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使用 Amazon Bedrock 推动动态数字出版
GTxcel 的数字出版平台面临文档处理时间长、阻碍工作流效率的挑战。为此，他们实施了 Amazon Bedrock 和 Amazon Textract，自动化数据提取并显著提升用户体验。结果，文档处理时间从 24 小时缩短至几分钟，工作流时间减少了 50%。这一转变不仅提高了数据提取的准确性，还解锁了有价值的文档分析，最终实现了更精简、更高效的出版流程。这些技术的集成使 GTxcel 在竞争激烈的内容和创意领域取得了更大成功。
工作流时间减少
50%
来源披露
文档处理时间缩短
几分钟
来源披露
数据提取准确性
更高
来源披露
01
业务背景
GTxcel 的数字出版平台面临文档处理时间长、阻碍工作流效率的挑战。为此，他们实施了 Amazon Bedrock 和 Amazon Textract，自动化数据提取并显著提升用户体验。结果，文档处理时间从 24 小时缩短至几分钟，工作流时间减少了 50%。这一转变不仅提高了数据提取的准确性，还解锁了有价值的文档分析，最终实现了更精简、更高效的出版流程。这些技术的集成使 GTxcel 在竞争激烈的内容和创意领域取得了更大成功。
02
遇到的问题
传统上，对包含文本、图像、表格的丰富文档进行分类和提取元数据需要耗时的人工操作，将静态PDF转为交互式数字内容需24小时，阻碍工作流效率。
03
AI 解决方案
采用 Amazon Textract 自动高精度提取文档数据，再利用 Amazon Bedrock 对提取内容进行细粒度分类和增强，如区分广告与正文图像、识别标题与引文，从而自动化构建交互式数字内容。同时结合 AWS Lambda 和 Amazon S3 实现端到端处理，并借助分析能力为内容策略提供洞察。
04
实施结果
工作流时间减少：50%（减少50%）
文档处理时间缩短：几分钟（从24小时缩短至几分钟）
数据提取准确性：更高（准确性提升）
解锁文档分析能力：已解锁（新增文档分析）
05
风险与边界
未披露
“We now have an endless ability to go after much larger scale opportunities.”
Peter Stilson · President and CEO
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。