AWS AI услуги усилены возможностями силы умственного воздействия

AWS AI услуги вдохновлены возможностями силы мышления

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает трансформировать наше бизнес-процессы и обслуживание наших клиентов. AWS предлагает ряд предварительно обученных ИИ-сервисов, которые предоставляют готовый интеллект для ваших приложений. В этом посте мы исследуем новые возможности ИИ-сервисов и как они усилены с использованием базовых моделей (БМ).

Мы сосредоточимся на следующих основных обновлениях в этом посте в различных ключевых ИИ-сервисах:

  • Amazon Transcribe теперь предлагает поддержку языка с использованием БМ для более чем 100 языков для получения полезных пониманий.
  • Amazon Transcribe Call Analytics теперь предлагает новую возможность генеративного сводного анализа с использованием ИИ (в режиме предварительного просмотра), которая автоматизирует сводку после разговора для повышения продуктивности агентов контактного центра и менеджеров.
  • Amazon Personalize теперь использует БМ для создания более увлекательного контента и рекомендаций продуктов.
  • Amazon Lex теперь использует большие языковые модели (ЯМ) для предоставления точных и беседных ответов на ЧАВО (в режиме предварительного просмотра), превышая задачную диалоговую функциональность.

Amazon Transcribe расширяет поддержку языков и увеличивает производительность обслуживания клиентов с помощью БМ

Для создания глобальных и включающих речевых приложений, которые обслуживают пользователей с различными лингвистическими предпочтениями, клиенты ищут по-настоящему глобальный ИИ-сервис, который может понять и транскрибировать широкий спектр языков с высокой точностью. Чтобы помочь вам масштабироваться глобально, Amazon Transcribe теперь предлагает систему автоматического распознавания речи (ASR), основанную на речевом БМ, которая расширяет поддержку на более чем 100 языков.

Amazon Transcribe, основанный на речевом БМ, обеспечивает значительное улучшение точности в пределах 20% – 50% для большинства языков. В дополнение к улучшению точности, новая система ASR обеспечивает несколько отличительных функций для всех поддерживаемых языков (более 100) в отношении удобства использования, настройки, безопасности и конфиденциальности пользователя. Некоторые примеры функций включают автоматическую пунктуацию, настраиваемую лексику, автоматическую идентификацию языка, раздельную идентификацию дикторов, уровни доверия на уровне слов и настраиваемые фильтры лексики. Благодаря высокой точности Amazon Transcribe при работе с различными акцентами и шумовыми условиями, его поддержке большого числа языков и ее широте надстройки над базовым функционалом, тысячи предприятий смогут извлекать полезные сведения из аудио-контента, а также повысить доступность и обнаружение их аудио- и видео-контента в различных областях. Все существующие и новые клиенты, использующие Amazon Transcribe, могут получить преимущества производительности “из коробки”, без изменения каких-либо API.

Carbyne – это компания по разработке облачных центров контактного центра для реагирования на чрезвычайные ситуации. Миссия Carbyne – помочь спасателям спасать жизни, и язык не должен стать преградой на их пути.

“AI-поддерживаемый Carbyne Live Audio Translation напрямую направлен на улучшение реакции на чрезвычайные ситуации для 68 миллионов американцев, которые говорят на домашнем языке, отличном от английского, а также до 79 миллионов иностранных посетителей страны ежегодно. Используя новую мультиязыковую базовую модель распознавания речи Amazon Transcribe, Carbyne будет еще лучше оборудована для демократизации услуг спасения жизни, потому что каждый человек имеет значение.”

– Алекс Дизенгоф, сооснователь и главный технолог компании Carbyne.

В контактных центрах агенты тратят драгоценное время на ручное составление краткой сводки после каждого звонка, что может повлиять на их продуктивность и увеличить время ожидания звонка. Менеджеры, у которых ограниченное количество времени для расследования звонков и анализа работы агента, тратят значительное время на прослушивание записей звонков или чтение всей транскрипции при анализе проблем вызывающего звонок. Amazon Transcribe Call Analytics теперь предлагает генерируемую сводку звонка, возможность автоматического сокращения всего взаимодействия до краткой сводки. Например, вот образец сводки 10-минутного телефонного звонка: «Клиент сообщил, что не получил свой заказ даже через 10 дней после ожидаемой даты доставки. Агент предложил клиенту бесплатную замену и кредит на 10 долларов на будущие покупки. Агент свяжется с клиентом через 2 дня, чтобы убедиться в получении замененного заказа».

Эта возможность позволяет агентам проводить больше времени на общение с ожидающими звонящими в очереди, а не заниматься после-звонковой работой, тем самым улучшая опыт клиентов. Менеджеры могут просматривать сводку звонков, чтобы быстро понять контекст взаимодействия без чтения всей транскрипции.

С использованием решения по аналитике после звонка AWS, Principal в настоящее время может проводить анализ исторических данных в больших масштабах, чтобы понять, где можно улучшить опыт клиентов, получить практические идеи и определить приоритетные действия. Мы с нетерпением ждем изучения функции сводки после звонка с использованием генеративного ИИ в Amazon Transcribe Call Analytics, чтобы наши агенты могли сосредоточить свое время и ресурсы на общении с клиентами, а не на ручной работы после контакта.

– Мигель Антонио Санчес, региональный главный данных, Principal Financial Group.

На следующих скриншотах показано, как включить генеративную сводку звонков в консоли Amazon Transcribe, а также пример сводки транскрипции.

Amazon Personalize обеспечивает гиперперсонализацию с FMs

Клиенты в различных отраслях, таких как розница и медиа и развлечения, все больше стремятся сделать контент и рекомендуемые продукты более настроенными под интересы пользователя для повышения вовлеченности. Например, на потоковых платформах пользователи видят стандартные рекомендации “Потому что вы смотрели”, а на сайтах электронной коммерции используется общий слоган “Часто покупают вместе”. Чтобы предложить более персонализированные впечатления с такими названиями, как “Подъем и сияние” и “Любовь, смех и шалости”, компаниям нужно выделять ресурсы для ручного создания убедительных слоганов. Это утомительно и занимает много времени.

Для решения этой проблемы Amazon Personalize теперь предлагает генератор контента – новую возможность, работающую на основе FM, которая использует естественный язык для создания простого и увлекательного текста, описывающего тематические связи между рекомендуемыми элементами. Это позволяет компаниям автоматически создавать привлекательные названия или заголовки электронных писем, чтобы пригласить клиентов просматривать видео или покупать товары.

Кроме того, Amazon Personalize теперь предлагает Personalize on LangChain для обеспечения возможности создания собственных приложений на основе FM. С использованием этой интеграции вы можете вызывать Amazon Personalize, получать рекомендации для кампании или рекомендателя и безопасно подключать их в свои приложения, работающие на основе FM, в экосистеме LangChain.

«Мы интегрируем генеративный ИИ с Amazon Personalize для предоставления гиперперсонализированных впечатлений нашим пользователям. Amazon Personalize помогает нам достичь высокого уровня автоматизации в настройке контента. Например, FOX Sports испытал 400% рост просмотра после мероприятия при использовании Amazon Personalize. Теперь мы внедряем генеративный ИИ с Amazon Bedrock в нашу цепочку поставок, чтобы помочь нашим редакторам контента создавать тематические коллекции. Мы с нетерпением ждем возможности использования таких функций, как генератор контента Amazon Personalize и Personalize on Langchain, чтобы дополнительно персонализировать эти коллекции для наших пользователей».

– Дэрил Боуден, исполнительный вице-президент, технологии, Fox Corporation.

Amazon Lex предлагает возможности на основе FM для быстрого создания ботов и улучшения сдерживания

Под влиянием растущего спроса потребителей на автоматизированное самообслуживание, компании приоритетно вкладывают средства в разговорный ИИ для оптимизации опыта клиентов. В этой связи AWS недавно представил Conversational FAQ (CFAQ) – новую возможность от Amazon Lex, которая умно и масштабно отвечает на часто задаваемые вопросы клиентов. Работая на основе FM из Amazon Bedrock и утвержденных источников знаний, CFAQ позволяет компаниям предоставлять точные, автоматизированные ответы на обычные запросы клиентов естественным и увлекательным образом. Благодаря этому инновационному решению бренды могут обеспечить бесшовный опыт самообслуживания, повышающий удовлетворенность и лояльность клиентов.

CFAQ упрощает разработку ботов, исключая необходимость вручную создавать намерения, примеры фраз, слоты и подсказки для обработки широкого спектра часто задаваемых вопросов. Он делает это с помощью нового типа интента, называемого QnAIntent, который безопасно подключается к источникам знаний, таким как Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch Service и базы знаний Amazon Kendra, чтобы получить наиболее актуальную информацию для ответа на вопрос. Разработчики сохраняют контроль над содержимым ответа, имея возможность кратко изложить извлеченную информацию или использовать авторизованный текст как есть. Это позволяет высокорегулируемым отраслям, таким как финансовые услуги и здравоохранение, использовать CFAQ, позволяя вам обеспечить использование только соблюдаемого языка в ответах. Благодаря сокращению доступа к соответствующим знаниям, CFAQ упрощает создание ботов, которые естественно и точно обрабатывают обычные вопросы клиентов.

Заключение

AWS постоянно внедряет инновации в интересах своих клиентов. Комплекс последних достижений в области искусственного интеллекта позволяет нам предоставлять более влиятельные возможности, которые помогают организациям работать умнее и обеспечивать персонализированные и интуитивные впечатления. Чтобы узнать больше о этих новинках, обратитесь к следующим ресурсам: