Amazon Kendra Müşterileri

Günümüzün önde gelen şirketleri, müşterileri için benzersiz ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak adına dünyanın dört bir yanında yüz binlerce işletme ve on milyondan fazla geliştirici tarafından kullanılan Twilio'nun Müşteri Katılım Platformu'na güveniyor. Artan müşteri desteği talebine ayak uydurmak için, destek taleplerini başka yerlere yönlendiren ve maliyetleri düşüren akıllı arama ve destek talebi gönderme akışı sağlama çabası gösterirken aynı zamanda genel müşteri deneyimini de iyileştiriyoruz. Geleneksel bir arama altyapısının aksine Amazon Kendra, bir müşteri sorgusu için önerilen cevaba sahip herhangi bir makalenin olduğu belirli bir metin bölümünü ayıklamamıza olanak sağlar.  Amazon Kendra, destek taleplerini yüksek bir başarı oranıyla yönlendirmemizi sağladı.

Güçlü yönlerimizden biri, çok çeşitli alanlarda veri odaklı kurumsal yönetim tasarımı yaparken edindiğimiz deneyim ve bilgi birikimidir. Sinerji oluşturmak için bu bilgi varlıklarından etkili bir şekilde yararlanmak, çözümlerimizin kalitesini artırmada kilit bir rol oynar. Amazon Kendra, bu rol için güçlü bir destek platformudur. Amazon Kendra, Wiki ve belge dosyaları gibi birden çok dahili platformda dağıtık bilgileri ortak bir arayüzden almamıza izin verdiğinden bilgi varlıklarımızın esnekliği, dağıtımların başlangıcından bu yana önemli ölçüde iyileşti. AWS Lambda ile entegre sohbet robotlarını uygulamaya sokmak da kolay oldu. Sohbet robotu kullanımı, arama mekanizmasının şirket içinde yayılmasında önemli bir rol oynadı. Amazon Kendra'nın güçlü özelliklerinden etkin bir şekilde yararlanarak teknik yeteneklerimizi ve çözümlerimizin kalitesini sürekli geliştirebileceğimize inanıyoruz.

Müşterilerimizin bilgi bulmak için izlediği zaman alıcı ve yorucu süreci ortadan kaldırmak istediğimizden RIA'yı güçlendirmek için doğru arama çözümünü kullanmak kritik öneme sahipti. Bu sorunu çözmek için Vivpro'nun yenilikçi veri modelini hızlı ve doğru bir şekilde yöneten ve doğal dil sorgularına olanak tanıyan güçlü bir yapay zeka çözümü olan Amazon Kendra'ya başvurduk. Kendra ile ilaç ve biyoteknoloji araştırmacıları artık ihtiyaç duydukları bilgileri çok daha hızlı şekilde bulabilir, daha etkili işbirliği yapabilir ve yeni ilaçların gelişimini hızlandırabilir. Bilgi bulmak için harcadıkları süre %60 ila %90 oranında azaldı ve bu da üretkenliğin artmasına yol açtı. Vivpro'nun farmasötik ve biyoteknolojik alanlarda, cihaz geliştiricileri, CRO'lar ve yatırımcıların yıldırım hızında kanıta dayalı klinik, düzenleyici ve idari kararlar almalarını sağlayan birleşik biyozeka platformu ve yenilikçi hizmetler sunma başarısında Amazon Kendra'nın sunduğu çözüm ve iş birliği paha biçilmezdi.

Orion Health, uzun süredir AWS'nin çözüm ortağıdır. Bu nedenle Digital Front Door çözümümüz için Amazon Kendra aramasına güvenmemiz çok normaldi. Kendra’nın altı haftalık hızlı prototip oluşturması, projeden değer elde etme süresini hızlandırdı. Ayrıca, farklı ve birleştirilmiş veri kümelerinde doğal dil aramalarını etkinleştirme yeteneği, arama motorlarında tipik olarak gürültüyü azaltmak için büyük öneme sahipti.

3M olarak bütün faaliyetlerimiz için bilimden güç alıyoruz. Ar-Ge 3M’in can damarı ve 3M’i güçlü kılan bilimsel faaliyetlere önemli yatırımlar yapıyoruz. Bu yatırımlar sayesinde her yıl 1.200’den fazla yeni ürünü tüketicilerle buluşturuyoruz. Malzeme bilimcilerimiz yeni araştırmalar yaparken, devasa bilgi bankamızda tuttuğumuz çok sayıda patentin arasına gömülmüş eski araştırmalara ait bilgilere erişme ihtiyacı duyuyor. Doğru bilgiye ulaşmak genellikle yorucu ve zaman alıcı oluyor ve bazen yeterince kapsamlı olmayabiliyor. Bu sorunu çözmek için AWS’nin yeni ve güçlü bir hizmeti olan Amazon Kendra’yı kullanmaya karar verdik. Doğal dildeki sorguları hızlı ve doğru bir şekilde işleyen Kendra, bilim insanlarımızın ihtiyaç duydukları bilgileri bulmasını sağlıyor. Kendra sayesinde mühendislerimizin ve araştırmacılarımızın Amazon Kendra kullanmadığımız döneme kıyasla bilgileri çok daha hızlı bulacağını öngörüyoruz. Bu yeni süper gücü heyecanla bekleyen bilim insanlarımızın daha hızlı inovasyon yapmasını, daha etkili iş birliğinde bulunmasını ve müşterilerimize sunduğumuz yenilikçi ürünlerin akışını hızlandırmasını bekliyoruz.

Wall Street Journal Talk 2020 aracı, doğal dil araştırma faaliyetini sorunsuz şekilde eklemekte, Amazon Kendra ise veri beslemelerinin güncellenmesini kolaylaştırmaktadır. Talk2020 kullanıcıları başkanlık adaylarının ekonomi, sağlık ve COVID-19 gibi farklı konularda neler söylediklerini öğrenmek amacıyla karmaşık olmayan sorular sorarak oy vermeye yönelik önemli kararları vermeleri için ihtiyaç duydukları bilgiyi edinebilirler. Bu ücretsiz hizmeti isteyen herkese sunabildiğimiz için mutluyuz.

Günümüz şirketlerinin her gün büyük miktarda bilgi ve belgeyle uğraşması gerektiğinden ihtiyaç duyulan bilgileri geçmiş inşaat dosyalarından hızlıca bulmak, çalışan üretkenliğini ve işe bağlılığı doğrudan etkileyen önemli bir zorluk. Amazon Kendra, çalışanların sadece doğal dilde soru sorarak ilgili bilgileri anında edinmesini sağlıyor. Ayrıca PDF, WORD, EXCEL ve HTML dahil olmak üzere çeşitli biçimlerdeki belgelerde arama yapılmasına olanak tanıyan ve mevcut veri kaynaklarıyla kolayca entegre edilebilen bir arayüze sahip. Sonuç olarak Kendra, Taisei'deki çalışanların doğru bilgileri hızlı ve kolay bir şekilde bulmasını sağlıyor. Ayrıca Kendra Retriever API'sinden yararlanarak veri alma kapasitesi artırılmış üretim (RAG) gibi üretici yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırabileceğimize ve gelecekte çalışan bilgi edinimini arama sisteminin ötesine taşıyabileceğimize inanıyoruz.

Amazon Kendra doğru bir şekilde yapılandırıldığında uygulanması basit olmakla beraber kuruluş içindeki her bir etki alanını yayma özelliği olan, kullanıma hazır bir yapay zeka çözümüdür.

Kendra'yı dağıtmadan önce müşterilerimizi ihtiyaç duydukları bilgilere yöneltmek için mantıksal navigasyon yolları oluşturmayı denedik ancak istenen müşteri deneyimi (CX) seviyesinde bir sonuca ulaşamadık. Bu durum can sıkıcı ya da daha kötü olabilirdi ve müşterilerin sağlıklarına ilişkin konular hakkında daha kötü kararlar almalarına yol açabilirdi. Amazon Kendra mevcut portal platformumuza sorunsuz dahil oldu ve CX iyileştirmelerini sürdürmemiz adına daha yüksek değerli faaliyetlere odaklanmaları için çalışanlarımızı daha özgür kıldı. Kendra kullanımımız hâlen ilk aşamalarda olsa da binlerce olumlu müşteri etkileşiminin desteklendiğini ve ilk birkaç günde daha kaliteli yanıtların verildiğini şimdiden gördük.

Güvenli ve ölçeklenebilir bir temsilci yardımı çözümü oluşturmak için Amazon Kendra'yı seçtik. Bu, çağrı merkezi aracılarının ve hizmet verdikleri müşterilerin ihtiyaç duydukları bilgileri hızlıca ortaya çıkarmalarına yardımcı oldu. İletişim Merkezi Zekası (CCI) ve Amazon Kendra'yı uyguladığımızdan beri ilk sonuçlar çağrı zamanlarında ortalama 9-15 saniyelik bir azalma gösterdi. Bu da takvim yılı başına 2,2 milyondan fazla çağrıda 4.000 saat tasarrufa karşılık geliyor.

Şehirlerin bu vatandaşlara daha iyi hizmet sunmasına yardımcı olmak amacıyla Citibot, Amazon Lex sohbet robotunu genişleterek Amazon Kendra ile entegrasyon sağladı. Bu sayede sohbet robotunun birden fazla kaynaktan veri çekerek doğal dil sorularını cevaplayabilmesi, şehirlerin en çok ihtiyaç duyulan dönemde vatandaşlarla etkileşimin ölçeklenebilirliğini ve etkinliğini artırmasına yardımcı oluyor. COVID-19 salgını sırasında bazı şehirler çağrı merkezlerinde görüşmeden ayrılma oranının %50'lere çıktığını, bazı eyaletler ise bekleme sürelerinin üç saati bulduğunu ve görüşme hacminin yaklaşık %80'inin COVID-19 ile ilgili olduğunu bildirdi. Amazon Kendra sayesinde vatandaşların sohbet robotuyla etkileşim kurarak aradıkları cevapları hızlıca bulacağını ve bekleme sürelerinin %90'lara kadar azalacağını umuyoruz. COVID-19 sonrasında da şehirler, kamu tesislerinin çalışma saatleri veya yolların kalabalık halk etkinlikleri nedeniyle kapanması gibi konularda daha fazla bilgiye daha kolay erişim sunmak için Amazon Kendra'dan güç alan sohbet robotunu kullanmaya devam edecek.

Müşterilerimizi ihtiyaç duydukları bilgilere ulaştırmak için daha iyi bir yönteme ihtiyacımız vardı. Okula yeni dahil olan öğrenciler sitemizde bölüm bilgilerini nerede bulacaklarını bilmiyorlardı ve bu da öğrencilerin kayıt oranını olumsuz şekilde etkiliyordu. Ayrıca, tatilden dönen öğrenciler güncellenmiş mesai saatlerini bulamıyor ve bu durum istenmeyen deneyimlere yol açıyordu. Bu aracı sisteme dahil etmek çok basitti. Araç öğrencilere uygun yanıtlar sağlayarak müşteri etkileşimini geliştirmekle kalmadı, aynı zamanda QnABot ile birlikte Amazon Kendra ve Amazon Lex makine öğrenimi özellikleri, en yoğun zamanlarda bile öğrencilerin ihtiyaçlarını anlamamız ve karşılamamız için bize bir mekanizma sağladı. En yoğun zamanlarda aldığımız çağrı sayısı 2.000'e çıkabiliyor, bu da bir temsilcinin kapasitesini aşıyor. Bununla birlikte, QnABot'un kullanıma sunulmasından itibaren 34.000'in üzerinde görüşme desteklendi ve 833 mesai saatinden tasarruf edildi. Aynı zamanda, her müşterinin aynı hizmet ve net bilgilere ulaşması sağlandı. Müşteriler ve öğrenciler için bu, şu ana kadar uyguladığımız en etkili teknoloji oldu. Gelecek zamanlarda kişisel bilgileri ve akademik çizelgeler, tavsiyeler ve derslerine ilişkin diğer bilgileri öğrencilere sunmak için QnABot kullanımımızı genişletmeyi umuyoruz.

Baker Tilly, tek bir hızlı, kolay ve doğru hizmet ile bilgi depolarına erişim sunarak müşterilerimizin verilerle önemli kararlar alabilmesinde Kendra'nın yarattığı etkiden dolayı heyecan duyuyor.

Müşterilerimize operasyonel mükemmellik sağlamak üzere çalışanlarımızı daha iyi donatmak için dahili bilgi tabanımızı modernleştirecek bir projeye giriştik. Çalışanlarımızın ihtiyaç duydukları bilgileri bulmasını kolaylaştırmak ve şirkette çalışan katılımını artırmak istedik. Başlangıçta, belgelerimizin birçoğunun farklı sürücülerde ve içerik depolarında yer alması nedeniyle sınıflandırmanın ve birleşik bir arama dizini oluşturmanın zor olması işimizi güç kıldı. Amazon Kendra sayesinde verileri sınıflandırmak, belgeleri etiketlemek ve sınıflandırmaları yönetmek yerine Amazon Kendra'nın akıllı arama özelliklerini uygulayabildik. Böylece çalışanlar doğal dilde sorular sorabildi ve İK veya yardımla ilgili konular için hızla cevap alabildiler. Bu çalışanların politika ismini ve belgenin nerede bulunduğu bilme ihtiyaçlarını ortadan kaldırarak ilgili cevaplara hızla ulaşmalarını ve zamanlarını katma değerli etkinliklere odaklamalarını sağladı. JMT'de daha akıllı arama potansiyeli için çok heyecanlıyız ve çalışanlarımızın ve müşterilerimizin daha da ilerlemelerine yardımcı olabileceği daha fazla alan tanımladık.

Yapay zekanın Amazon Kendra gibi şu anda yapabildiği en etkili şeylerden birisi bilim insanlarının, akademisyenlerin ve teknoloji uzmanlarının bilimsel literatür denizinde doğru bilgiyi hızla bulmasına ve önemli araştırmaları daha hızlı taşımasına yardımcı olmaktır. Allen Institute for AI bünyesindeki Semantik Bilgin ekibi, çözüm ortaklarımızla birlikte CORD-19'u sağlamaktan ve toplululuğun bu önemli sorunla mücadele etmek üzere bu kaynaktan yararlanmak için oluşturmakta olduğu AI kaynaklarını desteklemekten gurur duyar.

LNG tesislerini tasarlarken, inşa ederken ve işletirken edindiğimiz 35 yıllık deneyim dahil olmak üzere 65 yıllık deneyimimizle elde ettiğimiz bütün bilgilerin kayıtlı olduğu milyonlarca belgemiz var. Bilişsel bir kuruluş olma yolunda ilerlememizi sürdürürken, doğal dildeki sorularımıza daha önce mümkün olmayan bir ölçekte, çok daha kesin yanıtlar almayı istiyoruz. Bu nedenle Amazon Kendra’yı kullanmaya karar verdik. Kendra, çalışanlarımızın ihtiyaç duyduğu cevapları bulmak için doğal dildeki sorguları kullanıyor. Artık en değerli proje mühendisliği belgelerimizde yüksek doğruluk oranıyla arama yapabiliyoruz ve bunu yakında belgelenmiş bilgi bankamızın tamamına yayacağız. Kendra, ‘Pluto’daki boru hattının uzunluğu nedir?’ gibi soruların cevaplarını hızlı ve doğru bir şekilde bulabiliyor. Bilişsel kabiliyette yaşanan bu köklü değişiklik, kararların eskisinden daha iyi ve hızlı bir şekilde alınmasını sağlayarak operasyonlarımıza ve çalışanlarımızın iş hayatına katkıda bulunacak.

En önemli hizmetlerimizden biri, çalışanların doğal dille yazılmış kullanıcı dostu bir arabirim üzerinden sık sorulan soruların cevaplarına hızla erişmesine ve görevleri otomatikleştirmesine imkan tanıyan Workgrid Chatbot. Tüm kurumsal chatbot'ların en kritik bileşenlerinden biri, çalışanların sorduğu çok sayıda soruyu cevaplayabilme kabiliyetidir. Bu nedenle Workgrid olarak, içerik yazarlarının chatbot'u çalışanların sorularını cevaplamak üzere programlama dili bilmeden eğitmesine olanak tanıyan self servis bir soru-cevap oluşturucu sunuyoruz. Özel olarak oluşturulan bu içeriklere ek olarak, Workgrid Chatbot’un kurumsal ağımızdaki birçok farklı konumda bulunan çok sayıda belgeden (ör. PDF belgeleri) kolayca bilgi çekmesini sağlayacak bir yöntem sunmak istiyoruz. Amazon Kendra sayesinde, müşterilerimizin ihtiyaç duydukları cevaplara hızlı ve verimli bir şekilde ulaşmasını mümkün kılmaktan heyecan duyuyoruz. Cevapları birden fazla depodaki yapılandırılmamış verilerden çekmeyi mümkün kılan Amazon Kendra, müşterilerimize doğru ve eskisinden daha iyi cevapları daha kısa sürede sunmamızı sağlayabilir. Çalışanlarımıza güçlü bir deneyim sunmak amacıyla, hem Amazon Kendra'nın akıllı arama özelliğini hem de sağladığımız konuşma bağlamı ve görev otomasyonu imkanlarını bir arada kullanma fırsatlarını keşfetmekten heyecan duyuyoruz.

Sage olarak, müşterilerin karşılaştığı zorlukları yeni ve akıllı yöntemlerle çözmemize yardımcı olacak şirketlerle ortaklıklar kurmaya büyük önem veriyoruz. Her büyüklükte kuruluş, mevcut bilgilerin bulunması konusunda zorluklarla karşılaşıyor. Amazon Kendra gibi teknolojiler ise çalışan verimliliğini ve deneyimini olumsuz etkileyen bu zorlukları aşma fırsatları sunuyor. Bunun muhasebe ve finans, ödemeler ve bankacılık, çalışanlar ve bordro gibi birçok alanda Sage'den yararlanmak isteyen müşterilerimize sunabileceği faydayı şimdiden görebiliyoruz. İnsanların düşünme ve çalışma şekillerinde dönüşüm yaratarak kuruluşların büyümesine zemin hazırlamayı amaçlıyoruz ve Amazon Kendra gibi hizmetleri kullanarak müşterilerimize tam da bu yönde destek olabileceğimizin farkındayız.

Haufe Group'ta, müşteri deneyimini geliştirmek için devamlı olarak yeni yöntemler arıyor ve daha iyi teknolojileri benimseyerek çalışanların üretkenliğini artırmayı hedefliyoruz. Dağıtılmış sistemlerde bulunan verileri bir araya toplamak dahil olmak üzere, ilgili verilere hızlıca erişim sağlamak, günümüzün çalışma ortamında verimli olmak için gereken önemli bir unsurdur. Herkes, doğru bilgiyi doğru zamanda doğru yerde bulmak konusunda zorluklar yaşamıştır. Aradığımız verileri bulmak için harcadığımız çaba, bizi sıklıkla umutsuzluğa sürükleyebilir. Arama, metin tabanlı içerik üzerinde gerçekleştiğinde, özellikle belge ararken üst üste kötü arama deneyimleriyle karşılaşabiliriz. Haufe Group'ta, bu arama deneyimini iyileştirmek için hali hazırda çeşitli yaklaşımlar bulunsa da grup genelindeki en az 7 adet önemli bilgi deposunun tümünde tek bir arama deneyimi sunmak gibi önemli ek iyileştirmeler sağlayacak olan Amazon Kendra'nın, istediğimiz hıza ve erişim kolaylığına ulaşma konusunda önemli rol oynayacağından eminiz. Farklı veri depoları için önceden tanımlanmış bağlayıcıların yanı sıra özel bağlayıcı oluşturma seçeneği sayesinde Amazon Kendra'nın iyileştirilmiş müşteri deneyimi ve çalışan üretkenliği için çok çeşitli kullanım örneklerinde bize yardımcı olmasını bekliyoruz.

Yaklaşık 20 yıllık derin kurumsal arama deneyimine sahip ödüllü bulut danışma şirketi Onix, yüzlerce müşterinin sürekli olarak değişen arama ortamına uyum sağlamasına olanak tanıdı. Arama özellikleri yıllar boyunca gelişti. Artık kullanıcılar, semantik ve doğal dilde arama motorlarından ve kişisel yaşamlarında kullandıkları etkileşimli arabirimlerden aynı deneyimi almayı bekliyor. Makine öğrenimi ve doğal dil anlama tarafından sağlanan Kendra, çalışan üretkenliğini %25'e kadar artırdı. Daha doğru kurumsal aramalar sunan Kendra, buluta geçiş yapmak ve sözleşmelere bağlı kalmamak isteyen şirket içi anahtar sözcük tabanlı ve SaaS arama kullanıcıları için yeni fırsatlar doğuruyor.

AWS, Sherlock'a ilişkin geliştirme sürecini hızlandırma konusunda büyük rol oynadı. Ölçeklendirme, sistem bakımı ve kararlılık konularıyla bizim yerimize AWS ilgilendiğinden bunlar için eskisi kadar kaygılanmamıza gerek yok. Amazon Kendra ve Amazon Lex'te Sherlock'un en iyi sürümünü oluşturabiliyor ve geliştirme süremizi aylarca düşürebiliyoruz. Tüm bunlara ilave olarak, literatür aramalarının her biri için gereken süreyi %16 oranında azaltabiliyoruz.