核心能力与技术架构 - 融合大模型、企业知识库与实时数据构建动态客户洞察引擎 实现多维数据整合与实时千人千面侧写生成 [1] - 具备自我迭代与持续进化能力 通过持续学习机制形成动态优化策略并提升转化效率 [3] - 实现"主动思考"能力 打通数据资产到业务动作闭环 构建企业"数据大脑" [3] 行业应用成效 - 金融机构外呼客户意向识别准确率提升至89.7% 大幅优化外呼转化效率 [1] - 证券行业高价值线索转化效率提升1倍以上 通过客服通话数据持续学习优化客户跟进策略 [3] - 美妆行业通过精准用户需求挖掘实现转化率与客单价双增长 联动促销政策生成专属权益方案 [1] 场景化落地实践 - 车企"车书助手"实现用户自然语言提问秒级响应 通过语义深度理解与知识库整合替代传统3小时人工响应流程 [3] - 金融投顾场景实时追踪资金异动生成个性化配置建议 使投资者获取深度市场解读时间缩短一半以上 [3] - 已跑通多个行业落地场景包括金融、证券、美妆、车企等领域 [3] 范式变革与行业影响 - 推动营销从粗放式广投走向精细化个体运营 实现"一客一策"新范式 [1] - 经历从"广而告之"到"确而助之"的范式转变 重新定义营销转化效率边界 [3] - 以数据智能体为核心的新架构将助推商业增长逻辑更新迭代 [3]