Обзор
Решения для анализа на базе ИИ и больших данных глубоко интегрируют технологии искусственного интеллекта и больших данных. Их ключевая цель — преобразование огромных объёмов необработанных данных в практически применимые бизнес-инсайты и возможности интеллектуальной автоматизации. Решение использует передовые алгоритмы машинного обучения, прогнозное моделирование и технологии мультимодального анализа данных для точного выявления бизнес-закономерностей, клиентских тенденций и операционных паттернов из структурированных и неструктурированных данных, формируя интеллектуальную систему принятия решений и исполнения, охватывающую полный бизнес-процесс. Его ценность пронизывает ключевые сценарии, включая омниканальное клиентское самообслуживание, повышение эффективности сотрудников, интеллектуальный маркетинговый анализ и точное взаимодействие с аудиторией, помогая организациям комплексно воспринимать бизнес-операции, поведение клиентов и рыночные тенденции, обеспечивая оптимизацию решений на основе данных, реинжиниринг процессов и повышение эффективности, что создаёт прочную основу для качественного и устойчивого роста бизнеса.
Справочная информация
В эпоху информатизации и цифровизации современные предприятия одновременно сталкиваются с возможностями и вызовами, связанными с огромными объёмами данных. Традиционные решения, основанные на едином типе данных и едином источнике данных, уже не способны удовлетворить разнообразные и сложные бизнес-потребности предприятий. Эффективное использование данных и монетизация их ценности стали ключевым трендом отраслевой эволюции, а решения для анализа на базе ИИ и больших данных предоставляют предприятиям незаменимую технологическую основу для использования этого трансформационного потенциала.
Решение
Предоставляется единое комплексное решение «под ключ», полностью раскрывающее и максимизирующее ценность данных как актива.
Платформа больших данных
Платформа больших данных Inspur ориентирована главным образом на унифицированное управление данными как активом и открытую операционную деятельность на основе данных, предоставляя бизнес-приложениям и аналитикам полную поддержку работы с данными; внутри создаётся централизованная фабрика обработки данных, а вовне — единый портал потребления данных.
Платформа ИИ
Платформа ИИ Inspur создаёт сквозную систему ИИ от подготовки данных до открытия моделей. Опираясь на эту платформу, Inspur помогла предприятиям из разных отраслей достичь целей бизнес-трансформации.
Бизнес-аналитика
Решения Inspur для бизнес-аналитики обеспечивают возможности анализа и визуализации данных на всём протяжении процесса, поддерживая бизнес-операции клиентов, включая анализ данных сетевого обслуживания (оборудование, оповещения, производительность, заявки) и анализ данных по доходам и заказам клиентов.
Платформа интеллектуальных агентов на базе большой модели Yunrui
Платформа интеллектуальных агентов на базе большой модели Inspur Yunrui предоставляет сквозной инструментарий для разработки диалоговых ИИ-агентов, охватывающий тонкую настройку больших моделей, создание базы знаний, разработку интеллектуальных агентов и другие этапы. Платформа создаёт приложения на базе больших моделей для различных отраслевых сценариев, поддерживает гибкое комбинирование и оркестрацию таких возможностей, как базовые большие модели, промпт-инжиниринг, генерация с дополнением из поиска (RAG), плагины и другие, а также через стандартизированный процесс публикации сервисов обеспечивает открытый обмен приложениями интеллектуальных агентов для удовлетворения потребностей различных бизнес-сценариев.
Режимы разработки на платформе интеллектуальных агентов
Платформа предлагает два режима разработки — «быстрый интеллектуальный агент» и «интеллектуальный агент на основе рабочего процесса», — представляя собой единую платформу, объединяющую разработку, применение и эксплуатацию интеллектуальных агентов. Платформа интегрирует большую модель DeepSeek, усиливая возможности оркестрации и планирования интеллектуальных агентов, и создаёт инструменты для полного процесса, поддерживая практическое применение больших моделей в самых разных отраслях.
Богатый набор сценариев применения ИИ
Уже создана всеохватная система интеллектуальных приложений, охватывающая такие сценарии, как управление ресурсами, оптимизация качества, диагностика неисправностей, эксплуатационное обслуживание и забота о клиентах, пронизывающая всю цепочку создания ценности предприятия.
Ценность для клиента
Усиление способности принимать решения
Решения для анализа на базе ИИ и больших данных обеспечивают глубокие рыночные инсайты и оценку тенденций, помогая предприятиям принимать более точные и научно обоснованные бизнес-решения. В таких областях, как разработка продуктов, формирование маркетинговых стратегий, обслуживание клиентов и управление цепочками поставок, эффективное использование данных позволяет оптимизировать распределение ресурсов и повысить общую операционную эффективность.
Повышение эффективности маркетинга
Анализ покупательского поведения и предпочтений клиентов поддерживает персонализированный маркетинг, что не только повышает конверсию маркетинговых сообщений, но и снижает маркетинговые затраты; возможности прогнозной аналитики также помогают предприятиям оценивать рыночные тенденции и получать конкурентное преимущество.
Улучшение клиентского опыта
Опираясь на технологии ИИ и больших данных, решение глубоко выявляет потребности и ожидания клиентов, обеспечивает более точное и персонализированное обслуживание, повышает удовлетворённость и лояльность клиентов, способствуя долгосрочному и устойчивому росту бизнеса.
Содействие бизнес-инновациям
Посредством углублённого анализа данных выявляются новые рыночные потребности и бизнес-возможности, что побуждает предприятия исследовать новые бизнес-модели и инновационные направления, создавать новые продукты и услуги.
Повышение операционной эффективности
Автоматическая обработка огромных объёмов данных снижает необходимость ручного вмешательства и операционные затраты; одновременно обеспечиваются мониторинг в реальном времени и оповещения, позволяющие предприятиям быстро реагировать на изменения рынка и непрерывно повышать операционную эффективность.
