GenAI/ML DGR话术

公司名称&SFDC&规模

公司业务范畴

行业可能涉及的业务需求场景

解决方案材料

公司 Profile (提前准备)

参考话术：1. \

2. \

Onboarding

参考话术：1. \

上升趋势

3.\

4. \

下降趋势

5.\

6.\"您好，贵公司目前的AWS使用仍然停留在免费套餐阶段。不知贵司是否有未来扩展业务或工作负载的规划?或者您在考虑付费服务时还有一些疑虑?我们的AWS专家团队随时可以为您解答并提供专业建议。\"

免费套餐

Active

3. \

Inactive

2.\

Abandoner

1.开场白

1.1公司核心业务？

1.2参会/填写表单目的&感兴趣的Topic/产品？

参考话术：1.\

2. \

目前客户的部署情况？数据管理方式？AWS/竞品

是否有技术/数据/AI/ML相关团队？(推自有方案或SAAS）

1.3技术能力

2.基本信息

引荐技术/决策人的意愿？

2.”在推出新的市场营销活动时，您是否经常需要等待新媒体资产创建？“

3.”如果您能够提供相当个性化的广告(采用个性化的图片、文字和音乐)，所有内容均针对具体的单个用户生成和定制，给人们留下深刻的印象，那么是不是可以助力您扩大品牌的影响力?“

4.”如果您能够自动生成营销材料(产品描述、产品展示照片、宣传手册版式、微型网站等)，并且所有这些材料都包含优质媒体和语言翻译，那么是不是可以助力您加快进入新市场的速度?“

以客户Case强调AI带来的结果（效率效益提升）

商业端（业务/运营/市场营销）

参考话术：1.”您目前使用什么机器学习平台来评估和/或部署自定义 机器学习模型?您在模型的生命周期中遇到了哪些挑战?“

2.”您现在是否能够轻松快速地部署根基模型?存在哪些障碍?“

3.”您的团队目前在编写代码和编程方面的经验水平 如何?在编写代码任务上通常花费多少时间? 您打算将代码生成器用于哪些类型的应用程序或项目?“

4.\"您目前日常开发工作有遇到哪些困难吗？亚马逊云科技提供丰富场景的AI Saas服务，调用很简单，Call API就可以直接获取机器学习的推理结果，我们可以引荐您所需场景的专家，为您做进一步推荐。\"

算力:P5/G5/Inf2/Trm1

聊客户的使用场景&客户目前的技术资源瓶颈

开发/算法

Common objectives: 1.Digital transformation; 2.Multi-channel engagement; 3.Constituent insights; 4.Improve efficiency by automating operations

参考话术：1.\"生成式 AI是一个激动人心的领域，将为企业带来变革。但现在仍处于早期阶段。您对人工智能/ 机器学习以及对贵公司的愿景是什么?您今年有什么人工智能业务目标?\"2.\"在选择合适的根基模型来构建生成式AI应用程序时，如果按重要性进行排序，您会如何对以下因素进行排名:性能、延迟、成本?\"3.\"您期望通过生成式AI 推动实现哪些客户体验或其他使用场景的转型? 您希望如何通过为客户打造更具个性化的用户体验来提高客户保留率?\"4.\"您之前的人工智能和机器学习项目是否达成了所追求的业务成果?\"

Common objectives: 1.Prioritizing transactional notifications; 2.Security; 3.Scale; 4.Data and analytice; 5.Cost; 6.And integration with their communications infrastructure

聊AWS的优势&企业战略目标

C-Level

客户角色

来源渠道

3.联系人

创新需求-是否立项？项目时间安排

应急需求-痛点挖掘

3.1项目背景

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能基础模型（FM），以及通过安全性、隐私性和负责任的 AI 构建生成式人工智能应用程序所需的一系列广泛功能。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松试验和评估适合您的使用案例的热门 FM，通过微调和检索增强生成（RAG）等技术利用您的数据对其进行私人定制，并构建使用您的企业系统和数据来源执行任务的代理。由于 Amazon Bedrock 是无服务器的，因此您无需管理任何基础设施，并且可以使用已经熟悉的 AWS 服务将生成式人工智能功能安全地集成和部署到您的应用程序中。

Claude3最新介绍：视频回放 -  https://aws.highspot.com/items/65ea7fd02867aeb1e3ab92e9?lfrm=shp.0

调用-目前有使用过什么产品?目前的业务场景?(根据行业和业务场景进行产品和需求挖掘)--Amazon Bedrock使用基础模型构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法---Claude3

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，它汇集了大量工具，可为任何使用案例提供高性能、低成本的机器学习（ML）。借助 SageMaker，您可以使用笔记本、调试器、分析器、管道、MLOps 等工具大规模构建、训练和部署机器学习模型——这一切都在一个集成式开发环境（IDE）中完成。SageMaker 通过简化的访问控制和机器学习项目的透明度来支持治理要求。此外，您可以使用专门构建的工具来微调、实验、再训练和部署基础模型，构建自己的基础模型（在海量数据集上训练过的大型模型）。 SageMaker 提供对数百个预训练模型的访问权限，包括公开的基础模型，您只需点击几下即可部署这些模型。

构建-咱们公司有自己的AI/ML人员吗?亚马逊云科技有丰富的机器学习专家和合作伙伴可以提供 同时我们有底层的基础设施层产品-sagemaker

参考话术:1.\

调研阶段

参考话术:1.\"请问目前咱们AI/ML部署在本地IDC还是云上?\

2.\"当前是否有足够的数据集，数据类型是什么？数据存储和标记方式?\"

测试阶段

参考话术：目前在部署过程中遇到的挑战？  记录下来，involve给BD

部署阶段

3.2项目阶段

亚马逊云科技的AI/ML专家团队和经验丰富的合作伙伴解决方案

人力&需求落地问题

• 活动要求：此活动面向于 当月注册亚马逊云科技海外区域（亚马逊云科技 Account ID）并且当月申请的新客户，且客户账单地址在中国大陆境内，服务使用区域为亚马逊云科技海外区域，每个账号仅有一次参加本活动的机会• 引导客户填写提交表单：https://aws.amazon.com/cn/campaigns/goglobal-mall/50-service-discount-coupon/• 填写quip，每周三充值：https://quip-amazon.com/abVBA0LzxomL/-2024#temp:C:BUF958ee46010f0464baa1fab59c • 提交表单后，触发的MQL会由PM assign to申请的同学• 活动页面：https://aws.amazon.com/cn/campaigns/goglobal-mall/

买RI送50刀GLB Credit

2024AI/ML大礼包海外区

2024Migration大礼包海外区

成本问题

SageMaker(内置算法) AWS对AI底层的支持

算法和工程问题

AWS平台优势

扩展问题（新增项目，本地IDC）

3.3项目痛点

3.4项目决策人，是否可以引荐

4.项目信息

Case:嘉谊互娱

AmazonSageMaker-预测分析-用户运营数据的商业化收益

模型调优/出图/欺诈检测/关卡难度预测/用户流失预测/数据运营分析/礼包推荐等

游戏

Case:ABLY推荐

Case:小魔兽跨境电商Amazon personalize用户粘性运营效率

数字人/文生图/土生图/推荐引擎/图片搜索/库存智能预测/智能客服机器人/智能分拣/商品定价推荐/以图搜图/欺诈检测/内容审核/翻译

电商

社交媒体舆情监测/语音字幕识别/字幕翻译/视频直播反欺诈/UGC文本风控/图片视频风控

社媒

Case:外研在线iwrite写作评阅引擎

AI绘画/智能题库/口语听力练测/组卷阅卷/作业批改

教育

case:西门子数字化工厂

工业设计/数字孪生/预测性维护/高级生产分析/智能制造执行系统MES/自动预测和供应链风险分析/仿真模拟

制造

Case:妙智科技虚拟现实+云外科手术引导平台

医疗

Case:丰田自动驾驶、首约汽车智能语音解决方案

自动驾驶/智能个人助理/监测司机/隐患排查

汽车

金融

https://w.amazon.com/bin/view/CN_DGR_Wiki_Site/GenAI_Matchingsolution

GenAI商机匹配脑图--parnter solution or AWS自有solution

https://quip-amazon.com/GaUPAGMKBBUO/GCR-GenAI-ISV-Partner-Solution-Map

GCR GenAI ISV Partner Solution Map

5.1行业维度AIML相关

电商商品推荐

社交媒体内容推荐

Amazon Personalize

个性化推荐

数据模型赋能行业

Amazon SageMaker

机器学习数据模型

内容审核(社交媒体、广播媒体、营销与广告、电商、房地产)

对象检测:制造业-零部件、媒资-素材整合、埃森哲-定损、天和荣-智能门铃/摄像头-人形检测和面部识别、DW-识别退货产品

基于面部的身份:FSI EKYC(Know-Your-Customer)场景

Amazon Rekognition

对象检测、图像/文本/视频识别、基于面部的身份、不安全内容检测

Case: https://aws.amazon.com/cn/transcribe/customers/?nc=sn&loc=6

社交/游戏/医疗

Transcribe

语音化文本ASR

教育行业

媒体行业

Translate

54种语言翻译(批量实时)

客服中心/物联网语音机器人

Lex

自动语音识别

5.2产品及对应场景

5.需求场景

Open Greeting