首席高管谈论生成式 AI 与应用

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/BIZ225-INT-C_suite_leaders_talk_generative_AI_and_applications-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 加入亚马逊云科技应用副总裁 Dilip Kumar 的小组会议，与来自 Asana、DISH 和 Woodside Energy 的 C-suite 领导人一同探讨生成式 AI 如何改变对业务成果、客户服务和员工幸福感的思考方式。本创新讲座涵盖生成式 AI 将改变企业的流程和系统，以及领导者在将技术集成到技术堆栈时面临的挑战。了解亚马逊云科技应用程序服务系列的新功能，包括新生成式 AI 功能和服务。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1500字，阅读时间大约是8分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 亚马逊云的副总裁菲利普·库马尔在一次关于公司如何利用生成性人工智能（AI）改造客户体验的有趣讲座中欢迎观众。 库马尔表示，过去，客户热衷于采用亚马逊云的基础设施服务来构建他们的应用程序。然而，越来越多的客户也在要求亚马逊云科技公司构建复杂的端到端解决方案，将这些先进的AI和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)功能捆绑在一起，以解决他们最复杂的业务挑战。 这些全栈解决方案展示了客户期望从亚马逊云获得的相同品质，包括无与伦比的可靠性、无限的可扩展性、强大的安全性和灵活的即付即用定价。但今天的讨论将特别关注一个共同特点的应用程序——它们能提高一线工人的生产力。 库马尔通过播放一段视频来说明这一点，该视频设想了一个办公室员工如何在未来的工作中利用AI助手和生物识别安全技术。视频中显示，工人使用[Amazon One](https://aws.amazon.com/cn/one/?trk=cndc-detail)掌扫描仪进入办公室，然后在与会议期间与一个名为“Robin”的AI助手互动以获取上下文相关信息。 从虚构的故事过渡到现实，库马尔宣布了Amazon WorkSpaces Web的一般可用性，这是一种成本效益高的瘦客户端，允许用户安全地访问基于云的应用程序和虚拟桌面。他还透露了[Amazon One](https://aws.amazon.com/cn/one/?trk=cndc-detail)企业版的预览，该版本使员工能够通过手掌生物识别技术访问企业资源。 库马尔提醒观众，亚马逊已经多年致力于将AI应用于实际应用，从驱动其电子商务业务的推荐算法到改变实体零售的[Just Walk Out](https://aws.amazon.com/cn/just-walk-out/?trk=cndc-detail)技术。亚马逊云科技在生成性AI方面拥有独特的优势，使用户能够选择如何融入它并确定最佳的商业模式。 然而，在周围的兴奋之中，客户仍然有许多未解决的问题，尤其是生成性AI是否真的适合企业。它是私有的吗？安全吗？可靠吗？为了解决这些问题，库马尔邀请一组尊贵的客户分享他们如何设想负责任地利用生成性AI为其用户带来更好的服务。 Alex Hood，担任工作管理平台Asana的首席产品官——Tracy Simpson，担任能源公司Woodside的供应链副总裁——Attila Tilk，担任电信公司Dish Network的首席信息官。 库马尔首先向Hood询问了关于生成性AI炒作的问题。Hood表示，作为一位科技趋势的怀疑论者，他认为这种炒作是真实存在的。作为一名产品建设者，他觉得自己有幸在这个强大工具出现的黄金时期。生成性AI为他提供了实现长期抱负的巨大机会，比如实现高度个性化的、由AI驱动的体验。例如，联系中心的代理可以在客户需要帮助时访问上下文相关信息，而不是将电话转移到枯燥的客户服务流程中。然而，Hood强调团队应该专注于利用生成性AI来增强人类能力，而非取代它们。他还表示，尽管这项技术具有巨大潜力，但道德实施仍然至关重要。在开始产品规划之前，Asana已经制定了详细的AI开发原则： 1. 构建用于辅助用户实现目标的AI，而不是独立运作。 2. 促进透明度，以便AI可以解释其推理过程。 3. 保持人类对决策的责任，而不允许AI成为替罪羊。 Simpson承认生成性AI已经成为各行业无法避免的话题。Woodside Energy正在积极探讨其在业务内的潜在应用。在此期间，他们正在建立关键基础，包括改进的数据实践、简化的工作流程和关键运营推动因素。这一准备将使他们能够在有前景的使用案例明确后迅速利用生成性AI。Simpson强调，任何解决方案必须产生实际的商业价值并与公司价值观保持一致。他们还需要谨慎考虑时机，因为在衡量作为早期采用者的风险和奖励与从其他行业学习的价值之间进行权衡。 当被问及Dish Network如何利用生成性AI来改善客户体验时，Tilk立即强调了他们的联系中心是部署生成性AI的理想环境，特别是在聊天机器人方面。 特尔克表示，目前Dish公司的聊天机器人能解决约70%的客户咨询，其余部分仍需人工处理。若配备生成性人工智能，他相信对话质量将获得显著提升。通过从大量历史聊天记录中学习，回复将变得更加个性化。因此，特尔克预测，他们将能把需要客服协助的聊天比例从目前的30%逐步降低至未来的20%甚至10%。然而，他强调这并不意味着完全取消人类客服，而是将低价值的重复任务自动化。剩余的人工客服可专注处理复杂的、需要人类细微差别的问题。 特尔克还设想了生成性人工智能的“协同驱动”功能，它能提供相关信息和建议行动，以帮助客服更快速地解决客户需求。这将加快培训速度，使新员工能更快地投入工作。然而，特尔克再次强调，生成性人工智能需谨慎管理以降低风险，包括由错误数据或模型产生的偏见。在开发和部署过程中均需进行严格测试和监督。 库马尔指出，偏见通常源于有偏的训练数据，强调了保持警惕的重要性。接着，他向各位专家询问，亚马逊云科技如何能帮助实现负责任且有效的生成性人工智能应用。 胡德建议，Asana应与亚马逊云科技合作，制定关于隐私和安全等问题的工作标准。例如，他们的AppFabric合作伙伴关系在本质上强制执行关键的隐私控制。 辛普森表示，亚马逊云科技的供应链已经通过从其他供应链客户那里收集的深度领域专业知识推动了Woodside的进步。这使得他们能够快速部署有影响力的解决方案，而无需大规模内部开发。 展望未来，辛普森希望她的团队专注于核心优先事项，而不是被次要软件项目分散注意力。能够依赖互补优势是实现成功合作的关键。 最后，特尔克指出，亚马逊云科技已深入到Dish公司的技术生态系统中，为存储、计算和数据湖等核心基础设施提供动力。亚马逊云科技既了解他们的运营需求，也拥有满足这些需求的全部工具。 尽管Tilk强调，亚马逊云科技在应对知识产权、数据偏见和责任AI实践等方面的风险时，也能提供防护栏，运用其积累的最佳实践将有助于安全有效地实现生成性AI的潜力。 随后，Kumar进一步阐述了亚马逊云科技近期推出的三种利用生成性AI的产品，从2017年首次推出的[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)开始。Connect是一个完全管理的云联系中心解决方案。 Kumar详细阐述了四种旨在提高关键用户群体生产力的新功能： - 对于管理员，自助聊天机器人创建工具使机器人开发去中心化，无需大量的编码或AI专业知识。 - 对于管理员，客户资料数据映射自动规范不同的数据源(如运营、市场和维修数据库)以建立统一的客户档案。 - 后期总结使用生成性AI为主管提供大规模代理-客户互动的摘要,使得教练更加有针对性。早期客户报告称,这已将评估效率提高了60%。 - 对于代理商,[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail)作为实时对话助手,建议相关信息和推荐行动以更快地解决客户需求。其他客户体验到了处理时间的缩短。 接着，Kumar介绍了亚马逊云科技AppFabric，该系统于6月推出，帮助IT管理员了解碎片化的SaaS应用程序。现在, AppFabric正在揭示新功能,通过在UI中直接展示多个集成应用程序的数据来减少最终用户的上下文切换。 集成功能已经适用于Asana、Smartsheet、Zoom等应用。通过使用跨应用程序的数据生成操作, AppFabric使用户在他们的首选应用程序中实现更个性化、更紧密的体验成为可能。 最后，Kumar谈到了亚马逊供应链的最新添加，最初于4月推出。宣布了三个主要的新模块： - 供应规划帮助公司优化设施库存以满足需求。 - N层可见性提供了多级供应商的洞察力,以便识别并解决瓶颈问题。这种更高的透明度使公司能够更有效地预测、规划和反应。 可持续性追踪使得企业能够轻松地收集、分析和报告供应链排放、运输、审计以及其他环境、社会和治理（ESG）相关数据。客户表示，这可以节省高达30%的时间，这是之前计划者在寻求可持续发展数据时所花费的。 此外，Kumar还推出了[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail)，这是一个基于对话式的助手，允许供应链专业人士使用自然语言查询数据湖并生成可视化或运行模拟。这促进了快速的按需见解的获取，而无需等待报告。 总的来说，Kumar强调这些发布的共同目标是提高生产力，同时不影响现有工作流程。通过使用来自各种集成来源的数据来生成见解和建议行动，生成式人工智能可以在保持安全性、隐私和透明度的原则下增强用户体验。 Kumar指出，有50多个re:Invent会议讨论生成式人工智能，并欢迎与会者参观亚马逊云科技应用展览展位以获取更多信息。他对与会者和观众表示感谢，感谢他们进行了富有启发性的讨论，阐述了亚马逊云科技及其客户如何共同努力推动创新，同时遵循道德、责任和信任的原则。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 领导者强调了亚马逊云科技如何运用人工智能（AI）和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)（ML）技术来打造端到端的解决方案，从而解决复杂商业问题并提高生产力。  领导者在讨论中提到了生成性AI如何通过提供实用信息来协助和支持客服人员，使他们能更快速地接听电话并提供更优质的客户服务。  阿蒂拉进一步阐述了生成性AI在优化交互式语音应答（IVR）系统的潜力，旨在提供更人性化和个性化的体验，尽管目前仍无法完全取代人工代理。  本段内容探讨了借助AI技术创建统一客户档案的方法，即通过匹配组织内部不同数据库中的相似数据字段。  在re:Invent上，亚马逊云科技展示了实时助手如何提供有关客户的详细信息，以优化呼叫中心体验。  [Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail) Wisdom使得用户能够在不学习新系统的情况下提高工作效率。  亚马逊云科技的供应链解决方案不仅吸引了零售业的关注，还引起了其他行业的兴趣。  ## 总结 该视频主要介绍了亚马逊云科技副总裁Philip Kumar访谈了一批企业领导者的内容，讨论了如何通过采用生成性人工智能（AI）来提升员工生产力的方法。他们普遍关注的是如何将亚马逊云科技的服务，例如[Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail)和AppFabric，直接融入现有的工具中，从而在不干扰员工日常工作流程的前提下提高效率。 一些关键的观点包括：生成性AI可以通过提供个性化且实时的支持来改善客户体验；同时，它也引发了对诸如伦理、偏见和隐私问题等担忧的关注，这些问题需要通过合理管理来解决；要实现其潜在价值，就需要跨平台的数据整合。领导者们强调应专注于那些具有实际商业价值的明确应用场景。亚马逊云科技致力于通过提供专业知识、确保负责任的AI实践以及让客户能够保持掌控等方式来实现这一目标。 总之，虽然生成性AI有潜力增强人类能力，但在不引入不必要偏见的前提下巧妙地将它融入到工作流程中至关重要。亚马逊云科技致力于成为这个过程中的可靠伙伴，与客户共同努力创造满足其需求的解决方案。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 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