AI 与数据解决方案
融入日常工作的 AI，
与您的数据和业务系统相连。
AI 在企业中的价值，来自它在正确权限下与文档、记录和流程的连接。InterCloud 构建融入日常工作的助手、文档处理管道、分析和自动化，支持泰语和英语。
AI 解决方案
基于企业信息的助手与智能副驾
这些解决方案与我们自有产品中使用的助手 InterCloud AI 建立在同一基础之上，可以基于您自己的数据、按照您自己的访问规则进行部署。
知识助手
助手依据制度、手册、合同和工单回答员工和客户的问题，并注明出处文档。回答遵循提问者的权限，助手不会透露用户本身无法直接打开的内容。
文档理解
减少从文档中手工录入数据的工作。从发票、采购订单、身份证件和表单中提取字段，对来信进行分类，并标记需要人工审核的事项。处理管道基于英语和泰语文档构建和测试，包括多语言混排版式和扫描页面。
应用内的智能副驾
在实际开展工作的业务系统中起草、摘要并建议后续步骤，例如生成案卷摘要、拟定给客户的回复，或根据电子邮件预填表单。用户审核并确认每条建议，系统会记录提出了哪些建议、采纳了哪些建议。
语言支持
员工和客户可以使用泰语或英语与助手交流。提示词、检索和评估都在两种语言下进行测试，包括泰语的分词、数字和正式语体。在适合对话的场景中，还可提供语音输入和虚拟形象界面，例如 InterCloud AI Avatar。
数据分析
基于受治理数据的管理仪表板与预测
我们先构建数据管道和商定的指标定义，再制作仪表板，因为报表项目往往因数据质量和时效问题而失败。来自 GlowScale、Orbio、您现有 ERP 以及外部来源的数据会被加载到受治理的数据仓库中，并保留历史记录。
在此基础上，我们构建基于角色的仪表板、定时报表，以及供分析人员使用的自助探索功能。在数据条件允许时，我们还会增加需求、现金流或产能预测，并在每项预测旁显示置信区间。
分析与 AI 共用同一数据层，因此助手在回答某分支机构上季度业绩的问题时，所用数据与管理报表完全一致。
- 将应用、数据库、文件和 API 的数据汇入中央数据仓库的管道
- 每项指标只有一个定义，记录在案并在所有报表中复用
- 面向高管、管理层和运营人员的仪表板，并定时推送
- 在数据条件允许时提供预测和异常检测
自动化
减少后台流程中的重复性工作
大部分后台工作是由系统间一连串基于规则的细小步骤组成的。我们将这条链条自动化，把需要判断的决策留给人来做。
工作流自动化
事项无需人工跟进即可向前推进。审批、提醒、升级和状态更新由您系统中的事件触发，每一步都有记录；当某个事项超出规则范围时，会指定明确的负责人。
文档处理
收到的文档无需手工录入即可进入 ERP。系统读取发票、订单和表单，与采购订单或主数据进行匹配后过账，异常情况则转给审核人员，避免队列受阻。
系统间对接
以定时和事件驱动的集成，取代 ERP、CRM、电子商务和政府门户之间的手工导出和重复录入，并内置重试和告警机制。
沟通往来
每条发出的消息都记录在客户或事项档案中。个性化的电子邮件、LINE 和应用内消息根据模板和数据生成，并在设定的触发条件满足时发送。
AI 参与流程
在规则不足以应对的环节，由语言模型在流程中进行分类、提取和起草，并通过置信度阈值决定何时必须由人确认后才能提交结果。
可衡量的成果
每项自动化都会报告处理量、周期时间和异常率，让您的团队看清它处理了什么、在哪里卡住，以及下一步是否值得自动化。
MLOps
上线后持续维护和监控模型与助手
模型或助手提示词也是软件，而它所依赖的数据会随时间变化。我们据此对待它：进行版本管理，用评估集测试，通过与系统其他部分相同的流水线部署，并在生产环境中监控。
评估集与您的领域专家共同建立，包含泰语用例和已知的边界情况。模型、提示词或检索步骤的每次变更在发布前都要用评估集评分，评分结果会被保留，以便发现质量退化。
在生产环境中，我们监控延迟、成本、回答质量信号和数据漂移，并将用户的纠正反馈到评估集中。如数据驻留有要求，模型可托管在您自己的 AWS 账户中。
- 模型、提示词和检索配置均进行版本管理，并附有版本说明
- 评估集由您的专家审核，每次变更都会运行
- 在 SnowTrack 中对质量、延迟、成本和漂移进行生产监控
- 部署在 AWS 上，如数据驻留有要求，可部署在您自己的账户中
负责任 AI 与数据治理
合规与审计团队可以核实的承诺
企业使用 AI 的前提是信任。我们将以下承诺纳入设计并形成书面记录，以便您的合规和审计团队进行核实。
- 访问控制延伸至 AI：助手只能看到提问用户有权查看的内容
- 依照数据保护原则处理个人数据：在处理管道中落实最小化、目的限制和保留规则
- AI 生成的结果写入财务、法律或面向客户的记录之前，须经人工确认
- 每次 AI 交互都连同所用来源一并记录，使回答可追溯、可审计
- 发布前使用泰语和英语用例评估准确性和偏差，每次变更后重复评估
- 当用户与助手而非真人交流时，明确告知用户
- 模型和数据的托管选择有书面记录，并可选择将数据保留在您的 AWS 账户内
- 每个模型和助手都有书面指定的负责人，负责监控和停用