicos, como intermediaciones y suscripciones.

El sector de los seguros comerciales opera usando procesos que requieren mucha documentación. El procesamiento de estos documentos requiere que se ingresen datos de forma manual y es costoso, y en este suelen producirse errores humanos. Usamos servicios de AWS para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativo mediante Amazon Textract y Amazon Comprehend. Con aprendizaje automático, logramos extraer números de póliza, fechas de vencimiento y muchos otros atributos específicos de la industria con un esfuerzo manual mucho menor. Aprovechamos Amazon Textract para extraer datos de documentos a gran escala, y Amazon Comprehend para clasificar y etiquetar contenidos no estructurados en documentos y extraer entidades específicas del área de los seguros. “Nuestras aplicaciones usan Amazon Textract y Amazon Comprehend junto con nuestros modelos propietarios para automatizar procesos manuales costosos, como revisión de documentos e ingreso de solicitudes de seguros. Reducimos el esfuerzo de los clientes, lo que hace que comprar y vender seguros comerciales sea más fácil y rápido. Vemos excelentes resultados con el uso de aprendizaje automático de AWS”.

Colin Toal, director técnico, Chisel AI

FINRA

FINRA es una organización sin fines de lucro que se dedica a la protección de los inversores y a la integridad del mercado. Regula una parte fundamental del sector de valores: las empresas de corretaje que hacen negocios con el público en los Estados Unidos.

“FINRA recibe millones de documentos con datos no estructurados que admiten procesos de investigación, examen y conformidad. Nuestros investigadores y evaluadores tenían que pasar manualmente por los documentos, página por página, o ejecutar búsquedas muy localizadas para encontrar lo que necesitaban. Con Amazon Comprehend, podemos extraer rápidamente individuos y organizaciones, hacer coincidir las entidades extraídas con los registros de FINRA, etiquetar individuos de interés y detectar similitudes con otros documentos”.

Dmytro Dolgopolov, director superior de tecnología de FINRA

TeraDact

El software de TeraDact Solutions ofrece una alternativa sólida para compartir información de forma segura en un mundo donde cada vez hay más inquietudes por la conformidad y seguridad. Con sus capacidades distintivas de identificación y presentación de la información (IIaP™), las herramientas de TeraDact le brindan al usuario un entorno seguro para compartir información.

“Usar Amazon Comprehend para redactar información personal con el sistema de tokens no solo nos ayuda a alcanzar un grupo de clientes más grande, sino que también nos permite afrontar las desventajas de la detección de información personal basada en reglas, que puede causar falsas alarmas o detalles omitidos. La detección de información personal es fundamental para los negocios, y con la potencia de los modelos de NLP de Comprehend que tienen en cuenta el contexto, podemos mantener la confianza que nos tienen los clientes al darnos su información. Amazon innova para ayudarnos a hacer avanzar el negocio al agregar nuevas características que son fundamentales para nuestro paquete de productos”.

Chris Schrichte, director ejecutivo, TeraDact Solutions, Inc.

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