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企业数据治理与数据迁移 数字化营销与数字化运营 企业流程优化 业务挑战 • 技术整合与数据治理困难 • 在数字化层面存在组织文化与人才缺口 • 迁移过程中难以保证数据一致性与准确性 • 不同系统存在兼容性的问题,整合难度高 • 市场变化迅速,营销模式难以跟上市场 • 技术迭代快速,技术架构难以跟上行业前沿
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信用信息分散在各个机构,如银行、法院、运营商、电信等,数据之间无法互通、信息孤岛问题严重,金融机构无法有效判断出客户的征信信息 信用信息分散在各个机构,如银行、法院、运营商、电信等,数据之间无法互通、信息孤岛问题严重,金融机构无法有效判断出客户的征信信息 传统采集方式耗时耗力,数据采集难 信用数据不同于其他行业
规模转变为关注核心资产质量;从点状信息化升级为全面数字化转型 - 新挑战 如何做好资本科学投资、风险精准防控?如何实现数字化、高质量的项目群规模化开发?如何提升国有资本运营效率、实现国有资产保值增值?如何对标世界一流,借助科技之力实现大象转身? undefined 解决方案应用场景
废钢智能判级系统通过AI算法,智能定级、智能扣杂,统一标准,减少人员主观因素对定级的影响和纠纷 • 存储定级过程数据,做到过程可追溯,减少废钢供应商对定级的异议 • 减少人工验废钢工作量,只处理系统报警的异常(例如有封闭容器);同时降低定级过程中可能存在的工伤风险 • 智能定级系统替换原有人工定级,提高钢厂智能化,
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