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MaaS

Model as a Service —— 模型即服務(wù)

基于決策式AI為垂直行業(yè)“按需供給”模型能力來(lái)輔助決策,以持續服務(wù)的理念來(lái)解決垂直行業(yè)長(cháng)期性、短期性、整體性和局部性的問(wèn)題,推動(dòng)人工智能在垂直行業(yè)的服務(wù)化和普惠化發(fā)展。決策式AI運用前沿科學(xué)技術(shù),依托深耕垂直行業(yè)經(jīng)驗和數智化運用能力,助力垂直行業(yè)構建技術(shù)應用,提升產(chǎn)品及服務(wù)的標準化、規?;?、體系化應用,助力客戶(hù)加速客群滲透、提升業(yè)務(wù)創(chuàng )新能力和價(jià)值創(chuàng )造能力。

BaaS

Business as a Service —— 業(yè)務(wù)即服務(wù)

基于決策式AI和生成式AI的串、并聯(lián)組合作業(yè),為垂直行業(yè)業(yè)務(wù)結果的實(shí)現賦能。尤其是在資產(chǎn)運營(yíng)方面,BaaS能提供全流程的閉環(huán)管理,不僅對業(yè)務(wù)的過(guò)程負責,也為最終結果負責。以結果為導向,推動(dòng)AI在垂直領(lǐng)域的應用效能變得可用、可見(jiàn)、可度量,助力垂直行業(yè)運營(yíng)效率提升。適用于多場(chǎng)景,已覆蓋金融行業(yè)、保險行業(yè)、電子商務(wù)/租賃等,未來(lái)也服務(wù)更多垂直行業(yè)。

金融行業(yè)云

保險行業(yè)云

電子商務(wù)、租賃等行業(yè)云

是公司基于BaaS業(yè)務(wù)基礎上在金融場(chǎng)景的重要應用,它以決策式AI+生成式AI為技術(shù)基礎,涵蓋信貸、小微、財富等具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景,可為機構獲取增量客戶(hù)的同時(shí)運營(yíng)其存量客戶(hù),通過(guò)AI為機構資產(chǎn)端和負債端業(yè)務(wù)提供智能化賦能,輔助機構完成增量用戶(hù)獲取及存量用戶(hù)運營(yíng)等核心KPI,提升金融行業(yè)資產(chǎn)運營(yíng)的效率,整體收費模式按促成的金融交易規模收取技術(shù)服務(wù)費。

新客運營(yíng)環(huán)節

以BaaS金融行業(yè)云為引擎,基于底層的AI能力,打造多渠道的產(chǎn)品結構和多維度的運營(yíng)體系,將C端用戶(hù)與B端機構進(jìn)行有機結合,構建了基于金融場(chǎng)景的新客運營(yíng)全流程一體化服務(wù),可實(shí)現平臺用戶(hù)留存及用戶(hù)價(jià)值的持續提升。一方面在頭部同業(yè)資源場(chǎng)景外,我們還擴充了電商、出行、支付、影音、教育等場(chǎng)景渠道流量,拉低拉新獲客成本。另一方面基于自營(yíng)平臺已積累了5000萬(wàn)的注冊用戶(hù),隨著(zhù)存量復購發(fā)生,拉低平均獲客成本。隨著(zhù)SM降低,逐漸跑出利潤。

老客運營(yíng)環(huán)節

隨著(zhù)宏觀(guān)政策的調整和銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展,各家機構的需求從爭奪新客戶(hù)逐步轉變?yōu)閷Υ媪靠蛻?hù)的深度經(jīng)營(yíng),對于供應商的系統構建能力、精準篩選能力和結果交付能力的要求日漸升高。我們迅速抓住機會(huì ),區別于現有市場(chǎng)上零星售賣(mài)單點(diǎn)工具的現狀,我們?yōu)殂y行等機構提供按結果付費的全鏈路解決方案??删珳史謱?,按AI智能機器人、短信、人工等不同方式的混合觸達,實(shí)時(shí)反饋和調整,為機構提供存量客戶(hù)運營(yíng)的全流程服務(wù),實(shí)現其核心KPI。

金融行業(yè)云

保險行業(yè)云

電子商務(wù)、租賃等行業(yè)云

保險經(jīng)紀平臺利用線(xiàn)上化CRM、畫(huà)像分析、保司核心系統直連為經(jīng)紀人賦能,打造了引領(lǐng)行業(yè)的高效產(chǎn)能保險營(yíng)銷(xiāo)科技平臺,前瞻性地采用兩層扁平管理模式可為經(jīng)紀人分配更多傭金激勵。
線(xiàn)上化CRM
保司核心系統
畫(huà)像分析

金融行業(yè)云

保險行業(yè)云

電子商務(wù)、租賃等行業(yè)云

將行業(yè)Know-How與 AI技術(shù)進(jìn)行有機結合
提升資產(chǎn)運營(yíng)效率
幫助垂直行業(yè)完 成數智化發(fā)展
實(shí)現全面賦能

百融研究

研發(fā)歷程

百融2014年以決策式AI起家,2017年底開(kāi)始研發(fā)生成式AI(智能語(yǔ)音多輪文本與語(yǔ)音對話(huà)技術(shù)),2018年將其成功應用于智能運營(yíng)業(yè)務(wù)中形成第一代Al Chatbot產(chǎn)品,2021年起實(shí)現規?;虡I(yè)變現。

整體研發(fā)產(chǎn)出

成立至今已累計獲得企業(yè)軟件著(zhù)作權及專(zhuān)利總數超260項,涵蓋人工智能、機器學(xué)習、隱私計算、人機協(xié)同、多模態(tài)等領(lǐng)域。同時(shí),公司也持續加大對頂尖研發(fā)人才的引進(jìn)和培養,公司員工中近50%從事研發(fā)工作。

研發(fā)產(chǎn)品/工具

打造了適用于具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的自動(dòng)機器學(xué)習平臺ORCA、百融大模型BR-LLM、智能語(yǔ)音產(chǎn)品Chatbot、隱私計算平臺Indra等高效能基座工具,提升產(chǎn)品性能的同時(shí)助力業(yè)務(wù)高效升級。

BR-LLM大模型

百融云創(chuàng )基于深度學(xué)習Transformer框架,結合NLP、智能語(yǔ)音等技術(shù),打造了場(chǎng)景驅動(dòng)的產(chǎn)業(yè)大模型——BR-LLM。 百融云創(chuàng )自主搭建了大模型底層框架,通過(guò)深度微調能支持百億級參數的訓練。
在A(yíng)I開(kāi)發(fā)層面,大模型展現出強大的代碼自動(dòng)化生成能力,通過(guò)大模型工程師只需要下達清晰的指令,用文字描述出需求,即能自動(dòng)生成模型,極大提升機器學(xué)習的開(kāi)發(fā)效率和生產(chǎn)模式。
在智能交互方面,大模型能提供“真人級”對話(huà)效果,對客戶(hù)的語(yǔ)音識別準確率可達到99%以上;在分析決策方面,以判別式AI為代表的小模型已經(jīng)發(fā)揮了重要作用,大模型的進(jìn)場(chǎng)將進(jìn)一步激發(fā)小模型的能量。

ORCA-GPT

創(chuàng )新性實(shí)現跨編程語(yǔ)言和框架的智能分析模型自動(dòng)轉換和部署
可利用BR-LLM的代碼生成能力,夯實(shí)ORCA底層
極大的降低了模型產(chǎn)品開(kāi)發(fā)部署的周期和成本

C-EVAL

C-EVAL(一個(gè)全面的中文基礎模型評估套件)最新公布的測試榜單中排名第25位
該模型涵蓋了大約1億token的高質(zhì)量中文訓練數據
通過(guò)了C-EVAL包含52個(gè)不同學(xué)科和四個(gè)難度級別的綜合測試
并在STEM、社會(huì )科學(xué)及人文科學(xué)相關(guān)科目中表現出較為優(yōu)異的成績(jì)
為進(jìn)一步探索生成式AI技術(shù)在垂直領(lǐng)域的具體應用提供了有力的技術(shù)支撐

AI Chatbot

智能AI語(yǔ)音機器人(AI Chatbot)集成了自然語(yǔ)言處理(NLP)
語(yǔ)音活動(dòng)檢測(VAD)等技術(shù)
自動(dòng)語(yǔ)音識別(ASR)
能夠準確識別人類(lèi)語(yǔ)言
文本轉語(yǔ)音(TTS)
提供毫秒級的語(yǔ)音交互和反饋,準確率極高
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