Schneider Electric automatise la gestion de la hiérarchie des comptes Salesforce avec l'intelligence artificielle (IA) générative en utilisant Amazon Aurora et Amazon Bedrock

Schneider Electric, un leader dans la gestion de l'énergie et l'automatisation industrielle, a cherché à améliorer son système CRM en liant avec précision les comptes clients à leurs entités parentes. Ce processus, crucial pour optimiser les opérations de vente et l'allocation des ressources, était intensif en main-d'œuvre. Pour relever ce défi, Schneider Electric a utilisé l'intelligence artificielle générative et les grands modèles de langage (LLM) en avril 2023. Initialement, ils ont utilisé le modèle LLM Flan T5 dans Amazon SageMaker Jumpstart, démontrant la faisabilité du projet. Par la suite, ils ont amélioré leur solution en utilisant Amazon Aurora et Amazon Bedrock intégrés avec le CRM Salesforce. Amazon Bedrock, un service géré fournissant des modèles de base performants, a facilité la construction d'applications AI sécurisées et responsables. Amazon Aurora Serverless V2, une base de données relationnelle, a pris en charge le stockage des embeddings de modèles d'apprentissage automatique (ML) en utilisant l'extension pgvector pour des recherches de similarité efficaces. Schneider Electric a utilisé pgvector pour stocker les embeddings de LangChain, permettant une cartographie efficace de la hiérarchie des comptes clients. La solution impliquait des tâches AWS Batch traitant des informations de compte Salesforce, faisant des recommandations en utilisant Anthropic Claude 3 sur Amazon Bedrock, et stockant les résultats dans Aurora et Amazon S3. Une application Streamlit personnalisée affichait ces recommandations pour examen utilisateur. Ce processus automatisé a réduit le temps de mise à jour des hiérarchies de compte de sept à trois minutes par compte. Les LLM ont joué un rôle crucial dans la génération de hiérarchies de compte précises. En intégrant des résultats de moteurs de recherche, des données de l'API Dun & Bradstreet et des recherches vectorielles dans Aurora, le système a inféré les entités parentes correctes. La flexibilité d'Amazon Bedrock a permis à Schneider Electric de basculer entre différents modèles LLM pour optimiser les coûts et les performances. Cette approche a conduit à une réduction de 60% des coûts et à une amélioration de l'efficacité dans la gestion des hiérarchies de compte. Dans l'ensemble, le projet a mis en évidence les avantages de l'utilisation des services AWS pour innover et rationaliser les opérations. Aurora Serverless v2 avec pgvector et Anthropic Claude 3 Sonnet sur Amazon Bedrock ont fourni une solution scalable et économique pour la gestion des hiérarchies de compte client. L'intégration de modèles AI avancés et d'architectures serverless a minimisé les frais d'exploitation, amélioré la précision des données et assuré l'agilité et la scalabilité du système.