更快地找到準確的資訊

透過智慧搜尋改善客戶互動並提高員工生產力

知識工作者很多時候無法找到他們取得成功需要的資訊,因為資訊以非結構化資料的形式散佈在整個組織中。

不僅很難找到這些資料,而且您的員工經常使用不合適的搜尋工具,以至於返回的結果是長長的文件清單,使得員工必須進行篩選。這增加了他們尋找所需內容的時間,更不用說有時根本找不到所需內容。

AWS 提供了 Amazon Kendra (一種借助機器學習的智慧搜尋服務) 來解決此問題。Kendra 使用自然語言搜尋功能,來協助您的組織快速從非結構化內容中返回準確的答案。

什麼是 Amazon Kendra? (1:26)

優勢

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更快找到答案

透過單個搜尋界面連接不同的資料孤島,從而不再需要忍受糟糕的搜尋體驗,縮小知識差距並更快地找到答案。

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提升人力生產力

為員工提供支援,並挖掘加快研發、制定資料驅動型業務決策和提高生產力所需的洞見。

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提升客戶體驗

將自然語言搜尋功能整合到您的網站和應用程式中,以建立更智慧的聊天機器人來回答問題,為客服人員提供更多資訊,並為客戶提供更好的搜尋體驗。

客戶案例

3M

加速研究和開發

「當材料科學家從事新研究時,他們需要從之前相關的研究存取資訊,也就是深藏在我們巨型資料庫中眾多專利中的資訊。Kendra 讓我們的科學家藉由自然語言查詢,快速且準確地找到他們需要的資訊。與使用 Amazon Kendra 之前相較,藉由 Kendra,我們預期工程師與研究員將能更快速尋找到資訊。」

David Frazee,3M Corporate Research Systems Lab 的技術總監

PwC

將合規和法規風險降到最低

「身為最早開始採用 Amazon Kendra 的公司,PwC 目前正在開發及測試進階的搜尋功能,預計實作到我們下一版的 RegRanger 之中。這些進階功能可讓使用者詢問自然語言問題,遠比傳統的關鍵字搜尋方法和手動檢視文件改進了許多。我們非常期待 Kendra 能為我們的受管制產業顧客帶來更多價值。」

PwC New Ventures 技術長暨合夥人 Chris Curran

Citibot

改善客戶互動

「在 COVID-19 疫情爆發期間,一些城市報告其客服中心的放棄率達到 50%,另一些州則報告等候時間長達 3 小時,約 ~80% 的呼叫量與 COVID-19 有關。我們期望 Amazon Kendra 讓公民透過與聊天機器人互動快速找到所需的答案,並將等待時間降低 90%。」

Bratton Riley,Citibot 創辦人兼執行長

Baker Tilly Digital

更快地提供相關資訊

「我們發現,使用 Kendra 後,我們客戶搜尋相關資訊的速度比使用 SharePoint 全文字搜尋時快上 10 倍。例如,Amazon Kendra 能讓產品經理用日常語言提出問題,像是「哪些零件是用鈦做的?」,快速搜尋答案,而這都是以往使用關鍵字搜尋時所做不到的,而且還能將它們連結到橫跨整個企業儲存庫的相關內容,或讓市場經理能快速進行關鍵的顧客行為搜尋。」

Baker Tilly Digital | Labs 進階分析與資料工程主管 Ollie East、資深經理 Tom Puch

我們的解決方案

Amazon Kendra

使用 Amazon Kendra (採用機器學習技術的智慧搜尋服務) 重新定義搜尋。Amazon Kendra 可以讓企業在內部實現類似於消費者的搜尋體驗,讓員工和客戶可以在需要時更快地獲取他們需要的資訊。為了做到這一點,Kendra 的機器學習模型不斷工作以了解文件的內容及其之間的關係,以提供準確的答案,而不是隨機的連結清單。

Amazon Kendra 的另一個核心優勢是其自然語言理解能力,它使員工可以像詢問另一個人一樣,透過詢問問題來進行搜尋。員工可以詢問一個特定的問題,例如「IT 服務台何時開始辦公?」,然後 Amazon Kendra 將直接回答說 "9:30 AM"。與關鍵字搜尋 (員工不得不瀏覽一頁頁的結果) 不同,Kendra 將在來源文件中反白找到答案的段落,並顯示指向 IT 工單入口網站和其他相關網站的連結。

Amazon Kendra 經過 14 個產業領域的預先訓練,因此最初就能在各種商業使用案例中擷取較精確的答案。憑藉立即可用的知識庫以及實作簡便性,與傳統搜尋技術相比,它更能為搜尋查詢返回更好的答案。

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資源

您的企業需要認知搜尋的 7 個原因 

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使用 Amazon Kendra 透過認知搜尋提高員工生產力及滿足客戶 – AWS

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合作夥伴

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