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        业务挑战
        • 数据驱动决策的缺失
          当前，，，客户在进行业务决策时，，，，往往缺乏精确的数据支撑，，，，过度依赖于历史经验与基础的预测方法，，，这限制了他们对市场动态的快速响应和深入洞察。。
        • 现有工具的局限性
          市场上现有的辅助决策工具大多基于数据和模型，，，，但它们在提升客户决策的准确性和效率方面存在局限。。。
        • 决策效率与准确性的提升需求
          客户需要通过技术手段提升决策的效率和准确性，，对创新解决方案提出了更高要求。。
        算法模型 ML
        数据+模型双引擎驱动，，，面向智能服务场景，，，快速灵活利用AI技术，，支持业务决策，，助力企业智能化转型破局。。。。
        数据+模型双引擎驱动：

        结合数据和模型，，提供智能化服务场景的解决方案。。。。
        AI技术快速应用：

        支持快速灵活地利用AI技术，，，以适应业务需求的变化。。。。
        全流程服务支持：

        提供从模型开发到部署、、、跟踪的全流程服务，，，，确保技术落地。。


        客户价值
        智能化转型助力：

        支持企业在智能化转型过程中快速决策和响应市场变化。。。

        精准预测与风控：

        通过预测模型和风控模型，，，，提高业务预测的准确性和风险管理的能力。。

        收益优化：

        利用收益模型进行客户画像分析、、动态定价、、库存优化等，，，提升收益和市场竞争力。。。。

        定制化应用场景：

        根据不同业务需求，，，，提供定制化的模型应用，，，，如需求预测、、销量预测、、客流预测等。。

        行业客户案例