商業保險產業採用文件密集型程序運作。處理這些文件需要手動輸入、成本高昂且容易出現人為錯誤。我們藉助 AWS 服務,透過 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend 來自動化和簡化操作工作流程。利用機器學習,我們能夠以更少的手動工作來擷取保單號、過期日期,以及更多保險產業特定的屬性。我們充分利用 Amazon Textract 從文件中大規模擷取資料,並使用 Amazon Comprehend 對文件中非結構化內容分類和標記,及提取保險特定實體。 「我們的應用程式將 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend 與我們自己的專有模型相結合,以自動化成本高昂的手動程序,如文件審查和保險申請的接收。我們減少了客戶工作,讓購買和出售商業保險更快捷、更簡便。使用 AWS 機器學習帶來了很好的成效。」
- Chisel AI 技術長 Colin Toal
「我們努力將技術和業務領域的專業知識相結合,以協助我們的客戶了解其供應鏈中的合規風險。我們需要一種大規模處理合規文件的方法。我們的程序是讀取含有表單、表格和格式不限文字的圖像和 PDF 文件,並從這些文件中擷取感興趣的資料。Amazon Textract 的 OCR 技術使我們能夠從文件中擷取文字。Amazon Comprehend 的內容感知 NLP API 可以從文字中擷取業務特定的實體及其值。我們還使用 Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 將人類納入工作流程。我們的團隊會審查擷取的資料,並向 ML 模型提供意見回饋,並隨時間協助改進模型。在將人與機器學習有效結合之外,我們還利用 AppSync 和 Amplify,從而能夠更準確地了解客戶的供應鏈風險,為客戶節省數百小時的人工審查文件時間。現在,他們可立即取得有關公司是否存在合規風險的意見回饋。」
– Assent Compliance AI/ML 團隊主管 Corey Peters
「了解各種產品或服務的客戶情緒是洞悉企業運作狀態的關鍵。Amazon Comprehend Targeted Sentiment 讓我們的客戶不僅可以了解對話中的情緒,還可以大規模深入了解產品或業務的特定領域。」
– SuccessKPI 產品長 Praphul Kumar
Gallup 是一間全球分析和諮詢公司,可協助組織開展文化啟用和支援計畫,將策略付諸行動,以改善和維持員工和客戶參與度。Gallup Access 是我們經驗證的工作場所平台,用於資料收集、分析和學習以推動真正的變革。
「我們很高興能夠推出 Amazon Comprehend Targeted Sentiment 功能,因為它將增強我們在 Gallup Access 中現有的開放式調查回覆報告。我們目前可報告與情緒相關的整體指標,並且透過此新功能,我們能夠在這些調查回覆中提供更具針對性的情緒。這將增強我們整體報告的價值主張,並為我們的使用者提供更準確和可操作的資料 。」
– Gallup 分析總監 Swapan Golla
TeraDact Solutions 軟體提供一個強大的替代方案,可以在日益增加的合規性和隱私權問題中實現安全的資訊共享。TeraDact 的工具包含簽名資訊識別和呈現 (IIaP™) 功能,可為使用者提供安全的資訊共享環境。
「透過我們的字符化系統將 Amazon Comprehend 用於 PII 修訂,不僅讓我們能夠吸引更多客戶,而且還可以協助我們克服規則型 PII 偵測的不足,該可能導致錯誤警報或遺失詳細資訊。PII 偵測對於企業至關重要,憑藉 Comprehend 內容感知 NLP 模型的強大功能,我們可以利用其資訊來維護客戶對我們的信任。Amazon 透過新增對我們的產品套件至關重要的新功能,不斷進行創新,從而協助推動我們的業務發展。」
– TeraDact Solutions, Inc. 執行長 Chris Schrichte
ExxonMobil 採購組織中的 AWS 和 Amazon Business 數位實作正在增強其全球營運,並為意外中斷做好準備。 「我們已與 Amazon ML Solutions Lab 合作開發了概念證明,旨在最大程度地利用合約並進一步降低成本。其中一個方法利用 Amazon SageMaker 來提升 ExxonMobil 電子採購系統 Smart by GEP 中任意文字項目中最相符的型錄項目的識別。無法取得型錄項目描述時,我們會使用 Amazon Comprehend 來建立專屬的分類模型,以將任意文字項目對應至供應商的合約協議。」
-ExxonMobil 全球 MRO 採購經理 Mariano Matzkin
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「FINRA 會收到上百萬份文件和未結構化資料,據以支援調查、稽核和法規遵詢作業。過去,我們的調查和稽核人員必須親自檢閱這些文件的每一頁,或是執行聚焦式搜尋,才能找到所需資料。有了 Amazon Comprehend,我們可以快速擷取個人和組織資料,將已擷取實體和 FINRA 記錄加以比對,標記出利害關係人,並找出與其他文件的相似之處。」
– FINRA 資深技術總監 Dmytro Dolgopolov
「PubNub 發現,聊天和協作已然成為全球客戶的主要使用案例...我們可以結合其他 AI 產品,例如 Amazon Polly (文字轉換語音)、Amazon Comprehend (NLP) 和 Amazon Lex (聊天機器人),讓聊天應用程式更智慧化,最終協助我們的客戶透過高效能且本地化的聊天功能,更輕鬆地拓展國際業務。」
– PubNub 產品管理總監 David Hegarty
「我們正在改變傳統的消費者搜尋方式,藉由導入影片並自動分析該影片,找到動態的消費者角色,據此採取行動。我們與 Amazon 的 AI 和機器學習技術整合(例如,Amazon Transcribe、Amazon comprehend 和 Amazon Rekognition),並可使用並分析這些影片,為每個人建立資料檔。」
– VideoPeel 共同創辦人兼執行長 Patrick Tedjamulia
「我們的 Sparq 平台可從任何來源連接您最重要的客戶資料,包括交易、態度、情緒和目的等資料,以建立動態客戶設定檔,讓每個團隊和業務系統都能透過整合的檢視來查看客戶。透過與 Amazon Comprehend 人氣分析功能的整合,此平台現在可將定性客戶意見回饋轉為可行的洞見,判斷他們的回饋為正面、負面或中立,準確性超過 90%。」
– Vision Critical 產品經理 Nicholas Simon
「我們的業務著重在為那些依賴我們的品牌,提供最佳的行銷內容。Amazon Comprehend 協助我們大幅提高平台內容分析功能的品質和準確度,為最具影響力的行銷活動找出正確內容。Amazon Comprehend 讓我們能專注於核心產品,不必再為建立機器學習模型的繁重工作憂心。」
– TINT 首席技術官 Ryo Chiba
LexisNexis Legal & Professional 是一間為法律和企業專業人士提供內容及科技解決方案的全球供應商,服務的客戶遍及超過 175 個國家/地區,並提供超過 20 億個可搜尋封存。
「我們為法律專業人士提供富有洞見的研究和分析,協助其做出明智的決策。因此,我們不斷尋找從法律文件中更有效地汲取洞見的方式。多虧 Amazon Comprehend 提供的自動化機器學習 (ML) 功能,我們現在不必應付與 ML 相關的複雜問題,就能建立精準的自訂實體辨識模型。該功能可以從超過 2 億份文件中迅速找到我們最重視的實體 (例如法官和律師),且準確度超過 92%。」
– LexisNexis 資料長 Rick McFarland