Amazon-Kendra-Kunden

Die führenden Unternehmen von heute vertrauen auf die Kundenbindungsplattform von Twilio, die von Hunderttausenden von Unternehmen und mehr als zehn Millionen Entwicklern weltweit genutzt wird, um einzigartige, personalisierte Erfahrungen für ihre Kunden zu schaffen. Um mit der wachsenden Nachfrage nach Kundensupport Schritt zu halten, haben wir uns vorgenommen, einen intelligenten Such- und Ticketübermittlungsfluss zu entwickeln, der Tickets umleitet, Kosten reduziert und gleichzeitig die Kundenerfahrung insgesamt verbessert. Im Gegensatz zu einer herkömmlichen Suchmaschine können wir mit Amazon Kendra das spezifische Textsegment mit jedem Artikel extrahieren, das die empfohlene Antwort auf eine Kundenanfrage enthält.  Mit Amazon Kendra konnten wir die Tickets mit einer hohen Erfolgsquote abwehren.

Eine unserer Stärken ist die Erfahrung und das Wissen, das wir bei der Gestaltung einer datengesteuerten Unternehmensführung in den unterschiedlichsten Bereichen gesammelt haben. Die effektive Nutzung dieser Informationsressourcen zur Schaffung von Synergien ist eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Qualität unserer Lösungen. Amazon Kendra ist eine starke Unterstützungsplattform für diese Rolle. Da Amazon Kendra es uns ermöglicht, Informationen, die über mehrere interne Plattformen verteilt sind, wie z. B. Wiki- und Dokumentdateien, über eine gemeinsame Oberfläche abzurufen, wurde die Flexibilität unserer Informationsressourcen seit der Bereitstellung erheblich verbessert. Es war auch einfach, in AWS Lambda integrierte Chatbots zu implementieren, und die Bereitstellung der Chatbots spielte eine wichtige Rolle bei der Verbreitung des Suchmechanismus innerhalb des Unternehmens. Wir glauben, dass wir in der Lage sein werden, unsere technischen Fähigkeiten und die Qualität unserer Lösungen kontinuierlich zu verbessern, indem wir die leistungsstarken Funktionen von Amazon Kendra effektiv nutzen.

Die Verwendung der richtigen Suchlösung für RIA war von entscheidender Bedeutung, da wir den zeitaufwändigen und anstrengenden Prozess vermeiden wollten, den unsere Kunden zur Informationssuche befolgten. Um dieses Problem zu lösen, haben wir uns für Amazon Kendra entschieden, eine leistungsstarke KI-Lösung, die das innovative Datenmodell von Vivpro schnell und präzise verarbeitet und Abfragen in natürlicher Sprache ermöglicht. Mit Kendra können Pharma- und Biotech-Forscher die Informationen, die sie benötigen, jetzt viel schneller finden, effektiver zusammenarbeiten und die Entwicklung neuartiger Medikamente beschleunigen. Ihr Zeitaufwand für die Suche nach Informationen wurde um 60 bis 90 % reduziert, was zu einer verbesserten Produktivität führte. Die Lösung und Zusammenarbeit von Amazon Kendra waren von unschätzbarem Wert für den Erfolg von Vivpro, eine einheitliche Biointelligenz-Plattform und innovative Services bereitzustellen, mit denen evidenzbasierte klinische, regulatorische und geschäftliche Entscheidungen für Pharma, Biotechnologie, Geräteentwickler, CROs und Investoren blitzschnell getroffen werden können.

Orion Health ist ein langjähriger Partner von AWS, daher war es für uns selbstverständlich, Amazon Kendra Search für unsere Digital Front Door-Lösung zu nutzen. Das schnelle sechswöchige Prototyping von Kendras beschleunigte die Wertschöpfung des Projekts. Und die Fähigkeit, natürlichsprachliche Suchen in unterschiedlichen, zusammengefassten Datensätzen zu ermöglichen, war entscheidend, um das für Suchmaschinen typische Rauschen zu reduzieren.

Bei 3M basiert alles auf unserer wissenschaftlichen Arbeit. Für uns ist die Forschung und Entwicklung von zentraler Bedeutung. Wir investieren viel in die Wissenschaft, die 3M so stark macht. Diese Investition ist der entscheidende Faktor, der es uns ermöglicht, jedes Jahr mehr als 1 200 neue Produkte auf den Markt zu bringen. Wenn unsere Mitarbeiter im Bereich der Materialwissenschaft ein neues Forschungsprojekt durchführen, benötigen sie Zugang zu den relevanten Informationen vorheriger Projekte, die in den vielen Patenten in unserer riesigen Wissensdatenbank verborgen sind. Das Auffinden der richtigen Informationen ist oft anstrengend und zeitaufwändig und führt nicht immer zur Ermittlung aller benötigten Daten. Zur Lösung dieses Problems haben wir uns für die Verwendung von Amazon Kendra, dem leistungsstarken neuen Angebot von AWS, entschieden. Mithilfe von Kendra können unsere Mitarbeiter die gewünschten Informationen ohne Zeitverlust finden, weil Abfragen in natürlicher Sprache schnell und präzise verarbeitet werden. Dank Kendra können wir damit rechnen, dass unsere Techniker und Forschungsmitarbeiter Informationen deutlich schneller als vor der Einführung von Amazon Kendra ermitteln können. Unsere Mitarbeiter freuen sich über diese neue Superfunktion und wir erwarten, dass sie damit Innovationen schneller vorantreiben, effektiver zusammenarbeiten und in noch kürzerer Zeit einzigartige Produkte für unsere Kunden bereitstellen können.

Das Talk 2020-Tool des Wall Street Journal integriert nahtlos die Suche in natürlicher Sprache und Amazon Kendra macht es einfach, Datenfeeds auf dem neuesten Stand zu halten. Talk2020-Benutzer können die Informationen erhalten, die sie benötigen, um wichtige Abstimmungsentscheidungen zu treffen. So können sie z. B: Fragen im Klartext stellen, um herauszufinden, was die Präsidentschaftskandidaten zu einer Vielzahl von Themen und Themen gesagt haben, darunter die Wirtschaft, das Gesundheitswesen und COVID-19. Wir freuen uns, diesen kostenlosen Service jedem anbieten zu können, der ihn nutzen möchte.

Unternehmen werden heute täglich mit riesigen Mengen an Dokumenten und Informationen überschwemmt. Das schnelle Auffinden der benötigten Informationen aus vergangenen Bauprojekten ist eine zentrale Herausforderung, die sich direkt auf die Produktivität und den Einsatz der Mitarbeiter auswirkt. Mit Amazon Kendra können Mitarbeiter sofort relevante Informationen abrufen, indem sie einfach Fragen in natürlicher Sprache stellen. Es verfügt außerdem über eine Schnittstelle, die die Suche in Dokumenten in einer Vielzahl von Formaten ermöglicht, darunter PDF, WORD, EXCEL und HTML, und problemlos in bestehende Datenquellen integriert werden kann. So können die Mitarbeiter von Taisei mit Kendra schnell und einfach genaue Informationen finden. Darüber hinaus glauben wir, dass wir durch die Nutzung der Kendra-Retriever-API die Entwicklung von generativen KI-Anwendungen wie Retrieval Augmentation Generation (RAG) beschleunigen und den Wissenserwerb von Mitarbeitern über das Suchsystem hinaus in Zukunft unterstützen können.

Amazon Kendra ist eine schlüsselfertige KI-Lösung, die bei richtiger Konfiguration jede einzelne Domäne in der Organisation umfasst. Gleichzeitig ist sie ganz leicht implementierbar.

Vor der Bereitstellung von Kendra haben wir versucht, logische Navigationspfade zu erstellen, um unsere Kunden zu den benötigten Informationen zu führen. Allerdings hat keiner davon das gewünschte Maß an Kundenerfahrung (CX) erzielt und hat oftmals zu Frustration geführt – oder schlimmer: dass Kunden nicht die optimale Entscheidungen über ihre Gesundheitsnutzen trafen. Amazon Kendra ließ sich mühelos in unsere vorhandene Portalplattform integrieren und entlastete die Mitarbeiter, damit sie sich auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren konnten, um CX-Verbesserungen voranzutreiben. Auch wenn wir Kendra noch in einem frühen Stadium einsetzen, haben wir bereits gesehen, dass es Tausende positiver Kundeninteraktionen unterstützt und in den ersten Tagen qualitativ hochwertigere Antworten geliefert hat.

Wir haben uns für Amazon Kendra entschieden, um eine sichere und skalierbare Agentenunterstützungslösung aufzubauen. Dies half den Call-Center-Mitarbeitern und den von ihnen beratenden Kunden geholfen, schnell die benötigten Informationen zu finden. Seit der Implementierung von Contact Center Intelligence (CCI) und Amazon Kendra zeigen die ersten Ergebnisse eine durchschnittliche Reduzierung der Anrufzeiten um etwa 9 - 15 Sekunden, was bei über 2,2 Millionen Anrufen pro Kalenderjahr einer Einsparung von über 4 000 Stunden entspricht.

Um den Städten dabei zu helfen, diesen Einwohnern besser zu helfen, hat Citibot seinen Amazon Lex-Chatbot erweitert, um ihn in Amazon Kendra zu integrieren. Seine Fähigkeit, Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten und Daten aus verschiedenen Quellen zu nutzen, hilft den Städten, die Skalierbarkeit und Effektivität der Interaktion mit den Bürgern zu einem Zeitpunkt zu verbessern, an dem sie am meisten gebraucht wird. Während des COVID-19-Ausbruchs meldeten einige Städte eine Ausfallquote von 50 % in ihren Callcentern, einige Bundesstaaten berichteten von Wartezeiten von bis zu drei Stunden, wobei ~80 % des Volumens auf COVID-19 zurückzuführen sind. Wir erwarten, dass Amazon Kendra es den Bürgern ermöglicht, die gesuchten Antworten über den Chatbot schnell zu finden, und dass sich die Wartezeiten um bis zu 90 % reduzieren. Auch nach COVID-19 werden Städte den von Amazon Kendra unterstützten Chatbot weiterhin einsetzen, um einen schnelleren und einfacheren Zugang zu mehr Informationen über Dinge wie Öffnungszeiten öffentlicher Einrichtungen oder Straßensperrungen aufgrund von stark frequentierten öffentlichen Veranstaltungen zu ermöglichen.

„Wir brauchten eine bessere Möglichkeit, unsere Kunden mit den benötigten Informationen zu verbinden. Neu eingeschriebene College-Studenten wussten nicht, wo sie Programminformationen auf unserer Website finden konnten, was sich negativ auf die Einschreibungsraten der Studenten auswirkte. Studenten höherer Semester wiederum konnten keine aktualisierten Bürozeiten finden, was zu einer nicht besonders optimalen Erfahrung führte. Die Integration dieses Tools war einfach. Es verbesserte nicht nur die Kundeninteraktionen, indem es den Studenten relevante Antworten lieferte, sondern die Machine Learning-Fähigkeiten von Amazon Kendra und Amazon Lex in Kombination mit dem QnABot gaben uns einen Mechanismus an die Hand, mit dem wir die Bedürfnisse unserer Studenten besser verstehen und erfüllen konnten, selbst während unserer geschäftigsten Zeiten. Während der Spitzenzeiten können mehr als 2000 Anrufe eingehen, was für einen Agenten deutlich zu viel ist. Seit dem Start des QnABot wurden jedoch mehr als 34000 Konversationen unterstützt und 833 Stunden an Personalzeit eingespart, während sichergestellt wird, dass jeder Kunde das gleiche Maß an Service und Genauigkeit erhält. Für Kunden und Studenten war ist die effektivste Technologie, die wir implementiert haben. Wir hoffen, dass wir QnABot in Zukunft ausweiten können, um den Studenten personalisierte Informationen in Bezug auf ihre akademischen Stundenpläne, Beratung und andere relevante Informationen im Zusammenhang mit ihrem Studiengang zur Verfügung zu stellen.

Baker Tilly freut sich über die Auswirkungen, die Kendra auf die Möglichkeit unserer Kunden haben wird, zentrale Entscheidungen durch Daten und die Bereitstellung des Zugriffs auf Wissens-Repositorys in einem schnellen, einfachen und präzisen Service zu treffen.

Um unsere Mitarbeiter besser auszustatten, damit sie für unsere Kunden operative Spitzenleistungen erbringen können, haben wir ein Projekt zur Modernisierung unserer internen Wissensbasis durchgeführt. Wir wollten es den Mitarbeitern leicht machen, die benötigten Informationen zu finden und das Mitarbeiterengagement auf breiter Ebene steigern. Anfänglich standen wir vor der Herausforderung, dass viele unserer Dokumente über verschiedene Laufwerke und Content Repositories verteilt waren, was es schwierig machte, sie zu klassifizieren und einen einheitlichen Suchindex zu erstellen. Mit Amazon Kendra konnten wir, anstatt den Weg der Klassifizierung von Daten, Kennzeichnung von Dokumenten und Verwaltung von Taxonomien zu gehen, die intelligenten Suchfunktionen von Amazon Kendra einsetzen, sodass die Mitarbeiter Fragen in natürlicher Sprache stellen und schnell Antworten zu personal- oder leistungsbezogenen Themen erhalten konnten. Dadurch mussten die Mitarbeiter nicht mehr wissen, wie die Richtlinie heißt oder wo sich das Dokument befindet, sie konnten schnell relevante Antworten erhalten und ihre Zeit wertschöpfenden Tätigkeiten widmen. Wir sind begeistert von dem Potenzial der intelligenteren Suche bei JMT und haben weitere Bereiche identifiziert, in denen sie unseren Mitarbeitern und Kunden in Zukunft helfen kann.

"Eines der wirkungsvollsten Dinge, die eine KI wie Amazon Kendra derzeit tun kann, ist, Wissenschaftlern, Akademikern und Technologen dabei zu helfen, in einem Meer wissenschaftlicher Literatur schnell die richtigen Informationen zu finden und wichtige Forschungsarbeiten schneller voranzubringen. Das Semantic Scholar-Team am Allen Institute for AI ist stolz darauf, gemeinsam mit unseren Partnern CORD-19 zur Verfügung zu stellen und die KI-Ressourcen zu unterstützen, die die Gemeinschaft aufbaut, um diese Ressource zur Lösung dieses entscheidenden Problems zu nutzen.

„Wir verfügen über 65 Jahre an Erfahrung, darunter 35 Jahre in Bezug auf das Entwerfen, Bauen und Betreiben von Flüssigerdgas-Anlagen, und somit über Millionen von Dokumenten, die unser gesamtes Wissen enthalten. Auf unserem Weg zu einem „kognitiven“ Unternehmen streben wir nach einer höheren Genauigkeit bei den Antworten auf unsere Fragen, die wir in natürlicher Sprache stellen – und zwar in einem Umfang, der bisher nicht möglich war. Aus diesem Grund haben wir uns für Amazon Kendra entschieden. Bei Kendra können Abfragen in natürlicher Sprache gestellt werden, um die spezifischen Antworten zu erhalten, auf die unsere Mitarbeiter angewiesen sind. Wir können unsere wichtigsten Projekttechnikdokumente jetzt präzise durchsuchen und werden diese Funktion in Kürze auf die gesamte Dokumentation unserer Wissensdatenbank ausweiten. Kendra liefert auf Fragen wie „Wie lang ist die Pipeline in Pluto?“ schnell und präzise eine Antwort. Diese Weiterentwicklung im Bereich der kognitiven Funktionen ermöglicht eine noch bessere und schnellere Entscheidungsfindung, um unsere operativen Abläufe und die Arbeitsumgebung für unsere Mitarbeiter zu verbessern.

„Eines unserer Kernangebote ist der Workgrid Chatbot, mit dem Mitarbeiter schnell Antworten auf häufige Suchabfragen erhalten und Aufgaben automatisieren können, indem eine benutzerfreundliche Oberfläche für natürliche Sprache verwendet wird. Eine wichtige Aufgabe jedes Chatbots für Unternehmen ist die Beantwortung der riesigen Menge an Fragen von Mitarbeitern. Aus diesem Grund bietet Workgrid einen Generator zum selbstständigen Erstellen von Fragen und Antworten an, bei dem die Verfasser keine Programmiersprache einsetzen müssen, um den Chatbot für die Beantwortung der Mitarbeiterfragen zu trainieren. Zusätzlich zu diesen verwalteten Inhalten möchten wir für Workgrid Chatbot das einfache Extrahieren von Wissen aus der großen Menge von Dokumenten (z. B. PDF-Dateien) ermöglichen, die im gesamten Unternehmen verteilt sind. Dank Amazon Kendra sind wir nun in der glücklichen Lage, unseren Kunden schnell und effizient die benötigten Antworten zu liefern. Mit Amazon Kendra können Antworten direkt aus den unstrukturierten Daten in einer Vielzahl von Repositorys extrahiert werden und wir können für unsere Kunden in noch kürzerer Zeit präzise, verbesserte Antworten bereitstellen. Wir freuen uns darauf, die intelligenten Suchfunktionen von Amazon Kendra mit unseren Funktionen für Gesprächskontext und die Automatisierung von Aufgaben zu kombinieren, mit denen wir für Mitarbeiter eine leistungsstarke Umgebung schaffen.

„Bei Sage sind wir immer auf der Suche nach einer Partnerschaft mit Unternehmen, die uns bei der Erfüllung von Kundenanforderungen mit neuen und intelligenten Ansätzen weiterhelfen. Organisationen jeder Größe stehen vor Herausforderungen bei der Informationsermittlung, die sich direkt auf die Effizienz und Erfahrung der Mitarbeiter auswirken – Technologien wie Amazon Kendra bieten Möglichkeiten, diese Herausforderungen anzugehen. Wir sind uns der Vorteile bewusst, die sich hieraus für unsere Kunden, die sich mit der Bitte um Unterstützung an Sage wenden, in Bereichen wie Buchhaltung und Finanzen, Zahlungsverkehr und Bankwesen, Personalwesen und Mitarbeiterverwaltung ergeben können. Unser Ziel ist eine Transformation der Art und Weise, wie Menschen denken und arbeiten, damit die jeweiligen Unternehmen erfolgreich sind. Mit Services wie Amazon Kendra können wir dieses Ziel für unsere Kunden erreichen.

„In der Haufe Group erforschen wir pausenlos neue Methoden zum Verbessern des Kundenerlebnisses und sind ständig bestrebt, die Mitarbeiterproduktivität durch bessere Technologien zu erhöhen. Ein zentrales Element für Effizienz in der heutigen Arbeitsumgebung ist der schnelle Zugriff auf relevante Daten. Das umfasst auch das Zusammenstellen von Daten, die sich auf verteilten Systemen befinden. Herausforderungen bei der Suche nach den richtigen Informationen am richtigen Ort zur richtigen Zeit gibt es immer wieder. Häufig sind wir aufgrund des Aufwands, der zum Finden der gesuchten Daten erforderlich ist, frustriert. Schlechte Sucherfahrungen werden noch verschlimmert, wenn die Suche anhand von textbasierten Inhalten erfolgt. Das gilt besonders für die Dokumentsuche. Obwohl es in der Haufe Group bereits verschiedene Ansätze zum Optimieren dieser Sucherfahrung gibt, sind wir zuversichtlich, dass Amazon Kendra deutlich zu einer zusätzlichen Verbesserung beitragen wird, zum Beispiel durch das Bereitstellen einer einzelnen Sucherfahrung über mindestens 7 zentrale Daten-Repositorys der Gruppe hinweg und durch das Bereitstellen der benötigten Geschwindigkeit und des problemlosen Zugriffs. Wir erwarten, dass Amazon Kendra mit den vordefinierten Konnektoren für unterschiedliche Daten-Repositorys und der Option zum Erstellen benutzerdefinierter Konnektoren ganz verschiedene Anwendungsfälle unterstützen und Kundenerfahrungen sowie Mitarbeiterproduktivität verbessern wird.

Onix, ein preisgekröntes Cloud-Beratungsunternehmen mit fast 20 Jahren Erfahrung im Bereich der unternehmensweiten Suchmethoden, hat Hunderten von Kunden dabei geholfen, sich auf die ständig ändernde Suchlandschaft anzupassen. Suchfunktionen haben sich mit den Jahren weiterentwickelt. Benutzer erwarten heute die gleichen Erfahrungen wie bei Such-Engines, die Semantik oder natürliche Sprache nutzen, und wie bei Gesprächsanwendungen, die sie im privaten Bereich verwenden. Kendra wird durch Machine Learning und das Verstehen der natürlichen Sprache unterstützt und verbessert die Mitarbeiterproduktivität um bis zu 25 %. Dank einer präziseren unternehmensweiten Suche eröffnet Kendra neue Möglichkeiten für schlüsselwortbasierte lokale Suchen sowie für Benutzer der SaaS-Suche, die in die Cloud migrieren und Vertrags-Lock-ins vermeiden möchten.

AWS hat wesentlich zur Beschleunigung der Entwicklung von Sherlock beigetragen. Wir müssen uns nicht so viele Gedanken über Skalierung, Systemwartung und Stabilität machen, weil AWS das nun für uns erledigt. Mit Amazon Kendra und Amazon Lex können wir Sherlock so gut wie möglich entwickeln und unsere Entwicklungszeit um Monate verkürzen. Darüber hinaus können wir die Zeit für jede Literatursuche um 16 % verkürzen.