关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Max.ai, Generative Ai Agents, Customer Experience, Ai Agents For Enterprises, Ai Agent Use Cases, Ai Agent Architecture]
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视频
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导读
生成式AI助手正在改变营销内容创作和客户联系体验,同时更快、更好地洞察客户之声并响应客户反馈。在这次闪电演讲中,了解企业如何有效利用亚马逊Bedrock与Max.AI(一款生成式AI助手平台)的力量,大规模部署各种AI助手,提高跨职能的生产力,改造客户体验。本次演讲由亚马逊云科技合作伙伴ZS提供。
演讲精华
以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1200字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。
在过去的几个月里，演讲者已经注意到，越来越多的生成式AI代理被部署到多家企业的生产中。在研究最新的发展趋势时，很明显地看到生成式AI已经被应用到了多个领域，如营销文案、品牌创意、广告、分析和视频制作等。尤其是新兴的GPT代理，其强大的性能已得到证实。
现在，许多企业已经能够快速实现价值，只需2-3个月的时间。演讲者强调，你可以在生产中直接部署生成式AI并开始实现商业价值，这个时间不到三个月。这是通过他们开发的max.ai平台实现的，该平台与亚马逊云科技的Bedrock共同工作。这使得企业能够在现有环境中创建并部署合规的AI代理。
在查看一些出现的使用案例时，除了基本的问答功能外，还可以通过从不同渠道解锁客户声音并分析情感，以提供有关影响客户体验的持续问题的有价值见解。演讲者指出，max.ai能够有效地为企业提供客户声音分析。
内容营销是他们看到的另一个有影响力的使用案例。演讲者将分享一个案例研究，展示如何提高电子邮件和移动活动的点击率以及驱动转换率。
这些代理还被证明在培训大量员工和服务人员方面非常强大。对于拥有众多代表的企业，代理可以确定最佳的训练方案和最能引起共鸣的主题，从而以高效的方式提高NPS评分。
此外，客户服务一直是关注的重点。当较低级别的代表遇到新问题，他们通常需要花费大量时间在文档和其他资源中查找解决方案。GPT驱动的代理可以快速呈现最相关的顶级解决方案，从而提高代理的生产力。
虽然这些都是一些突出的例子，但演讲者强调，数字营销和生产中的许多其他可部署使用案例也可以产生稳定的回报。
Max.ai在实现这些用例方面的成功主要归功于其在亚马逊云科技上构建的核心代理架构。该公司利用了诸如GPT-3和Anthropic之类的先进模型，这些模型已通过亚马逊云科技的基础设施得到了企业级认证，以满足管理合规要求。无论针对特定用例需要开源模型还是其他方案，max.ai都能做出最佳选择。
一旦模型框架准备就绪，max.ai平台的一个关键功能是能够从企业内部的各种数据源摄取数据，并将它们快速整理成动态知识网格。这些数据将被转换为向量嵌入，以驱动代理。发言人表示，过去，摄入不同企业数据源的过程一直非常痛苦，但max.ai已经进行了创新，以显著提高这个过程的速度。
接下来，会发生LM推理过程。此外，还提供了诸如长期记忆、防止幻觉内容保护的额外工具，以及与所需的企业应用程序集成连接器等其他关键功能。
在讨论生成性AI代理时，发言人概述了他们对此类应用前景的看法。在核心的是驱动代理的LM，但更重要的是利用传统的AI和自动化技术将代理与企业现有的系统连接。这使得代理能够在这些系统中执行数字任务，例如在Salesforce中发送活动、在Adobe中执行营销活动或在Zendesk中处理客户服务任务等。
关键是，所有这些都以易于使用的界面提供给业务用户，或通过API端点提供。因此，对于正在运行传统应用程序的组织，他们可以将这些代理插入到这些系统中，以便立即利用大型语言模型的优势。
总的来说，这是一种允许在大约6-8周内将生成性AI代理部署到亚马逊云科技基础设施的方法。发言人强调，这些代理非常容易设置，可以利用亚马逊云科技市场和将其连接到企业中已经存在的其他系统。因此，从技术和商业角度来看，将这些代理推向生产环境是完全可行的。
在针对特定客户的案例研究中，演讲者详细阐述了一位代理商在大规模进行邮件主题行测试和营销文案测试的过程。这位客户每周需发送近800万份电子邮件，而代理商已通过提高点击率和转化率实现了两位数的增长。Forrester最近已证实了这些成果。
该代理商采用了多种营销手段——活动详情、传统营销内容、语音模式、情感评分等。借助大型语言模型的能力，代理商能够生成各式各样的主题行变体以进行测试。然而，这只是开始。接下来，代理商确定了要进行测试的客户群体，将LM生成的内容与实验框架相结合，并通过Adobe Target等平台推送集成活动。
代理商所展现出的区分能力在于其揭示了理想语气、主题行风格和客户群内容偏好的心理图谱见解。这种洞察为企业系统带来了前所未有的行为数据，从而进一步优化内容。
演讲者列举了一系列可帮助企业部署的预制代理商方案。例如，Maverick能处理跨文档和多模态使用的问答；Raven专注于客户声音分析；Kit涵盖了客户投诉、客户成功和代理商生产力等方面；而内容营销代理商则专门运用生成式AI技术。
举例而言，Maverick能通过查询摄入的企业数据，提高知识任务的生产力达20-25%。它能够提供对收集和连接源（如S3）的用户访问控制。Kit可对客户投诉进行情感分析，以发掘关键见解。用户可以自定义要监控的主题，而非定期进行NLP项目，这样Kit就能持续报告新问题。
内容营销代理商结合生成式AI来创建内容变体，并在客户群体上测试实验框架。这有助于实现数据驱动的内容优化。
演讲者强调，随着大型语言模型的快速发展，他们正努力实现一种名为“构建自己的代理”的功能。这一功能使得企业用户能够轻松创建定制代理，并在治理和安全协议下运行。这个工具包采用了诸如GPT-4等选定的模型，提供了从QA到聊天机器人的可配置功能，并能集成到任何部门。
已有客户为其组织内的业务用户创建了100多个独特的代理。目的是将基本使用情形商品化，以实现可自定义的自服务代理。这种DIY代理既实惠又不受代理数量的限制，可用于市场营销、供应链、安全、产品说明文档等多个方面。高级使用情形则需要更深入的定制。
总的来说，关键结论是生成性AI代理在不同领域如市场营销、客户服务、培训和内容创作等方面都能为企业创造价值，仅需2-3个月的时间。max.ai平台基于亚马逊云科技的基础设施，提供合规AI代理的可配置部署。预建的代理适用于常见使用情形，也可创建可定制的DIY代理，以实现基本功能的商品化。这将使生成性AI的访问民主化，将这些强大功能以一种易于企业使用的方式带到企业的门口。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
领导者探讨了在生产中应用的多家企业所采用的生成性代理技术。
借助亚马逊云科技平台，企业能够在短短三个月内迅速部署AI解决方案并实现商业价值。
亚马逊云科技为客户提供人口统计数据洞察，帮助他们制定更具针对性的营销内容。
这些生成性AI代理能够分析客户反馈，找出关键关注点，如产品特性和安全问题等。
此外，领导者还在亚马逊云科技市场上推出了全新企业版产品，供企业在客户自己的环境中下载和使用。
总结
本次演讲主要探讨了企业如何运用人工智能代理来改进客户体验的问题。演讲者强调，他们公司已研发出一系列适用于各种场景（如市场营销、客户服务和员工培训）的生成性人工智能代理。据演讲者介绍，这些AI代理在2至3个月内即可投入生产，从而创造价值。这些代理是基于亚马逊云科技构建的，并采用了GPT-4和Anthropic等模型，以确保企业的管理和合规性。部分关键应用场景包括：
- 用户语音分析，以便了解客户的情绪和需求。AI代理会持续监测各种数据源，以便发现新的议题和问题。
- 内容营销，以生成高质量的主题行和文案。AI代理能够大规模测试内容，并根据特定客户群体进行调整。这一举措已经使得电子邮件点击率和客户转化率提高了两位数。
- 客户服务自动化，以便快速分析问题并从知识库中找到解决方案。这提高了代理的工作效率。
该公司提供了预构建的代理，如用于QA的Maverick和用于用户语音分析的Raven。他们还允许企业通过无代码界面轻松地为各个部门定制人工智能代理。他们的目标是让企业在整个企业范围内拥有一支“AI大军”。
总之，这次演讲展示了生成性人工智能的快速发展，以及企业如何通过可定制的AI代理来改善客户和员工体验。
演讲原文
https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134868273
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