Tradeshift 借助 Amazon Quick 从传统 BI 迈向智能体 AI

Tradeshift 是一家 AI 驱动的应付账款和电子发票合规平台，服务 70 多个国家的买卖双方，其云网络处理数百万笔交易。由于同时服务买卖双方，其分析需求与大多数公司不同。当内部 BI 工具无法应对不断增长的数据量和客户期望时，Tradeshift 转向了 Amazon Quick。Amazon Quick 是一个智能体 AI 工作空间，可连接所有应用、工具和数据，具备聊天代理、自动化工作流和深度研究等能力。

原有内部 BI 工具存在诸多限制：每查询最多支持 1 万行数据，计划报告上限 25 MB，仅保留 6 个月历史数据。维护该工具消耗了约 50% 的全职员工资源，导致工程资源无法投入产品创新。团队需要一款能消除繁重维护、提供企业级大数据性能、支持用户直接访问数据并具备 AI 自然语言查询能力的平台。

Tradeshift 的部署分阶段进行：2024 年初概念验证，2024 年 8 月至 2025 年 3 月构建嵌入式分析 MVP，2025 年 6 月面向买卖双方推出完整报告与分析应用。到 2025 年 8 月，Quick 已完全取代内部 BI 工具，组织内采用率达 98%。架构包含三层分析能力：16 个嵌入式仪表板、对话式 AI 访问以及分层数据自主权。

安全方面采用四层防护：Okta 单点登录、Amazon Quick 自定义命名空间隔离租户、签名 URL 提供限时会话绑定、行级安全过滤数据。Tradeshift 通过 Quick 的智能体 AI 能力实现了自动化工作流和自然语言查询，解决了手动报告和依赖 BI 团队的瓶颈。

实施 Amazon Quick 后，Tradeshift 观察到运营效率显著提升。内部账户和支持团队每周节省 8.5 小时手动 CSV 报告时间，外部买家每周每用户节省 6-8 小时。手动数据处理减少 80%，运营瓶颈识别时间从 1-2 天降至 5 秒以内。成本方面，总拥有成本降低 40%。

要点

• Tradeshift 用 Amazon Quick 替代内部 BI 工具，查询响应速度提升 30 倍，总拥有成本降低 40%。
• 新架构支持 16 个嵌入式仪表板，处理百万至亿级交易记录，响应时间从 45-90 秒降至 3 秒以内。
• 内部团队每周节省 8.5 小时手动报告时间，外部用户每周节省 6-8 小时，手动数据处理减少 80%。
• 运营瓶颈识别时间从 1-2 天缩短至 5 秒以内，组织内采用率达 98%。
• 嵌入式分析从内部工具转化为创收产品，提供标准版和高级版分层数据自主权。