AWS AI-tjenester forbedret med FM-drevne funksjoner | Amazon Web Services

Kunstig intelligens (AI) fortsetter å transformere hvordan vi driver forretninger og betjener kundene våre. AWS tilbyr en rekke ferdigtrente AI-tjenester som gir klar-til-bruk intelligens for applikasjonene dine. I dette innlegget utforsker vi de nye AI-tjenestefunksjonene og hvordan de forbedres ved å bruke grunnlagsmodeller (FM).

Vi fokuserer på følgende store oppdateringer i dette innlegget på tvers av viktige AI-tjenester:

• Amazon Transcribe tilbyr nå FM-drevet språkstøtte på over 100 språk for å låse opp rik innsikt.
• Amazon Transcribe Call Analytics tilbyr nå en ny generativ AI-drevet oppsummeringsfunksjon (i forhåndsvisning) som automatiserer oppsummering etter samtale for å forbedre kontaktsenteragenten og lederens produktivitet.
• Amazon Tilpasse bruker nå en FM for å generere mer overbevisende innhold og produktanbefalinger
• Amazon Lex bruker nå store språkmodeller (LLM) for å gi nøyaktige og samtalesvar på vanlige spørsmål (i forhåndsvisning), som går utover oppgaveorientert dialog

Amazon Transcribe utvider språkstøtten og øker kundeserviceproduktiviteten ved å bruke FM-er

For å bygge globale og inkluderende taleaktiverte applikasjoner som henvender seg til brukere fra ulike språklige bakgrunner, søker kunder etter en virkelig global AI-tjeneste som kan forstå og transkribere et bredt spekter av språk med høy nøyaktighet. For å hjelpe deg med å skalere globalt tilbyr Amazon Transcribe nå et tale FM-drevet automatisk talegjenkjenning (ASR) system som utvider støtten til over 100 språk.

FM-drevet Amazon Transcribe gir betydelig nøyaktighetsforbedring mellom 20 % og 50 % på de fleste språk. Bortsett fra nøyaktighetsforbedringer, leverer det nye ASR-systemet flere differensierende funksjoner på tvers av alle støttede språk (over 100) relatert til brukervennlighet, tilpasning, brukersikkerhet og personvern. Noen eksempler inkluderer funksjoner som automatisk tegnsetting, tilpasset vokabular, automatisk språkidentifikasjon, høyttalerdiarisering, selvtillitspoeng på ordnivå og tilpassede vokabularfiltre. Aktivert av den høye nøyaktigheten til Amazon Transcribe på tvers av forskjellige aksenter og støyforhold, støtten for et stort antall språk og bredden av verdiøkende funksjonssett, vil tusenvis av bedrifter få myndighet til å låse opp rik innsikt fra lydinnholdet deres, som samt øke tilgjengeligheten og oppdagbarheten til lyd- og videoinnholdet deres på tvers av ulike domener. Alle eksisterende og nye kunder som bruker Amazon Transcribe kan oppleve ytelsesforbedringene umiddelbart, uten noen API-endringer.

Carbyne er et programvareselskap som utvikler skybaserte, virksomhetskritiske kontaktsenterløsninger for nødanrop. Carbynes oppgave er å hjelpe nødhjelpspersonell med å redde liv, og språk kan ikke komme i veien for målene deres.

«AI-drevet Carbyne Live Audio Translation er direkte rettet mot å bidra til å forbedre nødresponsen for de 68 millioner amerikanerne som snakker et annet språk enn engelsk hjemme, i tillegg til de opptil 79 millioner utenlandske besøkende til landet årlig. Ved å utnytte Amazon Transcribes nye flerspråklige grunnmodelldrevne ASR, vil Carbyne være enda bedre rustet til å demokratisere livreddende nødtjenester, fordi Every. Person. Teller."

– Alex Dizengof, medgründer og CTO i Carbyne.

I et kontaktsenter bruker agenter dyrebar tid etter hver samtale på manuelt å oppsummere notater, noe som kan påvirke produktiviteten deres og øke ventetidene for samtale. Ledere som har begrenset tid til å undersøke samtaler og agentytelse, bruker en betydelig mengde tid på å lytte til samtaleopptak eller lese hele transkripsjoner mens de undersøker oppringerproblemer. Amazon Transscribe Call Analytics tilbyr nå generativ samtaleoppsummering, en generativ AI-drevet funksjon som automatisk kan kondensere hele interaksjonen til en kortfattet oppsummering. Følgende er for eksempel et eksempeloppsummering av en 10-minutters telefonsamtale: «Kunden rapporterte at de ikke mottok bestillingen sin selv etter 10 dager fra forventet leveringsdato. Agenten tilbød kunden en gratis erstatning og $10 kreditt for fremtidige kjøp. Agenten vil følge opp kunden om 2 dager for å bekrefte mottak av erstatningsordren.»

Denne funksjonen lar agenter bruke mer tid på å snakke med innringere som venter i køen i stedet for å engasjere seg i etteroppringingsarbeid, og dermed forbedre kundeopplevelsen. Ledere kan se gjennom samtalesammendraget for raskt å forstå konteksten til en interaksjon uten å lese hele transkripsjonen.

Med AWS post call analytics-løsning, kan Principal for tiden gjennomføre storskala historiske analyser for å forstå hvor kundeopplevelsene kan forbedres, generere handlingsdyktig innsikt og prioritere hvor de skal handle. Vi ser frem til å utforske funksjonen for oppsummering etter samtale ved å bruke generativ AI i Amazon Transcribe Call Analytics for å gjøre det mulig for agentene våre å fokusere tiden og ressursene sine på å engasjere seg med kundene, i stedet for manuelt arbeid etter kontakt.

– Miguel Antonio Sanchez, Regional Chief Data Officer, Principal Financial Group.

Følgende skjermbilder illustrerer hvordan du aktiverer generativ samtaleoppsummering på Amazon Transcribe-konsollen, og et eksempel på en oppsummert transkripsjon.

Amazon Personalize muliggjør hyper-personalisering med FM-er

Kunder på tvers av bransjer som detaljhandel og media og underholdning er i økende grad ute etter å gjøre innhold og anbefalte produkter mer skreddersydd for brukernes interesse for å øke engasjementet. På strømmeplattformer ser brukerne for eksempel standardanbefalingene "Fordi du så på", og på netthandelsnettsteder brukes "ofte kjøpt sammen" som en generisk slagord. For å tilby mer personlig tilpassede nettleseropplevelser med titler som «Rise and Shine» og «Love, laughter, and hijinks», må bedrifter allokere ressurser for å generere overbevisende slagord manuelt. Dette er kjedelig og tidkrevende.

For å hjelpe til med å takle denne utfordringen, Amazon Tilpasse tilbyr nå Content Generator – en ny FM-drevet funksjon som bruker naturlig språk til å lage enkel og engasjerende tekst som beskriver de tematiske forbindelsene mellom anbefalte elementer. Dette gjør det mulig for bedrifter å automatisk generere engasjerende titler eller e-postemnelinjer, for å invitere kunder til å klikke på videoer eller kjøpe varer.

I tillegg tilbyr Amazon Personalize nå Personalize på LangChain for å drive reisen til kunder som ønsker å bygge sine egne FM-baserte applikasjoner. Med denne integrasjonen kan du påkalle Amazon Personalize, hente anbefalinger for en kampanje eller anbefaling og sømløst mate den inn i dine FM-drevne applikasjoner i LangChain-økosystemet.

"Vi integrerer generativ AI med Amazon Personalize for å levere hyper-personlige opplevelser til brukerne våre. Amazon Personalize har hjulpet oss med å oppnå høye nivåer av automatisering i innholdstilpasning. FOX Sports opplevde for eksempel en 400 % økning i seerinnhold starter etter arrangementet når det ble brukt. Nå utvider vi generativ AI med Amazon Bedrock til vår pipeline for å hjelpe innholdsredaktørene våre med å generere temasamlinger. Vi ser frem til å utforske funksjoner som Amazon Personalize Content Generator og Personalize på Langchain for å tilpasse disse samlingene ytterligere for brukerne våre.»

– Daryl Bowden, Executive Vice President, Technology, Fox Corporation.

Amazon Lex tilbyr FM-drevne muligheter for å bygge roboter raskere og forbedre inneslutningen

Drevet av økende forbrukernes etterspørsel etter automatisert selvbetjening, prioriterer bedrifter investeringer i samtale-AI for å optimalisere kundeopplevelsen. For det formål forhåndsviste AWS nylig Conversational FAQ (CFAQ), en ny funksjon fra Amazon Lex som svarer på vanlige kundespørsmål intelligent og i stor skala. Drevet av FM-er fra Amazonas grunnfjell og godkjente kunnskapskilder, CFAQ gjør det mulig for bedrifter å gi nøyaktige, automatiserte svar på vanlige kundehenvendelser på en naturlig og engasjerende måte. Med denne innovasjonen kan merkevarer levere sømløse selvbetjeningsopplevelser som styrker kundetilfredshet og lojalitet.

CFAQ forenkler robotutvikling ved å eliminere behovet for manuelt å lage intensjoner, eksempler på ytringer, spor og forespørsler for å håndtere et bredt spekter av vanlige spørsmål. Det gjør det med en ny intensjonstype kalt QnAIntent som sikkert kobles til kunnskapskilder som Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch-tjenesteog Amazon Kendra kunnskapsbaser for å hente den mest relevante informasjonen for å svare på et spørsmål. Utviklere opprettholder kontroll over responsinnhold, med muligheten til å oppsummere hentet informasjon eller bruke den autoriserte teksten som den er. Dette gjør at svært regulerte bransjer som finansielle tjenester og helsetjenester kan bruke CFAQ, slik at du kan sikre at svarene kun bruker samsvarende språk. Ved å effektivisere tilgangen til relevant kunnskap, reduserer CFAQ arbeidet med å bygge roboter som håndterer vanlige kundespørsmål naturlig og nøyaktig.

konklusjonen

AWS innoverer hele tiden på vegne av våre kunder. Det siste settet med fremskritt innen AI-tjenester lar oss levere mer effektive funksjoner som hjelper organisasjoner med å jobbe smartere og gi personlige og intuitive opplevelser. For å lære mer om disse lanseringene, se følgende:

---

Om forfatteren

Bratin Saha er visepresident for kunstig intelligens og maskinlæring ved AWS.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-ai-services-enhanced-with-fm-powered-capabilities/