过去几个月，生成式人工智能吸引了许多人的关注。然而，除了使用 ChatGPT 撰写婚礼致辞和为孩子做作业外，我们还能如何使用生成式人工智能技术来增加真正的商业价值？以下是您可以使用它来领先于竞争对手的十种方法。

1. 构建自己的聊天机器人

对话式聊天机器人和虚拟助手以互动和个性化的方式提高客户参与度。您可以定制它们以反映您的品牌声音，并在您的网站上以一致的方式提供它们，以便您的客户始终能够获得及时的支持。

如何开始

Amazon Lex让您可以轻松构建由生成式 AI 提供支持的高质量对话界面。 

2. 帮助客户找到他们想要的东西

由于生成式人工智能具有理解文本的能力，因此它是总结大量复杂、非结构化信息的绝佳选择。生成式人工智能技术很可能嵌入到日常应用中，实现内容的个性化，并在用户需要时向其呈现相关内容。 

例如，假设有一个搜索引擎，它能识别出你何时需要的不仅仅是文字说明。它会为你提供相关的视频剪辑，在正确的时间戳播放，直击你正在寻找的内容的核心。 

如何开始

SageMaker Jumpstart 是一项完全托管的机器学习服务，可让您轻松部署模型，而无需担心创建和训练模型的繁重工作。它提供了一系列使用 TB 级文本和图像数据进行预训练并可随时部署的模型。它包括来自 Hugging Face、AI21 Labs、Stability AI 和 Amazon 的模型。 

3. 实现重复业务流程自动化

生成式人工智能非常适合自动执行不需要高水平创造力的重复性任务，例如审查和总结合同、生成项目资料和代码文档。处理常见客户支持和人力资源查询的常见问题解答引擎有望成为常见现象。需要以与之前成功的活动类似的方式开展活动或自动进行客户拓展的营销团队也会发现，他们可以轻松地使用生成式人工智能自动执行这些重复性任务。 

如何开始

内容营销人员可以使用Bedrock等服务为新产品或服务建立社交媒体活动。营销人员提供相关数据和提示，Bedrock 为目标社交媒体帖子生成文案和图片。 

阅读我们的文章“什么是 Amazon Bedrock？定制的 GenAI 构建服务”，了解有关 Amazon Bedrock 的更多信息。

4. 使用 GenAI 进行预测分析和决策

人工智能的预测分析能力可以改善决策过程，确保业务决策充分知情，并以一致的方式分析每个选项。人工智能技术擅长从非结构化数据中提取含义。借助生成式人工智能，我们可以快速生成分析数据的摘要，以帮助推动高质量的决策。 

这对于制定交易策略决策的金融机构以及使用预测数据来帮助开发和设计新产品的制药公司和制造商具有重大影响。 

如何开始

使用SageMaker Canvas提供点击界面，使分析师无需任何机器学习经验即可生成 ML 预测。 

5. 将生成式人工智能纳入网络安全

生成式人工智能可用于风险建模以及评估和解释网络安全事件和发现的风险。

如何开始

使用生成对抗网络 (GAN) 创建合成数据，使安全专家能够预测网络攻击期间可能发生的情况。

阅读我们的文章《纯粹的魔法：如何在威胁检测和响应中使用 GenAI》，以了解有关 GAN 的更多信息。

6. 用合成数据取代客户敏感数据

 您需要先训练机器学习模型，然后它才能执行任务。对于许多组织而言，使用真实客户数据进行训练毫无意义。对于高度敏感的行业（例如金融服务、医疗保健和国防）或处理个人身份信息 (PII) 的系统尤其如此。  

对于这些应用，生成式人工智能可用于为敏感用例生成大量训练数据，从而消除使用真实世界数据训练系统所带来的风险。 

如何开始

SageMaker Ground Truth 支持合成数据生成，以创建可用于定制生成式 AI 模型的高质量标记数据集。

7. 生成图像、视频和文本

我们大多数人都熟悉图像、视频和文本生成——生成式 AI 的主要功能。用例包括创建原创内容、图像和摘要文本。

如何开始

领先的预训练 AI 模型可通过 SageMaker 和 Bedrock获得 ，帮助您快速入门。使用 Bedrock Chat Playground 通过聊天界面试验各种模型。  

8. 改进产品和应用开发

开发人员还可以利用生成式人工智能工具来帮助他们编写有效且安全的代码。 

如何开始

CodeWhisperer 是 AWS 的一款 AI 编码伴侣，它可以根据开发人员提供的评论和提示以代码片段的形式提供建议，甚至提供完整的功能。您还可以使用它对已完成的代码运行安全扫描，以识别任何安全漏洞，例如使用过时的库。

9. 发现欺诈并管理风险

人工智能的另一个重要用途是欺诈检测。您可以使用它来检测欺诈性在线支付、识别被盗用的账户以及发现试用和忠诚度计划滥用行为。

如何开始

Amazon Fraud Detector 是一项利用 AI 识别潜在欺诈活动的服务。它使用您自己的历史数据进行训练，并具有 AWS 数十年检测在线欺诈的经验。 

10. 研究

生成式人工智能将彻底改变依赖于文本数据解释的研究活动。 

例如，制药行业有望从在产品设计阶段和临床试验期间快速汇总和理解复杂数据的能力中受益匪浅。综合数据的能力可以大大加快新药和新方案的开发和设计。

AWS HealthScribe是一项最近发布的激动人心的新服务，旨在帮助根据患者与临床医生的对话生成临床记录。 

让您的组织开始使用 AI 和 ML

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