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    數據應用-算法模型 & ML
    數據+模型雙引擎驅動支持業務決策
    業務挑戰
    • 數據驅動決策的缺失
      當前，客戶在進行業務決策時，往往缺乏精確的數據支撐，過度依賴于歷史經驗與基礎的預測方法，這限制了他們對市場動態的快速響應和深入洞察。
    • 現有工具的局限性
      市場上現有的輔助決策工具大多基于數據和模型，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
      客戶需要通過技術手段提升決策的效率和準確性，對創新解決方案提出了更高要求。
    算法模型 & ML
    數據+模型雙引擎驅動，面向智能服務場景，快速靈活利用AI技術，支持業務決策，助力企業智能化轉型破局。
    數據+模型雙引擎驅動：
    結合數據和模型，提供智能化服務場景的解決方案。
    AI技術快速應用：
    支持快速靈活地利用AI技術，以適應業務需求的變化。
    全流程服務支持：
    提供從模型開發到部署、跟蹤的全流程服務，確保技術落地。

    客戶價值
    智能化轉型助力：

    支持企業在智能化轉型過程中快速決策和響應市場變化。

    精準預測與風控：

    通過預測模型和風控模型，提高業務預測的準確性和風險管理的能力。

    收益優化：

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

    定制化應用場景：

    根據不同業務需求，提供定制化的模型應用，如需求預測、銷量預測、客流預測等。

    行業客戶案例
    代碼：000034.SZ
    • PP電子控股
    • PP電子信息
    • PP電子問學
    • PP電子鯤泰
    • PP電子云科
    • PP電子商橋
    • 山石網科
    • 高科數聚
    • GoPomelo

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