FM 기반 기능으로 강화된 AWS AI 서비스 | 아마존 웹 서비스

인공지능(AI)은 우리가 비즈니스를 수행하고 고객에게 서비스를 제공하는 방식을 지속적으로 변화시키고 있습니다. AWS는 애플리케이션에 즉시 사용할 수 있는 인텔리전스를 제공하는 다양한 사전 훈련된 AI 서비스를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 새로운 AI 서비스 기능과 이를 FM(Foundation Model)을 사용하여 향상시키는 방법을 살펴보겠습니다.

이 게시물에서는 주요 AI 서비스 전반에 걸쳐 다음과 같은 주요 업데이트에 중점을 둡니다.

• 아마존 전사 이제 풍부한 통찰력을 얻을 수 있도록 100개 이상의 언어에 대한 FM 기반 언어 지원을 제공합니다.
• Amazon Transcribe Call Analytics는 이제 통화 후 요약을 자동화하여 연락 센터 상담원 및 관리자 생산성을 향상시키는 새로운 생성적 AI 기반 요약 기능(미리 보기)을 제공합니다.
• 아마존 개인화 이제 FM을 사용하여 더욱 매력적인 콘텐츠와 제품 추천을 생성합니다.
• 아마존 렉스 이제 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 작업 중심 대화를 넘어 FAQ(미리 보기)에 대한 정확한 대화형 응답을 제공합니다.

Amazon Transcribe는 FM을 사용하여 언어 지원을 확장하고 고객 서비스 생산성을 강화합니다.

다양한 언어 배경의 사용자를 수용하는 글로벌하고 포괄적인 음성 지원 애플리케이션을 구축하기 위해 고객은 다양한 언어를 높은 정확도로 이해하고 기록할 수 있는 진정한 글로벌 AI 서비스를 찾고 있습니다. 전 세계적으로 확장하는 데 도움이 되도록 Amazon Transcribe는 이제 지원을 100개 이상의 언어로 확장하는 음성 FM 기반 자동 음성 인식(ASR) 시스템을 제공합니다.

FM 기반 Amazon Transcribe는 대부분의 언어에서 20%~50%의 상당한 정확도 향상을 제공합니다. 정확성 향상 외에도 새로운 ASR 시스템은 사용 편의성, 사용자 정의, 사용자 안전 및 개인정보 보호와 관련하여 지원되는 모든 언어(100개 이상)에 걸쳐 여러 가지 차별화된 기능을 제공합니다. 일부 예로는 자동 구두점, 사용자 정의 어휘, 자동 언어 식별, 화자 분할, 단어 수준 신뢰도 점수, 사용자 정의 어휘 필터와 같은 기능이 포함됩니다. 다양한 악센트와 소음 조건에 대한 Amazon Transcribe의 높은 정확도, 다양한 언어 지원, 광범위한 부가 가치 기능 세트를 통해 수천 개의 기업이 오디오 콘텐츠에서 풍부한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다양한 도메인에 걸쳐 오디오 및 비디오 콘텐츠의 접근성과 검색 가능성을 높입니다. Amazon Transcribe를 사용하는 모든 기존 고객과 신규 고객은 API 변경 없이 즉시 성능 향상을 경험할 수 있습니다.

Carbyne은 긴급 통화 응답자를 위한 클라우드 기반의 미션 크리티컬 컨택 센터 솔루션을 개발하는 소프트웨어 회사입니다. Carbyne의 임무는 응급 구조원이 생명을 구할 수 있도록 돕는 것이며, 언어가 그들의 목표를 방해할 수는 없습니다.

“AI 기반 Carbyne Live Audio Translation은 매년 미국을 방문하는 최대 68만 명의 외국인 방문객 외에도 집에서 영어 이외의 언어를 사용하는 79만 명의 미국인을 위한 긴급 대응 개선을 돕는 것을 직접적인 목표로 하고 있습니다. Amazon Transcribe의 새로운 다국어 기반 모델 기반 ASR을 활용함으로써 Carbyne은 생명을 구하는 응급 서비스를 민주화하는 데 훨씬 더 나은 역량을 갖추게 될 것입니다. 사람. 중요합니다.”

– Alex Dizengof, Carbyne의 공동 창립자이자 CTO.

컨택 센터에서 상담원은 각 통화 후 메모를 수동으로 요약하는 데 귀중한 시간을 소비합니다. 이는 생산성에 영향을 미치고 통화 대기 시간을 늘릴 수 있습니다. 통화 및 상담원 성과를 조사할 시간이 제한된 관리자는 발신자 문제를 조사하는 동안 통화 녹음을 듣거나 전체 대화 내용을 읽는 데 상당한 시간을 소비합니다. Amazon Transcribe 통화 분석 지금 제공합니다 생성 호출 요약, 전체 상호 작용을 간결한 요약으로 자동 압축할 수 있는 생성적 AI 기반 기능입니다. 예를 들어, 다음은 10분간의 전화 통화에 대한 샘플 요약입니다. “고객이 예상 배송일로부터 10일이 지나도 주문한 상품을 받지 못했다고 보고했습니다. 상담원은 고객에게 무료 교체품과 향후 구매에 사용할 수 있는 10달러 크레딧을 제공했습니다. 상담원은 교체 주문이 접수되었는지 확인하기 위해 2일 이내에 고객에게 후속 조치를 취할 것입니다."

이 기능을 통해 상담원은 통화 후 작업에 참여하는 대신 대기열에 대기 중인 발신자와 대화하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있으므로 고객 경험이 향상됩니다. 관리자는 전체 대화 내용을 읽지 않고도 통화 요약을 검토하여 상호 작용의 맥락을 빠르게 이해할 수 있습니다.

AWS 통화 후 분석 솔루션을 통해 Principal은 현재 대규모 기록 분석을 수행하여 고객 경험을 개선할 수 있는 부분을 파악하고, 실행 가능한 통찰력을 생성하고, 조치를 취할 부분의 우선순위를 정할 수 있습니다. 상담원이 연락 후 수동 작업이 아닌 고객과 관련된 시간과 리소스에 집중할 수 있도록 Amazon Transcribe Call Analytics에서 생성 AI를 사용하는 통화 후 요약 기능을 탐색할 수 있기를 기대합니다.

– Miguel Antonio Sanchez, 지역 최고 데이터 책임자, 주요 금융 그룹.

다음 스크린샷은 Amazon Transcribe 콘솔에서 생성 호출 요약을 활성화하는 방법과 요약된 기록의 예를 보여줍니다.

Amazon Personalize는 FM을 통해 초개인화를 지원합니다.

소매, 미디어, 엔터테인먼트 등 산업 전반에 걸쳐 고객은 더 높은 참여를 유도하기 위해 사용자 관심에 더욱 맞춤화된 콘텐츠와 추천 제품을 찾고 있습니다. 예를 들어, 스트리밍 플랫폼에서는 사용자에게 표준 추천인 '보셨기 때문에'가 표시되고, 전자상거래 웹사이트에서는 '자주 함께 구매함'이 일반적인 태그라인으로 사용됩니다. "Rise and Shine" 및 "Love, laughter, and hijinks"와 같은 제목으로 보다 개인화된 검색 경험을 제공하려면 기업은 리소스를 할당하여 매력적인 태그라인을 수동으로 생성해야 합니다. 이것은 지루하고 시간이 많이 걸립니다.

이 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해, 아마존 개인화 이제 자연어를 사용하여 추천 항목 간의 주제별 연결을 설명하는 간단하고 매력적인 텍스트를 만드는 새로운 FM 기반 기능인 콘텐츠 생성기를 제공합니다. 이를 통해 기업은 매력적인 제목이나 이메일 제목을 자동으로 생성하여 고객이 비디오를 클릭하거나 항목을 구매하도록 유도할 수 있습니다.

또한 Amazon Personalize는 이제 자신만의 FM 기반 애플리케이션을 구축하려는 고객의 여정을 지원하기 위해 LangChain에서 Personalize를 제공합니다. 이 통합을 통해 Amazon Personalize를 호출하고, 캠페인 또는 추천자에 대한 권장 사항을 검색하고, 이를 LangChain 생태계 내의 FM 기반 애플리케이션에 원활하게 공급할 수 있습니다.

“우리는 사용자에게 초개인화된 경험을 제공하기 위해 생성 AI를 Amazon Personalize와 통합하고 있습니다. Amazon Personalize는 콘텐츠 사용자 정의에서 높은 수준의 자동화를 달성하는 데 도움이 되었습니다. 예를 들어, FOX Sports는 적용 시 이벤트 후 시작되는 시청률이 400% 증가했습니다. 이제 우리는 콘텐츠 편집자가 테마 컬렉션을 생성할 수 있도록 파이프라인에 Amazon Bedrock을 사용하여 생성 AI를 강화하고 있습니다. 우리는 Amazon Personalize Content Generator 및 Personalize on Langchain과 같은 기능을 탐색하여 사용자를 위해 해당 컬렉션을 더욱 개인화할 수 있기를 기대합니다.”

– Daryl Bowden, Fox Corporation 기술 담당 부사장.

Amazon Lex는 FM 기반 기능을 제공하여 봇을 더 빠르게 구축하고 격리를 개선합니다.

자동화된 셀프 서비스에 대한 소비자 수요가 증가함에 따라 기업은 고객 경험을 최적화하기 위해 대화형 AI에 대한 투자에 우선순위를 두고 있습니다. 이를 위해 AWS는 최근 새로운 기능인 CFAQ(Conversational FAQ)를 미리 선보였습니다. 아마존 렉스 고객이 자주 묻는 질문에 지능적으로 대규모로 답변합니다. FM에서 제공 아마존 기반암 승인된 지식 소스를 통해 기업은 일반적인 고객 문의에 자연스럽고 매력적인 방식으로 정확하고 자동화된 응답을 제공할 수 있습니다. 이러한 혁신을 통해 브랜드는 고객 만족도와 충성도를 강화하는 원활한 셀프 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.

CFAQ는 광범위한 자주 묻는 질문(FAQ)을 처리하기 위해 의도, 샘플 발화, 슬롯 및 프롬프트를 수동으로 생성할 필요가 없도록 하여 봇 개발을 단순화합니다. Amazon Bedrock과 같은 지식 소스에 안전하게 연결하는 QnAIntent라는 새로운 의도 유형을 사용하여 이를 수행합니다. 아마존 오픈서치 서비스및 아마존 켄드라 질문에 답하기 위해 가장 관련성이 높은 정보를 검색하는 지식 기반입니다. 개발자는 검색된 정보를 요약하거나 인증된 텍스트를 있는 그대로 사용하는 옵션을 통해 응답 콘텐츠에 대한 제어를 유지합니다. 이를 통해 금융 서비스 및 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서 CFAQ를 사용할 수 있으므로 규정을 준수하는 언어만 사용하여 응답할 수 있습니다. CFAQ는 관련 지식에 대한 액세스를 간소화함으로써 일반적인 고객 질문을 자연스럽고 정확하게 처리하는 봇을 구축하려는 노력을 줄여줍니다.

결론

AWS는 고객을 대신하여 끊임없이 혁신하고 있습니다. AI 서비스의 최신 발전을 통해 우리는 조직이 더욱 스마트하게 일하고 개인화되고 직관적인 경험을 제공하는 데 도움이 되는 더욱 영향력 있는 기능을 제공할 수 있습니다. 이번 출시에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요.

저자,

브라틴 사하 AWS의 인공 지능 및 기계 학습 부사장입니다.

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• 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-ai-services-enhanced-with-fm-powered-capabilities/