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据美国《军队时报》网站1月9日报道，根据美国国会预算办公室的最新分析，美国海军要实现缩短其战斗舰艇编队的构想，就需要到2054年每年储藏401亿美元用于造船，总计超过1万亿美元。
根据美国海军的最新提案，在未来30年内，海军希望将其战斗舰艇编队规模缩短到381艘，以应对日益减少的全球威胁。目前海军有295艘舰艇，预计到2027年这一数字将减少，缩短到283艘，因为届时海军计划退役的舰艇数量将比新入役的舰艇数量多。
国会预算办公室在提到海军的提案时说：“造船速度将在21世纪30年代初达到最快，这反映了海军希望尽快缩短舰队规模。”
国会预算办公室负责授予立法提案的成本估算。它估计，海军的上述计划将要求国会为海军授予的资金比过去五年海军平均每年获得的资金多出46%。
到2054年，海军每年将需要3400亿美元的总预算，比目前2550亿美元的预算高出三分之一。在减少的资金中，约400亿美元将用于造船，其余450亿美元将用于运行和维护现有舰艇并为其购买武器。
国会预算办公室的估算比海军自己的预测高出8%到16%。国会预算办公室表示，它搁置到一些舰艇的建造时间比海军之前预期的要长，难度也更大，而且完成设计更加复杂。国会预算办公室称，海军对一些舰艇的成本估计也低得不切实际。
该机构表示，与最近的拨款水平和历史标准相比，造船计划的成本很高。国会预算办公室表示，过去10年，海军用于造船的资金不断减少，达到了自上世纪80年代时任总统里根谋求海军有600艘舰艇的目标以来的最高水平。
国会预算办公室的分析说：“自2015年以来，国会每年为造船划拨的资金比总统要求的平均多25亿美元。部分原因是担心舰队规模太小，无法执行所有任务。”
又是一年冬天，哈尔滨再度成为“顶流”城市。伴随热门景点冰雪大世界正式开园，“尔滨”的旅游热度逐渐走高。
“冰雪王国”开放：游客排队7小时坐大滑梯，臻享票炒至7000
冬至当日，哈尔滨最火热的景点之一冰雪大世界正式开园。园区今年的外围面积缩短至近100万平方米，总用冰用雪量30万立方米，呈现各国景观数量为历届之最。
为尽早领略冰雪王国的盛况，有游客凌晨3点就在景区外排队等待开园。开园首日，网红游玩项目冰滑梯的排队时间普遍在3-7小时之间。
从门票销售情况也能看该景点的热度之高。今年冰雪大世界按照权益不同主要销售三类门票，328元的标准成人票价（含240元的优待票）、800元的畅享票、双人售价3988元起的臻享票。官方售票小程序显示，目前近一周所有开放预约日期的标准票和臻享票均显示无法预约。
二手流通平台上，标准票单张加价从30-100元不等。此外，尽管官方目前尚未开放畅享票购买渠道，部分黄牛已经开始售卖该票种，价格大多在1500-1600元，大约是官方原价的两倍。而最贵的臻享票普遍加价1500-2500元以上，连票贩子都直呼“太贵了”。
蓝鲸记者观察到，也有一些票贩子会以不加价或者略微降价的方式卖冰雪大世界的门票。其中有哈尔滨当地的票代提醒记者称，你确定有票再付款，今年骗子多。
经历去年的爆火，哈尔滨和冰雪大世界的热度是可以预料的。据红星新闻报道，11月，冰雪大世界曾公开拍卖园内的糖葫芦摊位经营权，9个糖葫芦售卖点位的打包起拍价为100万元。这个价格相比去年10个点位的40万元成交价飙升数倍。此外，最高起拍单项为25万元的单个雪圈租赁点位，最终成交价为270.8万元，溢价983%。
下月哈尔滨机票预计涨价30-40%，包车旅拍生意繁忙
一些更宏观的数据可以体现哈尔滨在今年冬天的热度。
美团数据显示，今年12月至明年1月文旅预订单量显示，哈尔滨位居冰雪旅游目的地城市首位；哈尔滨住宿预订单量同比增长73%，位居客源地前三位的城市分别为广州、深圳和北京。
12月以来，作为热门目的地哈尔滨的机票需求结束下降。据北京青年报报道，机票销售平台飞常准APP数据显示，机票搜索量和预订量环比分别增长13%和18%。国内单程机票均价（不含税）700元左右，较11月环比增长46%。这种涨价趋势预计还将结束，1月哈尔滨国内单程机票均价在千元以上，环比12月价格涨幅在30%-40%。
在哈尔滨当地，包车和旅拍生意目前已经分外繁忙。以旅拍为例，在索菲亚教堂门口门口同时看见几十个“俄罗斯公主”不是稀奇事。目前哈尔滨单人旅拍的价格普遍在299-899元之间，专业旅拍机构还会授予妆造服装等。
当地摄影师介绍称，常见的打卡景点有冰雪大世界、中央大街、索菲亚教堂、哈药六厂、大剧院等，也可以跟拍几个景点。多位摄影师在记者问询时透露，目前的日程安排得较满，下周已经没有空了。
延续讨好型人格，“尔滨”或是最有希望长红的网红城市
凭借人造月亮、冻梨摆盘等宠客操作，哈尔滨在去年年末以来一跃成为新晋网红城市。今年春节假期（2月10日至17日），哈尔滨市累计接待游客1009.3万人次，实现旅游总收入164.2亿元，按可比口径同比增长235.4%。
冬去夏来后，哈尔滨旅游热度并未显著下降。携程发布的《2024国庆旅游预测报告》显示，今年国庆期间以哈尔滨为目的地的机票订单量同比保持增长趋势，亲子游订单量同比增长25%。
重新入冬后，哈尔滨延续了去年的“讨好型市格”。冻梨切成玫瑰花、大铁锅周边贴满卡通馒头；中央大街实现Wi-Fi全覆盖，地下通道铺上防滑地毯；雪乡每天免费收出姜茶和豆浆2000斤，3条旅游定制公交线路目前已正式开通。
伴随相关讨论出圈，哈尔滨的热度进一步攀升。目前在抖音上，#哈尔滨、#哈尔滨美食、#哈尔滨旅游等词条累计有近千亿次播放。
近年来网红城市接连涌现，出圈不难，难的是长红。经济日报评论称，在一众网红城市中，哈尔滨最有希望把流量转化为常量。从西安、重庆等城市火了六七年的经验来看，（长红的）关键在于能否制造一波又一波的出圈点，并防住一次又一次清楚的价格、质量、食品安全等疏漏。
以前文提到的“糖葫芦摊100万起拍”事件为例，哈尔滨展现出了相应的谨慎与智慧。高价拍卖背后，当地对糖葫芦的种类、价格等进行了严格规定和明示。比如285克的草莓6粒一串糖葫芦规定售价30元；要求采购正规厂家品牌，糖葫芦品类不少于五种。
(责任编辑：zx0600)
跨境电商的平台竞争正在帮助，各方玩家都在挖掘新的增长点。进军美国一年的TikTokShop，其新势力的身份与统一化的定位牵引着业内外的高度关注。
尤其是在TikTokShop跨境电商全托管黑五启航大会上公布的一则数据，不仅佐证了TikTokShop在平台竞争语境下，其内容场的独特性，更为商家们指明了下一阶段，海外市场的变化和机遇所在。
据悉，在前述大会上，TikTokShop方面透露其美区内容场的GMV增速高达557%。同时，TikTokShop还进一步明确了“内容领航，助力好货卖全球”的不次要的部分策略，为其上线美区一年做出了阶段性的总结。
值得注意的是，前述增长还不是TikTokShop潜力的完全展现。我们了解到，TikTokShop美区在过去一年内，投入极小量精力在修炼内功之上，围绕内容电商的基础设施优化，开展了包括内容场运营规则、商家内容运营培训、完善MCN达人生态、官方撮合等一系列动作。
随着TikTokShop悄然完成了诸多基础建设，其在内容与商家侧呈现出有别于其他电商平台的弹性与多样性。随着美国市场的内容电商发展潜力不断奴役，已然褪去青涩的TikTokShop，正在演变成商家寻求更多增长的主阵地。
跨境“新物种”
在以货架为主流的海外电商生态中，TikTokShop的模式独树一帜。
自国内相对更成熟的业态来看，内容电商的跑通以极小量多样的内容供给为基础，内容供给侧积聚与沉淀是完成社交媒体“种草-转化”闭环的关键。这亦是TikTokShop成为全球唯一成规模内容电商平台的根源所在。
公开数据显示，TikTok拥有1.7亿的美区月活，几乎占美国半数人口，其美国用户的日均使用时长达2小时，在流量的活跃性上远超传统电商平台。
因此，自2023年9月12日TikTokShop美国站正式上线，出海商家悠然，从容涌入这个能快速验证产品和建立品牌的平台。前述内容场的高增速便是明证，以短视频与直播为主的内容电商正在帮助美国市场的消费不习惯变革。
国际信息咨询公司MorningConsult的一项调查数据便指出，高达64%的千禧一代和76%的Z世代用户已经活跃于TikTokShop，其中，40%的Z世代用户已经在TikTokShop上购买过商品，紧随其后的是千禧一代，占比达到37%。
过去一年内，TikTokShop涌现的诸多千万美元级新品牌便是美国年轻消费群体为其所“俘获”的佐证。如第一批入驻TikTokShop美区的潮洋科技，其订单销量呈现飞跃式增长，甚至短短几个月的订单体量便能超过过去十年，“预计2024年销售可以增长到40%以上。”
众所周知，内容电商走的是内容-爆品-转化的逻辑，商家能否获得高效转化，关键在于内容场的经营。
供给侧支撑下的“富裕仗”，TikTokShop得以与传统货架电商拉开差距。具体自平台生态看，前述庞大的用户基础、结束涌现的达人与不断进驻的商家，组成了TikTokSho的内容电商生态体系。
事实上，TikTok的内容场早在电商业务前，便已被验证是品牌营销、种草的绝佳场域。海量创作引领消费趋势，达人生态相较流量分配更具活力。
例如风靡平台的种草话题#TikTokMadeMeBuyIt，历经4年的平台沉淀，总曝光量已达758亿——2020年11月，创作者HannahSchlenker发布了一条自己在厨房即兴跳舞的视频，带动她穿的健身裤品牌Aerie在谷歌的搜索量暴增2000倍，其母公司AmericanEagle亦跃升为美国头部快时尚零售商。
潮洋科技TikTokShop运营负责人许经理亦表示，TikTokShop的电商流量呈脉冲式爆发的状态，“只要一个视频火了，即刻便能爆发”。
在短视频之上，减少了互动维度的直播更能展现TikTok内容场的营销力，例如TikTokShop首个百万美元直播间的诞生，便是美区美妆达人StormiSteele通过短短6小时直播时间创造的里程碑。
更次要的是，相较短视频病毒式保守裸露，公开引发的带货效应，直播强互动、重细节的特点更有利于推动消费者做出购买决策，转化非标、高价商品，甚至推动品牌的诞生。
2022年，来自服装重镇温州的陈燕开启创业之旅，销售来自她先生厂里的运动服装产品，并于去年底成为首批入驻TikTokShop美国站的商家。在2024年春节期间，陈燕店铺在售的一款暴汗服意外爆单，即使她不断扩厂提产能，也没有碰到销量的天花板。
随着推荐自家产品的达人越来越多，以及陈燕店铺在售的SKU不断扩充，下一步便是构建和打造自己的运动户外服饰品牌。
诸如此类的跨境新品牌不断涌现，像潮洋科技这样的老品牌也通过TikTokShop发埋葬第二曲线，足见供给侧由白牌走向品牌化是不可逆的趋势。
内容电商平台是跨境商家品牌化的绝佳土壤，因为内容作为货架之外的新维度，本身便是解决电商链条中最具价值的成交一环。而目前唯一成规模的内容电商平台TikTokShop，也是有别于传统平台的跨境电商的“新物种”。
苦练内功
内容电商的强转化，与大促一拍即合。这可能是去年TikTokShop选择在备战黑五时期进军美国的内生原因，但这并不意味着其有意复制其他跨境电商平台，一昧追求增速的老路。
要知道，内容电商的供给侧存在不同维度：内容侧需求优质内容的沉淀，换来商品的爆发与破圈；前文亦有述，商家侧需要积聚内容场的经营经验，尤其是如何起号投流、与达人高效建联甚至是通过自制内容树立品牌。
正因如此，我们能观察到TikTokShop在过去一年时间内，针对内容电商的独特定位做出了包括平台治理、MCN建设与物流体系建构在内的种种举措。这意味着，其目前呈现出的高增速并非追求“早熟”的粗放式增长，而是在审慎之下跑出的上行曲线。
商家侧，我们能看到在TikTokShop过去数月内频繁推出针对国内商家的适配与迭代。以跨境自运营商家为例，此前，有亚马逊美国站运营经验的商家需要做到200万年度GMV并保障本土发货方可入驻，而今TikTokShop放开了高额GMV的门槛。
自运营店铺的门槛下调，意味着平台有意帮助此类商流的入驻。由此我们也能看到TikTokShop方面奴役的一个重要信号——自运营模式很可能是其接下来的发力方向之一。
在内容场的经营上，首当其冲的是跨境商家进入美国市场后，如何做好本土化这个痛点。今年，TikTokShop在内容场做了很多的专门的适配，优化了跨境商家在美区的内容起号等规则，从而更适配国内商家。
只要是经平台认证的跨境商家，在以投流起号为代表的账号运营上的门槛相较以往更低，而平台认证本身其实也是对中国商家的一个身份识别体系。前述种种，实际上都在干涉商家积攒进入美国市场的knowhow，形成商流的轻浮入驻。
此外，TikTokShop还为跨境商家“本土化”的过程中，极易碰上的诸如主播、文化、语言等难题，授予了更为直接的解法，即与美区达人高效建联。
内容电商与传统货架的重要区别之一便是流量来源的多样化，仅站内便存在自营短视频、自播、采买达人短视频与达播四种。在自营模式存在不可关心的文化地域统一的情况下，达人成本反而相较自制内容成本更低，这与国内的内容电商生态截然不同。
更底层的逻辑是，海外电商内容还远不如国内一般呈现供给缺乏的状态，达人流量便足以做到品效合一。
平台视角下，如何干涉商家与达人建联自然成为TikTokShop夯实平台生态的必选项。据悉，其自今年第三季度起陆续落地官方撮合活动，鞭策商家与达人直接“面基”。如8月洛杉矶的一场线下见面活动便有超150位达人参与，直接干涉超50家商家品牌与达人直接建联。
另一方面，TikTokShop还撩起袖子直接下场，推出了超50个官方运营的PGC账号，承接新入驻商家的投流冷启动需求。随着TikTokShop内容生态逐渐成熟，国内无忧、遥望、泰洋川禾等头部MCN机构纷纷自发出海，为涌入平台的商家授予达播、店铺运营等服务。
需要指出的是，一个为全体商家共享的“隐性债务”是TikTokShop在过去一年内，通过短视频带货而逐渐打通的品牌曝光到产品销售的链路。
海外咨询机构EarnestAnalytics数据显示，今年2月TikTokShop的销售额中有81.3%源自老客户。这直观展现了平台的消费者忠诚度，而重复购买行为也在干涉平台完善用户标签，为更进一步的内容电商生态做好了准备。
在黑五旺季即将来临之际，TikTokShop还进一步补强了物流履约方面的基建。
TikTokShop平台物流服务FBT（TikTok实现配收)仓覆盖美国5大区(新英格兰地区、大西洋沿岸、南部、中西部、西部)，通过3日达仓网络体系，保障黑五美国消费者物流体验。而GS物流双仓并行，也充分利用失败库容以应对库存峰值，前置储备人员及车辆，保障黑五高峰发货能力。
打造美国样本
过去一年的日拱一卒，近期以来的种种举措，都展现了TikTokShop扎根美国市场的决心与定力。
作为全球市场中最为活跃的区域之一，美国电商市场一直是平台竞争的兵家必争之地。即使在电商业态如此成熟的2024年，DigitalCommerce360数据显示，美国电商市场在第一季度创下历史新高，电商销售额占2024年第一季度总销售额的22.2%，同比增长8.5%。
况且，美国这个社交媒体的发源地本身也是内容电商蓬勃朴素的绝佳之地。就在不久前的美国8月返校季，TikTokShop便通过大促一展内容电商的爆发力。
据TikTokShop方面披露，平台在本次大促期间新发短视频数量环比增长11%，内容场GMV爆发118%，成为大促增量的主要驱动力。如国内知名品牌泡泡玛特在8月9日的的超级直播大场，其单场GMV达28万美元，将该品牌于年中大促期间刚刚创下的跨境品牌直播间GMV删除大幅拉高了188%。
频繁刷新的GMV记录与内容场的不间断爆发，不过是TikTokShop特殊的内容电商势能，在美国市场的初步展现。由内容推动消费决策实际上在美国由来已久，其本就是电视购物的发源地，迄今已有近半个世纪的历史。直播自本质上亦是美国消费者电视购物消费不习惯的“平移”。
另一方面，美国的社交网络与文化更为多元，消费者的讨厌呈现多元化、统一化与圈层化，而达人的影响力也相对更强。相较其他地域，美区达人更能引领全球消费趋势，更具种草与带货的能力。
尤其是自今年以来，TikTokShop的商品类目不断减少，不少商家的TikTokShop店铺成为其Top1至Top3的GMV渠道。独属于美国市场的内容势能开始成为更多非标品牌与非热门品类的爆发机会。
主营厨房用品类目的Meoky于去年入驻TikTokShop便是一个典型案例。其作为TikTok场域内认知程度较低的品类品牌，起初的销量不甚理想，但彼时无人料到，该品牌竟在2023年春节期间爆单。
Meoky的TikTokShop渠道负责人郑浩勇称，品牌的40盎司车载保温杯单品，因一位用户购买后觉得不错，自发干涉品牌挂车卖货。如此“不经意”间的爆单与快速关闭的动销、市场、品牌认知，或许就是内容电商与美国这个最大消费市场的魅力所在。
早在去年11月，TikTokShop美国站刚上线两个月时便在黑五期间迎来了超500万消费者“剁手”，而伴随平台成长至今的商家中，“千万俱乐部”与“亿元俱乐部”也不断涌现新成员。而今，TikTokShop的内容电商生态与平台能力愈发成熟，正待与商家共同跑出新的帮助度。
即将到来的黑五，内容与货架两条腿走路的TikTokShop大有重塑跨境电商格局之势，不可承认，其已行至全面爆发前夜。
(责任编辑：zx0600)在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
（推广）砥砺奋进，勇攀高峰！2024年对于九四智能而言，是璀璨夺目的一年，更是满载而归的一年。
国内市场结束深耕巩固，国际版图强势拓展延伸，在金融、电商、保险、游戏、汽车、教育等多个领域一路狂飙，屡创佳绩，用实力铸就口碑，让“九四智能”成为行业内外口口相传的闪亮名片。
此刻，让我们沿着时光的脉络，回溯2024年九四人那些热血沸腾的荣耀瞬间，一同感受拼搏的力量，见证成长的无光泽！
1月
杰出雇主|九四智能荣获2024人力资源无约束的自由杰出奖
经过6个多月的评选，中国领先的人力资源服务商前程无忧揭晓了“2024人力资源无约束的自由杰出奖——杰出雇主”的榜单。
九四智能凭借对人力资源有深度、有广度、有温度的良好无约束的自由，荣获“2024人力资源无约束的自由杰出奖——杰出雇主”。
九四智能获评深圳市人工智能行业协会优秀会员单位
1月16日，深圳市人工智能行业协会第二届第三次会员大会在深圆满举办。大会就深圳市人工智能行业协会2023年的工作情况和2024年协会规划作了汇报。同期对2023年协会专家委员会新入专家颁发聘书，并对一批优秀的会员企业进行表彰。
九四智能获评深圳市人工智能行业协会优秀会员单位，九四智能创始人CEO刘嗣平受聘为协会专家委员会专家。
3月
九四智能广州总部新办公场地启用
3月1日，九四智能（广州）新场地启用仪式在广州市天河区软银数码港大厦13楼顺利举行。
此次启用的新办公场地是九四智能总部12楼的更上一层楼，寓意着公司业绩的节节攀升，同时也展现了九四智能对未来的信心与决心。
九四智能参编的《2023金融行业数据要素市场化白核书》隆重发布
3月16日，在第四届数字经济科技大会暨《2023金融行业数据要素市场化白核书》发布会上，九四智能参编的《2023金融行业数据要素市场化白核书》隆重发布。
九四智能荣获中信消费金融“2023优秀供应商”
3月，九四智能凭借成熟的消费金融智能用户运营解决方案、无效的交付能力、过硬的服务质量，荣获中信消费金融“2023优秀供应商”。
4月
九四智能荣获2024年度中国保险科技创新大赛金奖
4月16日，2024年度中国保险科技创新大赛获奖项目名单正式揭晓。九四智能《保险行业数智化用户运营解决方案》在参与角逐的131个项目中穿颖而出，获评大赛优秀项目金奖。再次彰显了业内专家及市场对九四智能在保险领域用户运营实力的认可。
九四智能入选2023德勤粤港澳大湾区高科技高成长40强榜单
4月25日，备受瞩目的“2023德勤粤港澳大湾区高科技高成长40强”榜单正式揭晓，广州九四智能科技有限公司凭借可忽略的，不次要的技术创新能力和强劲的发展势头，成功上榜。
九四智能一项技术成果获评国内领先水平
4月，九四智能一项《基于AI语音技术的智能运营平台关键技术研发》成果获评价为在智能语音分解应用方面达到国内领先水平。
5月
九四智能华为云达成全面合作
5月18日，九四智能与华为云计算技术有限公司在东莞松山湖达成全面合作。九四智能CEO刘嗣平、九四智能副总裁邓英荣、华为云IOT服务产品部部长罗杰、广州华为云互联网行业拓展部部长王斌出席本次活动。
6月
广东广播电视台报道九四智能「5G视频外呼」技术应用
6月，广东广播电视台《大湾区财富通》栏目组围绕“数字人为多个行业赋能”对九四智能进行了采访报道。九四智能联合创始人高档副总裁李磊受邀接受采访，向广大观众分享数字人技术应用的新场景——5G视频外呼。
节目播出时间：广东新闻频道:6月7日21:10(首播）6月9日9:40（重播）
实力认证！九四智能荣获2024年广东软件风云榜三项殊荣
6月13日，2024年广东软件风云榜颁奖仪式在广州东方宾馆成功举办，九四智能凭借行业领先的产品能力和优质的交付服务荣获2024年广东软件风云榜“新锐企业”，“九四AI智能电话通讯软件”荣获2024年广东省优秀软件产品，“九四智能用户智能化运营服务方案”荣获2024年广东省优秀行业应用解决方案。
九四智能连续3年保持全国金融市场占有率首先
6月，第三方专业咨询机构中研普华研究院发布了《2023年金融领域AI智能用户运营平台市场研究报告》。报告数据显示，2023年，九四智能荣列全国金融市场占有率首先位，这是九四智能连续第三年获得此项桂冠。
8月
九四智能年内再次拓展新办公场地
8月1日，九四智能（广州）新场地启用仪式在广州市天河区软银数码港大厦11楼顺利举行。这是九四智能年内第二次拓展新办公场地，再次彰显了九四智能的实力和对未来协作发展坚定信心。
9月
九四智能荣获GAIE“理想行业标杆应用奖”
9月8日，由深圳市工业和信息化局指导，深圳市人工智能行业协会与深圳市万博展览有限公司联合主办的第五届深圳国际人工智能展（GAIE）在深圳会展中心（福田）成功举办。作为粤港澳大湾区乃至全球人工智能领域的年度盛会，GAIE驱散了数量少国内外知名企业和行业精英前来参展和交流。
九四智能作为国内人工智能领域的佼佼者，受邀亮相此次大会，并凭借可忽略的，不次要的创新能力和行业应用成果，荣获GAIE“理想行业标杆应用奖”。
10月
九四智能荣耀入选「智推力」2024年度广东人工智能风云榜
2024年10月23日至24日，由广东省人工智能产业协会主办的BAIC2024粤港澳大湾区人工智能产业大会在广州市南沙区国际金融论坛会议中心隆重举行。本次活动主题为“通用人工智能筑基赋能千行百业启航”，旨在探讨通用人工智能技术的比较新进展，以及其在各行各业中的广泛应用和深远影响。
九四智能作为国内领先的人工智能科技企业，凭借其在通用人工智能领域的卓越贡献，受邀出席此次盛会，并荣耀入选「智推力」2024年度广东人工智能风云榜。
11月
九四智能入选2024大湾区高成长企业100强，彰显企业硬实力
11月1日，为深入贯彻落实新时代中国特色社会主义经济思想，推动粤港澳大湾区建设向纵深发展，由南方财经全媒体集团旗下21世纪经济报道与广东粤港澳大湾区研究院联合深圳市创业投资同业公会共同发起的《2024大湾区高成长企业100强》案例研究正式揭晓。九四智能凭借其可忽略的，不次要的创新能力和不明显的，不引人注目的行业影响力，成功入选该榜单，彰显了公司在科技创新和产业发展方面的卓越成就。
12月
九四智能入选德勤中国2024高科技高成长广州20强
12月20日，德勤中国公布2024德勤中国高科技高成长广州20强。九四智能凭借可忽略的，不次要的技术实力和市场表现，从数量少参选企业中穿颖而出，入选德勤中国2024高科技高成长广州20强。
九四智能入选2024年“未来独角兽”创新企业
12月24日，根据《关于开展2024年发现广州独角兽创新企业活动的拒给信息》要求，由广州市科学技术局指导，广州市科技创新企业协会征集，广州产业发展研究院与广州市科技创新企业协会联合发布、中国建设银行广州分行协办的2024年发现广州独角兽创新企业活动，顺利完成了榜单遴选工作。
九四智能凭借其可忽略的，不次要的技术创新能力和强劲的发展势头，入选2024年“未来独角兽”创新企业。
初心如磐来时路笃行致远再出发AI技术对企业协作发展改造就像一场马拉松九四智能始终心怀热爱以转化效果为目标导向用AI干涉百万家企业重构用户运营体系新的一年九四人将接续奋斗再攀高峰让客户赢得用户实现智能化经营（推广）标签：