关键要点
在 AWS，我们始终坚信应将最强大的技术交到每一个需要它的人手中。人工智能的能力与可及性已前所未有地强大，但将其转化为对团队工作方式产生深远影响的成果却十分困难。大多数解决方案要求围绕它们重建工作流程，这需要大量的变革管理和技术重构，耗时数月才能见效，最终导致强大的技术与本应受益的用户之间出现鸿沟。
我们正在将 Amazon Connect 扩展为一组四种代理式 AI 解决方案，每种方案都针对特定的业务挑战量身定制：Amazon Connect Decisions、Amazon Connect Talent、Amazon Connect Customer 以及 Amazon Connect Health。所有四项功能均旨在融入团队现有的工作方式，而非改变现有流程。
您可能已经了解 Amazon Connect。它最初是支撑亚马逊零售客户服务的核心技术，多年来我们积累了大规模运营该系统的丰富经验。这些成功经验让我们掌握了如何构建能在现实世界中高效运行的 AI 解决方案，如今我们将这些经验应用于其他关键业务领域。作为这一演进的一部分，原有的客户互动解决方案 Amazon Connect 现已更名为 Amazon Connect Customer。
这些全新的 Connect 解决方案借鉴了我们在亚马逊各项业务中整合代理方面的专业知识。我们管理着拥有超过 4 亿个 SKU 的供应链；雇佣了 25 万名季节性员工；仅 2025 年旺季期间，每天就处理数百万次客户互动；我们还通过 One Medical 和 Amazon Pharmacy 为临床医生和患者提供支持。我们构建的 AI 系统不仅用于思考这些挑战，更能在现实世界中大规模地、每天解决它们。
Amazon Connect Decisions：在保持人类掌控的同时优化供应链
供应链中断导致大多数公司需要超过两周才能解决，许多企业面临延误，造成数百万营运资金损失、缺货和罚款。团队花费数天时间手动收集数据，在分散的系统间协调，并试图将需求预测转化为可执行的供应计划。当供应商落后或促销活动表现超出预期时，规划人员往往需要花费数天时间在电子表格和电子邮件中梳理变化及影响范围，然后才能决定采取何种行动。
Amazon Connect Decisions 建立在超过 25 种专业供应链工具和亚马逊 30 年的运营科学基础之上，其中包括亚马逊的供应链优化技术 (SCOT) 基础模型。它从贵公司希望优化的目标出发，并适应贵公司的业务运作方式。
与传统系统需要大量时间和资源进行配置不同，Connect Decisions 同时提供预测模型和执行繁重任务的 AI 智能体。AI 同事能够理解您的业务背景，为每个产品设置合适的预测，并在业务发展过程中持续更新所有内容。它们会主动索取可能影响预测的信息——例如即将到来的促销活动或节假日——并将这些输入因素纳入结果中。系统始终为您提供对 AI 推荐和决策过程的完整可见性与透明度，确保您掌控全局。AI 同事会从您团队的操作中不断学习，并将这些学习成果转化为更优的规划、分析和推荐。
这种智能方法由先进的预测技术驱动，能够适应各种需求场景。首先，Connect Decisions 针对从稳定到突发再到无历史数据的新产品等各类需求模式，应用合适的模型组合。其核心在于，智能体与本地化的集成预测模型协同工作，包括基础模型如时间序列预测模型 Chronos2 以及来自 SCOT 的模型，自动为每种产品选择并调优最佳模型组合。
当一家制造企业推出没有任何销售历史的新汽车附件时，Connect Decisions 可以跨类似产品类别关联信号，分析历史发布表现，并纳入区域需求模式，在几分钟内生成完整的需求计划。当规划员调整预测或提供业务背景信息时，该智能代理会像一位优秀的团队成员那样捕捉这些知识并将其应用于类似产品中。过去需要数周才能完成的工作，现在只需几分钟即可实现。
其次，Connect Decisions 可以将成千上万条警报替换为少数几个真正重要的可操作优先级。当现实世界的中断事件发生时——例如供应商的填充率下降、某地区需求激增或安全库存阈值降低——Connect Decisions 不会用大量噪音淹没计划员。它会像一位敏锐的分析师在进入办公室前所做的那样，将队列筛选为需要判断的最高优先级异常，自动追溯根本原因，并提供带有预期影响、成本和置信度分数的解决方案选项。当计划员选择一个选项并解释其选择理由时，系统会以优秀队友的方式对待这种判断，吸收推理过程并在后续应用中加以运用。
每一个决策都会产生复利效应：AI 变得更智能，整个团队变得更强，常规异常开始自行解决。由于每个计划都能从执行反馈中变得更智能，每个决策都能从规划上下文中变得更好，Connect Decisions 创造了一种随时间推移而不断增值的复利优势。Wells Vehicle Electronics 和 TVS Motors 等公司已经在利用 Connect Decisions 变革其供应链运营。
Amazon Connect Talent：将招聘周期从数周缩短至数天
在大规模招聘方面，我们在 Amazon 积累了丰富经验。例如，在去年旺季期间，我们招聘了 250,000 名季节性员工。任何公司的招聘人员通常每周收到的申请数量都可能超过他们能处理的能力，即使其中许多候选人非常契合岗位需求。
我们看到许多组织在高容量招聘方面面临相同的挑战。每个未填补的职位都会导致企业失去发展势头、收入和客户体验。对于以规模进行招聘的组织——无论是填补数百个季节性岗位、为新地点配备人员，还是管理持续招聘——这一挑战尤为突出。招聘人员不得不使用分散的工具来发布职位、筛选简历和安排面试，同时与截止日期赛跑以尽快填补空缺。人岗不匹配会导致早期离职，而延迟则会让具备合适技能的人才流向行动更快的竞争对手。
Amazon Connect Talent 加速了从职位描述到录用决策的整个招聘流程。基于现有的职位描述，AI 代理会分析职位要求并生成完整的面试计划——识别关键能力、创建结构化问题以及建立评估标准。招聘人员在联系任何候选人之前，需先审核并批准该计划。一旦获得批准，系统便会全天候自动邀请候选人在其方便的时间参加面试。对候选人而言，这意味着招聘流程能够融入他们的日常生活，不再需要在工作时间内努力安排电话初面，也不会因时间冲突而错失机会。可以在晚上九点哄孩子入睡后、午休期间或周末进行面试，选择最合适的时段即可。AI 代理全天候进行语音面试，提出一致且与职位相关的问题，并能自然地根据候选人的回答进行调整。
候选人可以通过自然对话来展示自己，而不是将申请石沉大海。代理会在夜间完成所有前期工作，因此招聘人员第二天早上看到的是一份准备好的简报，其中包含匿名化的能力评分、完整转录文本和笔记，而不是一片空白，从而在评估候选人是否适合该职位时拥有充分依据。
Connect Talent 旨在通过聚焦技能和能力而非人口统计特征，促进招聘过程的客观性。招聘人员的仪表盘中会移除候选人姓名及身份信息，这意味着招聘人员看到的是能力评分和表现数据，而非简历。这种以技能为导向的方法能够将具备合适技能的候选人匹配到合适的岗位，帮助招聘人员在数百名申请人之间客观地比较候选人，并做出数据驱动的录用决策。
AI 代理通过基于职位的评估对候选人进行考核，比传统流程更快地筛选出合格候选人。招聘人员会审阅 AI 生成的评分、完整转录文本和笔记。代理会展示其推理过程，最终由招聘人员做出决定。这使得招聘人员能够将精力集中在建立关系上，而非行政事务上。结果是招聘速度更快、人岗匹配更优，并为候选人提供了尊重其时间的体验。Amazon Connect Talent 现已全面开放。
Amazon Connect Customer：为客户互动带来经过验证的能力
多年来，诸如 State Farm、Air Canada 和 U.S. Bank 等公司一直依赖 Amazon Connect Customer（前身为 Amazon Connect），在语音、聊天和数字渠道中提供智能、个性化的客户体验。
去年我们扩展了全自主代理能力后，客户迫切希望实现更进一步：例如，能够理解客户因航班延误而致电的意图，并主动提供改签选项的 AI 代理；或实时协助客服人员通过展示相关的账户历史记录和后续步骤，更快地解决账单疑问。然而，许多组织仍受困于遗留平台，这些平台如同黑盒，需要专有专业服务才能与当今的 AI 系统集成，导致企业难以快速开展实验、改善客户体验，或跟上客户所要求的业务节奏。
Amazon Connect Customer 现提供新的配置功能，使组织能够在数周内而非数月内设置对话式 AI，并在无需技术专业知识的情况下配置体验。业务团队可以直接设计和部署复杂的客户体验，处理从身份验证和支付处理到个性化产品或服务推荐及问题解决的复杂工作流。部署后，他们可以持续迭代、进行修改并立即衡量结果。
包括联合航空在内的企业客户已利用这些功能，在短短三个月内部署了复杂的对话式 AI 体验，从初步概念到正式上线处理大规模真实客户交互，而传统流程通常需要六个月或更长时间。这种快速部署在不牺牲质量且无需大量技术资源的情况下，加速了从概念验证到生产环境的价值实现过程。
改变工作方式的人工智能
Amazon Connect 代表了一种构建企业 AI 解决方案的新方法。我们并非在现有软件中添加 AI 功能，而是从底层出发，围绕一个简单原则设计这些产品：AI 应像团队成员一样协作，而非仅仅作为工具使用。
我们将这种设计理念称为“humorphism”。传统的软件界面围绕桌面隐喻构建，包含文件夹、文件和按钮等元素，这在计算机作为操作工具的时代是合理的。但 AI 代理能够推理、记忆并独立行动，它们需要一种不同的界面，这种界面应模拟人们实际协作的方式：当同事发现你陷入困境时，他们会主动发声；当他们看到你正专注于某项任务时，他们会耐心等待；当他们学到新知识后，会在后续工作中加以应用。Amazon Connect 产品也遵循同样的理念，通过理解您的业务上下文、适应团队的工作方式，并随时间推移不断变得更智能。
我们的 Amazon Connect 服务套件提供专为高影响力场景打造的智能体（agentic AI）能力。这些服务作为 AI 协作者无缝融入现有流程，提升员工的工作效能，并改善对业务最为关键的结果。随着智能体积累更多关于您特定业务、数据和流程的背景信息，它们将变得愈发强大和实用。
今天推出的能力与我们近期发布的两项专注于健康领域的服务相辅相成：Amazon Connect Health 面向医疗保健服务提供方，以及 Amazon Bio Discovery 面向生命科学研究人员，这两项服务旨在应对医疗保健公司和研究人员面临的一些重大挑战。
我们才刚刚开始探索 Amazon Connect 在助力业务转型方面的无限潜力。
更新说明：本文最初发表于 2026 年 4 月 28 日，并于 2026 年 9 月 17 日更新，以反映 Amazon Connect Talent 的正式发布。