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符合「生成式 AI」新聞搜尋結果，共 470 篇，以下為 1 - 24 篇

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美的借助 AWS 生成式 AI 服務提升客戶體驗　拓展全球業務

香港 - Media OutReach Newswire - 2024年12月13日 - Amazon Web Services（AWS）在 2024 re:Invent 全球大會上宣布，全球領先的科技公司美的採用 Amazon Connect，迅速地在海外 14 個國家和地區成功部署雲端全渠道客戶服務中心。此外，美的正運用 Amazon Connect 新增的生成式 AI 功能，包括 Amazon Lex、Amazon Q 和 Amazon Connect Contact Lens 等構建智能化、個人化的雲端客服中心，大幅提升全球客戶的體驗。美的作爲一家全球領先的科技集團，業務範疇廣泛，在全球擁有約 400 家子公司、33 個研發中心和 43 個主要生產基地，業務覆蓋 200 多個國家和地區。美的在國際客戶服務營運方面面臨多重挑戰，包括全球各業務部門缺乏統一標準、經營數據難以整合、缺乏正規的客服中心，以及其傳統客服中心系統部署週期長、成本高昂、維護複雜等問題。美的借助 AWS 人工智能驅動的雲端客服中心解決方案 Amazon Connect，成功快速地在全球部署雲端客服中心。新客服中心的部署週期從數月大幅縮短至數周，而營運成本更降低 30%。Amazon Connect 同時結合 AWS 智能商業產品 Amazon QuickSight，為美的客制化客服中心數據報表和儀表板，協助美的總部集中監控和管理全球服務品質。系統運用人工智能技術分析數百名海外客服人員的工作效率，並提供針對性的調整建議，從而顯著提升整體的客戶體驗。現時，美的全球客服中心已經取得卓越成效，客戶在 60 秒內接通電話比率達到 95%。隨著生成式 AI 技術的迅速發展，美的敏銳地察覺到生成式 AI 在客戶服務領域所帶來的重大潛力和機遇。美的積極採用 Amazon Connect 新增的多項生成式 AI 功能，包括 Amazon Lex、Amazon Q 和 Amazon Connect Contact Lens，全面提升客服中心在自助服務、客服人員支援及服務質素監控等範疇的表現。透過運用生成式 AI 功能，美的致力為客戶提供更個人化的體驗。 Amazon Lex 賦能客服中心管理員透過自然語言提示，快速構建個人化的自助聊天機械人和互動語音應答（Interactive Voice Response, IVR）系統，從而降低構建自助服務系統的複雜性，同時提升用戶體驗。Amazon Q 可以即時分析對話，並根據數據庫提供相應的解決方案建議，有效簡化客服人員的工作流程，提高首次解決率和客戶滿意度。Amazon Connect Contact Lens 支援通話後的內容總結和績效評估功能，賦能美的客服中心主管更快速、更準確地評估客服人員表現，從而持續提升服務效率與品質。美的集團全球供應鏈與服務主管吳志福表示：「作為美的數碼化轉型策略的一部分，我們非常榮幸能與 AWS 攜手合作，共同構建智能化全球客服中心。透過部署 Amazon Connect 作為全球雲端聯絡中心的基礎，我們不僅成功現代化全球客服中心，更顯著提升各地區的服務效率和用戶體驗。未來，我們期待在生成式 AI 領域與 AWS 繼續深化合作，進一步優化客戶服務流程，為全球消費者持續提供優質、高效的客戶服務體驗。」 AWS Amazon Connect 副總裁 Pasquale DeMaio 表示：「隨著雲端計算、生成式 AI 等技術的迅速發展，客戶服務行業正在經歷從傳統模式邁向向智能化、高效化和個人化服務的轉型。我們很高興看到美的積極擁抱生成式 AI 的變革，將 Amazon Connect 及其生成式 AI 功能融入到客戶服務流程與產品中。AWS 將繼續與美的緊密合作，共同探索更多創新應用場景，致力重塑客戶服務體驗。」 Hashtag: #AmazonWebServices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、媒體，以及應用開發、部署和管理等方面，遍及 34 個地理區域內的 108 個可用區域（Availability Zones），並已公布計畫在墨西哥、紐西蘭、沙特阿拉伯和泰國等建立 6 個 AWS 地理區域、18 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。關於亞馬遜亞馬遜一向秉持四大原則：顧客至上而非專注於競爭對手；勇於創新；致力追求卓越營運；並且高瞻遠矚。亞馬遜開創了許多創新產品及服務，包括客戶評價、一鍵下單、個人化推介、Prime 會員服務、亞馬遜物流 (Fulfilment by Amazon)、AWS、Kindle 直接出版 (Kindle Direct Publishing)、Kindle、Fire tablets、Fire TV、Amazon Echo 及 Alexa。欲了解更多資訊，請瀏覽：www.amazon.com/about 及追蹤 @AmazonNews。

文章來源 : Media OutReach Limited 發表時間 : 2024/12/13 瀏覽次數 : 227 加入收藏 :

科技新訊

AWS升級Amazon Q Developer 借助生成式AI重塑軟體開發與營運

文章來源 : 世紀奧美 發表時間 : 2024/12/12 瀏覽次數 : 885 加入收藏 :

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AWS Amazon Q Developer：借助生成式 AI 重塑軟件開發及營運

文章來源 : Media OutReach Limited 發表時間 : 2024/12/10 瀏覽次數 : 461 加入收藏 :

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AWS 在 Amazon Bedrock 上推出 100 多個新模型、全新強大的推論和數據處理功能，賦能客戶加速採用生成式 AI

模型擴展規模空前，並新增推論優化工具及額外的數據功能，為客戶提供了更大彈性和可控性，加速構建和部署生產級生成式 AI 基於 Amazon Bedrock 企業級功能的堅實基礎，自動推論檢查、多代理合作和模型蒸餾技術協助客戶更快地將生成式 AI 從概念驗證推進到生產就緒香港 - Media OutReach Newswire - 2024 年 12 月 9 日 - Amazon Web Services（AWS）在 2024 re:Invent 全球大會上，宣布推出 Amazon Bedrock 的多項創新功能。Amazon Bedrock 是 AWS 一項全託管的服務，旨在利用高性能基礎模型構建和擴展生成式人工智能（GenAI）應用程式。是次發布進一步彰顯 AWS 對模型選擇的承諾，同時優化大規模推論的執行方式，協助客戶透過數據創造更多價值。Amazon Bedrock 的全新功能也將協助客戶避免因模型幻覺（hallucination）造成的事實錯誤、協調多個 AI 驅動的代理以執行複雜任務，以及打造更小、特定任務導向的模型，以更低的成本和延遲提供與大型模型相近的效能。 AWS 將成為首家提供 Luma AI 和 poolside 模型的雲端服務供應商。AWS 亦將在 Amazon Bedrock 加入 Stability AI 的最新模型，並透過全新的 Amazon Bedrock Marketplace 功能為客戶提供 100 多個熱門、新興及專業模型的存取權限，客戶可根據自身需要尋找最合適的模型組合。全新的提示詞快取功能和 Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing功能協助客戶更輕鬆、更具成本效益地擴展推論工作。 Amazon Bedrock Knowledge Bases 現已支援結構化數據及 GraphRAG，進一步拓展客戶利用自身數據提供客製化生成式 AI 體驗的途徑。 Amazon Bedrock Data Automation 功能能夠在無需編寫程式碼的情況下，自動將非結構化、多模態的數據轉換為結構化數據，以協助客戶將更多數據應用於生成式 AI 及分析工作中。數以萬計的客戶信賴 Amazon Bedrock 運行生成式 AI 應用程式，過去一年使用該服務的客戶數量增加 4.7 倍。Adobe、Argo Labs、BMW 集團、Octus、Symbeo、Tenovos 和 Zendesk 等企業均已採用 Amazon Bedrock 的最新技術。自動推論檢查（Automated Reasoning checks）是首個也是唯一一個生成式 AI 安全防護機制，可協助防止因模型幻覺而產生的事實錯誤，開闢了對精確度要求極高的全新生成式 AI 應用案例。客戶可以使用多代理合作輕鬆建構和協調多個 AI 代理以共同解決問題，進而擴展客戶在生成式 AI 的應用方式，應對最複雜的應用情況。模型蒸餾技術使客戶能夠將特定知識從大型、高效能模型轉移到更小、更高效的模型，效率最高可提升 500%，成本最高可降低 75%。目前已有數以萬計的客戶使用 Amazon Bedrock，Moody's、PwC 和 Robin AI 都正在運用這些新功能以具成本效益的方式擴展推論能力，並突破生成式AI創新的界限。 AWS 數據與人工智能副總裁 Swami Sivasubramanian 博士表示：「Amazon Bedrock 服務持續快速增長，憑藉其廣泛而領先的模型選擇、可輕鬆基於自身數據進行客製化的工具、內置的負責任 AI 功能以及開發複雜代理的能力，成為越來越多客戶的選擇。為了讓客戶充分釋放生成式 AI 的潛力，Amazon Bedrock 一直致力於解決開發人員目前面臨的最大挑戰。透過這次發布的一系列新功能，我們將協助客戶開發出更智能的 AI 應用程式，讓他們為最終用戶創造更大價值。」匯聚領先 AI 企業的豐富模型選擇 Amazon Bedrock 為客戶提供豐富的全託管模型選擇，這些模型來自領先的 AI 企業，包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI 以及 Stability AI 等。此外，Amazon Bedrock 是客戶使用新發布的 Amazon Nova 模型的唯一渠道。Amazon Nova 是新一代的基礎模型，以業界領先的性價比在多種任務上展現出頂尖智能。透過這次發布，AWS 在 Amazon Bedrock 上新增更多領先業界的模型，進一步擴充 Amazon Bedrock 的模型選擇。 Luma AI 的Ray 2：Luma AI 的多模態模型和軟件產品透過生成式 AI 推動影片內容創作。AWS 將成為首家向用戶提供 Luma AI 最先進的 Luma Ray 2 模型（其著名影片模型第二代）的雲端服務供應商。Ray 2 標誌著生成式 AI 輔助影片創作的重大進展，它能夠根據文本和圖片高效具電影質感的高品質逼真影片。用戶能快速試驗不同的拍攝角度和風格，拍攝角色連貫、物理效果精準的影片，為建築、時尚、電影、平面設計以及音樂等領域提供創意輸出。 poolside 的malibu 和point：poolside 致力解決大型企業現代軟件工程面臨的挑戰。AWS 將成為首家提供 poolside 的 malibu 和 point 模型存取權限的雲端服務供應商，這兩個模型在程式生成、測試、文件製作以及即時程式碼補全方面表現出色。這有助提高工程團隊的生產力，更快地編寫出更優質的程式碼，並加速產品開發週期。這兩個模型還能在確保安全和私隱的前提下，根據客戶的程式碼庫、實踐操作以及文件進行微調，以配合特定專案的需要，協助客戶更精準且有效率地處理日常軟件工程的任務。此外，AWS 還將成為首家提供 poolside Assistant 存取權限的雲端服務供應商，該功能可以將 poolside 的 malibu 和 point 模型強大的功能融入開發人員首選的整合式開發環境（IDE）之中。 Stability AI 的Stable Diffusion 3.5 Large：Stability AI 是視覺媒體領域的領先生成式 AI 模型開發商，在圖片、影片、3D和音訊方面擁有先進的模型。Amazon Bedrock 將新增 Stability AI 最先進的文字生成圖片模型 — Stable Diffusion 3.5 Large。該模型能夠依據各種風格的文本描述生成高質素的圖片，協助媒體、遊戲、廣告以及零售領域的客戶加速創建概念藝術、視覺效果以及詳細的產品圖片。透過 Amazon Bedrock Marketplace 使用 100 多個熱門、新興和專業模型儘管 Amazon Bedrock 中的模型能支援眾多任務，很多客戶仍希望將新興的專用模型融入到他們的應用程式中，以支援獨特的使用場景，如分析財務文件或生成新型蛋白質等。借助 Amazon Bedrock Marketplace，客戶現在能輕鬆地從 100 多個模型中搜尋和選擇，這些模型可部署在 AWS 上，並透過 Amazon Bedrock 中的統一介面存取。這涵蓋了包括 Mistral AI 的 Mistral NeMo Instruct 2407、Technology Innovation Institute 的 Falcon RW 1B 以及 NVIDIA NIM 微服務等熱門模型，以及各種專業模型，包括用於金融業的 Writer Palmyra-Fin、用於翻譯的 Upstage Solar Pro、Camb.ai 的文本轉音訊 MARS6 以及用於生物學的 EvolutionaryScale ESM3 生成模型等。當客戶找到他們所需的模型後，就能根據自身擴展的需求選擇合適的基礎設施，並透過全託管端點輕鬆地將其部署在 AWS 上。客戶隨後可將該模型安全地整合至 Amazon Bedrock 統一的應用程式介面（API），進而使用 Guardrails 和 Agents 等工具，並受益於內建的安全和私隱功能。 Zendesk 是一家全球服務軟件公司，服務全球 10 萬個品牌的多元文化客戶群。Zendesk 可在 Amazon Bedrock 中使用用於翻譯的 Widn.AI 等專用模型，透過電子郵件、聊天、電話以及社交媒體對客戶服務請求進行個人化和在地化處理。這將為客服人員提供所需的資料，例如客戶透過母語表達的情緒或用意等，最終提升客服體驗。提示詞快取和 Intelligent Prompt Routing 協助客戶大規模處理推論問題在選擇模型時，開發人員需要權衡多種因素，如準確性、成本和延遲。優化其中任何一項因素，都可能意味著在其他因素上作出讓步。為了在應用程式部署到生產環境時平衡這些考量因素，客戶會採用多種技術，例如快取常用提示詞或將簡單問題分配給較小模型。然而，運用這些技術既複雜又耗時，需要專業知識來反覆測試不同的方法，以確保最終用戶獲得良好的體驗。正因如此，AWS 新增兩項功能，協助客戶更有效地大規模管理提示詞資訊。通過快取提示詞功能降低回應延遲和成本：Amazon Bedrock現已支援安全地快取提示詞，進而減少重複處理，且不會影響準確性。對於支援的模型，此功能可將成本降低最高 90%，並將延遲縮短最多 85%。例如，律師事務所可以開發一個生成式 AI 聊天應用程式，用於回答律師有關文件的問題。當多名律師在提示詞中詢問關於文檔同一部分的問題時，Amazon Bedrock 能夠快取該部分內容，使其只需要處理一次，之後每當有人想要詢問相關問題時，便可重複使用，透過減少模型每次需要處理的訊息量來降低成本。Adobe 的 Acrobat AI 助理藉此實現快速的文檔摘要和問答功能，提高了用戶的工作效率。根據初步測試，借助 Amazon Bedrock 上的提示詞快取功能，Adobe 發現回應時間縮短了 72%。 Intelligent Prompt Routing 功能有助於優化回應品質和成本：借助此功能，客戶能設定 Amazon Bedrock 自動把提示詞分配至同一模型系列裡的不同基礎模型，以優化回應品質和成本。運用先進的提示詞配對和模型理解技術，Intelligent Prompt Routing 能夠預測每個請求對應的每個模型的效能，並將請求動態分配至最可能以最低成本提供所需回應的模型。Intelligent Prompt Routing 可在不影響準確性的情況下，將成本降低多達 30%。Argo Labs 為餐廳提供創新的語音客服解決方案，透過 Intelligent Prompt Routing 處理各類客戶諮詢和訂位業務。當客戶提出問題、下單以及訂位時，Argo Labs 的語音聊天機器人會動態地將查詢請求分配至最合適的模型，進而優化回應的成本和品質。例如「今晚這家餐廳有空位嗎？」這樣簡單的是非題，可以由較小的模型處理，而「這家餐廳提供哪些素食選項？」這類較複雜的問題則可由較大的模型來回答。借助 Intelligent Prompt Routing 功能，Argo Labs 能夠運用語音客服無縫處理客戶互動，同時達成準確性和成本之間的平衡。 Amazon Bedrock 知識庫的兩項新功能協助客戶充分發揮數據價值無論自身數據儲存於何處、採用何種格式，客戶都希望善用它們為終端用戶構建由生成式 AI 驅動的獨特體驗。知識庫是一項全託管功能，客戶透過檢索增強生成（RAG），能夠輕鬆利用相關的文本及數據客製化基礎模型的回應。雖然知識庫已可以輕易連接至包括 Amazon OpenSearch Serverless 及 Amazon Aurora 等數據來源，但很多客戶仍然希望將其他來源和類型的數據融入其生成式 AI 應用程式中。因此，AWS 為知識庫新增了兩項功能。支援結構化數據檢索功能以加速生成式 AI 應用程式開發：Knowledge Bases 提供了首批託管式、可立即使用的 RAG 解決方案，使客戶能夠直接查詢生成式 AI 應用程式中結構化數據的儲存位置。此功能有助於打破數據來源之間的數據孤島，將生成式 AI 開發週期從一個多月縮短至幾天。客戶能夠建構應用程式，讓應用程式運用自然語言查詢 Amazon SageMaker Lakehouse 和 Amazon S3 資料湖、Amazon Redshift 雲端資料倉儲等數據來源中的結構化數據。借助這項新功能，提示詞資訊會轉換為 SQL 查詢，用於檢索數據結果。Knowledge Bases 會根據客戶的架構和數據自動調整，從查詢模式中學習，並提供一系列客製化選項，進一步提高針對所選的應用情況的準確性。信用情報公司 Octus 將運用 Knowledge Bases 中全新的結構化數據檢索功能，讓最終用戶使用自然語言查詢結構化數據。透過將 Knowledge Bases 與 Octus 現有的主要數據管理系統相連，最終用戶的提示詞資訊能轉換為 SQL 查詢，讓 Amazon Bedrock 運用這些 SQL查詢檢索相關資訊，並作為應用程式回應的一部分回覆給用戶。這將協助 Octus 的聊天機器人向用戶提供精準的、由數據驅動的洞察，提升用戶與公司一系列數據產品之間的互動。支援 GraphRAG 功能以生成更具相關性的回應：知識圖譜讓客戶透過將相關資訊映射成網狀結構，來針對數據間的關係進行建模和儲存。將這些知識圖譜融入 RAG 時會格外有用，系統可依據圖譜輕鬆審閱並檢索相關資訊片段。如今，由於支援 GraphRAG，Knowledge Bases 讓客戶無需具備圖形資料庫的專業知識，即可使用 Amazon Neptune 圖形資料庫服務自動生成知識圖譜，並跨數據連接實體之間的關係。Knowledge Bases能夠更便捷地生成更準確、更相關的回應，借助知識圖譜關連性，查看根源資訊以了解模型如何得出特定回應。BMW 集團將在旗下的 My AI Assistant（MAIA）使用 GraphRAG。MAIA 是一款AI驅動的虛擬助理，可幫助用戶尋找、了解並整合託管在 AWS上的公司內部數據資產。借助由 Amazon Neptune 支援的 GraphRAG 自動化圖形建模功能，BMW 集團能夠依據資料使用情況，持續更新 MAIA 所需的知識圖譜，從數據資產中提供更相關且全面的分析，進而持續為數百萬車主傳遞優質體驗。 Amazon Bedrock Data Automation 將非結構化多模態數據轉換為結構化數據，用於生成式 AI 和數據分析現今大多數企業的數據都是非結構化的，存在於文件、影片、圖片以及音訊等內容之中。許多客戶希望將數據用於策略分析，或為客戶創造新體驗，但將其轉換為便於分析或 RAG 所需的格式往往是艱難的人工過程。例如，銀行在處理貸款業務時，可能會接收多個 PDF 文件，銀行從每個文件中提取詳細資訊時，須統一姓名、出生日期等格式以確保一致性，然後將結果轉換為文本格式，再輸入資料倉儲進行分析。借助 Amazon Bedrock Data Automation，客戶只需使用單個 API，就能從非結構化內容中大規模自動提取、轉換並生成數據。 Amazon Bedrock Data Automation 能快速且高效地從文檔、圖像、音訊以及影片中擷取資訊，並將其轉換為結構化格式，適用於智能文件處理、影片分析以及 RAG 等用例。該功能可以為生成內容預設設定，例如影片每個場景的描述或音訊的轉錄內容，客戶也可以根據自身的資料架構定自訂輸出內容，並將其輕鬆載入到現有的資料庫或資料倉儲中。透過與 Knowledge Bases 整合，Amazon Bedrock Data Automation 還可以解析內容來支援 RAG 應用程式，透過整合嵌入在圖像和文本中的資訊，提升結果的準確性和相關性。同時，此功能提供信心分數，並基於原始內容生成回應，有助於降低生成幻覺的風險，並提高透明度。 Symbeo 是 CorVel 旗下的企業，提供自動化應付帳款解決方案。Symbeo 計劃利用 Amazon Bedrock Data Automation，從複雜的文件（如保險索償表格、醫療帳單等）中自動擷取數據。這有助 Symbeo 的團隊更快速地處理索償事務，並縮短回覆客戶所需的時間。數碼資產管理平台 Tenovos 則使用 Amazon Bedrock Data Automation 在大規模語義搜索中提升內容的重複使用率50%以上，節省了數百萬美元的行銷費用。 Amazon Bedrock Marketplace 現已正式啟用，同時 Amazon Bedrock Knowledge Bases 中的推論管理功能、結構化資料檢索、GraphRAG 以及 Amazon Bedrock Data Automation 現已提供預覽。此外，Luma AI、poolside 和 Stability AI 的模型也即將加入 Amazon Bedrock Marketplace。 AWS 強化 Amazon Bedrock，推出業界首創的 AI 防護、全新代理以及模型客製化功能 Swami Sivasubramanian表示：「Amazon Bedrock 已成為客戶將生成式 AI 變成應用程式和業務核心的必備工具。在過去一年中，Amazon Bedrock 的客戶群成長了 4.7 倍。隨著時間推移，生成式 AI 改變更多企業和客戶體驗，推論將成為每個應用程式的核心。隨著這些新功能的推出，我們正在代表客戶進行創新，以解決整個產業將生成式 AI 應用程式推進到生產時面臨的主要挑戰，例如模型幻覺和成本。」透過 Amazon Bedrock Guardrails，Amazon Bedrock 能藉由自動推論檢查驗證事實回應的準確性、產生可稽核的輸出，並向客戶顯示模型得出結果的確切原因。這提高了透明度，並確保模型回應符合客戶的規範和政策。而在 Amazon Bedrock 中使用多代理合作，客戶可以為專案的特定步驟打造和分配專門的代理來獲得更準確的結果，並透過協調多個代理平行工作來加速任務。模型蒸餾技術則是在客戶提供範例提示詞後，由 Amazon Bedrock 完成所有回應生成並微調較小的模型。這為客戶提供了一個具有大型模型的相關知識和準確性，但兼具小型模型速度和成本的模型，使其成為生產應用的理想選擇。如欲了解更多資訊，請瀏覽以下網站： AWS 新聞博客：了解公告的更多細節，包括Amazon Bedrock Marketplace、提示詞緩存和 Intelligent Prompt Routing、資料處理和檢索功能、自動推論檢查、多代理合作、模型蒸餾。 Amazon Bedrock 頁面：深入了解 Amazon Bedrock 的功能和特性。 Amazon Bedrock 客戶頁面：了解其他公司如何使用 Amazon Bedrock。 AWS re:Invent 頁面：獲取關於 AWS re:Invent 活動的詳細資訊。 Hashtag: #AmazonWebServices #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、媒體，以及應用開發、部署和管理等方面，遍及 34 個地理區域內的 108 個可用區域（Availability Zones），並已公布計畫在墨西哥、紐西蘭、沙特阿拉伯和泰國等建立 6 個 AWS 地理區域、18 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。

文章來源 : Media OutReach Limited 發表時間 : 2024/12/9 瀏覽次數 : 537 加入收藏 :

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Appier 全線產品整合生成式 AI 創新應用

三大雲平台導入大型語言模型技術，展現對創新研發與持續成長的承諾台灣，台北 - Media OutReach Newswire - 2024 年 11 月 25 日 - 以人工智慧（AI）與軟體即服務（SaaS）為核心的 Appier 持續運用 AI 協助客戶進行商業決策。今日宣布全線產品整合生成式 AI 創新應用，將最新的大型語言模型（Large Language Model，LLM）前瞻技術研究成果導入廣告雲、個人化雲、及數據雲三大平台，實現從獲客、留客、轉換到數據洞察的全面升級，提高營運效率並驅動智慧商業決策升級。麥肯錫報告指出，生成式 AI 的應用可望為全球經濟每年增加 2.6 兆至 4.4 兆美元的價值。 Gartner 預測，到 2026 年，超過 1 億人將使用生成式 AI 來輔助日常工作，顯示生成式 AI 正迅速邁向主流應用，特別是在自動化與內容創建領域。未來，廣告將成為品牌與潛在用戶對話的媒介，透過即時的數據洞察與分析，快速生成廣告創意與文案，強化品牌與顧客間的「雙向」溝通，減輕廣告疲勞之餘，達到提升成效的目的。為充分釋放生成式 AI 的商業潛力，Appier 運用 AI 技術將廣告行銷的關鍵階段自動化，從分眾預測這類核心流程，到超個人化的內容創建，再到策略優化的進階應用，Appier 的 AI 解決方案能動態適應行銷人員多樣化的需求。憑藉其在「數據壁壘」、「差異化演算法」及「產業專精知識」的優勢，Appier 將賦能客戶轉型為 AI 優先的組織，實現更高的投資報酬並保持市場競爭優勢。以下為 Appier 全線產品整合生成式 AI 的創新應用，包括：廣告文案與創意生成、強化推播訊息 A／B 測試、知識型對話機器人、銷售型對話機器人、顧客旅程 Copilot、自動網站開發、數據分析 Copilot 自動生成顧客數據平台報告。一. 廣告雲 1. 對話式廣告：以往，創建廣告內容不僅耗時費力，還難以針對用戶的當下狀態推送最適合的內容。如今，生成式 AI 能實現動態廣告創意優化，讓廣告持續與用戶互動，透過用戶與廣告之間的互動數據，更精準掌握用戶的心理狀態與行為模式，進而在對的時機，將對的廣告投放給對的受眾。例如，在早晨通勤時段為上班族推送簡潔有力的廣告，夜間休息時間則投放內容豐富的產品輪播廣告。由生成式 AI 驅動的對話式廣告能提高廣告成效，並降低廣告部署成本。 2. 押韻口號生成：琅琅上口的口號有助於吸引關注，強化品牌知名度與用戶忠誠度，但是經典的文案往往是神來一筆，仰賴富有經驗和文學造詣的寫手畫龍點睛。有了生成式 AI 後，行銷人員個個都能成為口號專家，AI 引擎能根據品牌描述、產品說明、自定義韻腳關鍵字或雙關語，生成押韻式的口號，如為中藥店生成「信譽百年老店，保證健康萬年」或為支付軟體生成「秒付，不延誤！」這類好記的口號，藉此激發靈感，提升廣告效果。 3. 圖像生成 ○ 背景圖像生成：過往行銷人員需要租借攝影棚，拍攝精美產品照以便上架到電商平台，因應特殊節慶必須客製化不同的背景以帶動銷售。有了生成式 AI 行銷人員能根據產品特徵，快速生成多元創意背景，滿足不同廣告場景和目標受眾需求，甚至串接位置、天氣、節日等外部數據，提升轉換表現。例如為抗紫外線的遮陽帽合成登山背景、為防水型球鞋生成踩水背景，藉由暗示強化購買動機。 ○ 自適應智慧圖像編輯：線上廣告的版位眾多，以往需要設計團隊按尺寸需求製作多種尺寸的廣告素材，再依序提供給媒體平台，借助生成式 AI 的圖像擴展功能，行銷人員只需上傳圖像，選擇長寬比，或於自定義區域進行圖像放大，模型即可識別前景和背景，無縫生成適應各種廣告創意尺寸的圖像，或快速生成物件特寫圖像，輕鬆因應動態調整的廣告版位需求。二. 個人化雲 1. 顧客旅程 Copilot：過往行銷人員需要跟據不同渠道的規範逐筆設定行銷活動包含eDM、即時通訊軟體、網站或應用程式推播，花費大量人力與時間。透過顧客旅程 Copilot，行銷人員可透過自然語言提示快速建置全渠道顧客旅程，自動生成高成功機率的行銷計畫，以最小資源優化顧客參與度。系統內建 15 種顧客旅程模板，涵蓋新用戶註冊、會員歡迎、推播註冊、產品推廣、首購誘因、售後服務等場景，全面強化顧客互動與留存。 2. 強化推播訊息 A／B 測試：從前欲得知哪一個推播訊息比較受歡迎往往需耗時兩周進行測試。現在， AI 助手能將流量分配到多種推播版本，保留部分目標用戶作為控制組，利用歸因分析，找出互動率（瀏覽、點擊、轉換）最高的組別，進一步自動調整流量分配，確保資源投入到表現最佳的推播組合。結合生成式 AI 技術讓多個版本的測試更高效，優化用戶體驗。未來，該技術還能識別潛在用戶的行為，根據商品類型和歷史數據，自動生成最適合的測試情境，預測最佳訊息成效。 3. 知識型對話機器人：訓練有素的客服人員有賴經驗的累積和持續的學習，傳統的 ChatBot 若未經訓練也經常是答非所問。整合大型語言模型和 Appier 專有技術的智慧客服，可利用公司資訊、產品介紹、常見問答、活動網址加以訓練，讓 Chatbot 更深入理解品牌，藉由與真人客服的無縫協作，妥善回應用戶。同時，可自定義關鍵字和敏感詞回應模組，以確保回應更到位。系統還會根據用戶反饋持續優化措辭，提高回應質量。 4. 銷售型對話機器人：消費者類型非常多元，不同輪廓的消費者還有可能因為不同情境存在不同的購物狀態。例如：消費者可分為隨興購物型、衝動消費型、精打細算型、研究購物型、送禮需求型，舉凡是產品認知、購買意圖、價格敏感、緊急程度、品牌忠誠或其他情感因素，都會影響該名消費者轉換或交易的可能。Appier 推出的銷售型對話機器人能精準識別，即時滿足消費者的個性化需求，好比新品推薦、特殊優惠、限時折扣還是禮品介紹等，讓行銷人員彷彿擁有線上的銷售助手，引導消費行為之餘並全面提升轉換率與用戶體驗。 5. 自動網站開發：傳統網站內容更新需仰賴設計師與 IT 支援，一來一回需耗時至少一周才能上線，透過生成式 AI 自動網站開發，行銷人員只需輸入文字或版型即可生成所需網站模板，大幅簡化跨部門協作，將數周的開發時間縮短至數十秒。系統提供 10 個內建模板，輕鬆實現新品上市、產品推薦、大圖輪播、影片展示、倒數計時器等常見功能。三. 數據雲 ● 數據分析 Copilot：過去行銷人員需要數小時分析報表才能獲取業務洞察，培養專精於特定領域的數據分析人才也相當困難。有了生成式 AI，行銷人員只需輸入文字需求，顧客數據平台便能在數秒內生成報表，提供準確分析說明活動執行成果，讓客戶能專注於判斷和決策。數據分析 Copilot 功能可分析從首次接觸品牌到最終購買的行為路徑，評估各渠道對轉換的影響，並支援行銷活動即時策略的調整與優化。透過生成式 AI 技術的全面整合，Appier 為客戶提供更高效、智能的廣告與行銷解決方案，鞏固其在智慧商業決策中的領先地位。這些創新應用除了賦能廣告行銷各項任務，簡化營運流程、提升生產效率、激發創意，同時將優化用戶體驗，進一步強化品牌在市場中的核心競爭力，使 Appier 與客戶能在快速演進的 AI 浪潮中持續成長並實現商業突破。 Hashtag: #Appier發佈者對本公告的內容承擔全部責任關於 AppierAppier（TSE: 4180）是一家採用人工智慧（AI）協助企業進行商業決策的軟體即服務（SaaS）公司。 Appier 成立於 2012 年，以實現 AI 的普及化為願景，目前在亞太地區、歐洲及美國擁有 17 個營業據點，並於東京證券交易所掛牌上市。欲了解更多訊息，請造訪 www.appier.com/zh-hant；欲了解更多投資人關係資訊，請造訪 ir.appier.com/en。

文章來源 : Media OutReach Limited 發表時間 : 2024/11/25 瀏覽次數 : 590 加入收藏 :

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DXC Technology 與 ServiceNow 擴展策略夥伴關係，助企業極速實現生成式 AI 價值

全新卓越中心匯聚 DXC 的行業及 AI 專長與 ServiceNow 的 GenAI 解決方案，簡化 AI 應用維吉尼亞州阿什本2024年11月23日 /美通社/ -- 財富 500 強領先的全球科技服務供應商 DXC Technology（紐約證券交易所代碼：DXC）今日宣佈與業務轉型 AI 平台 ServiceNow 擴展策略夥伴關係，助力全球企業加速實現生成式 AI (GenAI) 價值。兩家公司攜手成立卓越中心 (CoE)，結合 DXC 的行業知識及實施經驗與 ServiceNow 的 GenAI 解決方案，為客戶簡化 AI 應用。 DXC Technology Company and ServiceNow 現今企業面臨著從 AI 投資中快速獲利的壓力。DXC 和 ServiceNow GenAI 卓越中心旨在結合 DXC AI Impact 的核心能力（結合了諮詢、工程及安全的企業服務）與 ServiceNow 的 GenAI 解決方案 Now Assist，幫助客戶加快 AI 應用步伐。在 GenAI 卓越中心，DXC 的 AI 顧問將指導客戶運用 AI 進行現代化改革，從而優化技術性能，締造實質成果。例如，DXC 已在其服務交付平台上部署 Now Assist，透過 AI 為超過 500 位客戶革新事件管理流程，並帶來效益。此舉有助於簡化 IT 營運、提升效率及優化客戶體驗。DXC 因而每月節省近 10,000 小時。「客戶希望透過 AI 改革業務，而我們與 ServiceNow 擁有大規模啟用 AI 高影響力用例的專業知識，」DXC AI 驅動的諮詢及工程服務執行副總裁 Howard Boville 說道，「我們的客戶需要確保其 AI 技術符合最高標準的數據私隱、管治和合規性。DXC 作為值得信賴的合作夥伴，深明客戶邁向成功所需的挑戰和機遇。」「企業渴望透過 GenAI 實現價值和提升生產力，」ServiceNow 全球合作夥伴關係和渠道高級副總裁 Erica Volini 說道，「我們的使命是讓更多機構應用 AI，而 DXC 等合作夥伴對此至關重要。全新的卓越中心將 DXC 廣泛的行業專業知識和規模與我們 Now Assist 解決方案和 AI 平台的 GenAI 功能結合——這就是推動真正業務轉型的關鍵。」今天發佈的新聞，建基於與 DXC 長達 15 年的合作關係。DXC 一直是協助客戶部署 ServiceNow 產品和服務的領先合作夥伴。DXC 正與各行各業的客戶合作，透過 ServiceNow 取得驕人成果，包括： Swiss Federal Railways 運用 DXC 的系統整合方案，將面向員工和客戶的應用程式與 Now Platform 結合，協助鐵路每日安全運送 125 萬名乘客和 205,000 公噸貨物。 Jollibee Foods Corporation (JFC) 與 DXC 建立了長期合作夥伴關係，攜手創新，精益求精。DXC 提供統一平台（包括 ServiceNow），管理 JFC 關鍵的店舖和企業營運，使其團隊可以專注於策略重點。米蘭市民防部門與 ServiceNow 和 DXC 緊密合作，在 COVID-19 疫情期間有效管理個人防護裝備的接收和分發。 DXC 在全球擁有超過 2,000 個 ServiceNow 認證，超過 1,300 個認可資格，並持續透過以 ServiceNow 為重點的培訓學院培養人才。DXC 亦是 ServiceNow 理事會 AI 產品諮詢委員會的成員，致力分享客戶意見，為 ServiceNow 未來 AI 產品發展提供建議。如欲了解更多 DXC 與 ServiceNow 合作夥伴關係的資訊，請瀏覽合作夥伴生態系統網站。前瞻性陳述本新聞稿中，全部與歷史事實不直接兼完全相關的陳述，均構成「前瞻性陳述」。該等陳述代表當前的期望和信念，不能保證此類陳述中描述的結果將會實現。此類陳述受眾多假設、風險、不確定性和其他因素的影響，這些因素可能導致實際結果與此類陳述中描述的結果存在重大差異，其中許多因素超出了我們的控制範圍。有關這些因素的書面描述，請參閱 DXC 即將在截至 2024 年 3 月 31 日止財政年度表格 10-K 年報中標題「風險因素」的部分，以及後續 SEC 申報中的任何更新信息。我們無法保證任何前瞻性陳述中提出的任何目標或計劃能夠或將會實現，讀者應注意不要過分依賴此類僅就發表之日的情況而作出的陳述。除非法律要求，否則我們不承擔任何義務更新或發佈任何前瞻性陳述的任何修訂，或報告本報告日期後的任何事件或情況，或反映意外事件的發生。 DXC Technology 簡介 DXC Technology（紐約證券交易所代碼：DXC）協助世界各地的企業運行他們的關鍵系統和營運操作、實現 IT 現代化、優化資料架構，並確保跨公共雲端、私人雲端和混合型雲端的安全和可擴展。全球多間大型企業和公營部門組織信任 DXC 作各項服務部署，從而提升自身的 IT 資產表現、競爭力和客戶體驗至新一層樓。欲了解我們如何為客戶和同事提供卓越服務，請瀏覽 DXC.com。傳媒聯絡：Angelena Abate，傳訊部資深總監，+1-646-234-8060，angelena.abate@dxc.com；Roger Sachs，投資關係部，+1-201-259-0801，roger.sachs@dxc.com

文章來源 : PR Newswire 美通社 發表時間 : 2024/11/23 瀏覽次數 : 1059 加入收藏 :

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