选择正确的生成式 AI 用例

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## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 生成式 AI 代表了所有组织的一种令人兴奋的新功能,但最具影响力的应用是那些专注于有形业务价值的应用,而不仅仅是技术创新。在本论坛中,概述跨业务职能和关键行业的生成式 AI 的最具影响力的当前用例。学习生成式 AI 实现的最佳实践,提升流程、增强员工能力,并转变思维方式,释放可展示的业务价值。 ## 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1000字,阅读时间大约是5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> 客户、员工和业务运营方面的需求都可以通过人工智能技术得到满足。为了提高客户参与度,许多企业开始利用聊天机器人、虚拟助手、对话分析和个性化服务。这些用例直接与客户互动,以提高客户满意度和忠诚度。同时,为了提高员工生产力,企业还采用了诸如员工援助系统、代码生成和数据可视化等工具。这些解决方案有助于优化工作流程,提高工作效率。此外,还有一些专注于后台操作的方案,如文档处理、训练[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型和数据扩充,从而进一步优化企业的整体运营。 在深入研究客户参与领域时,亚马逊云科技的高级产品营销经理Kali Heath详细介绍了聊天机器人的应用。据分析师预测,到2025年,80%的对话AI应用程序将使用生成性AI,相较于今天的20%,这将是一个四倍的增长。这种增长的背后原因是生成性模型能够从真实世界数据中学习自然的、上下文的对话。Kali解释道,与人类代理人相比,使用生成性AI增强的聊天机器人能显著降低呼叫量、降低放弃率,并实现全天候多渠道访问,且成本更低。这使得企业能够将人类代理保留来处理需要同理心的复杂问题。 为了展示实际应用,Kali分享了三个采用生成性AI聊天机器人的客户案例: Booking.com正利用[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail)通过对话界面为客户提供个性化的旅行推荐。通过使用关于客户和旅行市场的专属数据来定制大型语言模型,他们能够为每个用户生成高度相关的个性化建议。 Quest正在与Amazon TITAN合作,为物业经理创建一个对话式的虚拟助手,以吸引更多租户。这个AI驱动的机器人可以在文本、电子邮件和语音等首选渠道上提供24/7访问,从而改善物业经理和居民之间的沟通。 PGA Tour利用生成性AI迅速为高尔夫球迷和广播员提供球员、比赛和数据分析的见解。这种技术可以持续生成最新的回应,而无需预处理数据。 在转向员工生产力应用场景时,Sama Bali(亚马逊云科技的高级产品营销经理)解释了生成性AI如何改变工作流程。她引用了麦肯锡的一项研究,该研究表明员工将60-70%的时间花费在可以通过生成性AI自动化的日常重复任务上。该研究强调了四个可能受到影响的领域:客户运营、市场营销和销售、软件工程和研发。 萨玛详细解释了每个业务功能中潜在的应用: - 销售:大规模个性化消息传递、讨论要点、有针对性的活动 - 市场营销:自动化内容创建、品牌标识生成 - 产品:提炼客户反馈、优化设计 - 管理:分析见解以做出决策、组织团队 - 法律:总结文档、起草合同 - 人力资源:创建职位描述、筛选简历 然后,她提供了一些创新客户如何使用生成性AI提高员工生产力的例子: - adidas建立了一个AI驱动的对话搜索工具,为其工程师社区回答技术问题。 - Crea(一家咨询公司)在[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail)上开发了一个通用内容加速器,以分析营销摘要并自动生成诸如标语和广告图像之类的活动资产。 - LexisNexis创造了Lexis+ AI,具有智能搜索、总结和法律起草功能,使律师更高效。 萨玛(Sama)为客户带来了一站式解决方案,推出了一款适用于工作环境的新款生成性人工智能助手——[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail)。这款助手支持自然对话,简化工作流程,加速决策过程,同时在尊重权限和数据隐私的前提下推动创新。萨玛通过一场互动展示向观众展示了[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail)的强大功能,并生成了富有洞察力的图表以及总结了关键的销售驱动力。 在业务优化方面,萨玛探讨了生成性人工智能如何协助创建合成数据,从而扩大[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)训练数据集的应用范围。这在现实世界中数据较少、类别间分布不平衡或包含私密信息的情况下显得尤为重要。萨玛分享了两个实例: 首先,[Amazon One](https://aws.amazon.com/cn/one/?trk=cndc-detail),一款用于支付和认证的掌纹识别服务,利用生成性人工智能生成了数百万个合成的手掌图像来训练其计算机视觉模型。这使得准确性从传统的生物识别技术提高了超过99.99%。 其次,教育平台IXL Learning与亚马逊云科技合作,打造了一个能够根据学生的学习效果和情绪状态动态调整的AI辅导聊天机器人。数千个合成的对话问题被用来训练自然语言模型。 最后,阿尔瓦雷斯·吕嘎(Alvarez Luga)根据在亚马逊云科技生成性人工智能创新中心观察到的趋势,为选择一个具有影响力的生成性人工智能应用案例提供了建议。他强调,成功的关键在于专注于解决问题的本质而非技术本身。成功的关键在于实现快速迭代,设定可衡量的目标,使用专有数据进行训练,并将经验推广到其他团队。阿尔瓦雷斯还提到了一些可用资源,如AI应用案例探索者、AI解决方案库和创新中心,以助力加速开发进程。 总的来说,这段视频全面地阐述了生成性人工智能在客户互动、员工生产力和流程优化等领域的商业潜力。现实生活中的案例和新产品如[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail)展示了企业在实际应用中可能取得的显著成果。演讲者为开发具有高度影响力的AI解决方案提供了策略建议,这些方案可以在优化运营的同时改变客户和员工的体验。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间:** 阿尔瓦雷兹·卢加(Alvarez Luga)担任亚马逊云科技的AI解决方案营销负责人,他将上台介绍自己和其他演讲者。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case/images/rebranded/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case_0.png) 借助语音、文本记录和对话分析,聊天机器人和虚拟助手能够实现高度个性化的客户体验。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case/images/rebranded/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case_1.png) Q&A聊天机器人解决方案允许用户通过CloudFormation轻松部署具有大型语言模型的对话AI界面,无需具备编程经验。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case/images/rebranded/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case_2.png) 生成式AI使组织内的员工能够创建内容并做出数据驱动的决策。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case/images/rebranded/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case_3.png) 生成式AI有助于产生更多用于训练[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型的数据,从而克服数据稀缺的挑战。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case/images/rebranded/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case_4.png) 数据增强有助于培育负责任的AI,平衡数据集,减少偏见,并降低隐私风险。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case/images/rebranded/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case_5.png) 本次会议展示了亚马逊云科技的各种实际应用和客户案例,旨在激发与会者寻找适合自己组织的解决方案。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case/images/rebranded/AIM212-Choosing_the_right_generative_AI_use_case_6.png) ## 总结 生成性人工智能能够为企业带来巨大价值,主要通过提高客户参与度、提升员工效率和优化业务流程。实现这一目标的关键在于选择合适的应用场景来解决特定问题。一些常见的应用包括利用自然对话改进自助服务、辅助员工高效工作的虚拟助手,以及通过合成数据来提升[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型性能的数据扩充。医疗、制造、金融、零售和媒体娱乐等行业均可从定制化的生成性人工智能解决方案中获益。 在实施过程中,首先要关注识别具有高影响力且可实现的业务需求和数据的独特应用场景。通过评估成果来证明其价值,并为扩大应用范围提供支持。同时,充分利用现有解决方案以加速生成性人工智能的普及。通过负责任地开发与测试,生成性人工智能有望为客户和员工带来更高级别的体验。 ## 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! 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