3M

3M은 접착제, 의료 제품 등을 생산하는 미네소타에 본사를 둔 다국적 기업입니다.

“3M에서 시행하는 모든 일의 핵심은 과학입니다. 우리에게 R&D는 3M의 요체입니다. 우리는 3M을 강력하게 해주는 과학에 깊이 투자합니다. 그러한 투자가 우리가 매년 1,200개가 넘는 새로운 제품을 소개할 수 있게 해 주는 원동력입니다. 재료 과학자들이 새로운 연구를 진행할 때, 그들은 방대한 지식 기반 안에 많은 특허 속에 묻혀 있는 과거의 관련 연구 정보에 액세스해야 합니다. 올바른 정보를 찾는 일은 큰 노력과 시간을 필요로 합니다. 이러한 문제를 개선하기 위해 우리는 새롭고 강력한 AWS 제품인 Amazon Kendra를 사용하기로 했습니다. Kendra는 과학자들이 자연어 쿼리를 빠르고 정확하게 처리함으로써 필요한 정보를 찾을 수 있도록 해 줍니다. Kendra를 사용하면서 엔지니어와 연구원들이 Amazon Kendra를 사용하기 전보다 훨씬 빠르게 정보를 찾을 수 있을 것으로 기대합니다. 우리 과학자들은 이 새롭고 강력한 힘에 열광하고 있으며, 고객을 위해 더 빠르게 혁신하고 보다 효과적으로 협력하며 고유한 제품의 흐름을 지속해서 가속화할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.”

3M 기업 연구 시스템 연구소, 기술 책임자, David Frazee

Dow Jones가 세운 The Wall Street Journal은 1889년부터 독보적인 분석 능력과 보도에 입각한 고유한 결정 능력으로 세계를 발전시키는 데 이바지한 언론사로 신뢰받고 있습니다.

"The Wall Street Journal Talk 2020 도구는 자연 언어 검색 기능을 매끄럽게 통합하고 Amazon Kendra를 사용하여 쉽게 데이터 피드를 업데이트합니다. Talk2020 사용자는 쉬운 언어로 된 질문을 통해 중요한 투표 결정에 필요한 정보를 얻고, 대통령 선거 후보자가 경제, 의료, COVID-19를 포함한 여러 가지 이슈와 주제에 대해 어떤 발언을 했는지 알아볼 수 있습니다. 이 무료 서비스를 사용하고자 하는 사람 누구에게나 제공할 수 있어 기쁩니다."

Ramin Beheshti, 그룹 주요 제품 및 기술 경영자, Dow Jones

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PwC New Ventures 조직의 파트너 겸 최고 기술 책임자인 Chris Curran은 "PwC는 규제 산업용 RegRanger를 설계하여 독점적인 PwC 인사이트뿐만 아니라 규제 및 규정 준수 정보에 액세스할 수 있도록 했습니다."라고 말했습니다. "우리의 목표는 정확한 답변이 100페이지 길이의 문서에 묻혀 있더라도 고객이 필요한 답변을 더 빨리 찾아 규제 정보를 신속하게 파악하고 자신 있게 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 있습니다. Amazon Kendra의 얼리 어답터인 PwC는 현재 RegRanger 다음 버전에서 구현될 향상된 검색 기능을 개발 및 테스트하고 있습니다. 이러한 향상된 기능을 통해 사용자는 자연어로 질문을 할 수 있게 되며, 이는 기존의 키워드 검색 방법과 문서의 수동 검토와 비교하여 획기적으로 개선된 것입니다. 우리는 Kendra가 규제 대상 산업의 고객에게 가져다줄 부가가치에 대한 기대가 큽니다."

PwC New Ventures, 최고 기술 책임자 겸 CTO, Chris Curran

bswift는 창립 이후로 기술을 사용하여 의료 관리를 단순화하고, 비용을 절감하고, 건강 목표를 달성하는 데 필요한 리소스와 고객을 연결하는 데 초점을 맞추었습니다.

"Kendra를 배포하기 전에는 고객을 필요한 정보로 안내하기 위한 논리적 내비게이션 경로를 만들었습니다. 하지만 그 어떤 것도 원하는 수준의 고객 경험(CX)을 구현하지 못해 고객의 불만을 사거나, 심하면 건강상의 이익에 대해 최적이 아닌 결정으로 이어졌습니다. Amazon Kendra는 기존 포털 플랫폼과 매끄럽게 연결되어서 직원들이 CX를 개선할 수 있는 중요한 활동에 매진할 여력이 생겼습니다. Kendra를 사용한 지는 얼마 되지 않았지만, 이미 수천 명의 긍정적 고객 상호작용을 지원하였고 사용을 시작하고 불과 며칠 만에 양질의 답변을 제공했습니다."

Devin Parsons, 디지털 혁신 부문 부사장 및 책임자, CVS 기업 bswift

Magellan

Magellan Health 콜센터는 우리의 회원, 제공자 및 고객에게 매우 중요합니다. 의료 서비스 분야의 많은 정보를 고려할 때 우리는 회원, 제공자 또는 고객의 특정 정보를 우리의 콜센터 애플리케이션과 연결할 수 있는 솔루션이 필요했습니다. Amazon Kendra는 최소한의 노력으로 이 모든 것이 원활하게 작동하도록 해준 솔루션입니다.

Magellan Health, 소프트웨어 엔지니어링 담당 이사, Brian Lichtle

Citibot에서는 일반인과 지방 및 주 정부의 효율적이고 효과적인 커뮤니케이션을 위한 도구를 제공합니다. 텍사스 주 포트워스와 같은 도시의 시민들은 Citibot을 사용하여 질문의 답을 얻고, 문제를 보고하고, 직원에게 직접 메시지를 보내며, 실시간 알림을 받습니다.

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"시민들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 Citibot은 Amazon Lex Chatbot을 확장하여 Amazon Kendra와 통합했습니다. 여러 소스의 데이터를 가져와서 자연어 질문에 답할 수 있는 기능은 가장 필요할 때에 시민들의 참여 범위를 확대하고 효과를 개선하는 데 도움이 됩니다. COVID-19 확산 중에 일부 시민의 콜 센터 통화 포기 비율은 50%에 달했으며 일부 주에서는 대기 시간이 최대 3시간에 육박했다고 보고했습니다. 통화량의 약 80%가 COVID-19와 관련된 것이었습니다. Amazon Kendra에서는 챗봇 연계를 통해 원하는 답을 빠르게 찾을 수 있으므로 대기 시간을 90%까지 줄일 것으로 기대합니다. COVID-19 후에도 시에서는 공공 시설 운영 시간 또는 혼잡한 공공 이벤트로 인한 도로 폐쇄와 같은 정보에 더 빠르고 쉽게 액세스할 수 있도록 계속해서 Amazon Kendra 기반 챗봇을 활용할 계획입니다.”

Bratton Riley, Citibot 창립자 겸 CEO

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Oklahoma State University–Oklahoma City(OSU-OKC)는 오클라호마주 오클라호마시티에 있는 공립 대학교입니다. 매 학기에 약 5,000명의 학생이 도시 캠퍼스를 오가고 준학사 학위, 인증서, 학사 프로그램에 등록합니다.

OSU-OKC는 새로운 학생과 복학하는 학생에게 더욱 정확한 정보를 제공해야 할 필요성이 생기자 Amazon Kendra와 Amazon Lex로 구동되는 AWS QnABot 프로젝트를 사용하여 웹사이트의 Q+A 챗봇과 콜 센터를 배포하였습니다.
 
"고객과 필요한 정보를 연결할 더 나은 방법이 필요했습니다. 새로 입학하는 학생들이 사이트에서 프로그램 정보를 찾지 못해서 학생 등록율에 부정적인 영향을 미쳤고, 복학하는 학생은 업데이트된 운영 시간을 찾지 못해서 최적의 경험을 얻을 수 없었습니다. 이 도구는 간단히 통합할 수 있었습니다. Amazon Kendra 및 Amazon Lex의 기계 학습 기능과 QnABot을 결합하고 나서 학생에게 관련 답변을 제공해 고객 상호작용을 개선했을 뿐만 아니라, 가장 분주한 성수기에도 학생의 필요를 더욱 잘 이해하고 이를 충족할 메커니즘이 생겼습니다. 성수기에는 전화가 2,000통 이상 오기 때문에 상담원 한 명이 처리하기에는 지나치게 많습니다. 그러나 QnABot을 출시한 이후로는 이 봇이 34,000건 이상의 대화를 지원하였고 직원 시간을 833시간 절감하면서도, 모든 고객에게 동일한 수준의 서비스와 정확도를 보장할 수 있었습니다. 고객과 학생들은 지금까지 구현된 기술 중에서 이 기술이 가장 영향력이 컸다고 평가했습니다. 앞으로는 QnABot의 용도를 확대해서 학사 일정, 광고, 학업 과정과 관련된 기타 정보를 포함하여 학생에게 개인 맞춤형 정보를 제공하고 싶습니다.."

Michael Widell, MBA, 운영 부사장, Oklahoma State University, 오클라호마시티

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Baker Tilley는 고객의 가장 시급한 문제를 해결하고 오래 지속되는 관계를 구축하며 고객이 새로운 기회를 창출하도록 지원하기 위해 최선을 다하는 최고의 자문, 세무 및 보증 회사입니다. Baker Tilley는 고객과 함께 데이터를 합리적으로 개선하여 시장 상황, 고객 선호도 및 동향에 대한 통찰력을 제공함으로써 고객이 변화를 신속하게 예측하고 이에 적응할 수 있도록 지원합니다. 많은 기업이 수년간 축적된 정형 및 비정형 데이터의 방대한 리포지토리에서 가치를 창출하기 위해 애쓰고 있습니다. Baker Tilley는 Amazon Kendra를 활용하여 고객이 지식 리포지토리에 보관된 주요 정보에 적절한 사용자를 연결하도록 도울 수 있습니다. Amazon Kendra는 믿을 수 없는 수준의 효율성과 정확성으로 직접 연결을 제공합니다. Kendra를 사용하는 고객은 SharePoint 전체 텍스트 검색과 비교하여 관련 정보를 10배 더 빠르게 검색할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon Kendra는 제품 관리자가 "티타늄으로 만든 부품은 무엇이지?"와 같이 일상적인 언어로 질문을 할 수 있도록 하여 이전에 키워드 검색으로는 불가능했던 관련 제품 설명서, 기술 게시판, 서비스 경고 및 특허 등록 목록과 같은 대답을 신속하게 검색하고 전사적 리포지토리에서 관련 콘텐츠에 연결할 수 있도록 하거나, 마케팅 관리자가 고객 행동에 대한 중요한 연구에 신속하게 액세스할 수 있도록 지원합니다.

"Baker Tilley는 Kendra가 빠르고 쉽고 정확한 하나의 서비스로 지식 리포지토리에 대한 액세스를 제공함으로써 데이터를 통해 주요 의사 결정을 내릴 수 있는 고객의 능력에 미칠 영향에 대한 기대가 큽니다."

Baker Tilly Digital | Labs, 고급 분석 및 데이터 엔지니어링 담당 Ollie East, 책임 관리자 Tom Puch

Allen Institute는 시애틀 소재의 비영리 생명과학 연구기관입니다.

“Amazon Kendra와 같은 AI에서 지금 당장 얻을 수 있는 가장 인상적인 기능은 과학자, 학자와 기술자가 방대한 학술 문헌에서 적절한 정보를 빠르게 찾고 중요한 연구를 빠르게 진행할 수 있다는 것입니다. Allen Institute for AI의 자랑스러운 Semantic Scholar 팀은 파트너와 함께 CORD-19를 제공하고 AI 리소스를 지원합니다. 커뮤니티에서는 이 리소스를 활용하여 이 중요한 문제를 해결합니다.

John A. Martignetti Oren Etzioni, Allen Institute for AI CEO

Woodside

Woodside Energy는 호주 액화 천연 가스(LNG)산업의 선구적 기업입니다.

“LNG공장을 설계, 건설, 운영한 35년을 포함하는 65년의 경험을 토대로 집단 지성을 망라한 수백만 개의 문서를 보유하고 있습니다. 인지적 기업으로 발돋움하기 위한 여정을 계속하는 동안, 자연어 질문에 대해 이전에는 불가능했던 수준의 정확성을 추구하고 있습니다. 이것이 Amazon Kendra를 사용하기로 한 이유입니다. Kendra는 자연어 쿼리를 사용하여 사용자가 필요로 하는 특정한 답변을 검색합니다. 이제 가장 중요한 프로젝트 엔지니어링 문서를 정확하게 검색할 수 있으며 문서화된 전체 지식 기반을 통해 확장하는 것이 가능합니다. Kendra는 ‘Pluto의 파이프라인 길이에 관한 질문’에 대한 답변을 빠르고 정확하게 찾아냅니다. 인지적 능력의 이러한 단계적 변화는 더 효율적이고 더 빠른 의사 결정을 가능하게 함으로써 회사 운영과 직원들의 작업 환경을 개선해 줄 것입니다."

Woodside Energy Ltd, 최고 디지털 책임자, Shelley Kalms

Workgrid

Liberty Mutual의 전액 출자 자회사인 Workgrid Software는 직원 경험 플랫폼에 소프트웨어 솔루션을 제공하여 업무의 연결성, 효율성, 생산성을 향상합니다.

“우리의 핵심 제품 중 하나는 Workgrid Chatbot으로, 직원들은 이를 통해 빈번한 쿼리에 신속하게 응답하고 친숙한 자연 언어 인터페이스를 사용하여 작업을 자동화할 수 있습니다. 모든 엔터프라이즈 Chatbot의 핵심 요소 중 하나는 직원들에게서 나오는 수많은 질문에 답변하는 기능입니다. Workgrid에서 제공하는 셀프서비스 Q&A 빌더를 이용하면 콘텐츠 작성자가 직원들의 질문에 응답하도록 Chatbot을 교육하기 위한 프로그래밍 언어가 필요하지 않습니다. 이러한 선별된 콘텐츠 외에도 Workgrid Chatbot이 전사적으로 존재하는 많은 양의 문서(예: PDF 문서)에서 지식을 쉽게 추출할 방법을 제공하려 합니다. 고객이 Amazon Kendra를 통해 필요한 답변을 빠르고 효율적으로 받을 수 있다는 가능성에 기대가 큽니다. Amazon Kendra를 사용하면 여러 리포지토리의 비정형 데이터에서 직접 답변을 추출할 수 있으며, 고객에게 정확하고 이전보다 나은 답변을 신속하게 제공할 수 있습니다. 강력한 직원 경험을 만들어 내기 위해 제공하는 대화식 컨텍스트 및 작업 자동화 결합을 이용할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다.”

Workgrid Software, 클라우드 엔지니어링 및 AI 책임자, Gillian McCann

Sage

Sage는 영국에 기반을 둔 기업 관리 소프트웨어 및 서비스 제공 업체이며(회계 및 급여, 재무 및 운영 관리, HR 및 인력 관리, 고객 관계 관리 포함) 전 세계에 300만 명 이상의 고객을 보유하고 있습니다.

“Sage는 새롭고 현명한 방법으로 고객 과제를 해결할 수 있도록 도와주는 회사와의 협력을 항상 추구하고 있습니다. 규모에 상관없이 모든 조직이 직원 효율성 및 경험에 직접적인 영향을 미치는 정보 검색 과제에 직면해 있습니다. Amazon Kendra와 같은 기술은 이러한 과제를 해결할 기회를 제공합니다. 우리는 Sage를 비즈니스에 이용하려는 고객이 회계, 재무, 결제 및 뱅킹, 직원, 급여에 걸쳐 얻을 수 있는 혜택을 확실하게 인지하고 있습니다. 우리의 목표는 사람들이 생각하고 일하는 방식에 변화를 가져와 조직이 번영할 수 있도록 돕는 것입니다. Amazon Kendra와 같은 서비스를 이용한다면 고객에게 바로 이런 부분에서 도움을 줄 수 있습니다.”

Sage, 신기술 및 에코시스템 담당 전문 이사, Shivani Govil

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TC Energy는 발전 및 저장 시설과 함께 안전하고 안정적인 천연 가스 및 원유 파이프라인 네트워크를 갖춘 북미의 대표적인 에너지 인프라 기업입니다. 이 기업은 정확한 정보에 신속하게 액세스하여 사람들이 일상을 유지하는 데 필요한 에너지를 안전하게 제공합니다. TC Energy는 Amazon Kendra를 간단하게 도입하여 며칠 만에 통합 엔터프라이즈 문서 검색 프로토타입을 완성할 수 있었으며, 팀은 이전에 정보를 검색하는 데 사용되었던 수십 개의 시스템을 대체하여 중요한 안전 정보를 중앙 위치에 보다 정확하게 가져올 수 있었습니다. 중앙 검색 콘솔을 통해 동일한 정보에 액세스하면 시간이 절약되어 직원들이 비즈니스 우선순위에 집중할 수 있습니다.

TC Energy, 기술 센터 인에이블먼트 및 디지털 R&D 담당 이사, Tamara Loewen

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"Haufe Group에서는 고객 경험을 개선할 방법과 더 나은 기술을 통해 직원 생산성을 높일 방안을 지속적으로 모색하고 있습니다. 오늘날의 작업 환경에서 효율성을 높일 수 있는 한 가지 핵심 요소는 분산 시스템에 상주하는 데이터를 통합하는 것을 비롯하여 관련 데이터에 빠르게 액세스하는 것입니다. 모든 사람이 적시에 적절한 장소에서 적절한 정보를 찾는 데 어려움을 겪어왔습니다. 우리는 종종 검색 중인 데이터를 찾는 데 필요한 노력에 좌절하곤 합니다. 특히 문서 검색의 경우 텍스트 기반 콘텐츠에서 검색을 수행할 때 검색 환경이 더 열악해집니다. Haufe Group에서는 이러한 검색 환경을 최적화하기 위한 다양한 접근 방식이 이미 마련되어 있지만, Amazon Kendra는 그룹 전체의 최소 7개의 주요 정보 리포지토리에서 단일 검색 환경을 제공하는 등 추가적인 최적화에 기여하고 우리가 원하는 액세스 속도와 편의성을 실현하는 데 중요한 역할을 할 것으로 확신합니다. 다양한 데이터 리포지토리를 위한 사전 정의된 커넥터와 맞춤형 커넥터를 생성하는 옵션을 통해 Amazon Kendra는 고객 만족도와 직원 생산성을 향상시킬 수 있는 광범위한 사용 사례를 제공할 것으로 기대합니다."

Haufe Group, ICT 서비스 부문 책임자, Andreas Plaul

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수상 경력에 빛나는 클라우드 컨설팅 회사인 Onix는 20년에 걸친 심층적인 엔터프라이즈 검색 경험을 바탕으로 수백 개의 고객사가 끊임없이 변화하는 검색 환경에 적응할 수 있도록 지원해왔습니다. 검색 기능은 수년에 걸쳐 발전해 왔습니다. 이제 사용자는 시맨틱 및 자연어 검색 엔진과 개인 생활에서 사용하는 대화식 인터페이스에서 얻을 수 있는 것과 동일한 경험을 기대합니다. 기계 학습과 자연어 처리 능력에 힘입어 Kendra는 직원 생산성을 최대 25% 향상합니다. 더욱 정확한 엔터프라이즈 검색을 통해 Kendra는 키워드 기반 온프레미스 및 SaaS 검색 사용자가 클라우드로 마이그레이션하고 계약에 종속되는 것을 피할 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다.

Onix, 사장 겸 CEO, Tim Needles

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