Conformidade
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Ajudamos as empresas fornecendo transparência, rastreabilidade e entendimento real de sua cadeia de suprimentos para que elas possam proteger suas marcas, remover barreiras de acesso ao mercado e reduzir o risco operacional e financeiro.
"Tentamos combinar tecnologia e expertise na área empresarial para ajudar nossos clientes a entender os riscos de conformidade de sua cadeia de suprimentos. Precisávamos de uma maneira de processar documentos de conformidade em grande escala. Nosso processo envolve ler imagens e documentos PDF com formulários, tabelas e texto de formato livre e extrair dados de interesse de dentro desses documentos. A tecnologia de OCR do Amazon Textract nos permitiu extrair texto de documentos. As APIs de NLP com reconhecimento de texto do Amazon Comprehend extraíram entidades específicas da empresa e seus valores a partir do texto. Também incorporamos pessoas ao nosso fluxo de trabalho usando o Amazon Augmented AI (Amazon A2I), para fazer nossas equipes examinarem os dados extraídos, fornecerem feedback para os modelos de ML e ajudarem a melhorá-los com o passar do tempo. O uso dessa eficiente combinação de pessoas e machine learning com o AppSync e o Amplify nos forneceu insights mais precisos sobre os riscos da cadeia de suprimentos de nossos clientes e os fez economizar milhares de horas na análise manual de documentos. Agora, eles podem saber imediatamente se sua empresa está em risco de conformidade.”
-Corey Peters, AI/ML Team Lead na Assent Compliance
Energia e serviços públicos
A necessidade de energia é universal. É por isso que a ExxonMobil é pioneira em novas pesquisas e busca novas tecnologias para reduzir as emissões, enquanto cria combustíveis e lubrificantes mais eficientes. A ExxonMobil está comprometida em atender com responsabilidade às necessidades de energia do mundo.
As implementações digitais da AWS e Amazon Business na organização de aquisições da ExxonMobil estão aprimorando suas operações globais e preparando-as para interrupções inesperadas. "Nós trabalhamos com o Amazon ML Solutions Lab para desenvolver uma prova de conceito com o objetivo de maximizar a utilização do contrato e reduzir ainda mais os custos. Uma abordagem aproveita o Amazon SageMaker para melhorar a identificação dos itens de catálogo mais adequados de entradas de texto livre no sistema de eProcurement da ExxonMobil, Smart by GEP. Quando as descrições dos itens do catálogo não estão prontamente disponíveis, usamos o Amazon Comprehend para criar um modelo de classificação sob medida para mapear entradas de texto livre para acordos de contrato de fornecedor."
-Mariano Matzkin, gerente de compras de MRO global, ExxonMobil
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Serviços financeiros
A FINRA é uma organização sem fins lucrativos dedicada à proteção do investidor e à integridade do mercado. Ela regulamenta uma parte fundamental do setor de títulos: empresas de corretagem que fazem negócios com o público nos Estados Unidos.
"A FINRA recebe milhões de documentos com dados não estruturados para apoiar os processos de investigação, exame e conformidade. Nossos investigadores e examinadores tinham que passar manualmente pelos documentos, página por página, ou realizar pesquisas muito direcionadas para encontrar o que precisavam. Com o Amazon Comprehend, podemos extrair rapidamente indivíduos e organizações, relacionar entidades extraídas a registros da FINRA, sinalizar indivíduos de interesse e detectar semelhanças com outros documentos.”
-Dmytro Dolgopolov, Senior Director of Technology no FINRA
Serviços públicos gerais
Usando os recursos de processamento de linguagem natural do Amazon Comprehend, o aplicativo pode extrair significado de uma linguagem jurídica complexa, identificar pequenas diferenças e sinalizar problemas para os assistentes sociais analisarem. Ao transferir o trabalho manual dos assistentes sociais, que antes precisavam comparar milhares de documentos por semana, a HMLR dobrou sua velocidade de revisão de documentos e pode aprovar transferências de propriedades com mais rapidez. Essa solução também reduz o risco de pedidos de indenização: ela sinaliza discrepâncias no início do processo de inscrição, fazendo com que os assistentes sociais resolvam os problemas antes que eles evoluam para disputas legais. A HMLR implantou uma aplicação Web para automatizar a comparação de documentos, reduzindo o tempo de revisão em 50% e aumentando a produtividade da equipe.
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Jurídico
A LexisNexis Legal & Professional é uma fornecedora global de soluções de conteúdo e tecnologia para profissionais jurídicos e empresariais, atendendo a clientes em mais de 175 países e oferecendo mais de 2 bilhões de arquivos pesquisáveis.
“Fornecemos pesquisas e análises criteriosas aos profissionais jurídicos, para ajudá-los a tomar decisões bem-informadas. Portanto, estamos sempre procurando maneiras melhores de descobrir insights de documentos jurídicas. Graças ao machine learning (ML) automático do Amazon Comprehend, agora podemos criar modelos precisos de reconhecimento de entidades personalizados sem entrar nas complexidades associadas ao ML. As entidades com as quais mais nos preocupamos, como juízes e advogados, podem ser identificadas rapidamente em mais de 200 milhões de documentos com uma precisão acima de 92%.”
-Rick McFarland, Chief Data Officer na LexisNexis
Manufatura
A Siemens criou uma solução de processamento de respostas a pesquisas da AWS que envia pesquisas concluídas ao Amazon Comprehend para a identificação do idioma e, em seguida, para o Amazon Translate a fim de executar as traduções. Depois que o Amazon Comprehend torna os nomes anônimos, o Amazon SageMaker detecta e organiza as respostas em categorias e tópicos. Além de retornar resultados de pesquisas analisados e classificados pelo menos 75% mais rápido do que antes, a solução da AWS torna o programa de levantamento muito mais barato.
“A aquisição de análise e processamento humanos de pesquisas anteriores com funcionários custam vários euros por entrevista. Ao usar o Amazon Comprehend e outros serviços da AWS, estamos obtendo a tradução, o processamento e a análise por menos de um euro por entrevista.”
Varejo e atacado
Na central de suporte da Schuh, a empresa usa os recursos de processamento de linguagem natural (PNL) e machine learning (ML) do Amazon Comprehend para analisar os e-mails dos clientes e reconhecer o sentimento das mensagens. A tecnologia é tão eficaz que pode avaliar automaticamente, por exemplo, que 41% das comunicações contêm sentimentos positivos ou negativos, muito antes de a equipe de suporte fazer login. Os tíquetes de suporte são classificados por problema e codificados por cores e, em seguida, encaminhados ao atendente do atendimento ao cliente, que pode lidar melhor com eles com base na experiência ou na área de especialização. Antes de usar o Comprehend, priorizar as consultas era um processo manual e demorado.
“O uso do Comprehend para escalar o problema de um cliente para a pessoa certa realmente nos dá a melhor chance de reter esse cliente no futuro.”
O Chick-fil-A usa o Amazon Comprehend para ajudar a identificar doenças transmitidas por alimentos
Software e Internet
A Vision Critical fornece um software de inteligência de relacionamento com o cliente que proporciona a empresas de grande porte rapidez, capacidade de resposta e orientação ao cliente.
“Nossa plataforma Sparq conecta os dados mais importantes dos clientes de qualquer fonte, incluindo dados de transações, atitudes, emoções e intenções, para criar perfis de clientes dinâmicos que dão a cada equipe e sistema empresarial uma visão unificada do cliente. A integração do recurso de análise de sentimentos do Amazon Comprehend permite que a plataforma agora transforme o feedback qualitativo do cliente em insights acionáveis, determinando se o feedback é positivo, negativo ou neutro com mais de 90% de precisão.”
-Nicholas Simon, Product Manager na Vision Critical
O software da TeraDact Solutions oferece uma alternativa robusta para o compartilhamento seguro de informações em um mundo cada vez mais preocupado com a conformidade e a privacidade. Com seus renomados recursos de identificação e apresentação de informações Information Identification & Presentation (IIaP™), as ferramentas da TeraDact oferecem ao usuário um ambiente seguro para o compartilhamento de informações.
“Usar o Amazon Comprehend para a redação de PII com nosso sistema de tokenização não apenas nos ajuda a atingir um conjunto maior de nossos clientes, mas também a superar as deficiências da detecção de PII baseada em regras, o que poderia resultar em alarmes falsos ou detalhes perdidos. A detecção de PII é crítica para as empresas e, com o poder dos modelos de NLP com reconhecimento de contexto do Comprehend, podemos honrar a confiança que os clientes depositam em nós com suas informações. A Amazon está inovando de maneiras que nos ajudam a alavancar nossos negócios com a adição de novos recursos críticos ao nosso pacote de produtos."
- Chris Schrichte, CEO na TeraDact Solutions, Inc.
A SuccessKPI é uma plataforma de análise de experiência que capacita negócios no mundo para obter insights sobre a experiência do cliente, trazer eficiência ao quadro de funcionários e, em última análise, impulsionar os resultados da empresa. As principais centrais de atendimento do mundo, em múltiplos fornecedores de CaaS, usam a plataforma de análise SuccessKPI.
“Entender o sentimento do cliente com relação a vários produtos ou serviços é essencial para o entendimento da saúde da empresa. O sentimento direcionado do Amazon Comprehend permite que nossos clientes não apenas entendam o sentimento em uma conversa, mas também que eles se aprofundem em áreas específicas do produto ou da empresa em escala.”
- Praphul Kumar, diretor de produtos na SuccessKPI
A Gallup é uma empresa de análise e consultoria que ajuda as organizações com programas de ativação e capacitação de cultura que aplicam estratégias para fomentar um engajamento melhor e sustentável do funcionário e do cliente. O Gallup Access é nossa plataforma de local de trabalho comprovada usada para coleta, análise e aprendizado de dados para promover mudanças reais.
“Estamos muito entusiasmados com o recurso sentimento direcionado do Amazon Comprehend porque ele aprimorará nossa resposta às pesquisas abertas existentes informadas no Gallup Access. Atualmente, informamos métricas relativas ao sentimento geral e, com esse novo recurso, poderemos fornecer sentimentos mais direcionados nas respostas a essas pesquisas. Isso aumentará a proposição de valor das nossas informações gerais e fornecerá aos nossos usuários dados mais precisos e práticos .”
-Swapan Golla, Director of Analytics na Gallup
A TINT ajuda comerciantes B2C a encontrar, organizar e exibir em seu marketing o conteúdo mais eficaz gerado de mídias sociais.
“Nosso negócio é focado em oferecer o melhor conteúdo de marketing possível para as marcas que dependem de nós. Usando o Amazon Comprehend, conseguimos aumentar significativamente a qualidade e a precisão das funcionalidades analíticas do conteúdo da nossa plataforma, o que identifica o conteúdo certo para as campanhas de marketing de maior impacto. O Amazon Comprehend nos permite focar em nosso produto principal, em vez de nos preocuparmos com o trabalho pesado relacionado à criação dos nossos próprios modelos de machine learning.”
- Ryo Chiba, CTO da TINT
A plataforma de envolvimento móvel da Vibes permite que os profissionais e marketing se envolvam individualmente com os clientes móveis hiperconectados de hoje em grande escala.
"As mensagens móveis conectam marcas e clientes de uma maneira direta, pessoal e autêntica. Na Vibes, processamos bilhões de mensagens móveis todos os meses e há profundos insights latentes no vasto número de mensagens que processamos. O Amazon Comprehend nos permite extrair rapidamente frases essenciais, detectar sentimentos e modelar tópicos a partir do conteúdo não estruturado da mensagem, proporcionando aos profissionais de marketing um entendimento mais profundo do desempenho e insights que permitem a ação para gerar experiências do cliente recompensadoras."
- Brian Garofola, CTO da Vibes
Zillow: Criação de análise de fala usando os serviços de IA da AWS
Saiba mais sobre os recursos do Amazon Comprehend