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使用Amazon Q Business和Amazon Quicksight建立金融研究助理，以获得生成AI的Insights

2025年5月14日 15:07 33 Comments
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在这篇文章中，我们向您展示了亚马逊Q业务如何通过回答问题，提供摘要，生成内容并根据企业系统中的数据和信息安全完成任务来帮助增加所有上述用例中的生成AI需求。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
根据2024年的Gartner调查，有58％的财务功能采用了生成AI，标志着采用的大幅上升。其中，有四种主要用例出现了特别突出：智能过程自动化，异常检测，分析和操作帮助。在这篇文章中，我们向您展示亚马逊Q业务如何帮助您在所有上述使用情况下的生成性AI需求增加，并通过回答问题，并提供汇总的内容，并在汇总iS. ISS. ISS. ISS. ISS. ISS. ISS。 AI权力的对话助理，可帮助组织更好地利用其企业数据。传统上，企业面临挑战。它们的信息分为两种类型的数据：非结构化数据（例如PDF，HTML页面和文档）和结构化数据（例如数据库，数据湖泊和实时报告）。不同类型的数据通常需要不同的工具来访问它们。文档需要标准的搜索工具，结构化数据需要商业智能（BI）工具，例如Amazon QuickSight。为了弥合这一差距，Amazon Q Business提供了一个全面的解决方案，可以解决孤立的企业数据的长期挑战。组织经常在非结构化内容（例如PDF，HTML页面和文档）中分配的零散信息以及存储在数据库，数据湖泊或实时报告中的结构化数据之间的零散信息。传统上，这些数据类型需要单独的工具：文档的标准搜索功能以及Amazon Quicksight for结构化内容（BI）工具（BI）工具。 Amazon Q Business擅长通过40多个与Confluence，SharePoint和Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）等平台集成的预制连接器（Amazon S3），从而使企业通过单个，对话式的Inte Inte
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