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Amazon Bedrock 發布更多模型選擇和全新強大功能， 助力建構安全和規模化生成式 AI 應用程式

Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和亞馬遜最新的高性能模型將為客戶提供更豐富的業内領先模型選擇，以支援各種應用場景 Amazon Bedrock 的模型評估功能夠讓客戶能夠評估、比較和選擇最適合其應用場景和業務需求的模型 Amazon Bedrock 的知識庫功能簡化生成式 AI 應用程式的開發流程，使用私有資料來提供即時的個人化回應 Amazon Bedrock 中的 Cohere Command、Meta Llama 2 和 Amazon Titan 模型支援微調，為客戶的模型定制提供更多選項，Anthropic Claude 亦即將提供調校功能 借助 Amazon Bedrock 的代理功能，生成式 AI 應用程式可以在確保安全和私隱受保護的情況下執行多種多步驟業務指令 Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能可協助客戶部署和制定針對其生成式 AI 應用程式的保護措施，滿足「負責任的AI」的要求 Blueshift、電通、Druva、GoDaddy、INRIX、MongoDB、OfferUp、Salesforce、SmartBots AI和 TTEC Digital已率先借助Amazon Bedrock應用生成式 AI 香港 - Media OutReach - 2023年12月1日 - AWS 在 2023 re:Invent 全球大會上宣布推出更多 Amazon Bedrock 模型選擇及全新功能，協助客戶更輕鬆地構建和擴展其業務專用的生成式 AI 應用程式。Amazon Bedrock 是一項全面託管服務，使用者可輕鬆存取來自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亞馬遜的多種業内領先的大型語言模型和其他基礎模型（FM），以及客戶構建生成式 AI 應用程式所需的各項功能，確保私隱和安全的同時簡化開發流程。此次發布進一步降低了生成式 AI 應用的門檻 — 為客戶提供了更多行業領先的模型選擇和全新的模型評估功能，以簡化客戶使用相關私有資料以定制所需模型，並為客戶提供自動執行複雜任務的工具，同時保障客戶可以負責任地建構和部署生成式 AI應用程式。Amazon Bedrock 的新功能為各行各業及不同規模的企業在生成式 AI 領域帶來改變，助力企業創新並重塑客戶體驗。如欲開始使用 Amazon Bedrock，請瀏覽 aws.amazon.com/bedrock/。 AWS 數據和機器學習全球副總裁 Swami Sivasubramanian 博士表示：「生成式 AI 有望成為我們這個時代最具變革性的技術。客戶積極應用生成式 AI 創造新機遇和應對業務挑戰，啟發了我們。當客戶將生成式 AI 融入業務時，Amazon Bedrock全託管方式的領先模型、定制功能、代理功能以及企業級安全和私隱保障將為他們帶來便利。有了更多觸手可及的工具，客戶可以使用 Amazon Bedrock 充分發揮生成式 AI 的潛力，帶來創新的用戶體驗、重塑業務並加速生成式 AI 發展。」 企業希望在各種場景中應用生成式 AI，例如提高生產效率、創新用戶體驗和開啟全新工作互動模式。然而，生成式 AI 技術正急速發展，每天都有新的服務和創新出現。在瞬息萬變的當下，客戶的適應能力至關重要。企業需要能夠使用最新、最好的可用模型進行試驗、部署、反覆運算和調整，並時刻準備好迎接變化。為了應對這些挑戰，AWS 開發了 Amazon Bedrock，使模型建構和移動就像 API 呼叫一樣簡單，讓所有開發人員都可以獲得模型定制的最新技術，並確保客戶的安全和資料私隱。眾多國際企業包括 Alida、Automation Anywhere、Blueshift、BMW 集團、Clariant、Coinbase、Cox Automotive、電通、Druva、Genesys、Gilead、GoDaddy、Hellmann Worldwide Logistics, INRIX, KONE、LexisNexis Legal & Professional、Lonely Planet、NatWest、Nexxiot、OfferUp、宏盟集團、The PGA Tour、Proofpoint、Salesforce、西門子、竹中公司和 Verint 已率先採用 Amazon Bedrock 應用生成式 AI。此次發布引入了新的模型和功能，使客戶能夠更輕鬆地建構和有規模的生成式 AI 應用。 Anthropic、Cohere、Meta 和Stability AI 的最新模型以及亞馬遜 Titan 的新增功能為客戶提供更多模型選擇 沒有一個模型適合用於所有場景，模型的功能、價格和性能均不盡相同，客戶需要可以輕鬆存取及選擇各種模型，透過多次嘗試和切換模型，再選出與需求最匹配的模型。借助 Amazon Bedrock，客戶可以利用最新版本的模型進行快速創新。現時客戶已可以透過 API 訪問多個模型— 包括新推出的 Anthropic Claude 2.1 和 Meta Llama 2 70B 以及最近推出的 Stability AI Stable Diffusion XL 1.0、Meta Llama 2 Chat 13B、Cohere Command Light、Cohere Embed English和Cohere Embed 多語言模型。除了 Amazon Titan Text Embeddings 和 Amazon Titan Text 模型（現已全面可用）之外，AWS 還提供了 Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon Titan Image Generator 為客戶建構生成式 AI 應用程式提供更多選擇和靈活性。Amazon Titan 模型由 Amazon Bedrock 獨家提供，該模型由 AWS透過大量及多樣的案例和資料集上所創建，並已進行過預先訓練，並內置了支援負責任地使用 AI 這項功能。如果正式可用的 Amazon Titan 模型或其輸出的內容侵犯了第三方的版權，亞馬遜將對使用這些模型的客戶進行賠償。 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude 2.1：Anthropic 是一家從事 AI 安全和科研的公司，致力於建構可靠、可解釋和可控的 AI 系統。Anthropic 已將其最新版本的語言模型 Claude 2.1 引入 Amazon Bedrock。Claude 2.1 提供了長達 200,000 個 token 的語境窗口，並且提高了長文檔的準確性。客戶可以處理文本密集型文檔，例如財務報表和內部資料集。Claude 2.1 能夠總結和對比文檔、進行問答等。Anthropic 報告稱，與以前的模型相比，Claude 2.1 在開放式對話中的錯誤陳述減少達 50%，錯誤陳述率減少了一半。 Amazon Bedrock 上的 Meta Llama 2 70B：Llama 2 是 Meta 的新一代語言模型。Llama 2 的訓練數據比 Llama 1 多 40%，上下文長度是 Llama 1 的兩倍。除了最近發布的 Llama 2 130 億參數模型之外，Llama 2 700 億參數模型在 Amazon Bedrock 上亦已可用。Llama 2 Chat 建立在預訓練的 Llama 模型上，通過指令資料集和超過 100 萬條人工注釋進行微調，針對對話場景進行優化。這些模型在多個外部基準測試中的表現卓越，包括推理、編碼、熟練程度和知識測試，並在 Amazon Bedrock 上提供了極高的性能價格組合。 新的 Amazon Titan Image Generator 現已推出預覽版： Amazon Titan Image Generator 可協助廣告、電子商務、媒體和娛樂等行業的客戶通過使用自然語言提示生成高品質、逼真的圖像或增強現有圖像，以低成本快速構思和大量反覆運算圖像。這一類模型可以理解複雜的提示詞並生成相關圖像，且準確度較高，少有扭曲原意的情況，也不易產生不當內容，繼而避免傳播錯誤資訊。客戶可以在 Amazon Bedrock 控制台中使用該模型，在配置維度並指定模型應生成的圖像變數數量之前，輸入自然語言提示，以生成圖像或上傳圖像進行自動編輯。在編輯過程中，客戶可以隔離圖像的某些部分以添加或替換細節（例如，將滑浪板插入海灘場景或將汽車廣告背景中的高山替換為森林），他們亦可以使用其他與原作風格相同的細節擴展圖像的邊界。為了兌現 AWS 今年早些時候在白宮做出的承諾，所有 Amazon Titan 生成的圖像都包含隱形浮水印，以通過建立嚴謹的識別 AI 生成圖像的機制來協助減少錯誤資訊的傳播，促進 AI 技術的安全、可靠和透明發展。AWS 是首批廣泛發布內置隱形浮水印的模型供應商之一，這些浮水印整合到輸出的圖像中，並不允許編輯更改。 全新 Amazon Titan Multimodal Embeddings 現已正式可用：Amazon Titan Multimodal Embeddings 可協助客戶為使用者提高多模態搜索和推薦體驗，讓輸出結果更準確且與語境相關。模型可以將圖像和短文本轉換為 embedding 數字表示形式，使模型能夠輕鬆理解語義以及資料之間的關係。最終使用者可以使用圖像和文本提示的任意組合進行搜索查詢。該模型將為搜索查詢生成嵌入，並將它們與已有的嵌入相匹配，以產生更準確的搜索和推薦結果。例如，擁有數億張圖像的圖庫攝影公司可以使用該模型來增強其搜索功能，這樣用戶就可以使用短語、圖像或圖像和文本的組合來搜索圖像（例如，「我要和這張照片類似的圖像，但天空是晴朗的」）。 一般情況下，使用該模型生成向量非常適合於需要高準確度和快速回應的搜索場景。然而，客戶也可以生成更小的維度來優化速度和性能。Amazon Titan Text Embeddings 模型加入了 Amazon Titan Text Embeddings，可以將詞語、短句、長文檔等文本輸入轉化為嵌入（embeddings），用於搜索和個人化推薦等場景。 新功能可幫助客戶更有效率地評估、比較和選擇最適合其應用場景和業務需求的模型 如今，企業擁有多個模型選項來支援生成式 AI 應用程。在具體應用場景中，為了在準確性和性能之間取得適當的平衡，企業必須有效地比較模型，並找到首選指標。為了比較模型，企業必須首先花幾天時間確定標準、設置評估工具並運行評估，這些程序都需要專業的資料科學知識。此外，這些測試無法用於主觀標準的評估（例如，品牌聲量、相關性和風格），因為主觀標準需要通過繁瑣、耗時的人工審核進行判斷。對於每個新場景模型，這些比較所需要耗費的時間、專業知識和資源使企業望而卻步，從而限制了他們對生成式 AI 的使用。 Amazon Bedrock 中的模型評估功能現已推出預覽版，可幫助客戶使用自動或人工評估來評估、比較和選擇適合其特定應用場景的最佳模型。在 Amazon Bedrock 控制台中，客戶可以選擇他們想要針對相應任務（例如問答或內容摘要）進行比較的模型。如需自動評估，客戶可以選擇預定義的評估標準（例如準確性、穩健性和是否含有有害內容）並上傳自己的測試資料集或從內置的公開資料集中進行選擇。對於需要複雜判斷的主觀標準或內容，客戶只需經過簡單設定即可輕鬆設置基於人工的評估工作流程。這些工作流程利用客戶的內部員工隊伍或使用AWS提供的員工隊伍來評估模型回應。在人工評估的過程中，客戶可以定義特定的指標（例如，相關性、風格和品牌聲量）。客戶完成設置後，Amazon Bedrock 就會運行評估並生成報告，以便客戶輕鬆了解模型在關鍵標準上的表現，並作出相應協調，從而快速選擇最適合其應用場景的模型。 擴展的全新模型定制功能可協助客戶在AWS上私密且安全地釋放資料價值 企業希望最大限度地釋放資料價值，以提供大規模的卓越用戶體驗，這些體驗經過獨特設計，能夠反映公司的風格、意見和服務。Amazon Bedrock 中提供新的專門建構功能，可協助客戶私密且安全地使用自己的資料定制模型，以構建差異化的生成式 AI 驅動的應用程式。 Amazon Bedrock 知識庫功能使用與語境和公司相關的資料定制模型回應：組織希望使用專有資料補充現有模型，以獲得更相關和更準確的回應。為了給模型配備最新資訊，組織轉向 retrieval augmented generation (RAG)，這種技術通過從多個來源（例如文件儲存庫、資料庫和 API）獲取資料，將資料與提示詞結合。Amazon Bedrock 知識庫功能現已全面可用，可將模型安全地連接到公司內部資料來源以用於 RAG，為聊天機械人和問答系統等案例提供更準確且針對特定語境的回應。知識庫是完全託管的，因此客戶只需指明資料位置，然後知識庫就會獲取文本文檔，並將資料保存到向量資料庫或代表客戶設置一個向量資料庫。當用戶進行查詢時，Amazon Bedrock 會自動編排 RAG，通過模型獲取相關文本來增強提示詞，將提示詞發給模型，最終得到回應。Amazon Bedrock 知識庫為資料庫提供向量功能，包括 Amazon OpenSearch、Pinecone 和 Redis Enterprise Cloud的向量引擎，上述功能亦將於 Amazon Aurora 和 MongoDB 上推出。 Cohere Command、Meta Llama 2 和 Amazon Titan 模型現在可以在 Amazon Bedrock 上進行微調，並且即將支援 Anthropic Claude 2：除了 RAG 之外，企業還可以利用微調功能在具體任務（例如，文本生成）中進一步訓練模型，使用標記資料集調整模型參數，使其符合業務需求，將已掌握的知識擴展到組織和終端使用者使用的詞彙庫中。例如，零售客戶可以在產品描述資料集上微調模型，以協助其了解品牌風格，從而為網站編寫更準確的描述。Amazon Bedrock 現在支持對 Cohere Command 和 Meta Llama 2，以及 Amazon Titan Text Express、Amazon Titan Text Lite、Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon Titan Image Generator（預覽版）的完全託管微調，因此客戶可以使用帶標籤的資料集提高特定任務的模型準確性。此外，AWS客戶很快就能夠利用自己的資料來源微調 Anthropic Claude 2 的性能。要微調模型，客戶可以選擇模型，使用 Amazon Bedrock 製作副本。之後，客戶可以在 Amazon S3 中的標記示例，而Amazon Bedrock（利用新資訊增強複製模型）會在保證私隱的情況下對其進行訓練，在得到結果。模型越是經過精準微調，回應會越相關且個人化。客戶資料在傳輸過程中和靜態時都經過加密，因此所有寶貴的客戶資料都是始終安全且保密的。AWS和第三方模型提供商均不會使用 Amazon Bedrock 的任何輸入或輸出內容來訓練其模型。 借助 Amazon Bedrock 代理功能，生成式 AI 應用程式可以使用公司系統和資料來源執行多步驟任務 現存的模型雖然能夠有效地進行對話和創建新內容，但如果它們能夠執行更複雜的操作，例如解決問題以及與公司系統互動以完成任務（例如，旅行預定或訂購替換零件），將可以為企業提供更多價值。然而，這需要個人化地將模型與公司資料來源、API 以及內部和外部系統整合起來。開發人員必須編寫程式來協調模型、系統和使用者之間的互動，使應用程式可以按邏輯循序執行一系列 API 呼叫。為了將模型與資料來源連接起來，開發人員必須部署 RAG，以便讓模型可以根據任務調整回應。最後，開發人員必須配置和管理必要的基礎設施，並制定資料安全和私隱權原則。這些步驟非常耗時且需要專業知識，因此從而減慢了生成式 AI 應用程式的開發速度。 現在正式可用、完全託管的 Amazon Bedrock 代理功能使生成式 AI 應用程式能夠跨公司系統和資料來源執行多步驟任務。代理可以計畫和執行大多數業務任務，例如回答有關產品可用性的問題或接受訂單。客戶可以使用簡單的設置過程創建代理 — 首先選擇所需的模型，用自然語言編寫一些說明（例如，「你是一位友好的客戶服務代理」，和「在庫存系統中檢查產品庫存情況」），並開放其對公司企業系統和知識庫的訪問存取；代理將自動分析請求並將其分解為邏輯序列，再使用模型的推理功能來確定所需的資訊；然後，代理通過識別要調用的 API 並決定何時調用它們來採取行動、滿足請求。代理還可以從專有資料來源檢索所需資訊，以提供準確且相關的回應。代理每次都會在後台安全、私密地執行此過程，使客戶無需設計提示、管理對話上下文或手動編排系統。借助適用於 Amazon Bedrock 的代理，客戶可以提升生成式AI應用開發的準確性和速度。 借助 Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能，客戶可以根據應用程式要求和負責任的 AI 策略實施跨模型保護措施 企業逐漸了解到生成式 AI 應用程式中的互動同樣需要管理，以保證所答即所問的用戶體驗和確保安全。雖然許多模型使用內置控制項來過濾不良和有害內容，但企業希望進一步限制互動，以保證話題始終與業務相關和符合公司政策，同時遵守「負責任的 AI」的原則。例如，銀行可能希望在線上助手的回覆中避免查詢競爭對手、避免提供投資建議、以及限制有害內容。此外，應用戶要求，程式可能要修改使用者的個人身份資訊 (PII)。企業可能需要更改模型、使用多個模型或跨應用程式複寫原則，他們需要一種簡單的方法一致性地部署他們的要求。這需要豐富的專業知識來建構具有此類保護措施的定制保護系統，並將其整合到應用程式中，而該過程可能需要數月時間。企業希望以一種簡化的方式在生成 AI 應用程式中強化關鍵策略和規則，以提供所答即所問的用戶體驗並讓客戶可以更安全地使用該技術。 Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能現已推出預覽版，使客戶能夠為生成式 AI 應用程式實施保護措施。這些應用程式根據客戶應用場景和「負責任的 AI」原則定制，因此可以增強用戶互動的安全性和私隱性。Guardrails 功能可以提高Amazon Bedrock 上模型對應用程式中不良和有害內容回應的一致性。客戶可以將 Guardrails 功能應用於 Amazon Bedrock 上的所有大型語言模型，以及微調模型並與 Amazon Bedrock 代理功能結合使用。要在 Amazon Bedrock 控制台中創建一個Guardrail，客戶首先使用自然語言描述來定義其應用程式中需要被過濾的話題。客戶還可以配置仇恨言論、侮辱、性語言和暴力的門檻值，以將有害內容過濾到他們想要的水平。於 2024 年初，客戶更可以編輯模型回應中的個人身份資訊（PII）、設置髒話篩檢程式，並提供自訂單字清單來阻止用戶和模型之間的互動。 Guardrails 可以自動評估用戶查詢和模型回應，以檢測並防止出現屬於受限類別的內容。客戶可以創建多個 Guardrails 來支援不同的案例，也可以在多個模型中應用相同的 Guardrail。Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能通過提供一致的用戶體驗，標準化生成式 AI 應用程式的安全和私隱控制，使客戶能夠安全地進行創新。 電通是全球最大的整合行銷和技術服務提供者之一。該企的創新與新興技術執行副總裁 Brian Klochkoff 表示：「我們致力將行銷、技術和諮詢整合起來，協助那些希望造福社會的品牌實現以人為本的轉型。生成式 AI 能夠讓我們更大規模、更快速地為客戶提供服務。這項技術不會取代我們的員工，而是為我們全球 72,000 名員工提供幫助。具體來說， Amazon Bedrock 為我們提供了企業級的控制能力和便捷部署第三方模型的能力，以便我們的產品和技術團隊能夠跨團隊分散使用。這讓團隊能夠在一個安全和負責任的環境下，借助最新、最前沿的生成式 AI 技術進行革新，為客戶打造創新機遇。」 MongoDB通過釋放軟件和資料的力量，幫助創新者創造、變革和顛覆行業。MongoDB 首席產品總監 Sahir Azam 表示：「越來越多來自各行各業的客戶希望利用生成式AI 來構建下一代應用程式，但仍然有不少人擔心資料私隱以及人工智能驅動系統輸出的準確性。為了滿足客戶的需求，我們將 MongoDB Atlas 用作 Amazon Bedrock 的知識庫，以便我們的共同客戶可以利用其運營資料安全地構建生成式 AI 應用程式，在達到最終使用者期望的信任度和準確性下創建個人化體驗。通過這種整合，客戶可以存取行業領先的基礎模型，並使用 MongoDB Atlas Vector Search 處理過的資料來創建應用程式，在正確的語境下提供更多相關的輸出。利用 Amazon Bedrock 知識庫中內置的資料私隱最佳實踐，客戶可以節省在生成式 AI 營運上花費的時間，從而更專注於技術部署，在 AWS上開發更有吸引力的最終用戶體驗。」 Salesforce 是領先的 AI 客戶關係管理（CRM）平台，通過 AI、CRM 和資料的力量實現高效和可信賴的客戶體驗。Salesforce 產品高級副總裁 Kaushal Kurapati 表示：「我們致力協助企業以全新、個人化的方式與客戶建立連繫，AI 對實現這承諾來說不可或缺。Amazon Bedrock 是我們開放模型生態策略的重要組成部分，能夠將模型與客戶的資料無縫整合，並整合到 Salesforce 工作流程當中。新增的評估能力可以根據不同標準對比基礎模型，包括從友好性、風格和品牌相關性等方面進行比較，從而讓模型部署變得前所未有的簡單、快捷。」 Hashtag: #AWS發佈者對本公告的內容承擔全部責任關於Amazon Web Services自2006年來，Amazon Web Services一直在提供世界上服務最豐富、應用廣泛的雲端服務。AWS為客戶提供超過240種功能全面的雲端服務，包括運算、儲存、數據庫、網絡、分析、機器學習與人工智能、物聯網、流動、安全、混合雲、虛擬和擴增實境(VR 和AR)、媒體，以及應用開發、部署和管理等方面，遍及32個地理區域內的102個可用區域(Availability Zones)，並已公佈計畫在加拿大、德國、馬來西亞、紐西蘭和泰國建立5個AWS地理區域、15個可用區域。AWS的服務獲得全球超過百萬客戶的信任，包括發展迅速的初創公司、大型企業和政府機構。通過AWS的服務，客戶能夠有效強化自身基礎設施，提高營運上的彈性與應變能力，同時降低成本。欲了解更多有關AWS的資訊，請瀏覽：https://aws.amazon.com。

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Amazon Bedrock發布更多模型選擇和全新強大功能 助力建構安全和規模化生成式AI應用程式

·             Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亞馬遜最新的高效能模型將為客戶提供更豐富的業内領先模型選擇，以支援各種應用場景 ·             Amazon Bedrock的模型評估功能夠讓客戶評估、比較和選擇最適合其應用場景和業務需求的模型 ·             Amazon Bedrock的知識庫功能簡化生成式AI應用程式的開發流程，使用私有資料來提供即時的客製化回應 ·             Amazon Bedrock中的Cohere Command、Meta Llama 2和Amazon Titan模型支援微調，為客戶的模型定制提供更多選項，Anthropic Claude亦即將提供調校功能 ·             借助Amazon Bedrock的代理功能，生成式AI應用程式可以在確保安全和隱私受保護的情況下執行多種多步驟業務指令 ·             Amazon Bedrock的Guardrails功能可協助客戶部署和制定針對生成式AI應用程式的保護措施，滿足「負責任的AI」的要求 ·             Blueshift、電通（dentsu）、Druva、GoDaddy、INRIX、MongoDB、OfferUp、Salesforce、SmartBots AI和TTEC Digital已率先借助Amazon Bedrock應用生成式AI   【台北訊，2023年12月1日】亞馬遜（Amazon）旗下Amazon Web Services（AWS）於AWS re:Invent全球盛會上宣布推出更多Amazon Bedrock模型選擇及全新功能，協助客戶更輕鬆地建構和擴展業務專用的生成式AI應用程式。Amazon Bedrock是一項全面託管服務，使用者可輕鬆存取來自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亞馬遜的多種業界領先的大型語言模型和其他基礎模型（FM），以及客戶建構生成式AI應用程式所需的各項功能，確保隱私和安全的同時簡化開發流程。此次發布進一步降低了生成式AI應用的門檻，為客戶提供了更多產業領先的模型選擇和全新的模型評估功能，以簡化客戶使用相關私有資料以定制所需模型，並為客戶提供自動執行複雜任務的工具，同時保障客戶可以負責任地建構和部署生成式AI應用程式。Amazon Bedrock的新功能為各行各業及不同規模的企業在生成式AI領域帶來改變，助力企業創新並重塑客戶體驗。如欲開始使用Amazon Bedrock，請至：aws.amazon.com/bedrock/。   AWS資料庫、資料分析和機器學習全球副總裁Swami Sivasubramanian表示：「生成式AI有望成為這個時代最具變革性的技術。客戶積極應用生成式AI創造新機遇和應對業務挑戰，啟發了我們。當客戶將生成式AI融入業務時，Amazon Bedrock全託管方式的領先模型、定制功能、代理功能以及企業級安全和隱私保障將為他們帶來便利。有了更多觸手可及的工具，客戶可以使用Amazon Bedrock充分發揮生成式AI的潛力，帶來創新的用戶體驗、重塑業務並加速生成式AI發展。」   企業希望在各種場景中應用生成式AI，例如提高生產效率、創新用戶體驗和開啟全新工作互動模式。然而，生成式AI技術正急速發展，每天都有新的服務和創新出現。在瞬息萬變的當今，客戶的適應能力至關重要。企業需要能夠使用最新、最好的可用模型進行測試、部署、反覆運算和調整，並時刻準備好迎接變化。為了應對這些挑戰，AWS開發了Amazon Bedrock，使模型建構和轉移就像API指示一樣簡單，讓所有開發人員都可以獲得模型定制的最新技術，並確保客戶的安全和資料隱私。眾多國際企業包括Alida、Automation Anywhere、Blueshift、BMW集團、Clariant、Coinbase、Cox Automotive、電通（dentsu）、Druva、Genesys、Gilead、GoDaddy、Hellmann Worldwide Logistics、INRIX、KONE、LexisNexis Legal & Professional、Lonely Planet、NatWest、Nexxiot、OfferUp、宏盟集團、The PGA Tour、Proofpoint、Salesforce、西門子、竹中公司和Verint 已率先採用Amazon Bedrock應用生成式AI。此次發布引進了新的模型和功能，使客戶能夠更輕鬆地建構和規模化生成式AI應用。   Anthropic、Cohere、Meta和Stability AI的最新模型以及Amazon Titan的新功能為客戶提供更多模型選擇 沒有一個模型適合用於所有場景，模型的功能、價格和效能均不盡相同，客戶需要可以輕鬆存取及選擇各種模型，透過多次嘗試和切換模型，再選出最符合需求的模型。借助Amazon Bedrock，客戶可以利用最新版本的模型進行快速創新。現在客戶已可以透過API使用多個模型，包括新推出的Anthropic Claude 2.1和Meta Llama 2 70B以及最近推出的Stability AI Stable Diffusion XL 1.0、Meta Llama 2 Chat 13B、Cohere Command Light、Cohere Embed English和Cohere Embed多語言模型。除了Amazon Titan Text Embeddings和Amazon Titan Text 模型（現已全面可用）之外，AWS還提供了Amazon Titan Multimodal Embeddings和Amazon Titan Image Generator為客戶建構生成式AI應用程式提供更多選擇和彈性。Amazon Titan模型由Amazon Bedrock獨家提供，該模型由AWS透過大量及多樣的案例和資料庫上所打造，並已進行過預先訓練，並內建了支援負責任地使用AI這項功能。如果正式可用的Amazon Titan模型或其輸出的內容侵犯了第三方的版權，亞馬遜將對使用這些模型的客戶進行賠償。   ·             Amazon Bedrock上的Anthropic Claude 2.1：Anthropic是一家AI安全和研究公司，致力於打造可靠、可判斷和可控的AI系統。Anthropic已將最新版本的語言模型Claude 2.1引進Amazon Bedrock。Claude 2.1提供了長達200,000個token的語境窗口，並且提高了長文檔的準確性。客戶可以處理文本密集型文檔，例如財務報表和內部資料集。Claude 2.1能夠總結和對比文檔、進行問答等。Anthropic報告稱，與以前的模型相比，Claude 2.1在開放式對話中的錯誤陳述減少達50%，錯誤陳述率減少了一半。   ·             Amazon Bedrock上的Meta Llama 2 70B：Llama 2是Meta的新一代語言模型。Llama 2的訓練資料比Llama 1多40%，上下文長度是Llama 1的兩倍。除了最近發布的Llama 2 130億參數模型之外，Llama 2 700億參數模型在Amazon Bedrock上也已可用。Llama 2 Chat建立在預先訓練的Llama模型上，透過指令資料庫和超過100萬條人工注釋進行微調，針對對話場景進行優化。這些模型在多個外部基準測試中的表現卓越，包括推論、編碼、熟練程度和知識測試，並在Amazon Bedrock上提供了極高的性價比。   ·             新的Amazon Titan Image Generator現已推出預覽版：Amazon Titan Image Generator可協助廣告、電子商務、媒體和娛樂等行業的客戶透過使用自然語言提示生成高品質、逼真的圖像或增強現有圖像，以低成本快速構思和大量反覆運算圖像。這一類模型可以理解複雜的提示詞並生成相關圖像，且準確度較高，少有扭曲原意的情況，也不易產生不當內容，繼而避免傳播錯誤資訊。客戶可以在Amazon Bedrock控制台中使用該模型，在配置維度並指定模型應生成的圖像變數數量之前，輸入自然語言提示，以生成圖像或上傳圖像進行自動編輯。在編輯過程中，客戶可以控制圖像的某些部分以增加或替換細節（例如將滑浪板插入海灘場景或將汽車廣告背景中的高山替換為森林），也可以使用其他與原作風格相同的細節擴展圖像的邊界。為了兌現AWS今年在白宮做出的承諾，所有Amazon Titan生成的圖像都包含隱形浮水印，透過建立嚴謹的AI生成圖像識別機制來減少傳播錯誤資訊，促進AI技術安全、可靠和透明地發展。AWS是首批廣泛發布內建隱形浮水印的模型供應商之一，這些浮水印整合到輸出的圖像中，並不允許編輯更改。   ·             全新Amazon Titan Multimodal Embeddings現已正式可用：Amazon Titan Multimodal Embeddings可協助客戶為使用者提高多模態搜尋和推薦體驗，讓輸出結果更準確且與語境相關。模型可以將圖像和短文本轉換為embedding數字表示形式，使模型能夠輕鬆理解語義以及資料之間的關係。最後使用者可以使用圖像和文本提示的任意組合進行搜尋。該模型將為搜尋生成嵌入，並將它們與已有的嵌入相匹配，以產生更準確的搜尋和推薦結果。例如，擁有數億張圖像的圖庫攝影公司可以使用該模型來增強其搜尋功能，這樣用戶就可以使用短語、圖像或圖像和文本的組合來搜尋圖像（例如我要和這張照片類似的圖像，但天空是晴朗的）。一般情況下，使用該模型生成向量非常適合於需要高準確度和快速回應的搜尋場景。然而，客戶也可以生成更小的維度來優化速度和效能。Amazon Titan Text Embeddings模型加入了Amazon Titan Text Embeddings，可以將詞語、短句、長文檔等文本輸入轉化為嵌入（embeddings），用於搜尋和客製化推薦等場景。   新功能可幫助客戶更有效率地評估、比較和選擇最適合其應用場景和業務需求的模型 如今，企業擁有多個模型選項來支援生成式AI應用程式。在具體應用場景中，為了在準確性和效能之間取得適當的平衡，企業必須有效地比較模型，並找到首選指標。為了比較模型，企業必須先花幾天時間確定標準、設定評估工具並運行評估，這些程序都需要專業的資料科學知識。此外，這些測試無法用於主觀標準的評估（例如品牌聲量、相關性及風格），因為主觀標準需要透過繁瑣、耗時的人工審核進行判斷。對於每個新場景模型，這些所需要耗費的時間、專業知識和資源使企業望而卻步，從而限制了他們對生成式AI的使用。   Amazon Bedrock中的模型評估功能現已推出預覽版，可幫助客戶使用自動或人工來評估、比較和選擇適合特定應用場景的最佳模型。在Amazon Bedrock控制台中，客戶可以選擇他們想要針對相應任務（例如問答或內容摘要）進行比較的模型。如需自動評估，客戶可以選擇預先定義的評估標準（例如準確性、穩定性和是否含有有害內容）並上傳自己的測試資料庫或從內建的公開資料庫中進行選擇。對於需要複雜判斷的主觀標準或內容，客戶只需經過簡單設定即可輕鬆設定人工評估工作流程。這些工作流程運用客戶的內部員工團隊或使用AWS提供的員工團隊來評估模型回應。在人工評估的過程中，客戶可以定義特定的指標（例如相關性、風格和品牌聲量）。客戶完成設定後，Amazon Bedrock就會執行評估並生成報告，以便客戶輕鬆了解模型在關鍵標準上的表現，並作出相應協調，從而快速選擇最適合應用場景的模型。   擴展的全新模型定制功能可協助客戶在AWS上確保隱私且安全地釋放資料價值 企業希望最大限度地釋放資料價值，以提供大規模的卓越用戶體驗，這些體驗經過獨特設計，能夠反映公司的風格、意見和服務。Amazon Bedrock中提供新的專門建構功能，可協助客戶確保隱私且安全地使用自己的資料定制模型，以差異化生成式AI驅動的應用程式。   ·             Amazon Bedrock知識庫功能使用與語境和公司相關的資料定制模型回應：企業希望使用專有資料補充現有模型，以獲得更相關和更準確的回應。為了提供模型最新資訊，企業走向retrieval augmented generation (RAG)，這種技術透過從多個來源（例如文件儲存庫、資料庫和API）獲取資料，將資料與提示詞結合。Amazon Bedrock知識庫功能現已全面可用，可將模型安全地連接到公司內部資料來源以用於RAG，為聊天機器人和問答系統等案例提供更準確且針對特定語境的回應。知識庫是完全託管的，因此客戶只需指明資料位置，然後知識庫就會獲取文本文檔，並將資料保存到向量資料庫或代表客戶設定一個向量資料庫。當用戶進行查詢時，Amazon Bedrock會自動編排RAG，透過模型獲取相關文本來增強提示詞，將提示詞發給模型，最終得到回應。Amazon Bedrock知識庫為資料庫提供向量功能，包括Amazon OpenSearch、Pinecone和Redis Enterprise Cloud的向量引擎，上述功能亦將於Amazon Aurora和MongoDB上推出。   ·             Cohere Command、Meta Llama 2和Amazon Titan模型現在可以在Amazon Bedrock上進行微調，並且即將支援Anthropic Claude 2：除了RAG之外，企業還可以使用微調功能在具體任務（例如文本生成）中進一步訓練模型，使用標記資料庫調整模型參數，使其符合業務需求，將已掌握的知識擴展到組織和終端使用者使用的詞彙庫中。例如，零售客戶可以在產品描述資料庫上微調模型，以協助其了解品牌風格，從而為網站編寫更準確的描述。Amazon Bedrock現在支持對Cohere Command和Meta Llama 2，以及Amazon Titan Text Express、Amazon Titan Text Lite、Amazon Titan Multimodal Embeddings和Amazon Titan Image Generator（預覽版）的完全託管微調，因此客戶可以透過標籤資料集提高特定任務的模型準確性。此外，AWS客戶很快就能夠使用自己的資料來源微調Anthropic Claude 2的效能。要微調模型，客戶可以選擇模型，使用Amazon Bedrock製作副本。之後，客戶可以在Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)中標記示例，而Amazon Bedrock（利用新資訊增強複製模型）會在保證隱私的情況下對其進行訓練，並得到結果。模型越是經過精準微調，回應會越相關且客製化。客戶資料在傳輸過程中和存放時都經過加密，因此所有寶貴的客戶資料都是始終安全且保密的。AWS和第三方模型提供商均不會使用Amazon Bedrock的任何輸入或輸出內容來訓練模型。   借助Amazon Bedrock代理功能，生成式AI應用程式可以使用公司系統和資料來源執行多步驟任務 現存的模型雖然能夠有效地進行對話和生成新內容，但如果能夠執行更複雜的操作，例如解決問題以及與公司系統互動以完成任務（例如旅行預定或訂購替換零件），將可以為企業提供更多價值。然而，這需要客製化地將模型與公司資料來源、API以及內外部系統整合起來。開發人員必須編寫程式來調整模型、系統和使用者之間的互動，使應用程式可以按邏輯循序執行一系列API指示。為了將模型與資料來源連接起來，開發人員必須部署RAG，以便讓模型可以根據任務調整回應。最後，開發人員必須配置和管理必要的基礎設施，並制定資料安全和隱私權原則。這些步驟非常耗時且需要專業知識，因此減慢了生成式AI應用程式的開發速度。   現在正式可用、完全託管的Amazon Bedrock代理功能使生成式AI應用程式能夠跨公司系統和資料來源執行多步驟任務。代理可以計畫和執行大多數業務任務，例如回答有關產品可用性的問題或接受訂單。客戶可以透過簡單的過程設定代理，首先選擇所需的模型，用自然語言編寫一些說明（例如你是一位友善的客戶服務代理，和在庫存系統中檢查產品庫存情況），並開放其對公司企業系統和知識庫的存取權；代理將自動分析請求並將其分解為邏輯序列，再使用模型的推論功能來確定所需的資訊；然後，代理透過識別要調用的API並決定何時調用它們來採取行動、滿足請求。代理還可以從專有資料來源搜尋所需資訊，以提供準確且相關的回應。代理每次都會在後台安全、隱私地執行此過程，使客戶無需設計提示、管理對話上下文或手動編排系統。借助適用於Amazon Bedrock的代理，客戶可以提升生成式AI應用開發的準確性和速度。   借助Amazon Bedrock的Guardrails功能，客戶可以根據應用程式要求和負責任的AI策略實施跨模型保護措施 企業逐漸了解到生成式AI應用程式中的互動同樣需要管理，以保證所答即所問的用戶體驗和確保安全。雖然許多模型使用內建控制來過濾不良和有害內容，但企業希望進一步限制互動，以確保話題始終與業務相關和符合公司政策，同時遵守「負責任的AI」的原則。例如，銀行可能希望在線上助理的回覆中避免談論競爭對手、避免提供投資建議、以及限制有害內容。此外，應客戶要求，程式可能要修改使用者的個人身份資訊（PII）。企業可能需要更改模型、使用多個模型或跨應用程式重覆編寫原則，因而需要一種更簡單的方法一次部署要求。這需要豐富的專業知識來建構具有此類保護措施的定制保護系統，並將其整合到應用程式中，而該過程可能需要數個月的時間。企業希望以一種簡化的方式在生成AI應用程式中強化關鍵策略和規則，以提供所答即所問的用戶體驗並讓客戶可以更安全地使用該技術。   Amazon Bedrock的Guardrails功能現已推出預覽版，使客戶能夠為生成式AI應用程式實施保護措施。這些應用程式根據客戶應用場景和「負責任的AI」原則定制，因此可以增強用戶互動的安全性和隱私性。Guardrails功能可以提高Amazon Bedrock上模型對應用程式中不良和有害內容回應的一致性。客戶可以將Guardrails功能應用於Amazon Bedrock上的所有大型語言模型，以及微調模型並與Amazon Bedrock代理功能結合使用。要在Amazon Bedrock控制台中設定一個Guardrail，客戶首先要使用自然語言描述來定義應用程式中需要被過濾的話題。客戶還可以設定仇恨言論、侮辱、性語言和暴力的門檻值，以將有害內容過濾到他們想要的水準。於2024年初，客戶更可以編輯模型回應中的PII、設定髒話篩檢程式，並提供自訂單字清單來限制用戶和模型之間的互動。Guardrails可以自動評估用戶查詢和模型回應，以檢測並防止出現屬於受限類別的內容。客戶可以設定多個Guardrails來支援不同的案例，也可以在多個模型中應用相同的Guardrails。Amazon Bedrock的Guardrails功能透過提供一致的用戶體驗，標準化生成式AI應用程式的安全和隱私控制，使客戶能夠安心地進行創新。   電通是全球最大的整合行銷和技術服務提供者之一。電通創新與新興技術執行副總裁Brian Klochkoff表示：「我們致力將行銷、技術和諮詢整合起來，協助那些希望造福社會的品牌實現以人為本的轉型。生成式AI能夠讓我們更大規模、更快速地為客戶提供服務。這項技術不會取代我們的員工，而是為我們全球72,000名員工提供幫助。具體來說，Amazon Bedrock為我們提供了企業級的控制能力和便捷部署第三方模型的能力，以便我們的產品和技術團隊能夠跨團隊分散使用。這讓團隊能夠在一個安全和負責任的環境下，借助最新、最前沿的生成式AI技術進行革新，為客戶打造創新機遇。」   MongoDB透過釋放軟體和資料的力量，幫助創新者創造、變革和顛覆產業。MongoDB產品長Sahir Azam表示：「越來越多來自各行各業的客戶希望使用生成式AI來打造下一代應用程式，但仍然有不少人擔心資料隱私以及AI驅動系統輸出的準確性。為了滿足客戶的需求，我們將MongoDB Atlas用於Amazon Bedrock的知識庫，以便我們的共同客戶可以利用運營資料安全地打造生成式AI應用程式，在達到使用者期望的信任度和準確性下創造客製化體驗。通過這種整合，客戶可以存取業界領先的基礎模型，並使用MongoDB Atlas Vector Search處理過的資料來打造應用程式，在正確的語境下提供更多相關的輸出。利用Amazon Bedrock知識庫中內建的資料隱私最佳實踐，客戶可以節省在生成式AI營運上花費的時間，從而更專注於技術部署，在AWS上開發更有吸引力的用戶體驗。」   Salesforce是全球領先的AI客戶關係管理（CRM）公司，透過AI、CRM和資料的力量實現高效和可信賴的客戶體驗。Salesforce資深產品副總裁Kaushal Kurapati表示：「我們致力協助企業以全新、客製化的方式與客戶建立聯繫，AI對實現這承諾來說不可或缺。Amazon Bedrock是我們開放模型生態策略重要的一部分，能夠將模型與客戶的資料無縫整合，並整合到Salesforce工作流程當中。新增的評估能力可以根據不同標準對比基礎模型，包括從友善度、風格和品牌相關性等方面進行比較，進而讓模型部署變得前所未有的簡單、快速。」

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大陸港澳
AWS 宣布推出 Amazon Q 重塑未來工作方式

在設計時就考慮了安全和隱私保護的新型生成式 AI 助理，讓員工能夠利用公司的數據和專業知識進行對話、解決問題、生成內容並採取行動 Accenture 及 BMW 集團等客戶和合作夥伴都期待使用 Amazon Q 香港 - Media OutReach - 2023年11月29日 - Amazon Web Services （AWS） 在2023 re:Invent全球大會上宣布推出 Amazon Q，一種新型生成式 AI 支援助手，用於滿足辦公場景需要，可以根據客戶業務進行客製化。客戶可以快速獲得複雜問題的相關答案、生成內容並執行任務 — 所有這些都基於 Amazon Q 對客戶自身的資訊儲存庫、程式碼庫和企業系統的見解。Amazon Q 為員工提供資訊和建議，幫助他們簡化任務、加速決策和解決問題，並幫助激發創造力和企業創新。 Amazon Q 是為滿足企業級客戶的嚴格要求而專門設計的，程式可根據企業既有的人員、角色和權限對每個使用者進行個人化互動。此外，客戶的內容都不會被用於訓練 Amazon Q 的底層模型。無論對於在AWS上進行建置、使用內部資料和系統，或是使用 AWS 應用程式實現商業智慧（BI）、聯絡中心和供應鏈管理的客戶，幫助各行業、各種規模的企業安全地使用生成式 AI。 Amazon Q 現已向客戶提供預覽版，Amazon Connect 中的Amazon Q 已正式可用，而Amazon Q 亦將於 Amazon Supply Chain上推出。欲了解更多有關 Amazon Q 的資訊，請瀏覽aws.amazon.com/q/。 AWS數據和人工智能副總裁 Swami Sivasubramanian 博士表示：「生成式 AI 有潛力推動技術變革，重塑人們的一切行為方式，無論是資訊搜尋還是以全新的方式編寫和構建應用程式。AWS在三個層次提供解決方案，包括專門建置的基礎設施、工具和應用程式，幫助客戶更好地利用生成式 AI。AWS 的初衷和基因便是讓複雜、昂貴的技術能讓各種規模和擁有不同技術能力的客戶所用，降低技術應用的門檻，並從一開始就秉承數據優先的原則和內置企業級安全和私隱保障。無論客戶是在 AWS 上進行構建、使用內部數據和系統，還是應用一系列數據和業務應用程式，Amazon Q 都能提供強大的生成式 AI 的支援。它是我們生成式AI 應用層的強大補充，為每個企業都開闢了新的可能性。」 生成式 AI 聊天應用程式激發了公眾的想像力，幫助人們回答問題、搜尋網絡公共資訊以及生成詩歌、圖像等各種內容。但是現存的聊天助理距離可以被正式在工作上使用仍存在不少的障礙。具體來說，這些聊天應用程式不了解企業的業務、數據、客戶、營運或員工 —— 如員工的工作内容、他們與哪些人互動、應用哪些資訊以及可以存取哪些數據。此外，這些解決方案最初也沒有配備企業所需的安全和私隱功能，無法保障員工在日常工作中的安全使用。企業不得不在建造助手後再將這些功能添加到助手中，遠不如在設計之初就將安全性納入其中。這就是AWS創建 Amazon Q 的原因，即致力於幫助客戶讓每位員工充分發揮生成式 AI 的優勢。 Amazon Q 是客戶在AWS上建立、部署和操作應用程式及工作負載的專家 如今，開發者和 IT 人員需要跟上最新的技術發展，快速設計和交付新功能，管理應用程式和工作負載端到端的生命週期，並在維護既有產品和構建新功能之間平衡優先順序。所有這些都需要開發者和 IT 人員進行大量工作，這會分散他們的注意力。無論他們是想回答一個簡單的問題（例如某個特定功能如何運作），還是一個專業的問題（例如為給定工作負載尋找最佳的Amazon EC2實例），客戶都需要花費大量時間閱讀技術文件、瀏覽公共論壇和與同事交流來學習。應用程式啟動後，客戶需要投入額外的時間和資源來維護它。例如，對網絡連接問題進行故障排除可能需要客戶快速診斷問題，確保資源之間存在正確的連接，並檢查網絡配置詳細訊息，有時候甚至可能沒有團隊成員的額外指導或支援。在整合開發環境 （IDE） 中，接手前人項目的開發者必須花時間研究先前編寫的程式碼以了解其底層程式邏輯。無論是甚甚麼項目，開發者都需要不斷排除錯誤、編寫測試、優化程式碼，變相剝奪了他們建立新功能的時間。在所有這些流程中，開發者和IT人員得以時而訪問AWS管理控制台，時而閱讀技術文檔，時而在IDE中編寫代碼，時而與同事交流，沒有一個統一的來源來回答從規劃到維護應用程式各步驟中遇到的問題。 Amazon Q 由AWS 17年來累積的知識和經驗訓練而成，改變了開發者和IT人員在AWS上建置、部署和營運應用程式和工作負載的方式。客戶可以透過 AWS 管理控制台、文件頁面、IDE、Slack 或其他第三方對話應用程式的聊天介面存取Amazon Q。Amazon Q 是AWS完善架構框架、最佳實踐、文件和解決方案實施模式的專家，使客戶能夠更輕鬆地探索新服務和功能、學習不熟悉的技術、建立解決方案、發現問題、升級應用程式等，而且能夠更快上手。客戶可以詢問 AWS 產品相關問題（如甚麼是 Amazon Bedrock 代理功能？）並會從 Amazon Q 得到明確和精要的答案，同時可以檢索亞馬遜雲端科技服務的運作方式（如 Amazon DynamoDB表擴充的極限是甚麼？），探尋架構解決方案的最佳方式（如建構事件驅動架構的最佳實踐是甚麼？）或識別滿足特定場景需求的最佳服務（如在 AWS 上建立Web應用程式有哪些方法？）。基於這些問題，Amazon Q 會給出明確答案並列出引用出處。客戶可以追問任何問題，都能獲得豐富的答案，找到工作負載的最佳選項，獲得基本操作步驟的指導，從而立即開始建造。客戶也可以利用 Amazon Q 為工作負載選擇最佳 EC2 實例，客戶可以問：「幫我找到合適的 EC2 實例，為我的遊戲應用程式部署具有最高效能的視訊編碼工作負載。」Amazon Q 將提供一系列instance types以及使用每個instance type的原因。如果要排查 EC2 或 Amazon Simple Storage Service （Amazon S3） 配置錯誤等問題，客戶只需在 AWS 控制台按 「Amazon Q 排查」按鈕即可讓Amazon Q找到錯誤並提出修復建議。客戶還可以透過詢問「為甚麼我無法從筆記型電腦連接到我的 EC2 instance？」等問題來排查網絡問題。 Amazon Q 將分析客戶的端對端網絡配置並提供診斷（如該實例似乎處在私有次級網絡中，因此需要建立公共存取）。 在客戶透過Amazon CodeWhisperer的IDE中存取Amazon Q的場景。 Amazon Q已將建立軟件的專業知識與對客戶程式碼的理解結合在一起。開發者可以透過問題形式讓 Amazon Q 解釋具體的程式邏輯。（例如，「向我提供此應用程式的功能及其工作原理的描述。」），Amazon Q 將提供程式碼使用哪些服務以及不同功能的詳細資訊（例如，「此應用程式正在建立工單支援系統， 應用了Python Flask 和 Amazon Lambda。」），並描述了應用程式的核心功能、它們的實作方式等。 Amazon Q 還可以幫助開發人員調試、測試和優化他們的程式碼。 開發人員只需向 Amazon Q 詢問（例如，「優化我選擇的 DynamoDB 查詢），Amazon Q 會以自然語言提供建議，並附上開發人員可以一鍵實施的程式碼。 此外，Amazon Q 使開發者能夠獲得強大的功能來解決常見挑戰，進一步簡化應用程式開發和維護，包括： 加速開發功能：如果開發者現在想要為應用程式添加新功能，他們需要一整套耗時的過程 — 制定計劃、思考程式設計邏輯、編寫程式碼和測試、將其整合到應用程式中，甚至需要在數千行程式碼中修修補補。借助 Amazon Q 的開發功能，開發者可以獲得指導和協助，並自動化大部分端到端流程。透過 Amazon CodeCatalyst（AWS 為團隊而設的統一軟體開發服務），開發人員從其問題清單中將一個待處理的任務指派給 Amazon Q，然後Amazon Q 會起草逐步規劃、編寫程式碼並向開發人員提出功能部署的更改建議。開發人員只需查看建議、進行必要的調整和批准建議的更改。 Amazon Q 程式碼轉換：如今，許多開發者花費數小時進行應用程式維護和升級，而用於編寫程式碼或建立新應用程式的時間卻減少了。雖然這些升級對於應用程式安全性非常重要，並能提升效能，但它們通常需要開發者花費數月或數年來檢查每一行程式碼。借助 Amazon Q 代碼轉換功能，開發者可以減少很多繁瑣工作，將所需的時間從幾天縮短到幾分鐘。開發者只需要在 IDE 中開啟程式碼，告訴 Amazon Q 進行轉換，然後 Amazon Q 會分析程式碼庫、識別和更新其依賴項、產生新的程式碼語言、納入最新的安全性和效能增強功能，並進行測試以驗證應用程式能夠運行。Amazon Q 程式碼轉換目前支援從 Java 8 到 Java 17 的語言升級，.NET 框架到跨平台 .NET 的升級即將推出，更多轉換功能也將陸續推出。 Amazon Q 是客戶業務的專家 企業擁有分佈在多個文件、系統和應用程式中的大量資料。從財務和人力資源到市場推廣和銷售，每個企業的員工每週都會花費數小時搜尋內部資訊、拼湊分析報告、撰寫報表、做 PPT 並針對不同客戶或受眾調整內容。生成式 AI 可以幫助解決這些挑戰，但目前可用的通用解決方案沒有連接內部資源，並且不了解公司現有的人員、角色和權限，也不能確定員工應該有權存取哪些資源來完成工作。公開可用的解決方案還可能使用輸入和輸出的數據進行培訓，如果員工無意中共享敏感數據，公司將面臨安全和私隱風險。為此，一些企業徹底禁止這些產品。雖然有一些生成式 AI 解決方案在設計之初就與一些特定的工具配合使用，但它們僅能與這些工具合作，並且不能擴展到企業的所有系統和應用程式。由於這些障礙，員工無法充分發揮生成式 AI 的潛力。 Amazon Q 允許客戶連接到其業務資料、資訊和系統，使任何企業都可以建立服務自己業務的生成式AI助理。該助理可以，為員工提供量身定制的對話、解決問題、生成內容並採取與其業務相關的行動。Amazon Q 擁有40 多個適用於熱門資料來源的內建連接器，包括Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、Service Now 和Zendesk，同時提供建立自訂連接器的選項來連接企業內聯網、內部知識庫、流程說明書等，讓客戶更快速的開始使用。當 Amazon Q 綜合所有連接到的資訊，客戶準備部署他們自己的助理時，Amazon Q 就會產生一個Web應用程式，員工可以使用客戶現有的身份驗證系統存取該應用程式。Amazon Q 使用身分驗證系統來理解使用者、其職能，以及其系統存取權限。由此，員工能獲得根據其存取權限而生成的個人化回應。員工可以詢問Amazon Q以往需在不同資料來源中搜尋的事情（如「最新的標誌使用指南是什麼？」），Amazon Q 將綜合相關內容，分享答案和資訊來源連結。Amazon Q也可以簡化日常交流，幫助員工進行如生成 Blog、總結文件、草擬電郵和建立會議議程等任務。員工也可以使用Amazon Q 在像 Jira、Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk 這樣的流行系統中完成任務。例如，員工可以要求Amazon Q在Jira中開啟一個工單或在 Salesforce 中建立一個案例。 Amazon Q 提供的答案和洞察準確且忠於客戶提供的來源素材和知識庫，客戶還可以使用額外的管理控制功能來封鎖整個主題，並使用關鍵字過濾問題和最終答案。管理員還可以限制對特定員工或資料來源的某些回應。例如，客戶可以設定 Amazon Q 為僅響應安全團隊或相關人員提出的與安全相關的問題，或只從公司的內部目錄中提取與員工相關的問題的答案。 Amazon Q為Amazon QuickSight、Amazon Connect和AWS Supply Chain提供基於生成式AWS的助理 雖然許多應用情境和產業將受惠於生成式 AI 的變革潛力，但目前可用的解決方案通常不具備執行專業領域任務所需的特定情境功能。為了充分發揮生成式 AI 的優勢，客戶需要針對其應用情境或產業專門建構的解決方案。因此，AWS 將 Amazon Q 引入多種服務和應用程式，包括： Amazon QuickSight中的 Amazon Q （預覽版）： Amazon QuickSight 是專為雲端建置的統一 BI 服務，提供互動式儀表板、分頁報表、嵌入式分析以及自然語言查詢功能。借助QuickSight 中的 Amazon Q ，客戶可以存取由生成式 AI驅動的功能，由此來建立儀表板，並更輕鬆地利用數據簡化決策、與業務利害關係人同步資訊並獲取洞察。借助新的故事生成功能，用戶可以要求 Amazon Q「描述上個月業務發生的變化，用於向領導層匯報。」Amazon Q 能夠在幾秒鐘內根據 Amazon QuickSight 中的可用數據創建一段數據驅動的、視覺效果良好的描述，使用者可以進一步自訂描述並與整個企業分享。此外，透過儀表板和報告上的新的概要總結功能，Amazon Q 可以快速建立摘要，突出顯示儀表板中需要注意的重要內容。業務使用者還可以使用新的、簡化的問答體驗，他們可以提出開放性問題並獲得相關答案，而不僅限於儀表板和報告中的視覺效果。例如，用戶可能會問：「為甚麼上個月的訂單數量增加了？」 Amazon Q 會在動態創建的儀表板中總結詳細資訊，並提供相應的視覺效果。 Amazon Connect中的Amazon Q（已正式發佈）： Amazon Connect 是雲端聯絡中心，使各種規模的企業能夠以更低的成本提供卓越的客戶體驗。聯絡中心客服能夠透過一系列複雜的決策來幫助客戶，在企業建立客戶信任和忠誠度方面發揮關鍵作用，但招募、培訓和指導員工成為優秀的客服，確保他們能夠快速、準確地響應客戶需求是一項艱鉅挑戰。Amazon Connect 中的 Amazon Q 根據客戶與客服之間的即時對話偵測客戶問題，並能夠自動回覆、給予建議以及提供相關資料。透過讓客服人員能夠在沒有主管協助的情況下滿足客戶對各種問題的需求，Amazon Connect 中的 Amazon Q 提高了客戶滿意度，同時減少了客服人員培訓、解決問題的時間並降低了成本。例如，Amazon Q 可以偵測到客戶正在聯絡租車公司更改預訂。然後，Amazon Q 可以快速回應，發送公司的預定變更政策，並指導客服如何一步步地更新預訂。欲了解 Amazon Connect 中 Amazon Q 的更多資訊，請參閱Amazon Connect 新聞稿。 AWS Supply Chain中的Amazon Q（即將推出）： Amazon Supply Chain 是一款基於雲端的應用程式，透過將 Amazon 近 30 年的供應鏈經驗與 AWS 的彈性、安全性和業務連續性相結合，讓客戶深入了解自身的供應鏈。許多客戶正在尋找一種更直觀的方式來了解上下游庫存變化如何影響他們未來的營運。借助 AWS Supply Chain 中的 Amazon Q，客戶將能夠提出有關供應鏈數據的一系列問題，如 「是甚麼？」、「為甚麼？」和「如果...會怎樣？」，將複雜場景的結果可視化，還可以追問問題以權衡不同決定之間的優劣。例如，客戶可能會問「是甚麼導致我的發貨延遲以及如何加快速度？」Amazon Q 會分析客戶的供應鏈，並回應：大部分訂單目前都在東海岸，風暴導致了延誤，客戶可以選擇運往紐約而不是邁阿密來加快交貨速度並降低成本。欲了解有關 AWS Supply Chain 中的 Amazon Q 的更多資訊，請參閱AWS Supply Chain 新聞稿。 Accenture 是AWS 核心級服務合作夥伴，是一家全球領先的專業服務公司，專注於加速端到端地採用 AWS，並安全、快速、規模化地實現企業範圍內的轉型。Accenture 的業務全球總裁 Karthik Narain 表示：「隨著我們繼續與AWS密切合作，加速我們自己的工程師以及世界各地的企業對生成式 AI 技術的應用和部署，Amazon Q 將為 Accenture 帶來革命性的改變。我們的最新研究顯示，幾乎所有企業高管都希望生成式 AI 能夠為他們的公司和行業帶來變革，因此我們積極投資，希望利用 Amazon CodeWhisperer 和 Amazon Q 為多達50,000 名軟件開發者和 IT 人員提供支援。借助 Amazon CodeWhisperer，我們將開發工作效率提升了30%，同時也提高了安全性、程式品質和效能。我們預計，隨著我們在整個企業內推出 Amazon Q，這一成果將更加顯著。」 BMW 集團是一家德國跨國豪華汽車和摩托車製造商。BMW 集團數據工程和分析顧問 Christoph Albrecht 表示：「寶馬團隊需要快速提取和解釋新數據，以提供客戶期望的精確體驗。QuickSight 中新增的Amazon Q 功能可協助我們的分析師在數小時內建立儀表板，而以前需要數天時間。我們看到，QuickSight中的 Amazon Q 對我們的業務用戶產生了更大的影響，它能即時解答緊急問題的，加速了我們企業最高層的作出關鍵業務決策。QuickSight 的故事（story）功能也使我們能夠在董事會會議上清晰地展示業務情況，快速構建富有洞察力和專業格式的故事。QuickSight 中的Amazon Q 能夠滿足嚴苛的要求，協助我們的團隊快速獲得精確答案。」 Hashtag: #AWS發佈者對本公告的內容承擔全部責任關於Amazon Web Services自2006年來，Amazon Web Services一直在提供世界上服務最豐富、應用廣泛的雲端服務。AWS為客戶提供超過240種功能全面的雲端服務，包括運算、儲存、數據庫、網絡、分析、機器學習與人工智能、物聯網、流動、安全、混合雲、虛擬和擴增實境(VR 和AR)、媒體，以及應用開發、部署和管理等方面，遍及32個地理區域內的102個可用區域(Availability Zones)，並已公佈計畫在加拿大、德國、馬來西亞、紐西蘭和泰國建立5個AWS地理區域、15個可用區域。AWS的服務獲得全球超過百萬客戶的信任，包括發展迅速的初創公司、大型企業和政府機構。通過AWS的服務，客戶能夠有效強化自身基礎設施，提高營運上的彈性與應變能力，同時降低成本。欲了解更多有關AWS的資訊，請瀏覽：https://aws.amazon.com。

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Palo Alto Networks 推出Strata Cloud Manager 業界首創採用 AI 技術支援的零信任管理和營運解決方案

其他創新功能包括進階安全功能和新型新世代防火牆  【2023 年 11 月 27 日台北訊】Palo Alto Networks (NASDAQ：PANW) 今日推出業界首創採用 AI 技術支援的零信任管理和營運解決方案 Strata™ Cloud Manager，透過這些創新功能和 4,400 多個機器學習模型，Palo Alto Networks 不僅位居優勢地位，更證明 AI 和零信任的結合最能滿足現今的客戶需求。除了推出五款新型新世代防火牆外，這家全球網路安全領導廠商還宣布推出一系列進階安全功能，以滿足現代化企業的使用案例。 Palo Alto Networks 網路安全部資深副總裁暨總經理 Anand Oswal 表示： 「我對我們今日宣布的新功能感到很興奮。Strata Cloud Manager 能為客戶簡化整個網路安全資產的管理和營運。我們持續在提供的安全服務中運用 AI 和機器學習進行創新，現在還能遏止進階攻擊，包括首次出現也是唯一一次的獨特攻擊實例。這種方法能有效遏止零號感染源。同時，我們也推出優異的硬體平台，可提供領先業界的效能和同級最佳的安全性。」 使用 Strata Cloud Manager 重新定義網路安全 預測性和可行見解不足，再加上安全工具之間缺乏無縫整合，可能導致安全漏洞和政策不一致，進而危及防護措施和營運體驗。Strata Cloud Manager 能徹底革新網路安全管理和營運，提升安全態勢，並主動預防每個執行點發生網路中斷。使用 Strata Cloud Manager 讓資安團隊可以： ●        確保網路持續運作：透過預測性分析，Strata Cloud Manager 協助組織預測容量瓶頸並提前七天評估部署健全狀況，讓資安團隊能有效預防營運中斷。 ●        透過業界最佳實務強化網路安全：運用 AI 技術支援的政策分析和即時合規檢查，強化網路安全。 ●        簡化網路安全管理以提升效率：首創輕鬆監管所有外型規格 (包括 SASE 以及軟硬體防火牆) 的配置和安全政策，確保一致的防護措施，並將營運費用降到最低。 Tui Hotels & Resorts 技術主管 Sebastian Schubert 表示： 「建立單一配置並將其無縫套用到整個部署的功能，已徹底改變我們的作業流程。現在防火牆的部署和管理變得既精簡又有效率。」 同級最佳內嵌 AI 技術支援的安全性 做為 Palo Alto Networks 雲端交付安全性服務的一環，超過 60,000 家客戶從我們針對新型進階威脅提供的防護中獲益。以下是部分新功能： ●        Advanced WildFire® 透過將機器學習直接整合到其雲端型偵測引擎，有效阻止不斷進化且獨特的規避性初始攻擊。這有助於確保及早偵測和緩解，強化對新興攻擊的防禦。 ●        業界首創的偵測功能，旨在主動預防中間人攻擊和 SaaS 平台託管的網路釣魚攻擊等威脅。此外，進階 URL 篩選可比競爭對手的解決方案提前 48 小時預測並阻止高達 88% 的惡意 URL，以確保網路安全防護。 ●        最新採用 AI 技術支援的進階威脅防禦是專門打造的，可用於對抗通常透過廣泛使用的紅隊工具 Empire 傳播的命令與控制 (C2) 攻擊。進階威脅防禦庫加入這項寶貴的新功能後，現在對阻止高規避性 C2 攻擊擁有超過 97% 的成功率，令人印象深刻。 新型新世代防火牆 Palo Alto Networks 宣布推出五款新型新世代防火牆，以從最高流量的網路到遠端分公司擴展可定址的使用案例，包括需要 5G 連線能力的防火牆，以及需要在最嚴峻的營運技術 (OT) 環境中運轉的其他防火牆。新型新世代防火牆包括： ●        具飛快效能的 PA-7500：採用自訂 ASIC 支援的 PA-7500，可提供領先業界的安全性和超過 1.5 Tbps App-ID™ 效能，確保全球要求最嚴苛的環境安全無虞。 ●        適用於 5G 網路的 PA-415-5G：隨著 5G 網路的全球覆蓋範圍不斷擴大，預估到 2026 年將有 150 億部工業資產透過 5G 連接。運用進階防火牆解決方案，組織將能彈性保護其分公司辦公室，為有線和 5G 連線能力提供完善的安全性，確保其關鍵資產在快速數位轉型時期受到保護。 ●        適用於最嚴峻環境的 PA-450R：工業組織現在可以運用強固型防火牆解決方案，為其 OT 環境 (包括暴露於極端氣候和寬廣的溫度範圍) 提供強大的連線能力和安全性。確保在充滿挑戰的環境條件下不間斷運作，讓您高枕無憂。 Palo Alto Networks 還推出保護資料中心和大型校園位置的 PA-5445，以及保護需要乙太網路供電 (PoE) 的分公司辦公室的 PA-455。 Enterprise Security Group 首席分析師 John Grady 表示： 「網路安全發展永無止息，傳統方法無法跟上現今的攻擊情勢，再加上龐大的環境，使管理變得日益複雜。Palo Alto Networks 是 AI 技術的早期採用者，可在各種安全服務中利用 AI 提升威脅偵測效率。透過將 AI 的使用擴展到其他安全服務及其雲端型管理平台，實現更有效率、更主動的營運，Palo Alto Networks 將繼續應對組織所面臨的關鍵難題。」 如需 Palo Alto Networks 最新創新功能的完整詳細資料，請閱讀硬體創新和軟體創新部落格文章。 關於Palo Alto Networks Palo Alto Networks是全球網路安全領導者，致力於透過創新來超越網路威脅，讓企業能夠充滿信心地擁抱技術。我們在全球為成千上萬個來自不同領域的組織提供新世代網路安全支援。Palo Alto Networks 一流的網路安全平台及服務以領先產業的威脅情報為後盾，並由最先進的自動化技術而強化。透過提供產品協助實現零信任企業、回應安全事件，或是與世界級的生態圈合作確保更好的安全成果，我們始終致力於幫助實現「每一天都比前一天更安全」的目標，而這正是Palo Alto Networks 成為最佳網路安全合作夥伴的原因。 在Palo Alto Networks，我們承諾匯集最優秀的人才，為達成上述的使命而努力。所以我們也很自豪地成為網路安全領域的首選工作場所，並在近期獲選為新聞周刊「最受歡迎工作場所」（Newsweek Most Loved Workplaces, (2023, 2022, 2021)）、在身心障礙平等指數上獲得100分（Disability Equality Index, (2023, 2022)），以及HRC 「最佳LGBTQ平等企業」（HRC Best Places for LGBTQ Equality, 2022）。如欲瞭解更多資訊，請造訪 http://www.paloaltonetworks.com/。

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科技新訊
IAR全面支援恩智浦S32M2馬達控制解決方案以提升馬達控制功能

IAR Embedded Workbench for Arm針對恩智浦最新S32平台新成員提供即時支援，加速業界針對軟體定義電動車車身開發與舒適應用的發展。 全球嵌入式軟體開發領域與服務領導者IAR宣布針對恩智浦半導體(NXP® Semiconductors)近期推出之S32M2馬達控制解決方案提供完整支援。恩智浦基於S32汽車運算平台最新成員不僅展現高馬達效率軟體定義電動車以降低車內噪音與強化舒適度，更具有其他各種車身與控制應用優點。完整的IAR Embedded Workbench® for Arm®結合功能強大的編譯器與除錯解決方案，目前已供車用軟體開發人員在新款S32M2元件上開發產品。 S32M2是採用Arm® Cortex®-M微控制器核心開發的高度整合系統及封裝解決方案，並與恩智浦的S32K微控制器產品完全相容，並進一步針對包括泵浦、風扇、天窗、座椅位置調整、安全帶繃緊器、行李箱開啟裝置等汽車應用加入高電壓類比功能與高效率特性。S32M2的系統級封裝(system in package)整合了車規等級及針對應用開發的功能，包括直接以12V車載電池供電的穩壓器、物理通訊介面 (LIN或CAN FD)、馬達控制專用的MOSFET gate前置驅動器以及非揮發性記憶體(128KB至1MB)，因此能減少整體元件數。此項特色也使OEM廠商能縮小電路板(PCB)、降低設計風險、縮減物料清單成本及加速產品上市。 IAR Embedded Workbench for Arm完整的開發環境從一開始即支援恩智浦廣為業界採用的S32K微控制器，並持續支援新S32M2系列，使先前撰寫的軟體得以重複運用。全面性的C/C++套件包含高度最佳化的編譯器與進階除錯與分析功能，如整合式耗電監視機制；另外並附高度最佳化的佈建工具、使用簡易的分析擴充套件，包括IAR C-STAT、IAR C-RUN、以及C-SPY Debugger以協助開發人員在開發流程中及早發現潛在的程式碼問題與錯誤(bug)，進而優化整體程式碼品質。IAR Embedded Workbench for Arm亦推出ISO 26262認證的功能安全認證版本，其遵循S32K的開發流程，而S32K亦符合ISO 26262 ASIL B標準。 恩智浦汽車處理整合方案資深總監Thomas Ensergueix表示：「恩智浦的 S32M2 為 OEM 提供具備高效馬達性能的解決方案，同時針對更高整合性及未來新功能需求維持高性能淨空，以滿足軟體定義電動車之要求。與 IAR 的密切合作，協助我們為汽車製造商提供全面性的軟體支援，以全面優化其產品開發並加速過渡至 SDV」IAR 技術長Anders Holmberg 表示：「我們很高興為NXP 的尖端S32M2馬達控制解決方案提供即時且強大的支援。IAR Embedded Workbench for Arm使車用軟體開發人員能設計高效、簡化且高度韌性的馬達控制應用。此外，還可跨 S32 平台的建置實現無縫程式碼再使用，進而加速開發週期並降低成本。」 最新版 IAR Embedded Workbench for Arm 已支援S32M2 系列。有關支援 8,800 多個 Arm 裝置之 IAR Embedded Workbench for Arm 詳情請參閱：https://www.iar.com/products/architectures/arm/iar-embedded-workbench-for-arm/. 

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Bite Investments 推出創新財富管理功能，為另類資產管理者提供無需中介即可不斷增長的財富管理渠道

倫敦2023年11月23日 /美通社/ -- Bite Investments 是一間屢獲殊榮的全球金融科技公司，今日宣布在其 Bite Stream 平台上推出全新財富管理功能。這項新功能對全球的資產管理者開放使用，將提升另類投資的接入和營運效率，促進基金管理者與全球財富管理社區的聯繫。 Bite Stream 使另類資產管理者能夠透過其進行籌資、投資者管理、維護投資者關係和生成報告的同一平台直接與財富管理者接觸，無需依賴額外且通常昂貴的中介基金平台即可接觸其受衆。此外，這種直接聯繫使財富管理者成為另類資產管理者的分銷合作夥伴。 涉獵 103 萬億美元的財富管理行業  另類資產管理者越來越多地將目光投向財富管理市場，因為該市場規模龐大，且目前對另類投資配置的需求尚未充分滿足。零售業務已佔據全球財富的一半，而財富管理者正積極涉足較低財富階層市場。在這種情況下，財富管理渠道將在推動資產管理者的增長方面發揮至關重要的作用。 然而，傳統的機構分銷策略需要演進，資產管理者在開拓財富渠道時應該採用更為整合兼數碼主導的互動模式。相較於機構投資者而言，Bite Stream 簡化了該市場中常見的與大量的這一類型小額投資的交易過程。不論其規模或專業化程度如何，資產管理者都可以使用該平台向各種投資者類型籌集資金。隨著財富管理者分銷商的參與，他們現在能夠進一步擴大覆蓋範圍。 另類投資對財富管理者至關重要  在公開市場的不確定性和投資者對多元化的需求演變的背景下，財富管理者和顧問有必要考慮為潛在客戶提供更多的另類投資解決方案。顯然，市場趨於提供更加自訂的數碼優先解決方案。Bite Stream 的新功能使精通業務的財富管理者和顧問能夠直接聯繫資產管理者，並接入他們的私人市場基金，擴展可用資產範圍，協助客戶建立長期增長和財富創造方式。 Bite Investments 行政總裁 William Rudebeck 評論道：「目前另類資產管理者進入財富管理行業的唯一高效途徑是開發自己的財富管理分銷解決方案或者是使用中介平台。然而，這些中介平台通常昂貴，並僅迎合符合其特定標準的極少數資產管理者。與此同時，財富管理市場最近經歷了整合潮，現在許多財富管理者有能力獨立地投資另類資產。」 這種傳統結構將不再適用於：  擁有自有財富管理者關係以及/或具有良好的業績和形象的另類資產者，他們能夠獨立地吸引財富管理資本，而無需為新的資產管理規模支付給中介高額資產管理費用。 更廣泛的另類資產管理市場：Bite Stream 現在透過這一新功能，以低成本、高效且簡化的方式，為任何另類資產管理者提供與財富管理者和/或其他第三方分銷商聯繫的能力。 對財富管理者而言：Bite Stream 透過經濟高效和數碼化方式，使精通業務的財富管理者能夠輕鬆與另類資產管理者聯繫。Bite 建立了一個端到端的白標平台，消除了營運和資金量的擔憂，讓財富管理者更高效地為客戶進行投資，同時建立更牢固的客戶關係。 William Rudebeck 補充道：「Bite Stream 的技術徹底改變了整個另類資產管理行業，透過這一新功能，我們可以確保管理者或投資者能夠跟上當今的數碼化演進。」 媒體聯絡人：傳訊經理Margarita Kouklaki NtourouMargarita@BiteInvestments.com 傳訊部主管Anna HellstrandAnna@Biteinvestments.com Bite Investments 簡介：Bite Investments 是一家全球金融科技和企業軟件即服務 (SaaS) 解決方案公司。Bite 的平台 (Bite Stream) 是一個投資者管理和解決方案軟件，協助基金經理和公司簡化自身客戶的盡職調查、合規、分銷、客戶引導以及投資者關係流程和工作流程。Bite 由一支在另類投資、金融服務和技術方面擁有豐富經驗的國際團隊領導，在美國、歐洲和亞洲均設有辦事處，為其位於全球六大洲的客戶提供服務。www.biteinvestments.com

文章來源 : PR Newswire 美通社 發表時間 : 瀏覽次數 : 869 加入收藏 :
Bite Investments 為另類資產管理者推出了一項開拓性的財富管理功能，使其無需藉助仲介機構就能利用不斷成長的財富管理管道
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