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!
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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.
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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.
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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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Scarica i whitepaper e gli ebook sul ML
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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
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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
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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
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Più di 100.000
i clienti di società multinazionali, PMI e startup utilizzano AWS per il machine learning
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Riduzione del 40%
dei costi di etichettatura dei dati utilizzando Amazon SageMaker
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