每家公司都有数据。很多。存在于 ERP 系统中。客户关系管理数据库。物联网传感器。电子表格。云应用程序。但问题是：数据只是摆在那里，对任何人都没有帮助。
你不需要更多的数据。你需要的是会思考的数据。能行动的数据。从昨天发生的事情中吸取教训，并告诉你明天该怎么做的数据。
这正是 LeapLytics 的优势所在。
我们连接您的系统。我们将您的数据转化为智能。我们创建一个循环，让每一个输出都能让下一个决策更加明智。
我们的实际工作
LeapLytics 提供三项核心服务：
人工智能即服务
由您自己的数据驱动的智能助手、预测和自动化。不是一般的人工智能。而是您的人工智能。
模拟即服务
在做出决定之前先进行测试。运行假设情景。在结果发生之前就看到它们。
完整的数据管道
我们会连接到您的系统，清理您的数据，并为人工智能和模拟做好准备。您无需为数据工程而头疼。
结果如何？从原始数据到智能决策--无需组建整个技术团队。
驱动一切的循环
大多数人工智能项目都是这样运作的：输入数据。得到答案。完成。
这是一条死胡同。
LeapLytics 的工作方式与众不同。我们构建了一个可在企业各个层面运行的循环：
步骤 1：接收数据
从您的 ERP、CRM、物联网设备、文档、API 到任何地方。
步骤 2：模型层处理
这可以是一个回答问题的人工智能助手。模拟测试场景。翻译引擎一个预测模型。任何你需要的智能。
步骤 3：创建输出
预测。建议。可视化自动采取的行动。
步骤 4：储存输出结果
在你身边在您的系统中。随时可用。
步骤 5：存储的输出变为新的输入
周而复始。
这不是一次性分析。这是一个连续的循环。每一个决策都为下一个决策提供信息。每一次输出都会让系统变得更加智能。每一次循环都会让你更接近业务的实际情况。
这种循环无处不在--在每个用例中，在每个层面上，在我们接触的每个系统中。
平台如何运作
LeapLytics 分层构建。每一层都有一项工作。每一层都与循环相连。
您的系统（数据所在）
一切从这里开始。您现有的系统：
- 企业资源规划系统（SAP、Oracle、Microsoft Dynamics）
- 客户关系管理平台（Salesforce、HubSpot）
- 文件管理系统
- 您已经拥有的数据库和数据仓库
- 物联网设备和机器数据
- 外部资源（应用程序接口、开放数据、网络）
我们不要求你改变你的系统。我们与它们连接。
输入和集成层
这就是我们收集您的数据并使其可用的地方。
- 连接器 与企业资源规划、客户关系管理、文档、物联网和应用程序接口相连接
- ETL/ELT 管道 以批次或实时数据流的方式移动数据
- 数据统一 清洁、标准化并解决质量问题
您的数据来自不同地方，格式各异。我们将其转化为一个干净、连接的数据源。
这里的循环： 输入原始数据。这些数据会被清理和结构化。结构化数据为下一层提供数据。人工智能模型的反馈会告诉我们哪些数据需要改进。我们改进管道。下次就能得到更好的数据。
数据和存储层
干净的数据需要一个家。该层以正确的格式存储所有内容，以备不时之需。
- 数据湖和数据仓库 为您策划业务数据
- 矢量数据库 用于文档、知识库和日志（人工智能助手搜索的内容）
- 特色商店 用于 ML 模型输入（预先计算，随时可用）
- 时间序列和事件存储 用于物联网数据、流程和任何基于时间的事物
- 输出存储 预测、模拟结果和聊天记录
这里的循环： 数据被存储。模型使用数据。模型创建输出。输出被存储起来。这些输出将成为下一轮分析的输入。
人工智能与仿真服务（模型层）
这就是智能发生的地方。您的数据将成为答案。
法律硕士服务
- 了解您业务的问答助理
- 帮助员工更快工作的辅助驾驶员
- 根据您的数据生成内容
机器学习模型
- 评分（哪些客户会流失？ 哪些是热门线索？）
- 预测（下一季度的销售情况如何？）
- 分类（该支持票据属于哪类问题？）
模拟引擎
- 情景规划（如果我们提价 10% 会怎样？）
- 假设分析（如果需求翻番会怎样？）
- 技术模拟（这台机器在压力下的性能如何？）
优化
- 基于限制和目标的决策建议
- 资源分配建议
- 流程改进见解
这里的循环： 数据为模型提供数据。模型产生输出（预测、模拟、答案）。这些输出被存储起来。存储的输出将成为未来模型的训练数据或背景。模型变得更智能。输出变得更好。
交互和协调层
如果人们无法使用智能，那么智能就毫无用处。这一层让人工智能变得触手可及。
- 对话协调人 管理聊天流程和上下文（以便助理记住你们的谈话内容）
- LLM 工具和函数调用 (这样，人工智能助手就能真正发挥作用--查询数据库、触发工作流、更新记录）
- 工作流程引擎 用于多步骤流程（审批、升级、自动序列）
在这里，人工智能不再是玩具，而是工具。你的助手不只是回答问题。他们会采取行动。
这里的循环： 用户提问或触发工作流。协调器调用正确的模型和工具。输出交付。用户反馈（这样做有用吗？ 这样做对吗？系统了解哪些方法有效。
客户前端（人们互动的地方）
这是您的团队实际看到和使用的内容。
- 网络应用程序和业务应用程序 嵌入式人工智能
- 聊天界面 在浏览器、Microsoft Teams、Slack 或自定义应用程序中使用
- BI 仪表板和报告 以实时智能为动力
- 模拟图形用户界面 用于运行场景并直观查看结果
我们在员工工作的地方为他们提供服务。无需学习新工具。人工智能显示在他们已经使用的应用程序中。
这里的循环： 用户与前端进行交互。他们的操作和反馈成为数据。这些数据会反馈到整个堆栈。体验得到改善。智能更加敏锐。
跨越一切的平台功能
有些东西不适合放在一层。它们贯穿整个平台。
安全和身份管理
您的数据始终属于您。我们实施基于角色的访问、加密和身份验证，因此只有正确的人才能看到正确的数据。
数据管理和目录
了解您拥有哪些数据、数据的来源以及数据如何在系统中流动。包括元数据管理和脉络跟踪。
MLOps
模型需要呵护。我们负责模型注册、监控和再训练，使您的人工智能长期保持准确性。
可观察性
查看正在发生的事情。整个平台的指标、日志、跟踪和成本监控。没有黑盒子。
合规性和可审计性
受监管行业？我们跟踪一切。每项决策、预测和行动都有完整的审计跟踪。
计费和使用跟踪
了解您正在使用的服务及其成本。对所有服务进行透明跟踪。
为什么选择 LeapLytics
我们可连接任何数据源
企业资源规划。客户关系管理物联网文档应用程序接口数据库。无论你有什么，我们都能接入。无需翻新和替换。没有迁移项目。我们与您现有的系统协同工作。
我们的人工智能在行动
大多数人工智能工具都是回答问题。而我们的工具却能做事。通过工具和功能调用，我们的助手可以查询您的系统、更新记录、触发工作流并执行决策。不仅仅是洞察力，还有影响力。
根据真实数据进行模拟
忘掉使用虚假数字的玩具模型吧。我们的模拟使用的是您的实际企业数据。当你问 "如果 "时，你会得到值得信赖的答案。
一个平台满足所有需求
ML 模型。大型语言模型。模拟。全部使用相同的数据层。没有孤岛。没有重复的管道。一个统一的系统。
明确的业务成果
我们不为技术而销售技术。我们提供
- 更快的决策 因为洞察力立竿见影
- 更好的决定 因为它们基于完整的数据
- 自动决定 因为常规选择不需要人类
- 经过检验的决定 因为您可以在承诺之前进行模拟
使用案例
预测和预测分析
未雨绸缪，先知未来。需求预测。销售预测。资源规划。现金流预测。随着新数据的到来，不断改进预测。
内部团队的智能助理
为您的员工提供一个了解您业务的人工智能。回答有关政策、产品、客户或流程的问题。在一次对话中从多个系统中提取数据。直接从聊天中采取行动。
工艺优化和假设仿真
在做出更改之前先进行测试。如果我们更换供应商会发生什么？调整定价？重新分配资源？运行模拟。查看结果。自信地做出决定。
异常检测
防患于未然监控物联网传感器，发现设备故障。监控交易中的欺诈模式。跟踪流程中的异常行为。发现异常时发出警报。
文件情报
将非结构化文档转化为结构化知识。从合同、发票、报告和电子邮件中提取信息。使其可搜索。使其具有可操作性。
客户智能
比客户更了解自己。预测客户流失。下一步最佳行动建议。情感分析。大规模个性化。
一切是如何实现的
想象一下
您的 ERP 数据流入 LeapLytics。数据会得到清理和存储。一个 ML 模型会预测哪些订单会延迟。预测结果显示在运营团队使用的仪表板上。他们会采取行动。行动结果作为新数据回流。模型在学习。下周的预测会更加准确。
与此同时，你的销售团队会向人工智能助理询问客户的历史记录。助理会从 CRM 中提取数据，查看最近的支持单，并在几秒钟内总结出所有信息。销售代表完成了交易。这一结果成为训练数据。助理会更好地帮助下一位销售代表。
您的财务团队进行了一次模拟：如果原材料成本增加 15%？他们看到了对各产品线利润率的影响。他们会在成本增加之前调整定价策略。
每一次互动每一个决定每一个结果这一切都会促进循环。系统会学习。你的企业变得更聪明。
准备好开始了吗？
您拥有数据。我们有平台。
让我们建立一个循环，将您的信息转化为情报。
联系我们 讨论您的使用案例。
