解決方案：智慧搜尋
搜尋非結構性資料的挑戰
想尋找非結構性資料中的重要資訊和準確解答，組織就需要採用智慧搜尋。傳統企業搜尋
仰賴關鍵字比對及其他規則型方法。智慧搜尋運用機器學習 (ML) 技術 (例如自然語言理
解 (NLU)) 來理解搜尋查詢的意圖，以及結構性資料和非結構性資料中的內容含義。
部署智慧搜尋引擎有助於公司提高營運效率，同時還能降低成本。例如，入圍財富世界 500
強的銀行能夠利用智慧搜尋功能快速偵測並解譯監管規則。這進而擴大銀行的合規覆蓋範
圍，並使監管程序更透明化。
擷取隱藏洞察的程序為何？
為了成功克服擷取洞見的挑戰，組織可以部署人工智慧 (AI) 和 ML 技術，例如自然語言理
解 (NLU) 和深度學習。Amazon Kendra 能讓終端使用者輕鬆地準確指出其所需的確切
資訊，藉此提供強大的自然語言搜尋功能。機器學習型智慧搜尋技術為企業提供可行的洞
察，並具備四大重要的優勢。
3
