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Sun Life 利用 Amazon Bedrock 每周安全解答超过 10,000 个查询
Sun Life 面临高效管理大量内部查询的挑战，这影响了员工生产力。为此，该公司推出了名为 Sun Life Asks 的安全聊天机器人，利用 Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 Claude 模型。这一创新方法使员工每周能处理超过 10,000 个查询，简化了操作，并显著减少了每个查询所花费的时间。结果，Sun Life 在最初 11 个月内解决了超过 600,000 个内部查询，提高了运营效率，释放了员工宝贵的时间用于更具战略性的任务。
每周查询量
超过 10,000
来源披露
前 11 个月累计解决查询数
超过 600,000
来源披露
员工效率提升
单次查询可节省数小时手动工作
来源披露
01
业务背景
Sun Life 面临高效管理大量内部查询的挑战，这影响了员工生产力。为此，该公司推出了名为 Sun Life Asks 的安全聊天机器人，利用 Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 Claude 模型。这一创新方法使员工每周能处理超过 10,000 个查询，简化了操作，并显著减少了每个查询所花费的时间。结果，Sun Life 在最初 11 个月内解决了超过 600,000 个内部查询，提高了运营效率，释放了员工宝贵的时间用于更具战略性的任务。
02
遇到的问题
未披露
03
AI 解决方案
Sun Life 推出了安全聊天机器人 Sun Life Asks，在 AWS 的安全技术生态中运行，利用 Amazon Bedrock 调用 Anthropic 的 Claude 模型，基于内部信息为全球员工提供问答服务，帮助员工快速获取答案并将节省的时间投入到更高价值的客户相关工作中。
04
实施结果
每周查询量：超过 10,000
前 11 个月累计解决查询数：超过 600,000
员工效率提升：单次查询可节省数小时手动工作（大幅减少手动工作量）
05
风险与边界
未披露
“We’re focused on areas where we believe that generative AI can have a meaningful impact on the client experience.”
Janet Weldon · Assistant VP, Data Strategy and Enablement
信息来源
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