Amazon Comprehend

텍스트에서 통찰력 확보 및 관계 파악

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 텍스트 안에 있는 통찰력과 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. 기계 학습 경험은 필요 없습니다.

​비정형 데이터에 보물이 숨겨져 있을지도 모릅니다. 고객의 이메일, 지원 티켓, 제품 후기, 소셜 미디어, 심지어 광고 문구에서도 고객의 심리에 대한 통찰이 드러나며, 이를 투입하여 사업상 효과를 얻을 수 있습니다. 문제는 이를 입수할 방법입니다. 알려졌다시피 기계 학습은 방대한 텍스트 모음에서 특정한 관심 항목을 정확히 가려내는 데 특히 효과적이며(예: 분석 보고서에서 회사 이름 찾기), 언어 뒤에 숨겨진 심리를 거의 무한대로 학습할 수 있습니다(부정적인 후기 또는 고객 서비스 상담사와의 긍정적인 고객 상담 등 식별).

Amazon Comprehend는 기계 학습을 통해 비정형 데이터 속의 통찰과 관계를 밝혀낼 수 있도록 도와줍니다. 이 서비스는 텍스트의 언어를 식별하고 핵심 문구, 장소, 사람, 브랜드 또는 이벤트를 추출합니다. 또한 토큰화 및 Parts of Speech(PoS)를 사용하여 텍스트가 얼마나 긍정적인지 또는 부정적인지를 이해하며 텍스트 파일 모음을 주제별로 자동으로 정리합니다. Amazon Comprehend의 AutoML 기능으로 해당 조직의 필요에 꼭 맞게 조정된 사용자 지정 개체 세트나 텍스트 분류 모델을 빌드할 수도 있습니다.

Amazon Comprehend는 완전 관리형이므로 서버를 프로비저닝하거나 기계 학습 모델을 빌드, 훈련, 배포할 필요가 없습니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되고, 최소 요금 및 사전 약정은 없습니다.

Introducing Amazon Comprehend

장점

텍스트에서 더 나은 답을 확보

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.

텍스트 모음에서 주제를 식별

Amazon Comprehend는 문서 및 기타 텍스트 파일(소셜 미디어 게시물 등) 모음을 분석하고 자동으로 관련 용어 또는 주제별로 이를 정리할 수 있습니다. 그런 다음 이 주제를 사용해 고객에게 개인화된 콘텐츠를 제공하거나 더 풍부한 검색 및 안내를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 대규모의 뉴스 기사 모음이 있는 경우, 자동으로 이를 주제별로 그룹화하여 사이트에서 방문자가 이전에 읽었던 내용을 토대로 새로운 기사를 제안하도록 할 수 있습니다.

자체 데이터의 훈련 모델

Amazon Comprehend는 손쉽게 확장하여 정책 번호나 부품 코드 등 특정한 용어를 찾아낼 수 있습니다. 또한 요청별 고객 ​지원 문의나 제품별 소셜 미디어 게시물 등 해당 비즈니스에 알맞은 방식으로 문서와 메시지를 분류하도록 Comprehend를 확장할 수도 있습니다. 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도​ 이러한 사용자 지정 기능을 추가할 수 있습니다. 각각의 예제 세트 약간과 레이블만 제공하면 나머지는 Comprehend가 알아서 합니다.

지속적 학습 및 끊임없는 개선

Amazon Comprehend는 언제나 새로운 데이터를 통해 학습하고 끊임없이 엔터티, 핵심 문구, 감성 및 주제에 대한 이해도를 높여갑니다. 학습 데이터는 금융부터 의료 서비스, 미디어, 통신, 교육, 정부, 광고에 이르기까지 분야가 다양합니다. 또한, 이 서비스는 전 세계에서 가장 규모가 큰 자연어 모음 중 하나인 Amazon.com 제품 설명과 고객 리뷰를 통해 학습합니다.

​작동 방법

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_How-It-Works

사용 사례


고객의 소리 분석

Amazon Comprehend를 사용하여 지원 이메일, 소셜 미디어 게시물, 온라인 댓글, 전화 통화 일지 등에 담긴 고객 상호 작용을 분석하고 가장 긍정적인 경험과 가장 부정적인 경험을 하게 만든 요소를 찾을 수 있습니다. 그리고 이러한 통찰력을 사용하여 제품과 서비스를 개선할 수 있습니다.

예: 콜 센터 분석

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Voice-Of-Customer

Amazon Comprehend를 사용하여 검색 엔진이 핵심 문구, 엔터티 및 감성을 인덱싱하도록 지원함으로써 더 나은 검색 환경을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기본 키워드가 아니라 기사의 의도와 컨텍스트 검색에 집중할 수 있습니다.

예: 제품 리뷰 인덱싱 및 검색

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Semantic-Search

지식 관리 및 검색

Amazon Comprehend를 사용하여 좀 더 쉽게 검색할 수 있도록 주제별로 문서를 정리하고 분류한 후, 같은 주제와 연관된 다른 기사를 추천하여 독자를 위한 콘텐츠 추천을 개인화할 수 있습니다.

예: 웹 사이트 콘텐츠를 개인화

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Knowledge-Management-Discovery

더 효과적인 문제 처리​를 위해 지원 티켓 분류

사용자 지정 분류를 사용하여 온라인 피드백 양식, 지원 티켓, 포럼 게시물, 제품 후기 등 인바운드 고객 지원 문서를 내용에 따라 자동으로 분류할 수 있습니다. 예를 들어 계정 취소 요청, 요금 청구 문제, 주소 변경 등의 상황에서 부품 번호나 우대 고객 등급, 제품 이름 같은 관련 정보를 사용자 지정 개체를 이용하여 자동 추출한 다음, 고객 문제를 해결하고 전반적인 고객 만족도를 높이기에 가장 적합한 팀으로 문서를 빠르게 라우팅하는 것입니다.

예: 고객 지원 티켓 처리

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Customer-Support-Ticket-Handling

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