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次の手順
クライアントオンボーディング以外にも CLM ユースケースがあり、これらのユースケースは組み込み AWS クラウド サービスでモダナイズできます。以下のシナリオでは、モダナイゼーションの潜在的なユースケースをいくつか検討しています。
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Amazon Personalize
またはその他のカスタムメイドのレコメンデーションを使用して、製品のレコメンデーションをバンキング製品やサービスに組み込んでください。FS 製品は小売製品とは異なりますが、The Financial Brand の「Industry Leaders Predict Massive Changes in Banking by 2025 」によると、2025 年までに高い度合いのパーソナライゼーションが起こると予測されています。顧客は、高度にパーソナライズされたコンテキストサービスにもっと料金を支払うことを厭わないかもしれません。これは、機械学習をベースにしたよりスマートなソリューションによって初めて実現できます。 -
アカウントのモニタリングには、機械学習に基づくオンライン不正検出機能である Amazon Fraud Detector
を使用できます。他の組み込みアルゴリズムをカスタマイズ (異常検出を使用するなど) して、標準化されたアカウントモニタリングサービスを提供することもできます。 注記
Amazon Fraud Detector は、2025 年 11 月 7 日をもって新規顧客に公開されなくなりました。Amazon Fraud Detector と同様の機能については、Amazon SageMaker、AutoGluon、および を参照してください AWS WAF。詳細については、「Amazon Fraud Detector の可用性の変更」を参照してください。
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Amazon Lex と、最新の自然言語モデルに基づくチャットボットを使用することで、スマートアシスタントが顧客と直接やり取りできるようになります。
クリエイティブなソリューションに制限はありませんが、これらのソリューションを大規模かつ迅速に統合し、デプロイする必要があります。
