01研究范围定义研究范围定义大模型浪潮席卷全球，AI Agent作为这股浪潮中的新星正在取代Copilot，成为大模型应用的主流形态之一，以其惊人的速度和影响力重塑科技和商业的版图。AI Agent 是指以大模型为驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行的智能体。随着大模型能力增强以及RAG等技术的成熟，AI Agent的能力得到了质的飞跃。这些模型赋予了AI Agent更
AI Agent是能够感知环境，基于目标进行决策并执行动作的智能化应用。随着大模型能力增强以及RAG等技术的成熟，AI Agent的能力得到了质的飞跃。这些模型赋予了AI Agent更接近人类的思维能力，再联动各类工具和组件，使得AI Agent在处理复杂任务时表现出前所未有的灵活性和效率。从智能助手、个性化推荐系统到自动化客户服务，AI Agent的应用案例层出不穷，它们在各行各业中展现出巨大的
在数字化浪潮的推动下，企业正寻求通过技术创新来重塑业务流程和提升服务质量。飞鹤作为中国乳制品行业的先锋，正积极拥抱这一变革，致力于通过人工智能技术来推动其数字化转型。本案例将深入探讨飞鹤如何通过构建AI能力中台，实现从传统运营模式到智能化服务的转变，以及这一转型如何为飞鹤带来新的价值。更多行业报告与相关案例研究，欢迎前往爱分析公众号或官网，领取更多前沿研究！01飞鹤开启以AI为核心的数字化转型新篇
01研究范围定义大模型浪潮席卷全球，AI Agent作为这股浪潮中的新星正在取代Copilot，成为大模型应用的主流形态之一，以其惊人的速度和影响力重塑科技和商业的版图。AI Agent是指以大模型为驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行的智能体。随着大模型能力增强以及RAG等技术的成熟，AI Agent的能力得到了质的飞跃。这些模型赋予了AI Agent更接近人类的思维
在当今快速变化的商业环境中，数据的实时性和准确性是企业制胜的关键。然而，数据孤岛、数据分散、处理时效差等难题却成为制约企业发展的瓶颈。本次分享将围绕实时数据技术在汽车行业的应用与实践经验分享展开。分享嘉宾｜徐智 一汽集团 数据架构师了解更多报告与文章资讯，请前往爱分析官网或公众号，为您提供更多服务。本次分享主要围绕三个方面展开。第一，关于数据技术的起源以及其与传统IT技术在应用系统构建方面的差异。
数据孤岛一直是企业数字化历程的瓶颈，面临信息缺漏、业务流程难以优化、业务创新备受阻碍等几大难题。传统数据平台无法支撑企业数据的按需按时使用，导致多交互场景完全无法支持。本文从实时数据技术与实际案例展开说明，探究为企业关键业务提供实时数据支撑的高效技术。分享嘉宾｜唐建法 钛铂数据 创始人&CEO了解更多报告及文章，请查看爱分析官网或公众号，为您提供更多服务。TapData 成立于 2019
AI2.0时代，数据价值愈发重要。大模型的技术突破离不开海量高质量数据滋养，在企业用户落地同样需要高质量数据支撑。数据基础设施完善、数据能力强的企业用户能够充分发挥大模型的能力，智能化场景更加丰富，落地效果更加显著。同时，大模型技术发展和企业智能化建设，也在反向推动着企业内部数据资产的运营管理和数据基础设施的迭代升级，大量数据应用在企业端落地，数据价值正在被最大限度激活。为了深入探讨AI大模型与数
数据分析是挖掘数据价值、支撑经营决策的关键步骤。在企业对数据分析工具高效、易用的追求下，数据分析技术持续迭代，前后历经固定报表、自助式分析、对话式分析三个发展阶段。数据分析技术的迭代的核心逻辑是对业务部门的数据应用赋能，体现在门槛的降低、灵活性的提升和分析能力的拓展。对话式分析是继传统BI、自助式分析之后的技术创新，代表着企业数据分析技术的新趋势。对话式数据分析能在意图理解准确、取数灵活、洞察深入
2024年8月15日至16日，备受瞩目的2024FDS金融领袖峰会将在·上海 - 上海城创金融科技国际产业园隆重举行。此次峰会以“创新、整合、激发：掌握银行业数字新脉搏”为主题，聚焦银行业所面临的挑战与机遇，吸引了大批银行精英积极参与。当前，银行业面临诸多挑战：居民金融需求进一步减弱，零售银行业长期存在同质化问题，离柜率逐年上升，网点客户到店量大幅锐减。在这样的形势下，银行业务的数字化转型已成
撰书初心“推动企业数字化升级，实现数据价值的普惠化，是我们写这本书的初衷。通过将理论与实践紧密结合，让读者能够快速理解和掌握关键概念，实现看了就会，会了就能做的学习效果。同时，我也要对每一位读者表达我的诚挚感激，希望这本书能为你们提供价值和启发。”——黎科峰博士 数势科技创始人兼CEO数势科技此次撰写的《指标体系与指标平台：方法与实践》，旨在推动企业数字化升级，实现数据价值的普惠化。当前市场对企业
在当下数字化经营的市场环境中，企业面临着前所未有的挑战和机遇。随着业务的不断扩展和市场的日益复杂，数据作为企业的核心资产，其重要性愈发凸显。然而“数据孤岛和数据不清晰”这一问题却成为了制约企业数字化进程和竞争力的关键因素。为了解决这一问题，指标管理逐渐受到重视，成为确保数据流通、清晰和可操作的关键。在此背景下，7月17日数势科技联合爱分析举办了“智能驱动，数据管用一体化新革命”线上发布会，在会上来
引言经过多年的数据基础设施建设，企业已经完成从“有数”到“用数”的过渡，数据驱动成为常态。进一步，面对激烈的市场竞争和快速变化的客户需求，如何提高“用数”效率，以实时或准实时的数据处理速度进行决策、开展服务以及优化运营，正成为企业获取竞争优势的关键，催生实时数据业务场景快速增长。面对日益增长的实时数据业务场景，传统的实时数据集成解决方案如点到点实时同步、ESB企业总线、Kafka消息队列等均存在各
在数据为王、智能为核的新时代，每一个企业的数智化转型都承载着对未来发展的重担。大模型和数据要素作为数智化转型的重要动能，也正在呈现相辅相成、互促共赢的局面。大模型借助数据要素优化底座能力不断迭代升级，数据要素依托大模型强大能力落地大量数据相关应用，这个过程中不断涌现出大量的优秀实践企业与相应数智化案例。为了挖掘并表彰那些在数智化转型中表现卓越的企业，我们特设“数智卓越企业奖”。我们期待看到一些卓越
更多案例研究与行业报告，请前往爱分析官网媒体行业企事业单位在数据要素领域得天独厚，日积月累的新闻报道、媒资素材、读者反馈和市场研究，沉淀出属于它们的“数据金矿”。但是，多数相关单位尚未重视和发挥数据要素价值，导致资源闲置。闲置的数据要素既无法赋能内部业务团队，也无法通过对外输出来实现社会和商业价值。这种对数据只存不用的行为，导致媒体行业的“金矿”逐渐变成为“包袱”。科技日报社作为媒体行业激发数据要
引言在数字化的浪潮中，企业界迎来了一个全新的转折点——数智化时代。这不仅是一次技术的飞跃，更是一场深刻的业务与思维的革命。企业IT部门作为这场革命的前沿阵地，正面临着前所未有的挑战与机遇。数智化转型并非易事，它要求企业不仅要拥抱新技术，更要在战略层面达成共识，以及构建起端到端的AI解决方案。企业IT部门如何确保技术投入转化为实际的业务价值？如何获得来自高层的支持？如何在众多供应商中甄选那些最为可靠
“过去几年里，当我们做内部审视和自我反思时，我们知道阿里落后了，因为我们忘记了真正的客户是谁。我们的客户是使用APP进行购物的人，而我们没有给他们最好的体验。”4月3日，在挪威主权财富基金（Norges Bank Investment）发布的最新访谈视频中，阿里巴巴联合创始人、董事局主席蔡崇信透露了他对于阿里巴巴的种种反思，将落后的原因总结为“没有重视体验
数据能力已经成为企业的核心竞争力。政策驱动数据产业发展加速，如2023年国家数据局成立；2024年，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》正式发布；并且 2024年起正式将数据资源视为资产纳入财务报表，推动企业数据驱动价值创造。可以看出，近两年国家数据产业政策逐渐深化，从制度建设向落地应用过渡。在企业端，面向复杂的市场环境和多变的客户需求，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，敏捷强健的
2023年，国内生成式AI爆发式发展，引发大模型创业热潮。随着大模型的竞争从技术往商业化应用方面延伸，企业级AI应用也迎来了快速发展。6月26日，微盟与爱分析联合发布了《2024年企业AI应用趋势洞察报告》（以下简称《报告》）。《报告》指出，随着AI商业化不断推进，企业级应用成为AI商业化的确定性路径。目前AI技术已融入企业的营销和渠道、客户运营、协同办公、研发生产、供应链、中后台支持等业务环节，
AI Agent正成为企业数字化转型的关键力量。它们不仅提升了工作效率，优化了客户体验，更是在数据分析、决策支持和自动化流程中扮演着至关重要的角色。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI Agent正以其独特优势，引领企业进入一个全新的智能时代。全球范围内，AI Agent的落地实践正如火如荼地展开，成为推动企业创新和增长的强劲引擎。爱分析致力于发掘和表彰在AI Agent领域取得显著成就的领先
导语：大模型爆火之后，很多企业也用大模型做了相关探索和实践，我们发现大模型解决单点问题时效果更好。但同时会产生安全、幻想等相关问题。今天从传统数据分析的痛点，到大模型智能分析的建设方式，并结合相关实践案例，分析AI Agent在智能分析领域的价值与实践。分享嘉宾｜李飞（博士），数势科技AI负责人内容已做精简，如需专家完整版视频实录和课件，请评论区或私信联系我们，为您发送完整内容。01 传统数据
随着人工智能领域大模型技术的快速发展，出具很多指导性意见，在最新的《2024年工作报告》中，明确提出了开展“人工智能+”行动，显示出对AI大模型发展的高度重视和支持。金融行业在AI大模型领域的政策支持和工作进展都呈现出积极的态势，金融行业对AI大模型的探索和应用正在逐步深入。各大银行纷纷加大在金融科技领域的投入。但是如何平衡发展与风控的关系，是金融行业在应用AI大模型技术时需要解决的关
4月11日，Kyligence 2024 数智论坛暨春季发布会成功召开。Kyligence 正式发布全新的企业级 AI 解决方案，基于服务金融、零售、制造、医药等行业领先客户的落地实践，Kyligence 为企业提供准确、可靠、智能的 AI + 指标平台一站式解决方案，以行业领先的技术和稳定可靠的产品助力更多客户在数智化浪潮中掌握先机。来自德勤和 Kyligence 的多位嘉宾分享了 Data +
在中央及地方政府的信创政策推动下，我国信创部分领域正在从“试点验证”迈向“规模推广”阶段。随着国产替换的深化，爱分析观察到，在需求侧，企业对信创产品的需求逐渐融合更丰富的业务诉求以及未来数智规划，正从“同类替换”转向“迭代升级”；而在供给侧，信创产品已经跨过“要用”、“能用”，正进入实力比拼的“好用”阶段。如在软件基础设施方面，企业对数据库的替换开始考虑云原生、存算分离、HTAP、超融合等功能特点
导读：为迎合现今数字化经营的市场趋势，指标平台通过实现指标的高效开发，提供了既灵活又高性能的指标服务，逐步演变为企业数据基础设施的核心组成部分。大模型通过其强大的数据处理能力和深度学习机制，为指标分析提供了更加精准、全面的视角，为企业提供更加精准的业务洞察和决策支持。本次分享围绕大模型加持的指标平台在企业内的建设路径，以及相关实践案例展开。分享嘉宾｜王劲 数果智能创始人&董事长内容已做精简
导读：企业的存量客户作为当今时代重中之重，如何让AI大模型大显身手，提升客户营销名单的精准性、营销自动化的效率性、营销资源分配的最适性？今天主要围绕三个关键环节以及相关案例展开说明。分享嘉宾｜林庆治 飞算科技首席数据官01 营销是一连串的转换过程零售行业客户转化逻辑分为四块，公域引流、会员经营、私域经营、私域裂变，大部分企业当前尚处在第二阶段——转化成会员，但对于精细化经营跟裂变往往暂时不具备能力
01 研究范围定义研究范围：在中央及地方政府的信创政策推动下，我国信创部分领域正在从“试点验证”迈向“规模推广”阶段。随着信创替换的深化，爱分析观察到，在需求侧，企业对信创产品的需求逐渐融合更丰富的业务诉求以及未来数智规划，正从“同类替换”转向“迭代升级”；而在供给侧，信创产品已经跨过“要用”、“能用”，正进入实力比拼的“好用”阶段。企业对信创产品迭代升级的具体需求表现为：1、软件基础设施数据库是
导读：存量客户是金融机构的最重要的资源，而AI大模型技术与应用的高速发展，能为银行业务提升方面发挥哪些作用呢？本次分享围绕存量时代的客户经营趋势、银行存量客户经营策略以及AI如何赋能银行存量客户经营等方面展开。分享嘉宾｜史晓辉 某国有银行数字化运营专家、 公众号“西欧欧”主理人存量客户是金融机构的最重要的资源，而AI大模型技术与应用的高速发展，能为银行业务提升方面发挥哪些作用呢？本次分享围绕存量时
本报告介绍了信创市场的五个层级，并重点分析了数据层的湖仓一体市场。湖仓一体解决方案能融合数据仓库和数据湖的优势，成为企业数据架构演进新方向。科杰科技的湖仓一体数据智能平台KeenDataLakehouse在查询性能、简单易用、存算分离等方面具有明显优势，且信创生态体系完善，可全面适配国产化软硬件产品。
01 报告综述中国制造业体量庞大，增长迅速。根据国家统计局数据，2022年我国制造业增加值达33.5亿元，继续保持世界第一制造大国的地位。根据工信部的数据，我国制造业占全球比重也从22.5%上升到近30%。与此同时，中国制造业面临智能化水平不足、核心技术受制于人、部分工艺流程的人工依赖度较高、产业附加值不足等问题。伴随着我国人口结构和产业结构的转型，制造业的成本将进一步攀升，未来发展面临挑战。在此
01 研究范围定义研究范围大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。2023年以来，ChatGPT引爆全球大模型市场。国内众多大模型先后公测，众多互联网领军者投身大模型事业，使得大模型市场进入“百团大战”阶段，2023年成为公认的“大模型元年”。企业用户方面，大模型的应用速度之快超乎想象。2023年初，企业管理层对大模型的话题还停留在大模型是什么，是不是概念
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