Schneider Electric automatizza la gestione della gerarchia delle account Salesforce con l'intelligenza artificiale (IA) generativa utilizzando Amazon Aurora e Amazon Bedrock

Schneider Electric, leader nel settore della gestione dell'energia e dell'automazione industriale, ha cercato di migliorare il proprio sistema CRM, accoppiando in modo preciso i conti clienti alle loro entità genitrici. Questo processo, fondamentale per ottimizzare le operazioni di vendita e l'allocazione delle risorse, era intensivo dal punto di vista manuale. Per affrontare tale problema, Schneider Electric ha utilizzato l'intelligenza artificiale generativa e i grandi modelli di linguaggio (LLM) nel mese di aprile 2023. Inizialmente, hanno utilizzato Flan T5 LLM in Amazon SageMaker Jumpstart, dimostrando la fattibilità del progetto. Successivamente, hanno migliorato la loro soluzione utilizzando Amazon Aurora e Amazon Bedrock integrati con Salesforce CRM. Amazon Bedrock, un servizio gestito che fornisce modelli di base ad alte prestazioni, ha facilitato la creazione di applicazioni AI sicure e responsabili. Amazon Aurora Serverless V2, un database relazionale, ha supportato lo storage delle embeddings di modelli di apprendimento automatico (ML) utilizzando l'estensione pgvector per ricerche di similarità efficienti. Schneider Electric ha utilizzato pgvector per memorizzare le embeddings da LangChain, abilitando la mappatura gerarchica efficace dei conti clienti. La soluzione ha coinvolto lavori AWS Batch che elaboravano informazioni sui conti Salesforce, generando raccomandazioni utilizzando Anthropic Claude 3 su Amazon Bedrock e memorizzando i risultati in Aurora e Amazon S3. Un'applicazione personalizzata Streamlit ha visualizzato queste raccomandazioni per la revisione utente. Questo processo automatizzato ha ridotto il tempo per aggiornare le gerarchie dei conti da sette a tre minuti per conto. I LLM hanno svolto un ruolo critico nella generazione di gerarchie di conti accurate. Integrando risultati di ricerca, dati API di Dun & Bradstreet e ricerche vettoriali in Aurora, il sistema ha inferito le entità genitrici corrette. La flessibilità di Amazon Bedrock ha consentito a Schneider Electric di passare tra diversi modelli LLM per ottimizzare i costi e le prestazioni. Questo approccio ha portato a una riduzione dei costi del 60% e a un aumento dell'efficienza nella gestione delle gerarchie dei conti. In generale, il progetto ha evidenziato i benefici dell'utilizzo dei servizi AWS per innovare e semplificare le operazioni. Aurora Serverless v2 con pgvector e Anthropic Claude 3 Sonnet su Amazon Bedrock hanno fornito una soluzione scalabile e a basso costo per la gestione delle gerarchie dei conti clienti. L'integrazione di modelli AI avanzati e di architettura serverless ha minimizzato l'onere operativo, migliorato l'accuratezza dei dati e garantito l'agilità e la scalabilità del sistema.