Amazon Comprehend

텍스트에서 통찰력 확보 및 관계 파악

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 텍스트에서 통찰을 얻는 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. 문서를 자세하게 확인하는 대신, 프로세스는 단순화되고 보이지 않는 정보를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

서비스는 언어, 사람 및 장소에 대한 참조를 포함하여 데이터에서 중요한 요소를 식별할 수 있으며 텍스트 파일은 관련 항목 별로 분류할 수 있습니다. 실시간으로 컨텐츠에서 고객의 감정을 자동으로 정확하게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정보에 입각한 실시간 의사 결정을 신속하게 수행하여 고객 경험을 개선합니다. Comprehend는 개인 식별 가능 정보를 포함하는 컨텐츠를 찾을 뿐만 아니라 해당 컨텐츠를 수정하고 가립니다. Comprehend는 완벽하게 관리되므로 처음부터 모델을 교육하지 않고도 신속하게 실행하고 실행할 수 있습니다. 기계 학습의 강력한 기능을 활용하여 수 백만 개의 문서를 몇 분 만에 처리합니다.

Amazon Comprehend란 무엇인가요? (1:30)

장점

텍스트에서 중요한 통찰력 파악

Amazon Comprehend는 고객 지원 인시던트, 제품 리뷰, 소셜 미디어 피드, 뉴스 기사, 문서 및 기타 소스의 텍스트에서 의미와 관계를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 고객이 제품에 만족하거나 만족하지 못할 때 가장 자주 언급되는 기능을 파악할 수 있습니다.

주제별 문서 구성

Amazon Comprehend는 문서에 사용자가 정의한 주제 또는 태그로 레이블을 지정하도록 훈련될 수 있습니다. 자연어 처리 기술을 사용하면 보다 정확한 문서 분류를 위해 키워드 검색 또는 규칙 기반 태그 지정 이상의 솔루션을 사용할 수 있습니다. 고객에게 맞춤형 컨텐츠를 제공하고 이러한 항목을 기반으로 보다 풍부한 탐색 기능을 제공합니다.

자체 데이터에 대한 훈련 모델

Amazon Comprehend는 특정 용어를 식별하는데 사용할 수도 있습니다. 분류 메시지 및 문서를 제품별 소셜 미디어 게시물과 같이 조직의 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 기계 학습 전문지식은 이 사용자 지정을 추가할 필요가 없습니다. 그것은 레이블과 각각의 작은 예제를 제공하는 것과 같이 간단합니다.

일반 및 업계 특정 텍스트 지원

최첨단 기계 학습 모델로 작동하는 Amazon Comprehend는 소셜 미디어 게시물, 이메일 및 웹 페이지와 같은 구조화되지 않은 텍스트에서 통찰력을 발견할 수 있습니다. Amazon Comprehend Medical은 다양한 소스(의사 노트 포함)에서 의약품 및 의료 조건과 같은 의료 정보를 식별하고 서로 간의 관계를 결정할 수 있습니다. 이는 추출된 용어를 의미 있게 만들기 위해 분석을 쉽게 하고 컨텍스트를 제공합니다.

사용 사례

  • 고객 분석
  • 더 정확한 검색
  • 지식 관리
  • 지원 티켓
  • 의료 집단 분석 수행
  • 고객 분석
  • 콜 센터 분석

    Amazon Comprehend를 사용하여 고객 감성을 자동으로 감지합니다. 소셜 미디어 게시물을 포함한 고객 상호 작용을 정확하게 분석하여 제품 및 서비스를 개선합니다.

    Use-cases_Customer-analytics
  • 더 정확한 검색
  • 제품 리뷰 인덱싱 및 검색

    Amazon Comprehend를 사용하여 검색 엔진이 핵심 문구, 엔터티 및 감성을 인덱싱하도록 지원함으로써 더 나은 검색 환경을 제공할 수 있습니다. 기본 키워드 이상의 검색을 수행하여 기사 내용에 집중합니다.

    Use-Cases_Accurate-Search
  • 지식 관리
  • 웹 사이트 컨텐츠를 개인화

    보다 쉬운 검색을 위해 Amazon Comprehend를 사용하여 웹 사이트의 문서를 항목 별로 구성하고 분류할 수 있습니다. 독자를 위해 컨텐츠를 개인화할 수 있고 관련 문서에 제공되는 추천도 가능합니다.

    Use-Cases_Knowledge-Management
  • 지원 티켓
  • 고객 지원 티켓 처리

    사용자 정의 분류를 사용하여 제품 검토와 같은 인바운드 고객 지원 문서를 자동으로 분류합니다. 그런 다음 사용자 지정 엔티티는 고객 문제를 해결하기 위해 관련 정보를 추출할 수 있습니다.

    Use-Cases_Support-Tickets
  • 의료 집단 분석 수행
  • 임상시험 모집

    Amazon Comprehend Medical은 구조화되지 않은 텍스트에서 발견되는 복잡한 의학 정보를 식별합니다. 종양학에서 Amazon Comprehend Medical은 소수의 시간 내에 적절한 임상 시험의 모집 환자를 식별하는 데 사용됩니다.

    Use-Cases_Medical-Cohort-Analysis

고객 성공 사례

LexisNexis

LexisNexis Legal & Professional은 법률 및 비즈니스 전문가를 위해 콘텐츠와 기술 솔루션을 제공하는 세계적 공급업체로, 175개가 넘는 국가/지역의 고객에게 20억 개 이상의 검색 가능 아카이브를 제공하고 있습니다.

"LexisNexis Legal & Professional은 법률 전문가에게 통찰력 있는 연구와 분석을 제공하여 현명한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 따라서 항상 법률 문서에서 통찰력을 발견할 수 있는 더 나은 방법을 강구하고 있습니다. Amazon Comprehend의 자동 ML(Machine Learning) 덕분에 저희는 ML과 관련된 복잡성에 얽매이지 않고도 정확한 사용자 지정 개체 인식 모델을 구축할 수 있게 되었습니다. 우리에게 가장 중요한 대상인 판사나 변호사와 같은 엔터티는 2억 건 이상의 문서에서 신속하게 식별할 수 있으며 정확도도 92%가 넘습니다."

Rick McFarland, LexisNexis의 최고 데이터 책임자

Chisel AI

Chisel AI는 일상적인 증권 인수 및 중개 프로세스를 자동화하여 민영 보험사 및 중개인의 비즈니스를 두 배로 확장하는 데 도움이 됩니다.

민영 보험업의 운영에는 문서 집약적인 프로세스가 사용됩니다. 이러한 문서를 처리하려면 수동 입력이 필요한데 수동 입력은 비용이 높고 오류가 잦습니다. 당사는 AWS 서비스인 Amazon Textract와 Amazon Comprehend를 사용하여 운영 워크플로를 자동화하고 간소화합니다. 기계 학습을 사용하면 최소한의 수동 작업으로 증권 번호, 만료 날짜 및 기타 보험 관련 속성을 추출할 수 있습니다. 당사는 Amazon Textract를 사용하여 문서 데이터를 대규모로 추출하고, Amazon Comprehend를 사용하여 문서의 구조화되지 않은 콘텐츠를 분류하고 레이블을 지정한 후 보험 관련 엔터티를 뽑아냅니다. “회사의 독점 모델과 함께 Amazon Textract 및 Amazon Comprehend를 애플리케이션에 사용하여 문서 검토 및 보험 신청서 접수 등 비용이 높은 수동 프로세스를 자동화합니다. 고객이 더 빠르고 쉽게 민영 보험을 구매하고 판매할 수 있도록 수고를 덜어드립니다. 당사는 AWS Machine Learning을 사용하면서 놀라운 결과를 확인하고 있습니다.”

Colin Toal, Chisel AI 최고 기술 책임자

FINRA

FINRA는 투자자를 보호하고 시장의 건전성을 확립하는 것을 목적으로 하는 비영리 조직입니다. 증권 업계 중 영국에서 대중을 대상으로 비즈니스를 운영하는 증권회사를 감독합니다.

"FINRA는 조사, 검사 및 규정 준수 프로세스를 지원하기 위해 구조화되지 않은 데이터가 담긴 수백만 건의 문서를 받습니다. 조사 및 검사 담당자는 원하는 정보를 얻기 위해 한 페이지씩 문서를 직접 검토하거나 맞춤형 검색을 수행해야만 합니다. Amazon Comprehend를 이용하면 개인과 조직을 신속하게 추출하고 추출된 엔터티를 FINRA 레코드와 비교하고 흥미로운 개인을 표시하며 다른 문서와의 유사점을 발견할 수 있습니다."

Dmytro Dolgopolov, FINRA의 기술 분야 선임 이사

TeraDact

TeraDact Solutions 소프트웨어는 규정 준수 및 개인 정보 보호 문제가 나날이 늘어나는 환경에서 보안 정보 공유를 위한 강력한 대안을 제공합니다. TeraDact 도구의 주력 기능인 Information Identification & Presentation(IIaP™)을 사용하면 안전한 환경에서 정보를 공유할 수 있습니다.

“회사의 토큰화 시스템과 함께 Amazon Comprehend를 PII 편집에 사용하면 더 큰 고객 집합에 접근할 수 있을 뿐 아니라 거짓 경보 또는 세부 정보 누락으로 이어질 수 있는 규칙 기반 PII 감지의 결점을 극복하는 데도 도움이 됩니다. PII 감지는 비즈니스에 중요합니다. Comprehend의 컨텍스트 인식 NLP 모델을 사용하면 회사에 정보를 맡기는 고객의 신뢰를 얻을 수 있습니다. Amazon은 회사의 제품군에 중요한 새로운 기능을 추가하여 비즈니스의 발전을 돕는 방향으로 혁신을 계속하고 있습니다."

Chris Schrichte, TeraDact Solutions, Inc.의 대표 이사

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