Сервіси AWS AI, розширені за допомогою можливостей FM | Веб-сервіси Amazon

Штучний інтелект (ШІ) продовжує змінювати наш спосіб ведення бізнесу та обслуговування наших клієнтів. AWS пропонує низку попередньо навчених служб штучного інтелекту, які надають готові до використання інтелектуальні дані для ваших програм. У цій публікації ми досліджуємо нові можливості сервісу штучного інтелекту та те, як вони покращуються за допомогою базових моделей (FM).

У цій публікації ми зосереджуємося на наступних основних оновленнях у ключових службах ШІ:

• Амазонська розшифровка тепер пропонує мовну підтримку понад 100 мовами на базі FM, щоб розблокувати багату інформацію.
• Amazon Transcribe Call Analytics тепер пропонує нову генеративну можливість підсумовування на основі штучного інтелекту (у попередній версії), яка автоматизує підсумовування після дзвінка для підвищення продуктивності агента контакт-центру та керівника.
• Амазонка персоналізувати тепер використовує FM для створення більш привабливого вмісту та рекомендацій щодо продуктів
• Амазон Лекс тепер використовує великі мовні моделі (LLM) для надання точних і розмовних відповідей на поширені запитання (у попередній версії), виходячи за межі орієнтованого на завдання діалогу

Amazon Transcribe розширює підтримку мови та підвищує продуктивність обслуговування клієнтів за допомогою FM

Щоб створювати глобальні та інклюзивні додатки з підтримкою мовлення, які обслуговують користувачів із різним лінгвістичним походженням, клієнти шукають справді глобальний сервіс ШІ, який може розуміти та транскрибувати широкий спектр мов із високою точністю. Щоб допомогти вам у глобальному масштабі, Amazon Transcribe тепер пропонує систему автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) на базі мовлення FM, яка розширює підтримку до понад 100 мов.

Amazon Transcribe на основі FM забезпечує значне підвищення точності від 20% до 50% для більшості мов. Окрім покращення точності, нова система ASR надає кілька відмінних функцій для всіх підтримуваних мов (понад 100), пов’язаних із простотою використання, налаштуванням, безпекою користувача та конфіденційністю. Деякі приклади включають такі функції, як автоматична пунктуація, спеціальний словниковий запас, автоматична ідентифікація мови, щоденник мовця, оцінки достовірності на рівні слів і спеціальні фільтри словникового запасу. Завдяки високій точності Amazon Transcribe для різних акцентів і умов шуму, підтримці великої кількості мов і широкому набору додаткових функцій тисячі підприємств зможуть розблокувати багату інформацію зі свого аудіовмісту, як а також підвищити доступність і видимість свого аудіо- та відеовмісту в різних доменах. Усі наявні та нові клієнти, які використовують Amazon Transcribe, можуть одразу відчути покращення продуктивності без змін API.

Carbyne – компанія, що займається розробкою програмного забезпечення та розробляє критично важливі рішення для контакт-центрів у хмарі для служби екстреної допомоги. Місія Carbyne полягає в тому, щоб допомогти рятувальникам рятувати життя, і мова не може стати на заваді їхнім цілям.

«Cabyne Live Audio Translation на основі штучного інтелекту напряму спрямований на допомогу у покращенні реагування на надзвичайні ситуації для 68 мільйонів американців, які розмовляють вдома не англійською мовою, а також до 79 мільйонів іноземних відвідувачів країни щорічно. Використовуючи нову багатомовну основну модель Amazon Transcribe на базі ASR, Carbyne буде ще краще підготовлений для демократизації життєво важливих служб екстреної допомоги, тому що Every. особа. Розраховує».

– Алекс Дізенгоф, співзасновник і технічний директор Carbyne.

У контакт-центрі агенти витрачають дорогоцінний час після кожного дзвінка на вручну підсумовуючи нотатки, що може вплинути на їх продуктивність і збільшити час очікування виклику. Менеджери, які мають обмежений час для вивчення дзвінків і роботи агентів, витрачають значну кількість часу на прослуховування записів дзвінків або читання повних стенограм, досліджуючи проблеми з абонентами. Amazon Transcribe Call Analytics тепер пропонує генеративне реферування виклику, генеративна функція на основі штучного інтелекту, яка може автоматично звести всю взаємодію до короткого підсумку. Наприклад, нижче наведено зразок підсумку 10-хвилинної телефонної розмови: «Клієнт повідомив, що не отримав своє замовлення навіть через 10 днів після очікуваної дати доставки. Агент запропонував клієнту безкоштовну заміну та кредит у розмірі 10 доларів на майбутні покупки. Агент зв’яжеться з клієнтом протягом 2 днів, щоб підтвердити отримання замовлення на заміну».

Ця можливість дозволяє агентам витрачати більше часу на спілкування з абонентами, які чекають у черзі, а не на роботу після виклику, тим самим покращуючи взаємодію з клієнтами. Менеджери можуть переглянути підсумок розмови, щоб швидко зрозуміти контекст взаємодії, не читаючи всю стенограму.

За допомогою рішення для аналітики після дзвінків AWS принципал може наразі проводити широкомасштабну історичну аналітику, щоб зрозуміти, де можна покращити взаємодію з клієнтами, отримати корисну інформацію та визначити пріоритети для дій. Ми з нетерпінням чекаємо на вивчення функції підведення підсумків після дзвінка за допомогою генеративного штучного інтелекту в Amazon Transcribe Call Analytics, щоб наші агенти могли зосереджувати свій час і ресурси на взаємодії з клієнтами, а не на ручній роботі після контакту.

– Мігель Антоніо Санчес, регіональний директор із даних, Principal Financial Group.

На наступних знімках екрана показано, як увімкнути генеративне підсумовування викликів на консолі Amazon Transcribe, а також приклад підсумкової стенограми.

Amazon Personalize забезпечує гіперперсоналізацію за допомогою FM

Клієнти в таких галузях, як роздрібна торгівля, медіа та розваги, все більше прагнуть зробити вміст і рекомендовані продукти більш адаптованими до інтересів користувачів, щоб стимулювати більше залучення. Наприклад, на потокових платформах користувачі бачать стандартні рекомендації «Тому що ви дивилися», а на веб-сайтах електронної комерції «часто купують разом» використовується як загальний слоган. Щоб запропонувати більш персоналізований досвід веб-перегляду з такими назвами, як «Встань і сяй» і «Любов, сміх і химерки», компаніям потрібно виділити ресурси для створення переконливих слоганів вручну. Це втомливо і займає багато часу.

Щоб допомогти вирішити цю проблему, Amazon Персоналізація тепер пропонує Генератор вмісту — нову функцію на базі FM, яка використовує природну мову для створення простого та привабливого тексту, що описує тематичні зв’язки між рекомендованими елементами. Це дозволяє компаніям автоматично генерувати цікаві заголовки чи теми електронних листів, щоб запрошувати клієнтів натискати відео або купувати товари.

Крім того, Amazon Personalize тепер пропонує Personalize на LangChain, щоб допомогти клієнтам, які хочуть створювати власні програми на основі FM. Завдяки цій інтеграції ви можете викликати Amazon Personalize, отримувати рекомендації для кампанії чи рекомендації та безперешкодно вводити їх у свої FM-додатки в екосистемі LangChain.

«Ми інтегруємо генеративний штучний інтелект з Amazon Personalize, щоб надати нашим користувачам гіперперсоналізований досвід. Amazon Personalize допоміг нам досягти високого рівня автоматизації налаштування вмісту. Наприклад, FOX Sports відчув 400% збільшення кількості переглядів вмісту після події. Зараз ми доповнюємо генеративний штучний інтелект за допомогою Amazon Bedrock у нашому конвеєрі, щоб допомогти нашим редакторам вмісту створювати тематичні колекції. Ми з нетерпінням чекаємо на вивчення таких функцій, як Amazon Personalize Content Generator і Personalize on Langchain, щоб ще більше персоналізувати ці колекції для наших користувачів».

– Деріл Боуден, виконавчий віце-президент із технологій Fox Corporation.

Amazon Lex пропонує можливості на базі FM, щоб швидше створювати ботів і покращувати стримування

Керуючись зростаючим попитом споживачів на автоматизоване самообслуговування, компанії віддають перевагу інвестиціям у розмовний штучний інтелект для оптимізації взаємодії з клієнтами. З цією метою AWS нещодавно попередньо переглянув Conversational FAQ (CFAQ), нову можливість від Амазон Лекс який відповідає на поширені запитання клієнтів розумно та масштабно. Працює на FM від Amazon Bedrock і затверджених джерел знань, CFAQ дозволяє компаніям надавати точні, автоматизовані відповіді на поширені запити клієнтів у природний і привабливий спосіб. Завдяки цій інновації бренди можуть запропонувати безперебійний досвід самообслуговування, що підвищить задоволеність і лояльність клієнтів.

CFAQ спрощує розробку бота, усуваючи необхідність вручну створювати наміри, зразки висловлювань, слотів і підказок для обробки широкого діапазону поширених запитань. Це робиться за допомогою нового типу намірів під назвою QnAIntent, який безпечно підключається до джерел знань, таких як Amazon Bedrock, Служба Amazon OpenSearch та Амазонка Кендра бази знань для отримання найбільш релевантної інформації для відповіді на запитання. Розробники зберігають контроль над вмістом відповіді, маючи можливість узагальнювати отриману інформацію або використовувати авторизований текст як є. Це дозволяє високорегульованим галузям, таким як фінансові послуги та охорона здоров’я, використовувати CFAQ, дозволяючи вам гарантувати, що у відповідях використовується лише сумісна мова. Спрощуючи доступ до відповідних знань, CFAQ скорочує зусилля зі створення ботів, які природно й точно оброблятимуть типові запитання клієнтів.

Висновок

AWS постійно впроваджує інновації від імені наших клієнтів. Останній набір удосконалень у службах штучного інтелекту дозволяє нам надавати ефективніші можливості, які допомагають організаціям працювати розумніше та надавати персоналізований та інтуїтивно зрозумілий досвід. Щоб дізнатися більше про ці запуски, зверніться до наступного:

---

Про автора

Братін Саха є віце-президентом зі штучного інтелекту та машинного навчання в AWS.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-ai-services-enhanced-with-fm-powered-capabilities/