帮助客户在业务中充分利用 AI。
推理
在 Fenix Alliance，我们帮助客户为其用户构建各种解决方案，这些方案能够学习并基于不完善的数据得出结论。
理解
十多年来，我们通过解读数据含义（包括文本、语音和图像）的解决方案为组织赋能。
互动
我们致力于通过以自然方式与人互动的解决方案释放每个人的能力，在各个渠道提供强大动力。
了解 AI 模型的创建方式
为了理解 Fenix Alliance 的 AI & 认知服务团队所提供的价值，至少对人工智能模型的创建方式有一个总体的了解非常重要。
以下步骤概括了创建实用预测性 AI 模型的各个高层阶段。如需详细了解模型构建过程，请 联系我们的技术支持团队.
准备数据
在此阶段，从各种来源收集数据并加以准备，以用于训练模型。在此阶段，可能会对数据进行清洗和去重，理解数据内容，并选出对预测结果最具信息价值的数据。这项工作通常被称为数据整理（data wrangling）。数据整理通常由编写收集和准备数据程序的数据开发人员或数据科学家来完成。
构建模型
一旦数据准备就绪，便进入构建模型阶段：将准备好的数据的一个子集（同时包含输入和结果）输入机器学习或深度学习算法以训练模型。然后，将模型的性能与准备好的数据的另一个子集（称为测试或评估数据集）进行对比衡量，并根据模型预测测试数据集中所述结果的表现优劣对其进行评估。
部署模型
假设模型表现达标，便将其保存为可供部署的文件。在部署模型阶段，通常会将创建好的模型文件复制到某个位置，使 AI 应用程序能够使用它进行预测。此步骤通常由我们的一名或多名开发人员完成，更具体地说是由 DevOps 工程师完成，他们负责确保模型始终正确部署到生产环境并随时可供使用。
我们将 AI 融入您业务的核心
在 ComputeWorks，我们不仅仅是开发 AI，而是将其无缝嵌入到您的工作流程、平台和客户体验中。从自动化内部流程到借助对话式 AI 提升客户服务，我们提供切实可行、面向企业的解决方案，创造可衡量的业务价值。
运营效率
集成 AI 以自动化手动任务、减少人为错误并简化运营——从供应链优化到人力资源工作流程。我们的解决方案旨在接入您现有的工具，并增强您的员工队伍。
更智能的客户体验
部署智能聊天机器人、虚拟助手和实时分析，提升您的客户支持、营销和互动策略。我们将 AI 带入每一个互动渠道——网页、移动端、消息平台等等。
决策智能
利用预测模型、趋势分析和实时洞察，为财务、运营、销售等领域的战略决策提供支持。我们的 AI 可直接与您的商业智能平台和数据管道集成。