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    數(shù)據(jù)應(yīng)用-算法模型 & ML
    數(shù)據(jù)+模型雙引擎驅(qū)動支持業(yè)務(wù)決策
    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(yù)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(yù)測與風控：

    通過預(yù)測模型和風控模型，提高業(yè)務(wù)預(yù)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(yù)測、銷量預(yù)測、客流預(yù)測等。

    行業(yè)客戶案例
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