生成式 AI 创新可以改变行业。今年春天，八个客户团队与 IBM® 和 AWS 合作开发生成式 AI 原型，以解决公共部门、金融服务、能源、医疗保健和其他行业的实际业务挑战。在几周的时间里，由客户团队、IBM 和 AWS 代表组成的跨职能团队致力于设计、开发和迭代原型，以突破生成式 AI 的极限。
IBM 使用设计思维和以用户为中心的方法来指导整个黑客马拉松比赛。AWS 提供了支持课程和实践研讨会，为参与者提供了有效使用 AWS 生成式 AI 服务（如 Amazon Bedrock 和 Amazon Q）所需的知识和技能。前期支持帮助团队了解 AWS 技术，然后将这种理解付诸实践。他们的成果将影响下一代业务解决方案，从而增强客户体验、提高员工生产力并优化业务流程。
用例 1：用于变更管理的生成式 AI
一家领先的金融服务机构面临着管理大量变更管理单和识别与将变更部署到生产环境相关的潜在风险的挑战。该团队开发了一种“变更管理生成式人工智能”解决方案，以提高变更管理单的质量，并根据类似的历史数据检测风险和故障的可能性。
该解决方案使用 Amazon Bedrock、AWS ECS 和 Amazon Aurora 等 AWS 服务构建交互式 AI 界面。该界面允许变更经理创建高质量的工单并了解潜在风险和改进领域。该解决方案旨在降低因生产变更而发生事故的可能性，改善整体变更管理流程，并将重点从工单创建转移到质量改进。
用例 2：智能反馈分析
一家能源公司需要更好地了解客户满意度，并根据客户反馈确定需要改进的领域。他们创建了一个智能反馈分析工具，可以自动提取和分析整个能源行业的客户评论和评价。
他们使用 Amazon Q for Business、Amazon SageMaker、Amazon Bedrock 和 Amazon QuickSight 等 AWS 服务，利用生成式 AI 来识别市场趋势并分析反馈情绪。AI 还用于对主题进行分类，并根据客户反馈检测现有功能或新功能请求的潜在错误。
该解决方案提供了有关公司业绩、整个行业的主要趋势以及与竞争对手的比较的宝贵见解，使他们能够快速识别需要改进的高价值领域。利益相关者可以通过虚拟助理界面和随附的仪表板工具访问这些数据，从而提供有关公司业绩的宝贵见解。
用例 3：设计顾问的弹性
由于技术环境复杂且监管严格，一家跨国银行在保持运营弹性方面面临挑战。他们开发了“弹性设计顾问”来应对这些挑战。
该解决方案使用 Amazon Bedrock、Amazon ECS 和 Amazon S3 等 AWS 服务来评估解决方案设计文档，及时了解监管更新和行业最佳实践。它还整合了银行的技术弹性框架。Resilience by Design Advisor 增强了银行在其应用程序中识别和实施弹性措施的能力，帮助确保遵守法规并保持客户服务的高可用性。
用例 4：公民反馈分析
一家政府机构旨在从其反馈服务系统提供的公民反馈中获得切实可行的见解。他们使用生成式人工智能开发了一种解决方案，可以有效地分析非结构化反馈数据并从中提取有价值的信息。
通过使用 Amazon Comprehend、Amazon Bedrock、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB 等 AWS 服务，该解决方案可以处理文本反馈、编辑个人身份信息 (PII)。它还可以识别关键主题和情绪，并生成可操作的见解以改进服务系统。
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用例 5：生成式人工智能驱动的临床编码助手
一家医疗保健组织希望简化电子病历的临床编码流程。他们开发了一种“临床编码助手”解决方案，该解决方案使用自然语言处理 (NLP) 和生成式 AI 提取医疗记录并将其转换为标准化代码。
使用 Amazon Bedrock 和 Amazon Aurora 等 AWS 服务，该解决方案可以准确处理和编码医疗文档，从而减少手动编码所需的时间和精力。这可能会每年节省 700,000 英镑，这笔钱可以用来资助 20 名额外的护士。
用例 6：自我修复 CI 管道
一家政府机构在维护高效可靠的持续集成和部署 (CI/CD) 管道方面面临挑战。需要人工干预来诊断和修复管道问题，这会导致延迟、增加工程团队的工作量以及可能影响产品发布的停机时间。此外，解决管道问题的关键信息分散在各种文档来源中，因此很难在需要时获取准确且最新的信息。为了应对这些挑战，该组织开发了“自我修复 CI 管道”解决方案。
该解决方案使用 AWS Distro for Open Telemetry、AWS X-Ray、Amazon CloudWatch、Amazon DevOps Guru 和 Amazon Bedrock 等 AWS 服务，旨在自动检测和解决 CI/CD 管道故障。当构建或部署管道失败时，该解决方案旨在接收故障日志并对其进行处理。它将查明问题的根本原因。然后，它将继续自动修复已识别的问题并重新运行管道，或者提供详细的解释以及建议的补救措施。
这种方法的目标是提高解决错误的效率，减少停机时间，并提高 CI/CD 管道的整体可靠性。这可以加快产品发布速度，并允许工程资源更多地集中在增强组织的 AWS 资产上。
IBM 和 AWS：释放创新潜力
新一代人工智能黑客马拉松促进了创新、协作和突破性解决方案的开发。参与者对新一代人工智能技术的潜力以及如何利用它们推动数字化转型和卓越运营获得了宝贵的见解“我们已经谈论这个问题一年多了”一位客户在谈到他们的项目时说道，“现在我们仅用八周就完成了“！”
IBM 是 AWS 和 Premier 级合作伙伴，拥有 AWS 生成式 AI 能力，与 AWS 共同为客户团队提供一个平台，用于设计和制作使用最新 AI 技术的创新解决方案的原型。AWS 生成式 AI 能力使 IBM Consulting® 成为 AWS 合作伙伴，在帮助企业实施 AWS 生成式 AI 技术并从中获取价值方面展现出技术能力和经过验证的客户成功经验。IBM 和 AWS 致力于通过为试点项目提供全面支持（包括基础设施信用）来降低 AI 实验的门槛。
阅读 IBM 关于 AWS gen AI 能力认证的公告 了解有关 IBM 针对 AWS 的咨询服务的更多信息
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