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1、商業環境三大前沿生成式人工智能應用場景借鑒企業如何巧用生成式人工智能，取得實實在在的價值本電子書目標受眾：希望利用生成式人工智能來發掘增長機會、加速創新，以及全面提高組織工作效率的商業決策者及技術決策者生成式人工智能前沿應用場景，推動快速實現商業價值選擇合適應用場景的技巧應用場景 1：改善客戶體驗生成式人工智能如何助力改善客戶體驗巧用 Amazon Connect 改善聯絡中心體驗應用場景 2：提高員工生產力目錄1131045679161720生成式人工智能如何助力提高員工生產力借助 Amazon Q 重塑員工生產力應用場景 3：加快流程優化生成式人工智能如何優化流程利用亞馬遜云科技云端智能文

2、檔處理功能，加快工作流程并獲得數據驅動型洞察巧用亞馬遜云科技促進生成式人工智能技術突破152的企業表示，鑒于他們迄今為止所見證到的非凡價值，他們正在加大對生成式人工智能的投資力度 67%引言三大生成式人工智能應用場景：改善客戶體驗打造令客戶滿意的個性化創新體驗提高員工生產力使用由生成式人工智能提供支持的助手來增強員工能力，進而提高效率并加速創新加快流程優化簡化運營、降低成本、獲得數據驅動型洞察以及實現任務自動化1 Gartner Says More Than 80%of Enterprises Will Have Used Generative AI APIs or Deployed Gene

3、rative AI-Enabled Applications by 2026，Gartner，2023 年 10 月2Gartner Predicts 30%of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025，Gartner，2024 年 7 月3Now decides next:Moving from potential to performance，德勤生成式人工智能前沿應用場景，推動快速實現商業價值生成式人工智能在飛速改變企業運營方式的同時，還在改善客戶體驗、提高員工生產力和運

4、營效率等方面，為企業開辟了幾條前所未有的新道路。實際上，據 Gartner 預測，到 2026 年，80%的企業都應部署了生成式人工智能應用程序。1 不過，許多企業發現，采用和推廣這項變革性技術同樣面臨著諸多挑戰。Gartner 最近的一份報告發出警示：到 2025 年，30%的生成式人工智能項目將在概念驗證后被放棄，這通常是數據質量差、風險控制措施不足或商業價值不明確等問題所導致。2 好消息是，亞馬遜云科技正致力于與成千上萬名客戶攜手共同克服這些障礙，旨在充分發揮出生成式人工智能的潛力。本文帶您了解，這些業界領先的生成式人工智能應用場景如何通過行之有效的途徑，為企業創造商業價值，同時還能借鑒

5、在企業中成功實施這些人工智能技術的策略和最佳實操。1233應用場景選擇選擇合適應用場景的技巧在企業中，要想成功采用生成式人工智能，就必須確定在何處以及如何應用這項技術才能產生深遠影響。首先考慮一個需要解決的問題。問問自己：哪項挑戰會對企業的成功造成深遠影響？選擇需要關注的業務領域。通常，您的首個生成式人工智能應用場景應該切實可行，并且能夠產生重大影響。接下來，選擇一個試點項目，該項目應該風險低、能夠以合理的成本輕松實施，還要能夠快速提供可衡量的投資回報（ROI，Return On Investment）。這些應用場景通常側重于內部流程或員工生產力。通過快速展示可以帶來的價值和 ROI，您就能在

6、企業中，激發出企業上下采用生成式人工智能的動力，并讓這種動力持續下去。為了更出色地完成這些工作，請務必事先確定關鍵績效指標（KPI，Key Performance Indicator）的基準，從而確定如何衡量成功與否。最后，請記住，體現生成式人工智能的價值不僅限于 ROI 達標。您需要縱觀初始項目對人員和流程產生的總體影響，企業獲得的動力，以及從中汲取的所有經驗教訓。即使沒有實現目標，您的第一個項目也將帶來寶貴的洞察，讓團隊接下來能夠順利地推陳出新。4提供與眾不同的創新體驗在企業改善客戶體驗的過程中，生成式人工智能能夠為客戶打造出來的體驗感五彩繽紛。借助生成式人工智能，企業能夠更好地了解人員偏

7、好，并相應地定制互動方式。從個性化營銷傳播和數字體驗，到動態生成的產品描述和推薦，生成式人工智能有助于確保企業能向每一位客戶提供符合其需求的超個性化內容。由生成式人工智能提供支持的智能聊天機器人和虛擬助手能夠提供準確的解決方案，從而快速解決客戶問題，而人工座席可借助基于客戶數據的富有洞察力的建議，實現更高效且令客戶更為滿意的互動。此外，企業也能利用生成式人工智能來分析每個客戶接觸點，匯總重要洞察并提出后續措施建議。借助生成式人工智能，企業就能發掘新的增長機會，通過量身定制的體驗與客戶建立更深的聯系，從而提高客戶滿意度和忠誠度。改善客戶體驗1客戶體驗應用場景：借助聊天機器人和虛擬助手提供客戶自助

8、服務 為客服座席人員提供實時協助 通過對話式分析改善客服體驗 通過個性化的產品和溝通，提供更好的個性化體驗并提高客戶參與度。5的客戶滿意度提高幅度的收入增長幅度（通過減少購物車的放棄率）4根據麥肯錫咨詢公司的報告，企業普遍實現了20%35%生成式人工智能如何改善客戶體驗創造新的收入來源生成式人工智能能夠分析客戶數據、偏好以及行為，由此促進營收增長。個性化的產品推薦、定向市場營銷活動，乃至新產品構思能力，這些都能大幅提高銷量和客戶生命周期價值。除此之外，企業還能通過提供卓越的定制體驗，提高消費者忠誠度和留存率，從而獲得復合收益。提升客戶支持體驗生成式人工智能有望實現自動化和效率提升，從而顯著降低

9、運營成本。由人工智能提供支持的聊天機器人和虛擬助手能夠處理許多常見的客戶查詢，因此，人工成本將有望大幅降低。自動執行數據輸入等例行任務，將能夠縮短周轉時間。此外，通過快速解決客戶問題，企業便能削減與顧客流失和重新贏得流失顧客相關的成本。加速發現有價值的見解系統地從客戶語音和聊天交互中提取相關見解。發現聯系交流內容中的趨勢，凸顯產品問題，并識別情緒，從而不斷提高支持服務質量。有了生成式人工智能，企業得以預測客戶需求，進而快速打造有意義且超個性化的全新體驗，來滿足客戶需求。通過投資于生成式人工智能來打造非凡的客戶體驗，企業領導者能夠獲得下列益處：4Customer Experience Power

10、ed by Generative AI，麥肯錫，2023 年 9 月6巧用 Amazon Connect 改善聯絡中心體驗通過在聯絡中心利用生成式人工智能功能，您可以提供快速、有效且個性化的客服支持，超越客戶期望。生成式人工智能有利于全渠道改善客戶體驗，客戶無論選擇什么渠道都能獲得優質服務，同時還能為客戶節省時間和精力。與此同時，這些服務還能為客服座席實時提供支持和洞察，提升客戶體驗。生成式人工智能可以從數據中提煉出寶貴洞察，讓您得以了解到客戶情緒、評估座席績效，還能優化人員配置。解決方案聚焦：Amazon Connect利用亞馬遜云科技帶來的 Amazon Connect 這一由人工智能提供

11、支持的聯絡中心，大規模改善客戶體驗。有了這項簡單易用的解決方案，無論企業規模，都能以更低的成本，提供更優質的客戶服務。借助 Amazon Connect，您就能快速改善客戶體驗，進而在競爭中脫穎而出。通過整合 Amazon Q in Connect 將客戶體驗提升到新水平。這是一款適用于客戶服務的生成式人工智能助手，可以直接在 Amazon Connect 中使用，該助手實時分析與客戶的對話和相關公司信息，向您的最終客戶和聯絡中心座席提供信息及建議措施，以便更快地解決問題并提高客戶滿意度。Amazon Connect 擁有數萬個客戶，每天支持逾 1000 萬次聯絡中心互動客戶使用 Amazon

12、 Connect 中的人工智能來優化每年 60 多億分鐘的客戶交互7DoorDash 希望利用生成式人工智能來增強其自助服務產品并提升用戶體驗。該公司通過亞馬遜云科技生成式人工智能創新中心與亞馬遜云科技合作，該中心致力于為不同企業匹配適合的亞馬遜云科技專家，來落實生成式人工智能解決方案。DoorDash 與亞馬遜云科技合作，使用 Amazon Connect、Amazon Bedrock 和 Amazon Lex 構建了一項聯絡中心解決方案，提供通過語音操作的自助服務。這項實用的解決方案從開始構建到測試僅用了兩個月的時間，每天可處理數十萬次呼叫。借助亞馬遜云科技，DoorDash 將測試容量增

13、加了 50 倍，并將響應延遲縮短了 50%。DoorDash 團隊利用 Amazon Bedrock 將用戶體驗服務的開發時間縮短了一半?！敖柚鷣嗰R遜云科技，我們構建出了一套解決方案，方便團隊成員隨時隨地通過信得過的途徑，獲得所需的信息?！盌oorDash 聯絡中心產品主管 Chaitanya Hari構建生成式人工智能聯絡中心，更快提供卓越客服參閱完整案例85 Four GenAI Use Cases for the Digital Workplace，Gartner，2023 年 10 月重塑完成工作的方式生成式人工智能可以自動執行重復性任務、加快軟件開發速度，還能發掘數據驅動型洞察，從而

14、顯著提高員工生產力。Gartner 的研究對這些好處進行了量化，指出生成式人工智能可將員工生產力平均提高 30%以上。5例如，由人工智能提供支持的助手可以將企業知識整合到單個人工智能引擎中，這樣就能立即回答員工的常見問題，幫助員工完成入職和培訓。生成式人工智能技術還能分析數據和找出數據中的規律，引導員工作出更為明智的決策。最后，生成式人工智能亦能在整個軟件開發生命周期內，協助開發人員完成從編碼到測試，到升級，再到故障排除等各項任務。通過將常見任務移交給生成式人工智能，員工就可以專注于富有戰略性的創意工作，由此推動切實的創新。下文繼續帶您了解亞馬遜云科技客戶 Smartsheet、Bayer C

15、rop Science 以及亞馬遜如何利用生成式人工智能來取得變革性成果。員工生產力應用場景：快速輕松地找到準確信息 總結內容 加速完成軟件開發生命周期內的各項任務，包括編碼、測試、升級、故障排查等 自動生成報告 生成市場營銷內容 生成銷售內容、提供指導和支持性信息 更快地開發出新產品提高員工生產力29生成式人工智能平均可將員工的生產力提高 30%以上630%生成式人工智能如何提高員工生產力通過在工作場所采用生成式人工智能，領導層便能夠協助員工：更好地專注于高價值活動以加快創新生成式人工智能工具能夠進行內容創作和代碼生成，簡化各種流程并提供智能協助，從而提高員工生產力。此外，有了這些工具，員工

16、便能將更多的時間，用在提高工作質量和提升績效上。加強協作和知識共享使用定制應用程序增強員工能力，這些應用程序能自動執行日常任務，還能利用企業批準的數據源，來生成出準確且相關的輸出。中央應用程序庫可以減少冗余，推廣最佳實操，并確保整個企業獲益于團隊的集體創造力和效率。通過更快檢索和訪問數據來改善決策制定生成式人工智能可以分析大量數據，用來打破組織孤島，并針對任務優先級劃分和工作流程優化，提供個性化建議。借助豐富的多視角響應和數據預覽，讓數據探索變得直觀且易于操作。挖掘更深入的洞察，讓團隊更快地作出更明智的決策，提高企業 利潤。實現持續學習永續發展持續培訓和知識共享逐漸成了主流。生成式人工智能若巧

17、妙運用于生產部門場景，就能夠快速生成教學材料、教程以及個性化學習路徑，從而提升員工的技能組合并培養持續學習的文化。6Four GenAI Use Cases for the Digital Workplace，Gartner，2023 年 10 月 10借助 Amazon Q 重塑 員工生產力正如上所述，生成式人工智能不僅能夠提高生產力，加快項目完成速度，還能提高團隊的工作質量。那么，想象一下，如果您能將業務運營效率提升到一個新的水平，會怎樣呢？如果貴公司能以由生成式人工智能所支持的工作場所助手的形式，添加這些智能功能，又會怎樣呢？這個時候，Amazon Q 就能發揮作用了。Amazon Q

18、是一款非常強大的生成式人工智能助手，既能夠加速軟件開發，也能夠利用企業內部數據，同時確保安全隱私，還能增強員工的能力。解決方案聚焦：Amazon Q 企業版和 Amazon Q 開發者版Amazon Q 企業版是一款由生成式人工智能提供支持的助手，在用戶提出復雜的問題后，該助手可以根據公司的內容、數據以及系統，找到全面的答案并執行操作。Amazon Q 企業版連接到了包括 Microsoft 365、Salesforce 和 ServiceNow 在內的 40 多種常用平臺，一路確保用戶能夠快速安全地訪問所需的信息。在 Amazon Q 企業版中，員工可以使用 Amazon Q 應用程序構建器

19、，根據自然語言提示快速創建和共享輕量級人工智能應用程序，從而將他們的想法轉化為基于企業數據的應用程序。Amazon Q 開發者版是一款由生成式人工智能提供支持的助手，可協助開發人員和 IT 專業人員完成整個軟件開發生命周期內的所有任務，從編碼、測試、升級，到故障排除、執行安全掃描和修復、優化亞馬遜云科技資源，再到創建數據工程管道等等?！霸谥T多執行多行代碼建議的助手當中，Amazon Q 開發者版的代碼接受率在業內處于一流水平，英國電信集團 BT Group 最近報告說，他們接受了 37%的 Amazon Q 代碼建議，而澳大利亞國民銀行所錄得的接受率為 50%?！?Accelerate sof

20、tware development and leverage your business data with generative AI assistance from Amazon Q，Amazon Blog，2024 年 4 月11參閱完整案例Smartsheet 為數千名員工即時提供所需答案Smartsheet 借助 Amazon Q 企業版這一由生成式人工智能提供支持的助手，將企業知識整合到單一的人工智能引擎中，以便通過自然語言查詢，即時為員工提供所需答案。在短短數周內，沒有編寫任何代碼，Smartsheet 就將 Amazon Q 企業版嵌入到該公司的 Slack 應用程序中，協助其

21、全球 3300 多名員工獲得問題的答案，且根本不需要知道相關信息在企業中的位置。此外，Smartsheet 的工程團隊還使用 Amazon Q 企業版來匯總事件狀態報告、確定行動項目、訪問 API 文檔以及解決技術問題，這樣他們就可以專注于為客戶提供高品質的產品。12參閱完整案例拜爾作物科學公司（Bayer Crop Science）使用亞馬遜云科技的生成式人工智能來提高員工生產力，同時實現軟件開發的轉型。通過利用 Amazon SageMaker Studio，其團隊能夠針對各種應用場景快速構建、部署和訓練機器學習（ML）模型，從而更快地推出數據解決方案。該公司還使用 Amazon Bedr

22、ock，從而能夠在處理需要大量協調工作的復雜分析工作負載時，減輕支持負擔。在出現故障時，Amazon Bedrock 便負責協助診斷問題，相比從前減少了所需的工程支持。該公司認識到，讓平臺構建者專注于能夠創造差異化價值的任務是非常重要的。通過實施 Amazon Q 企業版，其開發人員能夠更有效地生成文檔和訪問運營信息，從而將上手時間縮短多達 70%。另外，借助 Amazon Q 開發者版，他們可以自動執行代碼編寫任務，從而助力公司將開發人員的工作效率提高多達 30%。拜爾作物科學公司增強了其數據科學家的能力，讓他們能夠更快、更輕松地進行創新“亞馬遜云科技所開發的技術，有助于加速提升我們公司的能

23、力，為不斷增長的人口生產食品和燃料。我們的工作重心，正在迅速轉向運用生成式人工智能，開創光明的未來！”Bayer Crop Science 副總裁兼作物科學數據資產與分析主管 Will McQueen13亞馬遜將自己的生成式人工智能助手 Amazon Q 開發者版融入內部系統中。Amazon Q 開發者版所運用的是大型語言模型（LLM）和其他基礎模型（FM），來自動執行各種軟件開發任務，包括代碼生成、代碼審查、文檔摘要等。通過使用 Amazon Q 開發者版，亞馬遜大大簡化了將應用程序升級到 Java 17 的流程，將所需的時間從約 50 個開發人員工作日，縮減至短短幾個小時。這相當于每年節省

24、了 4500 名開發人員的工作量。此外，79%的人工智能生成的代碼審查，都是在無需進行任何進一步更改的情況下發布的，由此體現了 Amazon Q 開發者版出色的準確性和可靠性。除了節省時間外，通過升級還增強了安全性、降低了基礎設施成本，估計為公司帶來了 2.6 億美元的年化效率增益。亞馬遜利用 Amazon Q 開發者版實現了 2.6 億美元的效率增益了解詳情14提效降本新妙招加快流程優化3流程優化正逐漸成為一個高效能的應用場景，而生成式人工智能可以為各行各業的公司帶來切實價值。生成式人工智能通過分析大量數據并生成洞察來優化運營，從而實現業務流程的自動化。這項技術能夠識別出各種規律并做出預測，

25、這將有助于企業簡化工作流程，提高效率并找出有待改進的領域。所有這些都可以推動企業達到前所未有的生產力水平，培養敏捷應變能力，以及作出數據驅動型決策。例如，生成式人工智能可用來從發票、合同或表單等文檔中提取重要數據。然后，提取的數據可用來填充數據庫、自動完成數據輸入流程，或者輸入到其它業務應用程序中，進而促使企業簡化工作流程，并推動實現更高效的流程優化。流程優化應用場景：智能文檔處理 檢測欺詐和風險 優化供應鏈15生成式人工智能如何優化流程通過使用生成式人工智能進行流程優化，領導者便能夠：減少浪費降低運營成本自動執行重復性的手動任務，降低人工成本；提高效率并減少錯誤，降低運營成本；優化庫存和供應

26、鏈管理，減少浪費和庫存積壓。擴大規模提高生產力加速處理文檔、數據和工作流程并生成洞察和建議，進而改善決策制定，從而更快更順利地擴大運營規模。改善數據驅動型決策生成式人工智能模型可以處理大量數據并生成洞察，在戰略決策過程中提供相關信息，從而更快地制定出更明智的決策和更有效的風險管理策略。的企業表示，使用生成式人工智能計劃獲得的最大好處是提升了效率和生產力、降低了成本 42%8Now decides next:Moving from potential to performance，德勤，2024 年 8 月16利用亞馬遜云科技云端智能文檔處理功能，加快工作流程并獲得數據驅動型洞察想象一下企業利用

27、生成式人工智能來優化流程和提高效率所能帶來的機遇。生成式人工智能可以從文檔和圖像中提取數據并獲得洞察，推動企業制定更明智的業務決策。通過發揮生成式人工智能的潛力，企業便能借助經簡化的數據驅動型運營方式，自動執行任務、降本增效，從而獲得競爭優勢。解決方案聚焦：亞馬遜云科技智能文檔處理企業在處理大量紙質文檔或文檔圖像時面臨各種挑戰，這阻礙了數字化集成工作。手動輸入數據的過程非常耗時，容易出錯且效率低下。在這些場景中，智能文檔處理（IDP）極為有用。例如，銀行可以高效地從貸款申請表、收入表、納稅申報表以及身份證明文件等資料中提取信息。保險公司在受理索賠時，可以利用該功能從醫療記錄、警方報告、發票以及

28、維修費用估算報告中提取數據。通過自動完成這些文檔密集型流程，企業得以縮短周轉時間、降低運營成本并改善客戶體驗。亞馬遜云科技智能文檔處理（IDP）利用光學字符識別（OCR）、計算機視覺、自然語言處理（NLP）以及機器學習來自動處理文檔數據。該服務可以處理各種文檔格式、手寫文本、表和圖像，從而簡化數據攝取和分析。通過整合大型語言模型和生成式人工智能功能，智能文檔處理不僅可以從非結構化數據中提取信息并進行分類，還可以生成簡明的摘要并總結出可操作的洞察。通過由生成式人工智能提供支持的智能自動化，提升客戶滿意度、提高運營效率并加快實現更佳績效。借助即用型 API，亞馬遜云科技 IDP 可以輕松高效地大規

29、模處理非結構化數據、對文檔進行分類、提取關鍵信息、驗證洞察，還能生成出富有洞察力的摘要和報告。智能文檔處理技術適合您的企業嗎？使用此核對清單來協助您評估智能文檔處理技術是否適合您的企業。您是否需要處理大量文檔？您是否需要處理各種文檔，例如 PDF、表單、表格、身份證、發票、收據、納稅申報表、保險索賠文件、抵押貸款申請表等？您在處理上述兩種情況時是否遇到難題？您能否通過使用更好的文檔處理系統來優化此流程而受益？17“借助亞馬遜云科技，我們現在構建出了一套更強大、更具彈性的事件驅動型架構?！盠egal&General 零售退休部門 IT 總監 Tariq SurtyLegal&General（LG

30、）有 500 多萬客戶，每天會收到超過 5000 份紙質表格，因此，公司面臨的挑戰是需要快速準確地處理文檔，以便滿足客戶需求和法規要求。為了應對這一挑戰，L&G 的英國零售退休部門（RRD，Retail Retirements Division）從傳統掃描方式轉為采用亞馬遜云科技服務。L&G 利用 Amazon Textract 這一從文檔中提取文本和數據的人工智能服務，構建了名為 Docusort 的基于云的解決方案，用于對文檔進行分類、提取相關數據集以及更新客戶信息?，F在，該公司在 30 分鐘內就能處理 1000 份文檔，這一巨大進步使他們能夠更穩定地滿足服務水平協議（SLA）要求，并將五

31、名員工重新調派到價值更高的工作崗位。金融服務公司 Legal&General 利用人工智能實現文檔處理現代化參閱完整案例18納斯達克的客戶面臨著新的要求，他們需要披露自己公司環境、社會責任和企業治理（ESG，即 Environmental,Social,and Governance）政策所帶來的影響，這就要求納斯達克必須要分析大量非結構化數據和文檔。為了協助客戶簡化 ESG 報告，Nasdaq 使用 Amazon Bedrock 和 Amazon Lambda 構建了一款由人工智能提供支持的無服務器解決方案，名為 Nasdaq Sustainable Lens。Nasdaq Sustainab

32、le Lens 可以分析公司公開的數萬份文件，取代了大量以前需要人工完成的工作。借助 Sustainable Lens，客戶可大幅減少分析可持續發展和 ESG 披露所需的人工工作。用戶不僅可以根據競爭情況快速進行基準對標，了解法規或框架的遵從情況，還能在更廣泛的市場中，密切追蹤可持續發展和 ESG 領域的最新趨勢。參閱完整案例“對于納斯達克而言，在亞馬遜云科技云端進行構建，不但實現了靈活性和可擴展性，而且還加快了產品服務面市的速度?！奔{斯達克 IR 智能產品主管 James Tickner納斯達克推出的 ESG 平臺 Sustainable Lens 自動展開 ESG 分析19詳細了解亞馬遜云

33、科技云端生成式人工智能應用場景和解決方案借鑒生成式人工智能成功六步曲巧用亞馬遜云科技促進生成式人工智能技術突破本電子書介紹了三個在實踐中經過驗證的應用場景，這些應用場景展示了業界領先企業如何利用生成式人工智能，在業務上為企業來加快帶來頗具深遠意義的影響。通過改善客戶體驗、提高員工生產力，或是加快流程優化，這些創新型企業紛紛將業務發展、競爭能力以及運營效率提升到了全新水平。無論現在還是將來，亞馬遜云科技都能助力貴公司收獲切實價值、增強競爭優勢！成千上萬的企業紛紛利用我們安全、靈活且可擴展的人工智能服務，持續不斷地銳意創新，同時維護極高水平的信任度、隱私性和安全性。歡迎貴公司加入他們的行列！邁出下一步在生成式人工智能技術方面，為何要選擇亞馬遜云科技？亞馬遜云科技在堆棧的每一層都提供了非常全面且安全的功能集，方便用戶利用生成式人工智能展開創新，其中功能亮點包括：由生成式人工智能提供支持的超強助手，能夠徹底改變工作方式 構建生成式人工智能應用程序的過程，不僅基于各種大型語言模型及其它基礎模型，而且整個方法極為簡易 基礎設施性能極其強大且經濟高效，用于大規模訓練和運行各種機器學習模型 2025，Amazon Web Services,Inc.或其附屬公司。保留所有權利。2020