金融服务公司可以使用 Amazon Bedrock 来自动化任务，例如生成财务报告摘要和处理客户查询。Bedrock 提供对大型语言模型 (LLM) 的访问，这些模型可以处理结构化和非结构化数据，使开发人员能够构建针对特定金融工作流程定制的应用程序。例如，模型可以分析季度收益报告，提取关键指标，并以通俗易懂的语言生成简洁的摘要。开发人员可以使用财务数据集定制这些模型，以提高 EBITDA 或流动比率等领域特定术语的准确性。与现有数据管道（如 AWS Glue 或内部数据库）集成，允许系统拉取实时数据进行分析，并通过 API 输出格式化的摘要。
对于客户银行业务查询，Bedrock 可以驱动聊天机器人或虚拟助手来处理例行任务。开发人员可以构建一个系统，通过安全的 API 连接到银行的客户数据库，使模型能够回答诸如“我的当前余额是多少？”或“如何申请贷款？”之类的问题。模型还可以通过检索政策文件并生成分步指导来解释复杂的流程，例如抵押贷款资格标准。为确保可靠性，开发人员可以实施护栏，将模型的响应限制在经过验证的数据源，并将模棱两可的请求标记出来供人工审查。例如，如果客户问“为什么我的交易被拒绝了？”，系统可以在回复之前交叉引用交易日志和欺诈检测规则。
另一个应用是自动化合规性检查或风险评估。经过监管指南训练的模型可以审查贷款申请，标记不一致或缺失的文件。开发人员可以配置 Bedrock 来处理客户提交的 PDF 或扫描表格，提取相关字段（例如，收入证明），并根据内部规则进行验证。例如，如果贷款申请人的债务收入比超过阈值，系统可以自动生成带有理由的拒绝通知。Bedrock 的可扩展性还支持批量处理——例如分析数千份保险索赔以查找欺诈模式——同时保留用于监管报告的审计追踪。通过将 LLM 与现有欺诈检测 API 相结合，开发人员可以创建分层系统，减少人工审查工作量。