Aderant 以 Amazon Nova Lite 建置工單分流系統,AWS 稱每週可省回 8 至 14 小時工程工時
AWS 介紹 Aderant 如何透過 Amazon Bedrock 與 Amazon Nova Lite 建置工單分析工具,整合多個營運資料來源,協助分類、指派與後續處理。AWS 表示,系統上線初期分析 109 張工單,分流準確率約 96%。

完整報導
AWS 於 2026 年 9 月 24 日介紹 Aderant 的 Intelligent Ticket Analyzer。這套以 AWS Lambda 建置的無伺服器工作流程,透過 Amazon Bedrock 使用 Amazon Nova Lite,針對新提交且尚未指派的工單,在工作日按小時排程處理。系統會從 Jira、Confluence、Amazon Athena 與 Microsoft SharePoint 蒐集營運脈絡,再提出負責團隊及處理起點建議;經核准的分流與溝通動作也可自動執行。
Aderant 採取分階段驗證:先以 Jira 規則建立初步路由,再以 AI 輔助檢視營運資料能否改善建議,之後讓分析工具在正式上線前以監控模式運行約兩週,並將分類結果與人工決策比對、調整提示與路由邏輯。AWS 表示,從構想到正式部署歷時五週,系統於 2026 年 6 月 30 日上線;對低信心度的決策仍保留人工審查。
依 AWS 公布的上線初期數據,該工具在最初 2.5 週檢視 109 張工單,分流準確率約為 96%。AWS 估計它每週可省回 8 至 14 小時工程工時,月運作成本低於 30 美元。這些數字是 AWS 對該案例的描述,呈現的是早期運作結果,而非長期成效保證。
這項部署延續 Aderant 在雲端營運流程中導入 AWS 工具的做法。AWS 先前於 2026 年 5 月介紹 Aderant 使用 Amazon Quick 支援其 38 人雲端工程團隊,並報告搜尋速度提高 90%、文件工作流程加速 75%。新工具聚焦於工單調查與分流;其實際價值,將取決於早期準確率和工時估算能否在更多工單與更長時間的運作中維持。
為什麼值得注意
這個案例把生成式 AI 用於支援工單的脈絡蒐集與分流,而不只是提供回答。多來源資訊整合、核准後才自動執行,以及低信心決策保留人工審查,具體說明了這套流程如何將自動化與人工把關並用。
來源證據
先看主要證據,再查看佐證來源與來源脈絡。
主要證據
1Aderant builds intelligent ticket triage with Amazon Nova
Angela Mapes
“Learn how Aderant built an intelligent ticket triage system on Amazon Nova Lite through Amazon Bedrock, automating context gathering, classification, routing, and knowledge enrichment for its cloud operations team.”
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