使用生成式人工智能重塑企业的业务...

变革迈向智能型企业...

智能决策优化服务, 让商业目标更准,风险更小...

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EWOTA是一家专业人工智能(AI)应用服务公司,我们帮助客户高效地使用传统AI和最新生成式AI的应用到运营、新产品研发等企业日常经营环节中。我们的专业能力和丰富经验能够帮助企业克服应用AI新技术的挑战, 使得企业能更好地利用人工智能实现公司的目标,获得持续发展。AI服务领域有:

  • 智能商业预测:我们使用先进的算法来分析历史数据和相关数据,以及模式分析来预测未来趋势。 适用于场景包括新产品的需求预测、新能源的需求预测、金融资产的风险预测等,帮助企业预知未来趋势从而做出前瞻性的应对和部署。

  • 智能决策优化:我们帮助分析业务决策问题,将决策问题转换为数学模型,使用先进的数学求解器运行模型以得出最佳结果。 使我们的客户能够做出数据驱动的决策,提高成功率并降低潜在风险。

  • 生成式AI:我们掌握主流大模型的本地化和小型化能力,通过调优模型,例如Llama-3,训练结合企业的专属知识,并部署至企业的私有网络环境, 让企业安心地获得最新AI的能力。 也可以通过建立多智能体(Agent)等应用, 帮助企业使用各大模型厂家的优势能力,实现企业的AI应用目标。

  • AI业务变革设计:我们的顾问与客户密切合作,评估企业当前的AI业务转型的成熟度, 包括业务流程分析、数据治理和其他关键因素,以符合企业的战略目标。在此基础上,我们设计企业的业务架构作为业务变革的基线;同时我们也会评估实施数字化和智能化的流程领域,建议实施的优先顺序、撰写的关键要素指标等,  帮助客户建设成为更高效更智能的公司。

作为一家致力于人工智能解决方案服务的公司,我们利用我们的专业知识和经验为企业客户提供全面的支持,帮助企业在快速发展的人工智能应用领域取得成功。 无论是AI路线图规划、方案设计、技术实施,还是人才培训,我们致力于为客户提供量身定制的解决方案,帮助企业获得实实在在的商业价值。

您可以浏览我们的网站获取更多资讯,或点击留言给我们,我们会尽快回复您。


线性规划方法简介

现代商业环境日趋复杂, 商业目标的实现受到各种约束条件限制,如何在已有的资源条件下,实现最佳的目标? 亦或者要实现企业预定的战略目标,如何使用最经济的资源投入来实现?  

要回答这些问题,除非是简单的场景,否则往往需要用科学的数学模型化的优化方法帮忙寻找最优方案。 这些数学优化方法有不少,但真正在实际环境中用到的方法不多,我们分开几集分别介绍, 本集介绍最基本的线性规划(Linear Programming)方法。

数据治理 - 企业拥抱AI智能化的入口

从我们过往的不少企业项目中,发现数据质量是最参差不齐的,究其原因,质量较佳企业的基本都有数据治理的项目,我们也通常建议数据质量欠佳的企业,先从数据治理(Data Governance) 开始,我们编写本博文方便大家认识数据治理, 文章由以下三个部分组成:

  • 什么是数据治理
  • 为什么数据治理很重要
  • 有哪些数据治理最佳实践可参考

什么是数据治理?

如何借力数字智能科技帮助企业转型变革?

疫情后如今,每家公司都必须经历业务转型。 这简直是必需品,因为我们在商业上所做的一切都离不开线上,包括销售和客户沟通, 也已经面临人工智能的挑战。

无论是大企业是中小企业, 业务转型发展需要很多要素条件,使用科技手段往往是首选,例如数字建模、智能优化等先进工具和方法帮助转型变革。可以肯定的是,这些不会在一夜之间发生, 企业家需要一个路线图和一个深思熟虑的策略来帮助您准确地到达您想要的目标位置。

企业智能化能力评估

商业能力评估(Business Capability Assessment)是企业转型变革的重要一步,它不单是认识和盘点企业已有的能力,更加是对企业战略目标的进一步深入认识。

我们的业务能力评估模型建立在行业最佳实践和企业能力模型的基础上,使用了结构化的方法来评估公司的能力成熟度, 覆盖了:

  • 企业的未来愿景,
  • 行业趋势
  • 公司现状能力

能够帮助企业更快地找到转型所需的关键锚点,更好地支撑管理层做出关键的决策,更加稳妥地实现转型的目标。