主要观点总结
本文主要介绍了瓴羊智能科技在AI与数据结合方面的实践与成果。该公司推出了五大产品矩阵，专注数据要素服务，并结合AI技术为企业提供智能化解决方案。同时，文章还提到了AI在BI工具、营销、客服等领域的应用，以及数据治理和流通的重要性。瓴羊在数据领域取得了显著进展，并顺应数据流通的趋势推出了瓴羊港。
关键观点总结
关键观点1: 瓴羊智能科技的产品与服务
瓴羊推出了五大产品矩阵，包括应用侧的分析、营销和客服产品，数据侧的数据治理和流通等。
关键观点2: AI在BI工具中的应用
AI技术使得BI工具更加智能化，如瓴羊Quick BI的智能问数功能可以为用户提供智能化的数据分析服务。
关键观点3: AI在营销领域的应用
借助大模型，瓴羊Quick Audience可以快速圈定目标用户，提高营销效率。
关键观点4: AI在客服领域的应用
瓴羊Quick Service 2.0借助大模型解决了智能客服的不足之处，提高了解答准确率和效率。
关键观点5: 数据治理的重要性
数据治理是数字化转型的基础，Dataphin通过标准化数据处理流程，统一数据口径，为企业提供可靠的数据基础。
关键观点6: 数据流通的挑战与机遇
数据流通是破解数实融合发展堵点的关键。瓴羊港旨在破解企业面临的数据缺失、数据资产难以管理等问题，提供一站式数据服务。
文章预览
机器之心原创 作者：吴昕 三年走来，每一步都 「作数」 。 懂场景者得 AI 短短一年多，全国已有 197 个 AI 大模型完成备案，行业大模型占比近 70%。伴随这一快速增长的趋势，一个现实问题不容忽视， 如果不能和普通商家的现实需求紧密结合，大模型体验再好，也无法帮助大模型厂商自动完成商业闭环： 扎堆商场一楼的新能源车销量大不如前 ，如何让高昂租金的产出性价比更高？ 某大型服装厂的数据表累积超过 3 亿多行，如果提炼不出价值，就只是成本； 因为数字转型做得早，一堆业务系统竖起的数据「烟囱」让某乳业大品牌进退维谷； 答非所问、反应滞后、人工客服难找，智能客服一直在挑战人的血压极限； ....... 算法是智力，算力是体力，数据是血液，「但让 AI 真正飞入寻常百姓家的关键，在于与具体场景的深度融合。」9 月 20 日，瓴
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