生成式人工智能创新中心

在 EBSCO 转型并提升搜索体验的过程中，与 AWS GenAIIC 的合作对我们开发概念验证项目以帮助指导我们人工智能试点工作方面至关重要。我们正在利用生成式人工智能寻找创新解决方案，以便通过海量数据集更好地与客户互动，而 GenAIIC 为我们带来了全新的创意思路，帮助我们构想基于生成式人工智能的搜索增强和汇总解决方案。人工智能驱动的系统可以扩展关键字，生成搜索条件，并在必要时添加限制条件/分类项。结合语义重排序，这将显著提升搜索结果的相关性。此外，引入类似聊天的搜索体验可以彻底改变用户与数据交互的方式，使其更易于访问和用户友好。

在我们与我们所服务的 1900 万客户建立深厚而持久的关系以实现可持续增长的旅程中，这是一个令人兴奋的篇章。我们选择在与 AWS 建立的现有战略关系的基础上再接再厉，并与一名值得信赖的协作者共同开发由人工智能提供支持的金融产品，这名合作者了解我们如何大规模利用数据确保客户的安全性。 此举彰显了我们的愿景、员工和数据能力的力量。最终，它将使我们能够利用生成式人工智能的可靠性、安全性和可扩展性，更好地支持和保护整个银行的客户。

通过与 AWS 生成式 AI 创新中心合作，我们的业务受益匪浅。借助他们在大型语言模型和云基础设施优化方面的深厚专业知识，我们得以无缝迁移到 AWS，并将托管成本降低了 68%，将客户响应时间缩短了 40%，同时为我们的客户提供了更高的性能。这一合作真正改变了游戏规则，展示了利用 AWS 的生成式人工智能功能可以为 BMC 的业务和客户体验释放的巨大价值。

通过与 AWS Enterprise Support、AWS 生成式 AI 创新中心和专业服务团队合作，我们的目标是利用生成式人工智能提高我们的软件开发效率。这一合作伙伴关系迅速提供了为我们的团队找到适当解决方案所需的专业知识。该解决方案包括生成初始代码、修复编译错误、对照要求评估代码以及通过迭代改进代码以解决任何问题等阶段。据我们的开发团队估计，这将缩短 70% 的实施时间，其余的 30% 可以集中用于审查和微调。

通过与 AWS 生成式 AI 创新中心合作，我们的内部图像生成模型开发工作获得了非常宝贵的帮助。他们的系统评估框架提供了一种可靠的方法，以评测我们生成的图像的美感和文本准确性。此外，该团队在数据管理和模型微调方面进行的实验还为我们提供了可操作的建议，以完善我们的自定义模型和数据集。在他们的指导下，我们完全有能力利用 Amazon Bedrock 等 AWS 服务提高我们先进的视觉设计能力。我们渴望继续保持这一卓有成效的合作伙伴关系，并希望看到这些能力如何为我们的全球客户提供帮助。