ドキュメント、カスタマーサポートチケット、製品レビュー、電子メール、ソーシャルメディアフィードなどに含まれるテキストから、価値あるインサイトを発見します。
保険金請求書などのドキュメントから、テキスト、キーフレーズ、トピック、センチメントなどを抽出することで、ドキュメント処理のワークフローを簡素化します。
機械学習の経験の必要はなく、モデルをトレーニングしてドキュメントを分類し、言葉を識別することで、ビジネスを差別化します。
ドキュメントから個人を特定できる情報 (PII) を識別して再編集することで、機密データへのアクセス権を保護および管理します。
仕組み
Amazon Comprehend は、機械学習を使用して、テキストからインサイトや関係性を発見するための自然言語処理 (NLP) サービスです。
ユースケース
ビジネスデータのマイニングとコールセンター分析
顧客のセンチメントを検出し、顧客とのやり取りを分析して、インバウンドサポートリクエストを自動的に分類します。顧客調査からインサイトを抽出し、製品を改善します。
製品レビューのインデックスおよび検索
検索エンジンにキーワードだけでなく、キーフレーズ、エンティティ、センチメントをインデックスする機能を持たせることで、コンテキストを重視します。
法的書類の管理
契約書や裁判記録などの法的書類の中からインサイトを抽出する作業を自動化します。個人を特定できる情報 (PII) を識別して再編集することで、ドキュメントの安全性をさらに高めます。
金融書類を処理する
保険金請求書や住宅ローンパッケージなどの金融サービスドキュメントからエンティティを分類、および抽出したり、金融記事の中の金融イベント間の関係を見つけたりします。
