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利用生成式 AI 赋能创新
Fractal Analytics 通过其创新解决方案 Knowledge Assist 利用生成式 AI 解决企业数据检索效率低下的问题。该工具采用大型语言模型，在保持严格数据安全和隐私标准的同时，实现快速知识检索。通过简化数据查询流程，Fractal Analytics 实现了平均检索时间减少 10-15%，以及 30% 的呼叫转移率，赋予用户自助服务能力。该方法的影响体现在客户和员工满意度的提高、呼叫中主管参与度的减少以及追加销售机会的增加，最终营造了更高效、更具创新性的数据驱动决策环境。
平均呼叫处理时间减少
10-15%
来源披露
呼叫转移率
30%
来源披露
月度查询量
200,000+
来源披露
01
业务背景
Fractal Analytics 通过其创新解决方案 Knowledge Assist 利用生成式 AI 解决企业数据检索效率低下的问题。该工具采用大型语言模型，在保持严格数据安全和隐私标准的同时，实现快速知识检索。通过简化数据查询流程，Fractal Analytics 实现了平均检索时间减少 10-15%，以及 30% 的呼叫转移率，赋予用户自助服务能力。该方法的影响体现在客户和员工满意度的提高、呼叫中主管参与度的减少以及追加销售机会的增加，最终营造了更高效、更具创新性的数据驱动决策环境。
02
遇到的问题
传统上，知识工作者从众多内部来源检索和整合数据非常耗时，且数据常为非结构化，增加查询复杂性。
03
AI 解决方案
在AWS上构建Knowledge Assist解决方案，使用Amazon Bedrock运行大语言模型，配合Amazon EKS进行软件编排，Amazon OpenSearch Service实现语义搜索，创建统一知识库，使知识工作者能快速检索信息，同时通过私有端点、端到端加密和PII脱敏保障数据安全与隐私。
04
实施结果
平均呼叫处理时间减少：10-15%（减少10-15%）
呼叫转移率：30%（实现30%呼叫转移率）
月度查询量：200,000+
05
风险与边界
未披露
“Being able to choose from various LLMs on Amazon Bedrock, which we can swiftly implement or experiment with, helps us experiment and scale faster.”
Ritesh Radhakrishnan · Client Partner for Products and Accelerators, Fractal Analytics
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。