从增强客户体验、提高员工生产率，到削减成本和减少欺诈，机器学习都能助力贵组织实现业务目标，推动组织进行数字化转型。然而，找到适合开始应用机器学习的切入点也许并没有那么容易。若组织实施实用且行之有效的机器学习使用案例，则能助力贵组织排除这一障碍，还能迅速为组织带来真正的业务效益。
无论您是想实现具体的业务成果，还是只是在探索，您都能开始应用下面的使用案例，加速机器学习之旅。
提高联系中心的智能性
将机器学习整合到贵组织的联系中心，提升您的客户服务体验，并降低成本。通过智能聊天机器人和语音机器人、语音情感分析、实时呼叫分析和坐席协助、呼叫后分析等等，打造每次客户互动的个性化体验，同时提高整体客户满意度。
将数据提取和数据分析自动化
迅速从近乎任何文档（如贷款申请和医疗表）中提取文本和数据，而无需任何手动操作。借助智能文档处理技术，在数小时内处理数百万页文件，发现有价值的洞察，并实现人工审核。
简化内容审核运营
利用 AI 简化工作流程或将其完全自动化，以创造安全的在线环境并将审核成本最小化。启用多模式功能，如文本、图像、视频和音频的审核。决定在哪里整合人工审核和自然语言处理（NLP）技术。
借助智能洞察技术改善开发人员运维
通过降低部署风险、加速交付新功能，来检测偏离了最佳实践的做法，以及其它常见代码编写错误，从而保持高质量的客户体验。助力开发人员评估运维数据并利用智能洞察技术，来减少花在分析和解决问题上的时间和精力。
实现机器学习开发的现代化
通过可扩展的基础设施、集成工具、有关负责任机器学习运用的良好实践、所有技能水平的开发人员都可选用的工具以及高效的资源管理，来实现机器学习开发生命周期的现代化，从而在加速创新的同时降低成本。
行业
客户聚焦
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3M
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3M 是一家总部位于明尼苏达州的跨国公司，专门生产粘合剂、医疗产品等。该公司利用 Amazon Kendra 快速准确地处理自然语言查询，帮助其科学家找到所需信息。
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Subway
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Subway 连锁餐厅使用 AWS 个性化解决方案，迅速提供个性化推荐内容，展示其应有尽有的食材和口味，进而适应食客独特的生活方式。
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Change Healthcare
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Change Healthcare 是一家领先的独立医疗保健技术公司。该公司使用 AWS 数据提取和分析解决方案，从数百万份文档中解锁信息，从而为患者、支付者和提供商创造更多价值。
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