全新AI解決方案覆蓋商業決策、人才招聘、客戶體驗和醫療健康領域，汲取亞馬遜數十年運營專長與經驗
北京2026年4月29日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技宣布全面升級Amazon Connect，將其從單一產品擴展為四款Agentic AI解決方案，全面覆蓋商業決策、人才招聘、客戶體驗、醫療健康四大領域。這四款解決方案分別是面向企業運營決策的Amazon Connect Decisions、面向大規模人才招聘的Amazon Connect Talent、面向客戶體驗的Amazon Connect Customer，以及面向醫療健康領域的Amazon Connect Health。每項解決方案均基于亞馬遜自身數十年來大規模管理復雜運營的經驗打造，能夠無縫融入團隊現有工作方式，企業無需重構業務流程即可快速部署落地。
亞馬遜云科技始終堅信應將最強大的技術觸達每一位需要它的人。當下AI的能力已達到前所未有的高度，普及程度也遠超以往。然而，要將這種能力轉化為對團隊工作方式產生深遠影響的要素卻并非易事。大多數解決方案要求圍繞它們重建流程，這需要大量的管理變革和技術重構，往往還要等待數月時間才能看到成效。這造成了先進技術與用戶需求之間的鴻溝。目前Amazon Connect已擴展的Agentic AI解決方案的組合，每一項均專為特定的業務挑戰而構建，旨在融入團隊現有的工作方式中，而非要求團隊去適應它們。
Amazon Connect最初是為亞馬遜零售客戶服務提供支持的技術，經過了數年時間學習如何進行大規模運營。這一成功提供了如何構建在現實世界中切實可行的AI解決方案的經驗，現在這些經驗正被應用到具備類似運營專業知識的其他關鍵業務職能領域。
全新的Amazon Connect解決方案汲取了亞馬遜各運營體系中落地Agent的實踐經驗——亞馬遜管理著超過4億個SKU（庫存量單位）的供應鏈，僅在2025年旺季就招聘了25萬名季節性員工，每天處理數以百萬計的客戶交互，并通過Amazon One Medical和Amazon Pharmacy為臨床醫生和患者提供支持。亞馬遜構建的AI系統不僅是為了思考這些挑戰，更是為了在現實世界中每天大規模地解決實際問題。
Amazon Connect Decisions在保證人類掌控的同時優化供應鏈
供應鏈一旦中斷，絕大多數企業至少需要兩周才能恢復正常，由此產生的營運資金占用、缺貨損失和違約罰款，動輒讓企業損失數百萬美元。團隊需要花費數天時間手動收集數據，在分散的系統之間進行協調，并試圖將需求預測轉化為可執行的供應計劃。當供應商交付延遲或促銷活動表現超出預期時，規劃人員通常需要在表格和郵件中花費數天時間來試圖了解發生了什么變化以及誰會受到影響，然后才能決定如何應對。
Amazon Connect Decisions基于超過25種專門的供應鏈工具和亞馬遜30年的運營科學而構建，其中包括亞馬遜供應鏈優化技術（SCOT）基礎模型之一。它從企業希望優化的目標出發，并能夠適應企業自身的運營模式。
與需要投入大量時間和資源進行配置的傳統系統不同，Amazon Connect Decisions提供了承擔繁重工作的預測模型和AI Agent。AI隊友了解業務上下文，為每一款產品配置精準的預測模型，并隨著業務發展進行動態更新。它們會主動收集可能影響預測的關鍵信息（例如即將到來的促銷或假期），并將這些因素計入結果中。在整個過程中，它們都能通過AI的建議和決策邏輯提供完全的可見性和透明度，讓控制權始終掌握在企業手中。AI隊友還會持續學習團隊的決策行為，將經驗沉淀轉化為更精準的規劃、分析與建議。
這套智能方案依托先進的預測技術驅動，能夠自適應任何需求場景。首先，Amazon Connect Decisions會為任意需求模式匹配最優的模型組合——無論是需求穩定的常規產品、需求波動劇烈的爆款產品，還是完全沒有歷史數據的全新產品。其核心在于Agent與本地化的集成預測模型協同工作，包括時間序列預測基礎模型Chronos2以及來自SCOT體系的基礎模型，能夠為每一款產品自動選擇并調優最佳的模型組合。
當一家制造企業推出一款沒有銷售歷史的全新汽車配件時，Amazon Connect Decisions可以關聯相似品類的市場信號、分析歷史新品上市表現，并結合區域需求特征，在數分鐘內生成完整的需求計劃。當計劃人員調整預測或補充業務上下文信息時，Agent會像一位優秀的隊友那樣：捕捉這些知識并將其應用于類似產品。過去需要幾周的工作，現在只需幾分鐘。
其次，Amazon Connect Decisions能夠將成千上萬條告警精簡為少數真正重要的可執行的優先級事項。當現實世界發生中斷時（例如供應商供貨率下降、某個地區需求激增或安全庫存閾值過低），Amazon Connect Decisions不會用大量噪音淹沒計劃人員。它會像一位敏銳的分析師在走進辦公室之前所做的那樣：對隊列進行分類，篩選出最需要判斷的優先異常情況，自動追溯問題根源，并提供包含預計影響、成本和置信度評分的解決方案選項。當計劃人員選擇某一方案并說明決策理由時，系統會像一位優秀的團隊伙伴那樣，吸收這些推理邏輯并應用到未來的工作中。
每一個決策都會產生復利效應使AI變得更聰明，整個團隊變得更優秀，常規異常情況開始自動解決。由于每一個計劃都因執行反饋而變得更智能，每一個決策都因規劃上下文而變得更好，Amazon Connect Decisions創造了一種隨時間推移而不斷增值的復利優勢。Wells Vehicle Electronics和TVS Motors等公司已經在使用Amazon Connect Decisions來優化其供應鏈運營。點擊此處了解更多關于Amazon Connect Decisions的信息。
Amazon Connect Talent將招聘時間從數周縮短至數天
大規模招聘是亞馬遜積累了豐富經驗的領域。例如，僅2025年業務旺季，亞馬遜就招聘了25萬名季節性員工。任何公司的招聘人員在開啟尋常的一周工作時，面臨的申請數量都可能超出他們的處理能力，即便其中許多候選人都非常符合崗位要求。
眾多企業在面對高強度招聘時都面臨同樣的挑戰。每一個空缺崗位都會拖累企業的發展勢頭、造成收入損失并影響客戶體驗。對于進行大規模招聘的組織而言（無論是填補數百個季節性職位、為新地點配備員工，還是管理持續招聘），這種挑戰更為顯著。招聘人員在分散的工具之間疲于奔波以發布職位、篩選申請和安排面試，同時還要趕在最后招聘日期前填補職位。人崗不匹配會導致早期離職率居高不下，而招聘延誤則會讓擁有合適技能的人才流向行動更快的競爭對手。
Amazon Connect Talent加速了從職位描述到招聘決策的整個招聘流程。從現有的職位描述開始，AI Agent會分析崗位要求并生成完整的面試計劃：明確核心勝任力、設計結構化面試問題并建立評估標準。招聘人員在聯系任何候選人之前會審查并批準該計劃。一旦獲批，系統將全天候自動向候選人發出面試邀請，支持候選人自主安排面試時間。對候選人而言，這意味著招聘流程能夠適配他們的生活節奏：無需再在工作時間抽空參加電話初篩，也不會因時間沖突錯失機會。AI Agent可全天候開展語音面試，提出統一且與崗位相關的問題，并能自然適配候選人的回答。
候選人可通過自然對話充分展示自己，而非提交一份石沉大海的申請。Agent會連夜完成所有基礎性工作，因此招聘人員次日到崗時，面對的不再是空白頁面，而是一份準備就緒的評估簡報，其中包含匿名化的勝任力評分、完整的面試轉錄文本以及關鍵備注，便于其快速判斷候選人是否適合該崗位。
Amazon Connect Talent旨在提升招聘流程的客觀性，聚焦于技能與勝任力評估，而非人口統計信息。候選人姓名及所有身份識別信息將從招聘人員的控制面板中移除，這意味著招聘人員看到的是勝任力評分與面試表現數據，而非傳統簡歷。這種基于技能的評估模式能夠將具備相應能力的候選人與合適的崗位精準匹配，幫助招聘人員在數百名申請者中進行客觀比較，最終做出數據驅動的招聘決策。
AI Agent通過與崗位相關的評估體系對候選人進行考核，能夠比傳統流程更快篩選出合格候選人。招聘人員可查看AI生成的評分以及完整的面試轉錄文本和關鍵備注。Agent會展示其評估推理過程，最終由招聘人員做出錄用決策。這一模式使招聘人員能夠專注于建立人才關系，而非處理行政事務。最終實現招聘速度更快、人崗匹配度更高，同時打造出尊重候選人時間的求職體驗。點擊此處了解更多關于Amazon Connect Talent的信息。
Amazon Connect Customer將經過驗證的成熟能力引入客戶互動領域
多年來，諸如State Farm、加拿大航空和美國銀行等企業一直依賴Amazon Connect Customer在語音、聊天和數字渠道中提供智能的、個性化的客戶體驗。
亞馬遜云科技于去年推出全棧智能體能力后，企業客戶紛紛希望進一步拓展應用場景：例如AI Agent能識別客戶因航班延誤而致電，并主動提供改簽方案；或者通過實時輔助功能，為客服人員調取相關賬戶歷史記錄及下一步操作指引，幫助其更快解決賬單問題。然而，許多企業仍受困于傳統平臺。這些平臺如同黑箱，需要依賴專屬專業服務才能與現代AI系統集成，導致企業無法快速開展創新實驗、優化客戶體驗，也難以跟上客戶需求的變化速度。
Amazon Connect Customer現已推出全新配置能力，可幫助企業將對話式AI的部署周期從數月縮短至數周，且無需技術專長即可完成客戶體驗配置。業務團隊可直接設計并部署復雜的客戶服務體驗，處理從身份驗證、支付處理到個性化產品或服務推薦以及問題解決的全流程復雜工作流。系統部署完成后，團隊可持續進行迭代優化、即時調整配置并實時衡量效果。
包括美國聯合航空公司在內的企業客戶已利用這些能力在短短三個月內部署了復雜的對話式AI體驗，完成了從初始概念到大規模處理真實客戶互動的正式上線全流程。而這一過程在傳統模式下需要六個月甚至更長時間。這種不犧牲服務質量、無需投入大量技術資源的快速部署模式，大幅縮短了從概念驗證到正式投產的價值實現周期。點擊此處了解更多關于Amazon Connect Customer的信息。
AI重塑工作方式
Amazon Connect代表了一種為企業構建AI解決方案的全新范式。并非在現有軟件中添加AI功能，而是圍繞一個簡單的原則從頭開始設計這些產品：AI應當像隊友一樣協作，而非僅僅作為工具使用。
亞馬遜云科技將這種設計理念稱為"擬人協作（humorphism）"。傳統軟件界面基于"桌面"隱喻構建，通過文件夾、文件和按鈕進行交互，這個比喻在電腦僅作為操作工具時是合理的。但是AI Agent可以進行推理、記憶和獨立行動。它們需要一個不同的界面，一個能夠模仿人們實際協作方式的界面。當同事注意到有人在某個問題上陷入困境時，會主動提供幫助。當他們看到對方很專注時，會耐心等待。當他們學到新東西時，會在未來加以應用。Amazon Connect系列產品以同樣的方式運作，它們學習業務上下文，適應團隊的工作方式，并隨著時間的推移變得越來越智能。
Amazon Connect系列服務在能夠產生最大價值的領域提供了專門構建的Agentic AI能力。它們作為AI隊友融入現有流程，賦能員工發揮更大潛能，同時改善對企業至關重要的核心業務指標。隨著對企業特定業務、數據和工作流的理解不斷加深，這些Agent將變得越來越強、越來越有用。
此次推出的這些功能與近期發布的另外兩項專注于醫療健康領域的服務相輔相成：針對醫療保健交付的Amazon Connect Health以及針對生命科學研究人員的Amazon Bio Discovery，這些服務解決了醫療保健企業和研究人員所面臨的一些最嚴峻的挑戰。
Amazon Connect助力企業創新轉型的旅程才剛剛開始。
