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Aderant藉助Amazon Quick實現雲端運營轉型

Aderant透過部署Amazon Quick,將跨六個系統的搜尋統一,並自動化文件工作流程,將搜尋時間縮短90%,文件建立速度提升75%。本文詳細介紹了實施過程、實際成效及未來規劃。

來源AWS Machine Learning Blog作者: Angela Mapes, Adam Walker

Aderant是全球領先的法律行業綜合業務管理軟體提供商。其38人云工程團隊負責支援Expert Sierra雲法律實踐管理解決方案。透過實施Amazon Quick,Aderant顯著加速了文件處理流程,使雲工程團隊能夠為客戶提供更快、更高效的支援。

資訊分散在六個系統中帶來的挑戰 Aderant的雲運營團隊面臨一個常見但棘手的挑戰:關鍵資訊分散在多個互不關聯的系統中。工程師需要搜尋多個儀表板才能找到所需答案,這種碎片化造成了嚴重的運營摩擦。每次任務的手動搜尋耗時30-45分鐘,延緩了問題響應和故障排除。面對每天超過200張支援工單和全天候全球運營支援承諾,這些延誤迅速累積。工程師將寶貴時間花在資訊查詢而非問題解決上,還可能遺漏分散文件中的關鍵上下文。

解決方案:AI驅動的搜尋與工作流自動化 2025年10月,Aderant部署了Quick,首先從CloudOps Helper機器人試點開始。實施速度很快,到2025年11月就完成了全面部署和Chrome擴充套件釋出。到2026年2月,CloudOps團隊的成功促使擴充套件到產品支援組織,為另外86名團隊成員提供了Support Helper機器人。

CloudOps Helper機器人成為解決方案的核心,提供跨六個核心知識系統的統一AI搜尋。工程師可以用自然語言提問,從Confluence文件、SharePoint檔案、Git倉庫、Jira工單、Teams對話和Quick Sight儀表板中獲取相關答案,所有這些都在一個介面中完成。

團隊使用預構建整合連線了六個主要系統和三個MCP伺服器,在數週內就投入執行,而非數月。平臺內建的安全管理(包括支援Okta SSO和IAM)消除了自定義訪問控制的需要,統一搜尋功能開箱即用,無需自定義UI開發。

重要資料使用說明:CloudOps Helper僅分析Aderant內部運營和基礎設施資料,這些資料來自Confluence、SharePoint、Git倉庫、Jira、Microsoft Teams和Quick Sight儀表板,嚴格限於用於支援和維護Expert Sierra平臺的AWS基礎設施和CloudOps團隊資源。Aderant不訪問或分析任何客戶應用資料或客戶業務資訊。

除了搜尋,Aderant還實施了Amazon Quick Flows來自動化知識庫文章建立。自動化工作流包括重複檢測以避免冗餘內容,將文章建立時間從1小時縮短至15分鐘——節省75%的時間。透過人機協作方式保持質量,確保工程師在釋出前審查和批准內容。

團隊還使用Amazon Quick Research進行按需根因分析和模式發現,例如分析CloudOps Helper和Support Helper兩個機器人的使用模式,識別團隊查詢的最常見主題。這些洞察直接指導知識庫開發,突出需要進一步闡述或覆蓋的文件領域。Quick Spaces用於整合知識庫,並整合了Quick Sight儀表板用於CloudWatch告警分析和租戶健康監控。Quick Chrome擴充套件成為日常工具,讓團隊在工作流中隨時訪問這些能力。

實際影響:解決關鍵基礎設施問題 Quick的價值在一次重大網路問題中立刻顯現。一位客戶遇到域信任故障——網路間的連線中斷,導致使用者無法認證和登入。問題迅速蔓延,造成多項服務大規模認證失敗,使用者被大規模鎖定。由於涉及眾多工單、會議和工程師,要拼湊完整的故障排除歷史而不重複勞動非常困難。

一名工程師求助於CloudOps Helper機器人,要求分析完整的客戶互動歷史。機器人利用Microsoft Teams MCP伺服器獲取會議記錄,並透過Jira整合拉取相關工單資訊。幾分鐘內,它綜合了完整的互動歷史,提供了跨工單的會議完整分解、無需觀看數小時錄製的討論摘要、所有嘗試過的故障排除步驟的時間線,以及基於完整上下文的建議下一步行動。原本需要數小時的手動研究在幾分鐘內完成。工程師立即專注於未嘗試過的解決方案,加速瞭解決並改善了客戶體驗。這一單一問題展示了統一AI搜尋如何改進複雜技術支援場景。

量化成果:顯著的效率提升 同時查詢多個資料來源並自動化直接的雲工程師任務消除了重複勞動並加速了調查。這些每次查詢的時間節省在每週數百張支援工單中放大,推動更快的解決和更好的結果。

具體工作流改進包括:客戶歷史研究時間減少95%,從2-4小時降至2-3分鐘;跨平臺搜尋改進超過90%,從30-45分鐘降至3-5分鐘;文件建立加速75-85%;根因分析加快60-70%。文件影響尤為顯著:團隊產出增加200%,知識庫文章數量翻了三倍;待處理文章從40多篇降至10篇以下;文章建立時間從約1小時降至15分鐘,工程師可以在上下文新鮮時立即捕獲知識,提高文件質量和完整性。

採用率反映瞭解決方案對團隊的價值:CloudOps Helper在38人工程團隊中達到95%的活躍使用,Support Helper在試點階段達到約80%的採用率。Chrome擴充套件每天在全球使用,Quick維持超過99%的正常執行時間。

超越效率的轉型 Quick實現了以前不可能或不實用的能力。團隊現在可以更深入地分析CloudWatch告警模式,識別跨客戶的歷史趨勢,並做出資料支援的基礎設施改進決策。Quick Flows在透過人工審查和重複檢測保持質量的同時自動化文件。Quick Research提供以前無法獲得的跨平臺情報,促進跨多個工單的客戶互動分析和在問題升級前主動解決。

知識管理發生了根本性變化。碎片化的知識格局被消除,簡化的文件流程鼓勵即時知識捕獲。人機協作方法在顯著加速產出的同時保持質量。跨全球團隊的協作得到改善:來自Teams的統一溝通上下文、消除資訊孤島的跨工單可見性、無需冗長狀態會議的更快速交接,所有這些都促進了更高效的運營。跨時區的一致知識訪問幫助全球團隊無論身在何處都掌握相同的資訊。

未來展望:擴充套件自動化和整合 Aderant在Quick上的成功為進一步擴充套件創造了動力。Support Helper正在從10%測試向全面部署推進,CloudOps與支援團隊之間的協作持續增加。團隊已確定開發三個新的Quick Flows:筆記自動生成將自動從Teams對話生成結構化會議記錄;Jira工單建立將自動從對話和事件生成工單;工單問題篩選器將在進入佇列前預先篩選CloudOps工單的完整性,確保工程師擁有高效解決問題所需的資訊。

結論 Aderant的Quick之旅證明了僅靠搜尋是不夠的。雖然更快的檢索是起點,但真正的轉型來自於將AI搜尋與智慧工作流自動化相結合——消除資訊碎片化、自動化重複任務、提供跨多個系統的統一知識訪問。這些能力共同幫助Aderant每年節省數千小時,加速支援響應時間,並從根本上改善全球團隊的協作和知識共享方式。Quick Flows的加入尤其具有影響力,使團隊能夠自動化以前需要大量手動工作的多步驟流程,從文件生成到工單路由和解決跟蹤。

結果不言而喻:搜尋速度提升90%,文件建立速度提升75%,採用率達95%,七個月內成本極低。對於嘗試過搜尋但仍感摩擦的組織,Aderant的經驗清楚表明:真正的突破在於搜尋和自動化協同工作。

欲瞭解更多關於Amazon Quick如何改變組織運營的資訊,請訪問Amazon Quick網站。