정확한 정보를 더 빨리 찾기

지능형 검색으로 고객 상호 작용 개선 및 인력 생산성 강화

거의 절반에 가까운 확률로, 지식 근로자는 정보가 비정형 데이터의 형태로 조직 전체에 분산되어 있기 때문에 우수한 성과를 내는 데 필요한 정보를 찾지 못합니다.

이 데이터는 찾기가 어려울 뿐만 아니라, 걸러내야 할 부분이 많은 긴 문서 목록을 반환하기 때문에 검색 도구를 사용하는 직원들이 원하는 내용을 놓치는 경우가 많습니다. 따라서 원하는 것을 찾는 데 시간이 오래 걸리며, 아예 찾지 못할 경우도 있습니다.

AWS는 이 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 기반으로 하는 지능형 검색 서비스, Amazon Kendra를 제공합니다. Kendra는 자연어 검색 기능을 사용하여 조직이 비정형 콘텐츠에서 정확한 답변을 신속하게 반환할 수 있도록 지원합니다.

Amazon Kendra란? (1:26)

이점

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더 빠르게 답변 검색

답답한 검색 환경을 없애고, 지식 격차를 해소하고, 더 빠르게 답변을 찾을 수 있도록 개별 데이터 사일로를 단일 검색 인터페이스로 연결합니다.

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직원 생산성 향상

직원 역량을 강화하며 R&D를 가속화하고, 데이터 중심 비즈니스 결정을 내리고, 생산성을 높이는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

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고객 경험 향상

웹사이트 및 애플리케이션에 자연어 검색 기능을 통합하여 Q+A를 포함하는 더 스마트한 챗봇, 더 많은 정보가 제공되는 고객 서비스 에이전트, 더 나은 검색 환경을 고객에게 제공합니다.

고객 사례

3M

연구 및 개발 가속화

"재료 과학자들이 새로운 연구를 진행할 때, 그들은 방대한 지식 기반 안에 많은 특허 속에 묻혀 있는 과거의 관련 연구 정보에 액세스해야 합니다. Kendra는 과학자들이 자연어 쿼리를 빠르고 정확하게 처리함으로써 필요한 정보를 찾을 수 있도록 합니다. Kendra를 사용하면서 엔지니어와 연구원들이 Amazon Kendra를 사용하기 전보다 훨씬 빠르게 정보를 찾을 수 있을 것으로 기대합니다."

David Frazee, 3M 기업 연구 시스템 연구소 기술 책임자

PwC

규정 준수 및 규제 위험 최소화

"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."

Chris Curran, PwC New Ventures 최고 기술 책임자 겸 CTO

Citibot

고객 상호 작용 개선

"코로나19 확산 중에 일부 시민의 콜 센터 통화 포기 비율은 50%에 달했으며 일부 주에서는 대기 시간이 최대 3시간에 육박했다고 보고했습니다. 통화량의 약 80%가 코로나19와 관련된 것이었습니다. Amazon Kendra에서는 챗봇 연계를 통해 원하는 답을 빠르게 찾을 수 있으므로 대기 시간을 90%까지 줄일 것으로 기대합니다."

Bratton Riley, Citibot 창립자 겸 CEO

Baker Tilly Digital

관련 정보를 더 빠르게 제공

"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 대답을 신속하게 검색하고 전사적 리포지토리에서 관련 콘텐츠에 연결할 수 있도록 하거나, 마케팅 관리자가 고객 행동에 대한 중요한 연구에 신속하게 액세스할 수 있도록 지원합니다."

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

솔루션

Amazon Kendra

기계 학습을 기반으로 하는 지능형 검색 서비스, Amazon Kendra로 검색을 새롭게 바꾸세요. Amazon Kendra는 직원과 고객이 필요할 때 필요한 정보에 더 빠르게 액세스할 수 있도록 엔터프라이즈 내 소비자 검색 환경을 지원합니다. 이를 가능하게 만들기 위해 Kendra의 기계 학습 모델은 문서 콘텐츠와 문서 간 관계를 이해하려고 지속적으로 노력하면서 무작위 링크 목록이 아닌 정확한 답변을 제공합니다.

Amazon Kendra의 또 다른 핵심 차별화 요소는 마치 다른 사람에게 질문하듯이 직원이 검색을 실행할 수 있도록 해주는 자연어 이해 기능을 갖췄다는 것입니다. 예를 들어, 직원들은 "IT 헬프 데스크가 언제 열리나요?"와 같은 구체적인 질문을 하고 Amazon Kendra가 "오전 9시 30분"과 같이 직접적으로 답변해 줄 것을 기대할 수 있습니다. 직원들이 여러 개의 결과 페이지를 살펴봐야 하는 키워드 검색과 달리, Kendra는 답변을 찾은 원본 문서의 구절을 강조 표시하고 IT 티켓팅 포털 및 기타 관련 사이트로 연결되는 링크를 함께 표시합니다.

Amazon Kendra는 14개 산업 영역에서 사전 훈련된 상태로 제공되므로 처음부터 광범위한 비즈니스 사용 사례에서 더 정확한 답변을 추출할 수 있습니다. 이러한 지식 기반을 즉시 사용할 수 있으며 구현이 용이하기 때문에 기존 검색 기술보다 검색 쿼리에 더 나은 답변을 제공할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

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리소스

귀사에 인지 검색이 필요한 7가지 이유 

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Amazon Kendra를 사용하여 인지 검색을 통해 직원 생산성 및 고객 만족도 개선 - AWS 

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