什麼是 AI 自動化？

每個產業、每個企業都有 AI 支援智慧營運的一席之地。以下僅是 AI 自動化在產業內開始發展的幾個範例。

人力資源

AI 自動化可以自動執行耗時的人力資源 (HR) 任務，例如候選人篩選、表單提交和處理、培訓、知識分享以及持續休假和付款管理。

例如，線上代理商 Deriv 在各種位置託管培訓內容，例如 GitHub，雲端儲存、內部 Wiki 頁面和 Slack 討論。這就增加了查找資訊的難度，從而導致新員工無法快速融入組織。透過利用 AI 索引所有客戶支援材料，Deriv 的人力資源團隊可以快速找到並與各個部門的員工分享相關的培訓材料。Deriv 成功將入職時間縮短 45%，將招聘任務時間縮短 50%。

媒體管理

所有組織都必須儲存、處理和發佈影像和視訊以開展行銷、教育、入職，有時還用於核心業務程序中。AI 自動化可以協助加速媒體編輯和處理，從而節省處理繁瑣任務的時間。AI 可以根據需要產生、整合、篩選和潤飾媒體內容。例如，圖片庫代理機構 123RF 使用 AI 自動篩查影像的著作權問題和適用性。AI 在上傳後的幾秒鐘內標記不適當的內容，協助 123RF 消除有關不當影像的投訴。AI 自動化可讓他們將原本用於手動檢閱的資源重新配置到業務發展中。 

客戶服務

AI 聊天機器人支援客戶自助服務並自動解決問題，從而減少聯絡中心的工作量。除此之外，AI 聊天機器人還可以協助客戶服務人員，並且進一步自動化程序。例如，支付解決方案的全球領導企業 BPC 開發了一個聊天機器人，可供客戶和客戶支援團隊使用。人工客服人員可以將客戶的請求輸入聊天機器人，並在檢閱後將產生的回應傳遞給客戶。聊天機器人使用擷取增強產生來擷取來自 BPC 內部知識來源的資料，並自動豐富人工提示以提供更相關和準確的回應。

銷售和行銷

AI 自動化可用作所有行銷和銷售工作流程的一部分 — 從建立行銷活動和廣告內容到為銷售團隊提供針對個別客戶的個人化建議和優惠。例如，受管服務供應商 Trek10 利用 AI 為其銷售團隊提供加速推進購買程序所需的知識。他們的 AI 系統提供以資料為基礎的建議以贏得客戶信任，並且提供透過更快地向客戶示範產品價值來協助達成交易的報告。

大量投資於技術專家、軟體授權、部署和其他昂貴但無法產生所需結果的解決方案，這並非最理想的自動化策略。一次性部署大量新工具可能會使您的團隊不堪重負，導致團隊未能熟練掌握技能和採用率低下。

根據使用案例，最好逐步實作人工智慧自動化。AWS 工具和全受管服務為快速隨插即用提供建置區塊。無需前期投資；您僅需依用量付款並根據需要擴展。 

即使內部開發人員專業知識有限，以下的一些策略和支援 AWS 工具也能以經濟高效的方式提高自動化成熟度。

統一搜尋體驗。

在各個組織內，資料儲存在應用程式、儲存庫、檔案和不同的伺服器中。對所有員工而言，面臨的重大挑戰是知道在何處於正確的時間找到正確的資料。AI 可以支援跨資料來源的統一搜尋，助力員工一次性查詢可用的全部資源。例如，行銷專業人員可以查詢去年某個關鍵產品的所有內部和外部資源的統一搜尋，包括面向公眾的行銷活動。

Amazon Q Business 是一款企業 AI 助理，可與您的所有內部資料來源和多個第三方應用程式整合，為複雜問題提供總結性答案。它引用來源並允許自訂外掛程式，所有操作均在安全的受管環境中執行。它引入自動化並透過減少員工搜尋資訊的時間來提高生產力。

為員工賦能

組織中的每個團隊和個人都最適合找出 AI 如何幫助他們更高效地工作。例如，負責通訊的員工需要 AI 提取和總結產業新聞內容，而負責薪資管理的員工則需要 AI 產生承包商記錄時間的月度報告。

藉助自然語言處理和 AI 支援的自動化功能，您可以賦能員工使用自然語言聊天建置和自我管理他們所需的 AI 自動化工作流程。例如，Amazon Q Apps 是 Amazon Q Business 中的輕量化應用程式建立功能，可讓使用者在工作流程中自動化提示、內容建立和任務執行。使用者可以透過以自然語言描述要求來產生應用程式。他們還可以分享應用程式供其他人使用、複製和自訂。

在軟體開發和營運中引入 AI

軟體開發與 AI 自動化自然契合。AI 支援的自動化可用於處理以下任務：

• 更新舊式軟體系統
• 重構程式碼
• 開發複雜模組 
• 產生測試案例和使用者文件
• 豐富第三方資料
• 尋找錯誤和排查故障 

人類-AI 團隊可以共同合作設計 ML 模型，建置最適合的部署管道，最佳化雲端基礎設施以最大限度地減少雲端支出等。

Amazon Q Developer 是用於軟體開發的 AI 助理，其非常易於設定和使用。該 AI 助力在開發人員的環境中執行，並提供知識編碼和基礎設施建議、初始程式碼草稿、自動程式碼檢閱、升級等。Amazon Q Developer 與 IDE、CLI、AWS 主控台和 GitLab 整合，以協助開發人員在任何地點順利開展工作。

在分析中引入 AI

藉助 AI 支援的自動化，報告和儀表板變得更具洞察力。分析師可以使用 AI 自動化快速產生混合報告、合併資料、與市場進行比較，以及協助指引快速決策。 

Amazon Q in Quicksight 可讓使用者產生視覺上引人注目的文件，建置自訂儀表板，以及藉助問題建議、資料預覽和針對模糊查詢的支援探索其資料。它透過為業務使用者提供超越傳統儀表板限制的多視覺洞察來徹底變革資料探索。

自動化服務客戶

自動化客戶服務可增強您的人力資源。客戶服務代表可以立即存取客戶和產品資訊並發現問題修正方式，而無需再進行呼叫。客戶可以存取個人化的線上自助服務幫助，進行多步驟購買決策，以及混合人類-AI 互動。

Amazon Q in Connect 是用於客戶服務的生成式 AI 支援助理，可向最終客戶和客服人員提供即時解決問題所需的資訊與動作。它提供更快的解決方案和改善的客戶體驗。

自動化供應鏈管理

供應鏈管理完全涉及預測。藉助 AI 支援的自動化，分析師可以執行幾乎任何假設案例來給出預測並開展風險解決活動，最佳化上游供應商作業，以及發現資料中的隱藏模式。

AWS Supply Chain 是全受管的服務，其統一供應鏈資料並提供機器學習支援的可行洞察，內建情境式協作功能，並且能協助完成需求規劃。 

AWS Supply Chain 中的 Amazon Q 是一種生成式 AI 助理，可透過分析 AWS Supply Chain 資料、提供重要的營運和財務洞察以及解答緊急的供應鏈問題，幫助您的團隊更高效地營運供應鏈。它簡化尋找答案的程序，並最大限度地減少學習、部署、設定或疑難排解供應鏈管理所需的時間。