Innova grazie al machine learning a Hong Kong
Il machine learning può aiutare le aziende di Hong Kong a migliorare l'esperienza dei clienti, aumentare la produttività dei dipendenti, tagliare i costi e ridurre le frodi. Tuttavia, capire da dove iniziare con l'applicazione del machine learning può essere difficile. Una soluzione consiste nell'attuare casi d'uso pratici e comprovati di machine learning, in grado di produrre rapidamente un impatto aziendale reale e rimuovere le barriere iniziali all'adozione.
Casi d'uso comuni
Prendi in considerazione l'idea di cominciare con uno dei seguenti casi d'uso o contattaci se hai bisogno di nozioni di base!
Semplificazione dei processi self-service con l'IA conversazionale
Abilita comunicazione multicanale continua in modo coinvolgente con i clienti attraverso chatbot, assistenti vocali e chioschi informativi interattivi. Aumenta la soddisfazione dell'utente, riduci i costi operativi e ottimizza i processi aziendali.
Rilevamento di attività fraudolente online
Migliora il rendimento automatizzando il rilevamento di attività online potenzialmente fraudolente, come frodi nei pagamenti e account falsi, usando il machine learning e i tuoi dati unici.
Personalizzare suggerimenti cliente
Migliora il coinvolgimento e la conversione del cliente creando esperienze Web personalizzate, adattate alle preferenze e ai comportamenti individuali del cliente sui vari canali, attraverso suggerimenti, contenuti curati e promozioni marketing mirate.
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Sei fasi per il successo del machine learning
Sebbene il machine learning esista da decenni, la sua accessibilità come strumento per trasformare le aziende è relativamente nuova. Questo ebook delinea un percorso collaudato, dalla prima fase alla misurazione dei risultati, con approfondimenti tratti dalle best practice di Amazon ML e dalla sua esperienza nell'aiutare migliaia di clienti a realizzare le proprie iniziative.
Accelerare la crescita aziendale con il machine learning
Questo ebook presenta storie di successo di clienti AWS (piccole e medie imprese), che hanno ottenuto risultati trasformativi in una o più di queste categorie grazie all'aiuto di strumenti di apprendimento automatico accessibili.
Ottenere risultati aziendali trasformativi con il machine learning
AWS aiuta le organizzazioni di tutti i settori a sfruttare con successo il machine learning in tre categorie di obiettivi business critical: migliorare l'esperienza del cliente, ottimizzare le operazioni aziendali e accelerare l'innovazione. Questo ebook presenta storie di successo di clienti AWS che hanno ottenuto risultati trasformativi in queste tre categorie utilizzando potenti funzionalità di machine learning.
Democratizzati, operativi e responsabili: le tre chiavi per il successo di IA e ML
Sia che tu stia ampliando le tue iniziative di IA e ML esistenti o che tu sia solo all'inizio, una guida di riferimento chiara può aiutarti a sviluppare la tua strategia e contribuire a garantire risultati di successo. Questo eBook delinea i tre pilastri strategici del successo e fornisce consigli pratici da applicare alla tua organizzazione.
Clienti di Hong Kong che utilizzano soluzioni AWS ML
Con gli strumenti di machine learning su AWS, possiamo rapidamente creare prototipi delle nostre idee e ridurre il nostro time-to-market affidandoci a servizi gestiti anziché sviluppare soluzioni interne".
Samy Basset
Ingegnere per il machine learning, Lalamove
L'organizzazione pubblica potrebbe facilmente rispettare le normative COVID-19 relative al numero di persone in una sede grazie all'accuratezza della nostra soluzione di visione artificiale su AWS Panorama".
Norman Lam
Responsabile dell'innovazione, Armitage Technologies Ltd.
Ulteriori informazioni su AI e machine learning in AWS
AWS si è posizionata nella categoria Leader di IDC MarketScape per gli strumenti software e la piattaforma APEJ per il ciclo di vita dell'IA
AWS è stata nominata leader nel Magic Quadrant di Gartner per i servizi per sviluppatori di intelligenza artificiale nel cloud
Più di 100.000
i clienti di società multinazionali, PMI e startup utilizzano AWS per il machine learning
Riduzione del 40%
dei costi di etichettatura dei dati utilizzando Amazon SageMaker
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