Clienti Amazon Kendra

Le aziende leader di oggi si affidano alla piattaforma Customer Engagement di Twilio, utilizzata da centinaia di migliaia di aziende e più di dieci milioni di sviluppatori in tutto il mondo per creare esperienze uniche e personalizzate per i propri clienti. Per stare al passo con la crescente domanda di assistenza clienti, abbiamo deciso di fornire un flusso intelligente di ricerca e invio dei ticket che devia i ticket e riduce i costi, migliorando al contempo l'esperienza complessiva del cliente. A differenza di un motore di ricerca tradizionale, Amazon Kendra ci consente di estrarre il segmento di testo specifico con qualsiasi articolo che abbia la risposta consigliata a una domanda del cliente.  Amazon Kendra ci ha permesso di deviare i ticket con un alto tasso di successo.

Uno dei nostri punti di forza è rappresentato dall'esperienza e dalla conoscenza che abbiamo acquisito nella pianificazione di una gestione aziendale basata sui dati in un'ampia varietà di settori. Sfruttare queste risorse informative in modo efficace per creare sinergie è un ruolo fondamentale per migliorare la qualità delle nostre soluzioni. Amazon Kendra è una solida piattaforma di supporto per questo ruolo. Poiché Amazon Kendra ci consente di recuperare informazioni distribuite su più piattaforme interne, come file di documenti e wiki, da un'interfaccia comune, la flessibilità delle nostre risorse informative è notevolmente migliorata dalla sua implementazione. È stato anche facile implementare chatbot integrati con AWS Lambda, che hanno svolto un ruolo importante nella diffusione del meccanismo di ricerca all'interno dell'azienda. Riteniamo che saremo in grado di migliorare continuamente le nostre capacità tecniche e la qualità delle nostre soluzioni facendo un uso efficace delle potenti funzionalità di Amazon Kendra.

Utilizzare la giusta soluzione di ricerca per potenziare RIA è stato fondamentale in quanto volevamo eliminare il lungo ed estenuante processo seguito dai nostri clienti per trovare informazioni. Per risolvere questo problema, ci siamo rivolti ad Amazon Kendra, una potente soluzione di intelligenza artificiale che gestisce in modo rapido e preciso l'innovativo modello di dati di Vivpro consentendo di effettuare query in linguaggio naturale. Con Kendra, i ricercatori farmaceutici e biotecnologici possono ora trovare le informazioni di cui hanno bisogno molto più velocemente, collaborare in modo più efficace e accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci. Il tempo dedicato alla ricerca di informazioni si è ridotto del 60%-90%, con un conseguente miglioramento della produttività. La soluzione e la collaborazione di Amazon Kendra sono state preziose per il successo di Vivpro nell'offrire una piattaforma di biointelligence unificata e servizi innovativi per prendere decisioni cliniche, normative e aziendali basate su dati concreti in pochissimo tempo per il settore farmaceutico e biotecnologico, per gli sviluppatori di dispositivi, le CRO e gli investitori.

Da molto tempo Orion Health collabora con AWS; pertanto, la scelta di affidarci alla ricerca di Amazon Kendra per la nostra soluzione Digital Front Door è stata del tutto naturale. La prototipazione veloce di Kendra, completata in appena sei settimane, ha accelerato il time-to-value del progetto. Inoltre, la sua capacità di eseguire ricerche attraverso il linguaggio naturale su set di dati federati di vario genere è stata fondamentale per ridurre il rumore caratteristico dei motori di ricerca.

A 3M, la scienza è al centro di tutto ciò che facciamo. Per noi, la ricerca e lo sviluppo sono il battito del cuore di 3M; investiamo seriamente nella scienza che rende forte 3M. Tale investimento è la chiave che ci consente di introdurre oltre 1200 nuovi prodotti ogni anno. Quando i nostri scienziati dei materiali conducono nuove ricerche, hanno bisogno di accesso alle informazioni provenienti da precedenti ricerche pertinenti, informazioni su cui si basano i numerosi brevetti che deteniamo nella nostra enorme base di conoscenza. Trovare le giuste informazioni è spesso faticoso (ma non esaustivo) e richiede tempo. Per risolvere questo problema, abbiamo deciso di utilizzare Amazon Kendra, una nuova potente offerta AWS. Kendra consente ai nostri scienziati di trovare le informazioni di cui hanno bisogno, gestendo query in linguaggio naturale in modo rapido e preciso. Con Amazon Kendra, prevediamo che i nostri ingegneri e ricercatori troveranno le informazioni molto più velocemente rispetto a prima di utilizzarlo. I nostri scienziati sono entusiasti di questa nuova superpotenza e ci aspettiamo che siano in grado di innovare più velocemente, collaborare in modo più efficace e accelerare il flusso continuo di prodotti unici per i nostri clienti.

Lo strumento Talk 2020 del Wall Street Journal integra alla perfezione le ricerche con il linguaggio naturale, e Amazon Kendra consente di mantenere facilmente aggiornati i feed di dati. Gli utenti di Talk2020 possono ottenere le informazioni necessarie a prendere importanti decisioni di voto rivolgendo domande in un linguaggio semplice per scoprire cosa hanno dichiarato i candidati alla presidenza su una vasta gamma di questioni e argomenti tra cui l'economia, la sanità e il COVID-19. Siamo lieti di poter fornire questo servizio gratuito a chiunque desideri utilizzarlo.

Le aziende di oggi sono sommerse quotidianamente da una grande quantità di documenti e informazioni, e trovare rapidamente le informazioni necessarie da casi di costruzione passati è una sfida fondamentale che influisce direttamente sulla produttività e sull'impegno dei dipendenti. Amazon Kendra consente ai dipendenti di recuperare istantaneamente informazioni rilevanti semplicemente ponendo domande in linguaggio naturale. Dispone inoltre di un'interfaccia che consente la ricerca tra documenti in una varietà di formati, ad esempio PDF, WORD, EXCEL e HTML, e può essere facilmente integrata con origini dati esistenti. Di conseguenza, Kendra consente ai dipendenti di Taisei di trovare informazioni accurate in modo rapido e semplice. Inoltre, sfruttando l'API Kendra Retriever, possiamo accelerare lo sviluppo di applicazioni di IA generativa, come la Retrieval Augmentation Generation (RAG), e supportare in futuro l'acquisizione di conoscenze da parte dei dipendenti al di là del sistema di ricerca.

Amazon Kendra è una soluzione di IA pronta all'uso che, se correttamente configurata, oltre ad essere molto semplice da implementare, è in grado di coprire ogni singolo settore nell'organizzazione.

Prima dell'implementazione di Kendra abbiamo tentato di creare percorsi di navigazione logici per guidare i nostri clienti alle informazioni che cercavano, ma nessuno di essi ha prodotto il livello di esperienza dei clienti (CX) desiderato e avrebbe potuto generare frustrazione o peggio, con i clienti che assumevano decisioni tutt'altro che ottimali sui propri benefit sanitari. Amazon Kendra si è inserito agevolmente come plugin nella nostra piattaforma del portale esistente e ha sollevato i membri del personale da certi incarichi mettendoli in grado di concentrarsi su attività di valore maggiore per promuovere i miglioramenti in ambito di esperienza del cliente. Anche se siamo ancora agli inizi del nostro utilizzo di Kendra, abbiamo già visto il tipo di supporto che fornisce per migliaia di interazioni positive con i clienti e l'erogazione di risposte di qualità anche da questi primi giorni.

Abbiamo scelto Amazon Kendra per costruire una soluzione di assistenza per gli agenti sicura e scalabile. Questo ha consentito agli agenti dei call center e ai clienti che servono di individuare rapidamente le informazioni necessarie. Dall'implementazione di Contact Center Intelligence (CCI) e Amazon Kendra, i primi risultati mostrano una riduzione media della durata delle chiamate di circa 9-15 secondi, il che consente di risparmiare più di 4.000 ore su oltre 2,2 milioni di chiamate per anno solare.

Per aiutare le città a offrire un servizio migliore ai residenti, Citibot ha ampliato il chatbot di Amazon Lex per integrarlo con Amazon Kendra. La sua capacità di rispondere alle domande utilizzando il linguaggio naturale ed estraendo dati da varie origini aiuta le città a migliorare la scalabilità e l'efficacia del coinvolgimento con i cittadini in un momento in cui è più che mai necessario. Durante l'epidemia di COVID-19, alcune città hanno riscontrato un tasso di abbandono del 50% nei propri call center, mentre alcuni stati hanno rilevato tempi di attesa fino a tre ore per le richieste, circa l'80% delle quali relative al COVID-19. Ci aspettiamo che Amazon Kendra consenta ai cittadini di trovare rapidamente le risposte che cercano coinvolgendo il chatbot e riducendo i tempi di attesa fino al 90%. Dopo il COVID-19, le città continueranno a utilizzare il chatbot alimentato da Amazon Kendra per fornire un accesso più rapido e semplice ad un maggior numero di informazioni su svariati argomenti, come gli orari di apertura degli uffici pubblici o le modifiche alla viabilità in occasione di manifestazioni pubbliche.

Ci serviva un sistema più efficace per connettere i nostri clienti con le informazioni di cui avevano bisogno. Gli studenti del primo anno non avevano idea di dove reperire le informazioni sui programmi di studio nel nostro sito, il che aveva un impatto negativo sui tassi di iscrizione, mentre gli studenti esistenti non riuscivano a individuare gli orari di ricevimento aggiornati, il tutto per un'esperienza tutt'altro che ottimale. Integrare questo strumento è stata un'operazione trasparente che non solo ha migliorato le interazioni con i clienti fornendo agli studenti le risposte pertinenti, ma le funzionalità di machine learning di Amazon Kendra e Amazon Lex unite al QnABot ci hanno fornito un meccanismo che ci ha consentito di comprendere meglio e soddisfare le esigenze dei nostri studenti, anche nei periodi più affollati. Nei periodi di punta arriviamo a ricevere fino a 2000 chiamate, un numero eccessivo perché un solo agente possa gestirle; tuttavia, da quando abbiamo lanciato QnABot, il sistema ha supportato oltre 34.000 conversazioni e ha fatto risparmiare 833 ore di lavoro al personale, garantendo al contempo che ogni cliente ricevesse lo stesso livello di assistenza e precisione. Per i clienti e gli studenti, si è trattato della tecnologia dall'impatto più significativo mai implementata. In futuro ci auguriamo di ampliare l'utilizzo di QnABot fino a fornire agli studenti informazioni personalizzate relative al loro programma accademico e altre informazioni pertinenti legate al loro corso di studi.

Noi di Baker Tilly siamo entusiasti dell'impatto che Kendra avrà sulla capacità dei nostri clienti di prendere decisioni chiave basandosi sui dati, fornendo accesso a repository di conoscenze tramite un unico servizio rapido, semplice e accurato.

Per equipaggiare al meglio i nostri dipendenti in modo che possano fornire eccellenza operativa ai clienti, abbiamo intrapreso un processo di modernizzazione della nostra base di conoscenze interna. Volevamo semplificare il modo in cui il personale trova le informazioni necessarie e incentivare l'impegno dei dipendenti su tutta la linea. Inizialmente abbiamo dovuto affrontare la sfida posta dal fatto che molti dei nostri documenti si trovavano su unità e repository di contenuti diversi, complicando la classificazione e la creazione di un indice di ricerca unificato. Anziché percorrere la strada della classificazione dei dati, del tagging di documenti e della gestione di tassonomie, con Amazon Kendra abbiamo potuto applicare le sue funzionalità di ricerca intelligente, in modo che i dipendenti potessero porre domande in linguaggio naturale e ricevere risposte ad argomenti relativi alle risorse umane o ai benefit. Questo ha eliminato la necessità per i dipendenti di conoscere il nome della policy o la posizione dei documenti, consentendo loro di ricevere risposte pertinenti rapidamente e di concentrarsi su attività a valore aggiunto. Siamo entusiasti del potenziale di una ricerca più intelligente a JMT e abbiamo identificato più aree in cui questa funzionalità può aiutare i nostri dipendenti e i nostri clienti a fare progressi.

Una delle capacità più rilevanti dell'IA, come Amazon Kendra, è aiutare scienziati, accademici e tecnologi, consentendo loro di trovare rapidamente le informazioni corrette all'interno di un'ampia letteratura scientifica e condurre importanti ricerche in modo più rapido. Il team Semantic Scholar dell'Allen Institute for AI, insieme ai suoi partner, è orgoglioso di offrire CORD-19 e di supportare le risorse dell'IA create dalla community per sfruttarle e far fronte a questo problema cruciale.

Con 65 anni di esperienza, inclusi 35 anni nella progettazione, costruzione e gestione di impianti di GNL, abbiamo milioni di documenti che raccolgono la nostra intelligenza collettiva. Mentre continuiamo il nostro percorso per diventare un'impresa cognitiva, stiamo cercando una maggiore precisione nelle risposte alle nostre domande in linguaggio naturale, su una scala che prima non era possibile. Ecco perché abbiamo deciso di utilizzare Amazon Kendra. Kendra utilizza query in linguaggio naturale per recuperare risposte specifiche di cui i nostri dipendenti hanno bisogno. Ora siamo in grado di cercare con precisione i nostri documenti di progettazione più importanti e presto lo estenderemo su tutta la nostra base di conoscenza documentata. Kendra trova la risposta a domande come "Qual è la lunghezza della condotta Pluto?" in modo rapido e preciso. Questo cambiamento graduale delle capacità cognitive consentirà un processo decisionale ancora migliore e più rapido per ottimizzare le nostre operazioni e la vita lavorativa dei nostri dipendenti.

Una delle nostre offerte principali è il chatbot Workgrid che offre ai dipendenti la possibilità di ottenere risposte rapide a domande frequenti e automatizzare le attività utilizzando un'interfaccia intuitiva e naturale. Una parte fondamentale di qualsiasi chatbot aziendale è la capacità di rispondere alla miriade di domande poste dai dipendenti, motivo per cui Workgrid offre un generatore di domande e risposte self-service, che non richiede alcun linguaggio di programmazione agli autori di contenuti per addestrare il chatbot a rispondere alle domande dei dipendenti. Oltre a questo contenuto curato, vogliamo offrire a Workgrid Chatbot un modo per estrarre facilmente le conoscenze dalle grandi quantità di documenti (ad esempio, documenti PDF) che esistono in tutta l'azienda. Con Amazon Kendra, siamo entusiasti della possibilità per i nostri clienti di ottenere le risposte di cui hanno bisogno in modo rapido ed efficiente. Amazon Kendra consente di estrarre le risposte direttamente da dati non strutturati su più repository e ha il potenziale per accelerare la consegna ai nostri clienti di risposte accurate e migliori di prima. Siamo entusiasti di esplorare la combinazione della ricerca intelligente di Amazon Kendra con il contesto conversazionale e l'automazione delle attività che forniamo per creare una potente esperienza per i dipendenti.

A Sage cerchiamo sempre di collaborare con aziende che ci aiutino ad affrontare le sfide dei clienti in modi nuovi e intelligenti. Organizzazioni di tutte le dimensioni affrontano sfide per la scoperta di informazioni, che influiscono direttamente sull'efficienza e sull'esperienza dei dipendenti: tecnologie come Amazon Kendra offrono opportunità per affrontare queste sfide. Vediamo certamente il vantaggio che questo potrebbe avere per i nostri clienti in ambito contabile e finanziario, pagamenti e operazioni bancarie, risorse umane e buste paga – che si affidano a Sage per aiutare la loro azienda. Il nostro scopo è trasformare il modo in cui le persone pensano e lavorano, affinché le loro organizzazioni possano crescere; utilizzando servizi come Amazon Kendra, siamo in grado di supportare i nostri clienti a fare proprio questo.

Noi di Haufe Group cerchiamo sempre di esplorare nuovi modi per migliorare l'esperienza dei clienti e aumentare la produttività dei dipendenti tramite l'impiego di tecnologie migliori. Al giorno d’oggi, uno degli elementi chiave di ambienti lavorativi efficienti è la possibilità di accedere rapidamente ai dati pertinenti, il che implica anche la capacità di raccogliere dati raccolti in sistemi distribuiti. Tutti si sono ritrovati ad affrontare la sfida di poter trovare le informazioni giuste, nel luogo e al momento giusto. Spesso, ci ritroviamo ad essere frustrati dallo sforzo richiesto per trovare i dati che cerchiamo. La frustrazione raddoppia quando, poi, bisogna effettuare la ricerca su contenuti di testo, soprattutto quando si tratta di documenti. Sebbene vi siano già diversi approcci per ottimizzare l’esperienza di ricerca qui in Haufe Group, siamo certi che Amazon Kendra ci permetterà di ottimizzare tali sistemi ulteriormente, fornendo funzionalità quali un’unica esperienza di ricerca su almeno sette repository di informazioni chiave in tutto il gruppo e permettendo di ottenere la rapidità e la semplicità di ricerca che desideriamo. Con i suoi connettori predefiniti per diversi repository di dati e la possibilità di creare connettori personalizzati, prevediamo che Amazon Kendra supporterà una vasta quantità di casi d'uso per migliorare l'esperienza dei clienti e la produttività dei dipendenti.

Onix è una pluripremiata azienda di consulenza per il cloud con quasi 20 anni di esperienza nelle ricerche aziendali avanzate, la quale ha supportato centinaia di clienti ad adattarsi al panorama sempre mutevole del settore della ricerca. Le capacità di ricerca si sono evolute nel corso degli anni. Gli utenti ora si aspettano la stessa esperienza offerta dai motori di ricerca semantici e basati su linguaggio naturale e dalle interfacce discorsive che utilizzano nelle loro vite personali. Kendra, servizio basato sul machine learning e sulla comprensione del linguaggio naturale, migliora la produttività degli impiegati fino al 25%. Con ricerche aziendali più accurate, Kendra apre la strada a nuove opportunità di ricerca basate su parole chiave su sistemi locali e SaaS, così da poter migrare sul cloud ed evitare i lock-in contrattuali.

AWS è stato essenziale per accelerare lo sviluppo di Sherlock. Non dobbiamo preoccuparci tanto del ridimensionamento, della manutenzione dei sistemi e della stabilità perché AWS se ne occupa per noi, accelerando lo sviluppo di Sherlock. Con Amazon Kendra e Amazon Lex, siamo in grado di creare la migliore versione di Sherlock e ridurre i nostri tempi di sviluppo di mesi. Oltre a questo, siamo anche in grado di diminuire il tempo per ogni ricerca di letteratura del 16%.