覆盖数据治理、AI 模型开发、智能系统落地，适配制造、零售、金融、医疗全行业
针对企业 “通用 APP 功能不匹配、用户体验差、无法衔接现有业务系统” 等痛点，提供 “需求调研 - 产品设计 - 技术开发 - 测试上线 - 运维迭代” 全周期定制服务。拒绝 “模板化套壳”，基于企业业务逻辑（如电商的交易闭环、教育的课程交付、企业的内部协同），打造 “功能贴合、体验流畅、数据互通” 的专属软件 APP，助力企业实现 “获客增长、效率提升、服务升级” 的核心目标。
一、核心服务类型
3 大核心服务方向，覆盖 AI 与数据全链路
- 👉AI 驱动业务系统开发：・适配场景：智能质检、精准营销、智能客服、供应链预测、能耗优化・核心能力： - 定制 AI 模型（如计算机视觉质检模型、用户画像推荐模型、NLP 智能对话模型） - 嵌入现有业务系统（ERP/CRM/MES），实现 “AI 决策 + 业务执行” 无缝衔接・案例参考：为某汽车零部件企业开发 “AI 视觉质检系统”，替代人工检测，缺陷识别率达 99.2%，检测效率提升 60%，年节省人工成本 80 万元
- 👉全链路数据治理服务：・核心环节：数据采集（多源数据接入：IoT 设备 / 业务系统 / 第三方数据）→ 数据清洗（去重 / 补全 / 标准化）→ 数据建模（构建数据仓库 / 数据中台）→ 数据服务（API 接口输出 / 可视化报表）・技术亮点：支持实时数据处理（流处理框架 Flink/Kafka）、离线数据计算（Spark），确保数据 “实时可用、历史可查”・案例参考：为某连锁零售企业搭建 “全渠道数据中台”，整合门店 POS 数据、线上电商数据、会员行为数据，数据处理效率提升 70%，为后续 AI 营销提供高质量数据支撑
- 👉AI 模型迭代与系统运维：・服务内容： - 模型优化：根据业务数据变化（如用户行为更新、产品迭代），定期迭代 AI 模型（如更新推荐算法、优化风控模型），确保模型准确率稳定在 90% 以上 - 系统运维：提供 AI 系统监控（模型性能 / 数据质量 / 系统稳定性）、故障应急响应（7×24 小时）、版本升级支持・案例参考：为某金融机构维护 “AI 信贷风控系统”，每季度迭代风控模型，坏账率降低 15%，模型稳定性达标率 100%
二、服务核心优势
4 大核心保障，解决 AI 落地痛点
- 业务优先，拒绝技术空转：配备 “AI 算法工程师 + 行业业务顾问” 双团队，先梳理业务痛点（如 “如何降低质检成本”“如何提升营销 ROI”），再设计 AI 方案，确保技术与业务目标强绑定；
- 数据与 AI 一体化：从数据治理到 AI 模型开发全链路把控，避免 “数据质量差导致 AI 模型失效” 的问题，确保 “数据 - 模型 - 系统” 闭环打通；
- 低门槛落地：提供 “轻量化部署” 选项（如基于云平台部署 AI 模型、嵌入现有系统插件），无需企业重构 IT 架构，落地周期缩短至 1-3 个月；
- 效果可量化：建立 “AI 价值评估体系”，从 “成本降低（如人工成本）、效率提升（如处理速度）、业务增长（如销售额）” 三个维度量化 AI 效果，避免 “AI 效果看不见摸不着”
三、服务实施流程
5 步标准化流程，保障 AI 落地质量
业务痛点诊断 → 数据与 AI 方案设计（含数据规划 + 模型选型 + 系统架构） → 数据治理与模型开发 → 系统部署与调试（对接现有业务系统） → 效果验证与迭代优化（输出量化价值报告）
四、客户成功案例
多行业 AI 落地案例，验证服务实力
- 👉制造业：为某电子元件厂商开发 “AI 视觉质检系统”，检测效率提升 60%，缺陷漏检率从 5% 降至 0.8%，年节省成本 120 万元；
- 👉零售业：为某生鲜连锁企业搭建 “AI 智能补货系统”，基于销售数据、天气、节假日等因素预测补货量，库存周转效率提升 40%，缺货率降低 25%；
- 👉金融业：为某银行开发 “AI 信贷风控系统”，自动化审批率提升 50%，风控准确率达 98%，审批时长从 24 小时缩短至 10 分钟；
- 👉医疗行业：为某医院开发 “AI 辅助诊断系统”（针对肺部 CT 影像），辅助医生识别病灶，诊断效率提升 30%，早期病灶识别率提升 20%
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