运营商

精细化运营赋能

运营商的运营管理依赖于以经营分析数据为基础的市场分析并制定决策,借助AI算法对于关联关系以 及根因关系的分析挖掘,可以对运营指标实现实时 监控,发现异常数值或波动,提前介入根因分析和 流程穿越,实现预判和预决。另外,在工作调度系 统、客户流失预测、服务生命周期分析等领域都将 发挥重大作用。

优化客户体验

电信运营商的客服系统十分庞大,每年有数亿级的客户呼叫接触记录,客服人员要应对十分繁重的工 作任务,但很多需求都是一些常规性的咨询受理需 求,重复性很高;通过AI平台,可以将一些常规性 问题推送到智能语音系统进行回答,而通过语音语 义分析质检又能及时发觉敏感投诉关键词,避免负 面效应进一步扩大;结合情感分析技术对客服满意 度进行预判,提升客服质量和优化客户体验。

“永不故障”网络

在网络运维领域,运营商竞争的根本是网络性能,服务运营中心启用人工智能分析技术,用以分析移 动网络使用情况,预测将来可能出现的故障,及时 排查。基于人工智能的应用可实现网络资源最优调 度,在问题出现之前将其消除,利用网络自动化及 时排除所有潜在问题,避免客户糟糕的网络体验。

金融

精准触达流量转化

目前银行营销方式多样,成本过高,且用户流量沉淀欠佳,如何形成精准匹配和触达,提升流量转化 任重道远。

提升智能化体验

随着数字化金融、普惠金融时代到来,金融服务触点、人群更加多元化,金融企业亟需提供更加智能 化的体验,从而提升平台与用户的粘性。

智能化风控体系

基于利用深度学习、图计算、生物探针等人工智能技术,实现无人工审核授信和放款,坏账率和资损 水平低于行业平均值50%以上,可帮助银行在信贷 审核上效率提高5倍+,客单成本降低50PP+。

教育

在线学习

运用慕课的建设理念和思路,兼容视频公开课、资源共享课、MOOC、SPOC和微课程建设标准,并 提供课堂教学班课管理,汇聚校内外优质人工智能 课程资源,确保学生在短时间内掌握人工智能课程 知识。

真实训练

实验训练体系基于容器(Docker)技术,各模块 相对对立,通过微服务交互,各项目成为一种标准 化、可移植和自管理的组件,使用沙箱机制相互之 间互不影响,性能开销低。通过多方位的训练,最 终灵活的、渐进式的掌握人工智能生态体系。

科研支撑

提供人工智能行业经典应用案例用于基础研究,提 供应用级API、云开发平台和教学科研管理平台, 可对科研项目进行实际开发,为科研工作提供支撑 平台。

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