将技术创新转化为商业价值

  Microsoft 365 Copilot Microsoft 365 Copilot 是一款集成于 Microsoft 365 应用（如 Word, Excel, PowerPoint, Outlook...

Tectura AI 快速启动方案，专为希望快速实现AI和数据分析能力的企业量身打造。通过简单高效的解决方案，加速企业数字化转型进程。我们提供三大核心方案，分别覆盖客户洞察生成、业务效率提升和业务智能顾问，以满足企业的不同需求。 Icon_24px_DeployManage_Color 洞察生成 AI驱动的数据分析和决策支持 KPI管理看板 数据分析平台 立即咨询 效率提升 AI提升日常业务流程效率 供应商发票识别与自动化 智能问答机器人 智能自动化 立即咨询...

企业流程自动化介绍 关键词：RPA, DPA, 智能自动化 企业流程自动化(Process automation)是指通过技术手段，将重复性、规则化的业务流程自动执行，从而提高效率、降低成本、减少人为错误。它涵盖了多种自动化技术，包括 RPA、DPA 等。 RPA (Robotic Process Automation) 特点：RPA关注在单一任务或简单流程的自动化，尤其是对重复性、规则明确、跨应用程序的流程非常有效。RPA通过模拟人类操作界面执行操作，减少人为错误，并显著提高效率。RPA的部署较简单，可以直接快速在企业内实现。 技术栈：主流RPA工具包括Microsoft Power...

为什么企业需要设计和构建企业级对话式 AI 机器人？ 关键词：企业级对话式AI机器人, 业务智能化转型 企业级对话式AI机器人已成为企业实现业务智能化转型的关键工具。相较于普通对话式AI机器人，企业级对话式 AI 机器人能够深度理解企业业务，在一定程度上替代人工开展工作。 普通的对话式 AI 机器人通常依赖于预定义的规则或公共数据库，主要用于处理简单的、通用的客户咨询或任务，例如天气查询、基本的订单状态查询等。虽然这些机器人可以在一定程度上帮助企业处理基础性工作，但它们往往缺乏深度的业务理解，无法处理复杂的、定制化的企业需求。 相比之下，企业级对话式 AI 机器人是依赖企业自身的珍贵数据构建的，它们不仅能够与企业的内部系统（如ERP、CRM等）无缝集成，还能够利用企业专属的业务数据和知识库，为员工和客户提供高度个性化和专业化的支持。企业级对话式 AI...

Azure机器学习：云端加速与MLOps的利器 关键词： Azure机器学习, MLOps, 云端服务, 数据驱动决策 Azure机器学习是一种顶尖的云端服务，专为加速和管理机器学习项目的全生命周期而设计。无论您是机器学习专家、数据科学家，还是工程师，Azure机器学习平台都能在日常工作中更高效地训练、部署模型，并管理机器学习操作（MLOps）。 Azure机器学习平台的核心优势在于其强大的简化功能，它帮助企业快速构建机器学习模型并实现自动化部署。通过机器学习即服务（MLaaS）模式，企业能够显著提升数据驱动型决策的效率和智能化水平。 Microsoft Azure 平台的机器学习数据流和模型构建的流程如下，包含了企业数据的收集、处理、存储，到人工智能模型的训练、推理，最后到数据分析和前端展示： Model data（模型数据） Enterprise data（企业数据）...

随着企业对数据驱动决策的依赖加深，数据分析和人工智能（AI）迅速成为各行业发展的核心。根据Statista的统计，预计到2025年，全球数据总量将达到175ZB，为企业提供了前所未有的机遇和挑战。AI技术能够帮助企业在海量数据中提取有价值的见解，从而实现创新和提高效率。本文将探讨各业务部门的数据分析用例，并深入分析AI如何促进业务发展。   业务部门的数据分析用例   1. 营销   优化营销活动 整合数据：通过整合社交媒体、网站流量和电子邮件营销等多渠道数据，企业能够实时追踪活动效果。根据HubSpot的研究，76%的营销专业人士认为分析数据是评估营销活动成功的关键。 目标区域识别：利用地理位置数据和客户行为数据，AI可以识别最具潜力的市场区域。例如，使用机器学习模型分析客户购买习惯，以优化区域市场的广告投放，提升转化率。 实时警报：建立关键绩效指标（KPI）监控系统，一旦发现任何异常变化（如点击率骤降），即可立即触发警报，便于快速调整营销策略。这种实时反馈机制使企业能够更灵活地响应市场变化。   客户角色创建 客户数据分析：通过分析客户的购买历史、社交互动和反馈，企业能够构建更加精准的客户角色。根据McKinsey的报告，个性化营销能使销售额提高10%-30%。数据分析工具能够帮助企业深入了解客户需求，定制产品和服务。 预算分配优化：结合展示次数与转化率的数据，企业可以更有效地分配广告预算。例如，通过分析不同广告渠道的表现，重新分配资源以实现最高的投资回报率。研究表明，数据驱动的预算分配能够使广告支出效率提高25%。...