從增強客戶體驗、提升員工工作效率,到削減成本和減少詐騙,機器學習皆可協助您實現業務目標,並推動數位轉型。但是,要找準適合啟用機器學習的著力點卻非易事。實作切實可行、久經驗證的機器學習使用案例,可以協助您的組織消除這層障礙,並迅速為業務帶來實際效益。
無論您是為了達到特定的業務目標,還是想純粹探索,都能透過以下任何一種使用案例來加速機器學習之旅。
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為聯絡中心導入智慧功能
透過將機器學習整合至您的聯絡中心,來提升客戶服務體驗並降低成本。利用智慧聊天和語音機器人、語音情緒分析、即時來電分析和客服人員輔助、通話後分析等智慧功能,讓每次客戶互動都能做到個人化,藉此提高整體客戶滿意度。
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自動化資料擷取和分析
可立即從幾乎任何文件 (如貸款申請和醫療表格) 擷取文字和資料,而無需手動操作。數小時內即可處理數百萬頁的文件,發掘有價值的洞見,並透過智慧文件處理來實作人工審查。
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使用智慧搜尋更快速地找到正確答案
為員工、客戶和合作夥伴迅速地提供準確且實用的資訊,從而提高業務生產效率和客戶滿意度。利用智慧搜尋,協助使用者更快地從組織內那些孤立且非結構化資訊源中找到答案。
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精簡內容審核操作
利用 AI 簡化工作流程或將其完全自動化,以建立安全的線上環境,並最大程度地降低審核成本。啟用多模式功能,例如文字、影像、影片和音訊審核。決定在何處整合審核員和自然語言處理技術。
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運用智慧洞察改進開發人員營運操作
透過降低部署風險和促進更快交付新功能,來偵測偏離最佳實務的狀況和其他常見程式碼編寫錯誤,並維持高品質的客戶體驗。讓開發人員能夠評估營運資料,並運用智慧洞察來減少分析和解決問題所花費的時間和精力。
![202385_AWS_PMM_ML_Modernization_eBook_Cover_Image 202385_AWS_PMM_ML_Modernization_eBook_Cover_Image](https://d1.awsstatic.com/psc/AWS_ML_Use_Cases_Page_Image_380x101.71b198efc91bd663d4b3f30372e2d94be90518dd.jpg)
現代化您的機器學習開發
透過可擴展的基礎設施、整合工具、促進盡責使用機器學習的良好實務、供各種技能程度的開發人員選擇的工具,以及有效的資源管理,可將機器學習開發生命週期現代化,以加速創新,同時降低成本。
產業
客戶焦點
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3M
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3M 是一間總部位於明尼蘇達州的跨國公司,生產黏合劑、醫療產品等,該公司使用 Amazon Kendra 透過快速準確地處理自然語言查詢,來協助其科學家尋找所需的資訊。
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Subway
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Subway 藉助 AWS 個人化解決方案,針對其無窮無盡的食材種類和風味,快速提供個人化推薦,以迎合每位食客獨特的生活方式。
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Change Healthcare
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領先的獨立醫療保健科技公司 Change Healthcare 利用 AWS 資料擷取和分析解決方案,從數百萬份文件中解鎖資訊,為患者、付款者和服務提供者創造更多價值。