从增强客户体验、提高员工生产率,到削减成本和减少欺诈,机器学习都能助力贵组织实现业务目标,推动组织进行数字化转型。然而,找到适合开始应用机器学习的切入点也许并没有那么容易。若组织实施实用且行之有效的机器学习使用案例,则能助力贵组织排除这一障碍,还能迅速为组织带来真正的业务效益。
无论您是想实现具体的业务成果,还是只是在探索,您都能开始应用下面的使用案例,加速机器学习之旅。
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提高联系中心的智能性
将机器学习整合到贵组织的联系中心,提升您的客户服务体验,并降低成本。通过智能聊天机器人和语音机器人、语音情感分析、实时呼叫分析和坐席协助、呼叫后分析等等,打造每次客户互动的个性化体验,同时提高整体客户满意度。
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将数据提取和数据分析自动化
迅速从近乎任何文档(如贷款申请和医疗表)中提取文本和数据,而无需任何手动操作。借助智能文档处理技术,在数小时内处理数百万页文件,发现有价值的洞察,并实现人工审核。
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简化内容审核运营
利用 AI 简化工作流程或将其完全自动化,以创造安全的在线环境并将审核成本最小化。启用多模式功能,如文本、图像、视频和音频的审核。决定在哪里整合人工审核和自然语言处理(NLP)技术。
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借助智能洞察技术改善开发人员运维
通过降低部署风险、加速交付新功能,来检测偏离了最佳实践的做法,以及其它常见代码编写错误,从而保持高质量的客户体验。助力开发人员评估运维数据并利用智能洞察技术,来减少花在分析和解决问题上的时间和精力。
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实现机器学习开发的现代化
通过可扩展的基础设施、集成工具、有关负责任机器学习运用的良好实践、所有技能水平的开发人员都可选用的工具以及高效的资源管理,来实现机器学习开发生命周期的现代化,从而在加速创新的同时降低成本。
行业
客户聚焦
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3M
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3M 是一家总部位于明尼苏达州的跨国公司,专门生产粘合剂、医疗产品等。该公司利用 Amazon Kendra 快速准确地处理自然语言查询,帮助其科学家找到所需信息。
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Subway
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Subway 连锁餐厅使用 AWS 个性化解决方案,迅速提供个性化推荐内容,展示其应有尽有的食材和口味,进而适应食客独特的生活方式。
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Change Healthcare
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Change Healthcare 是一家领先的独立医疗保健技术公司。该公司使用 AWS 数据提取和分析解决方案,从数百万份文档中解锁信息,从而为患者、支付者和提供商创造更多价值。
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