業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
  • 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的缺失
    當前，客戶在進行業(yè)務(wù)決策時，往往缺乏精確的數(shù)據(jù)支撐，過度依賴于歷史經(jīng)驗與基礎(chǔ)的預測方法，這限制了他們對市場動態(tài)的快速響應(yīng)和深入洞察。
  • 現(xiàn)有工具的局限性
    市場上現(xiàn)有的輔助決策工具大多基于數(shù)據(jù)和模型，但它們在提升客戶決策的準確性和效率方面存在局限。
  • 決策效率與準確性的提升需求
    客戶需要通過技術(shù)手段提升決策的效率和準確性，對創(chuàng)新解決方案提出了更高要求。
算法模型 & ML
數(shù)據(jù)+模型雙引擎驅(qū)動，面向智能服務(wù)場景，快速靈活利用AI技術(shù)，支持業(yè)務(wù)決策，助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型破局。
數(shù)據(jù)+模型雙引擎驅(qū)動：
結(jié)合數(shù)據(jù)和模型，提供智能化服務(wù)場景的解決方案。
AI技術(shù)快速應(yīng)用：
支持快速靈活地利用AI技術(shù)，以適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。
全流程服務(wù)支持：
提供從模型開發(fā)到部署、跟蹤的全流程服務(wù)，確保技術(shù)落地。

客戶價值
智能化轉(zhuǎn)型助力：

支持企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型過程中快速決策和響應(yīng)市場變化。

精準預測與風控：

通過預測模型和風控模型，提高業(yè)務(wù)預測的準確性和風險管理的能力。

收益優(yōu)化：

利用收益模型進行客戶畫像分析、動態(tài)定價、庫存優(yōu)化等，提升收益和市場競爭力。

定制化應(yīng)用場景：

根據(jù)不同業(yè)務(wù)需求，提供定制化的模型應(yīng)用，如需求預測、銷量預測、客流預測等。

行業(yè)客戶案例