打破“AI 落地难”，构建智能企业新基建
探码科技旗下产品 Baklib，致力于帮助企业解决人工智能技术应用到实际业务中的难题，通过一套系统实现AI与业务的深度融合。
企业面临的“AI 落地难”挑战
在人工智能浪潮下，许多企业难以将AI技术转化为实际生产力，具体表现为：
技术与业务脱节
AI 技术团队与业务部门之间缺乏有效协同，导致技术成果无法精准解决业务痛点。
缺乏高质量训练数据
AI模型的训练需要海量且结构化的数据，但企业内部数据分散、质量参差不齐，难以有效利用。
模型部署与维护复杂
从实验室到实际应用，AI模型的部署、监控和持续优化流程复杂，需要专业的M L O p s能力。
场景一：技术空转，无法赋能业务
一个AI算法团队开发了先进的自然语言处理模型，但业务销售团队却不知道如何将其整合到客户沟通流程中，导致模型只停留在技术层面，无法产生实际商业价值。
这种技术与业务的脱节，使得高昂的研发投入无法有效转化为生产力。
场景二：数据孤岛，模型训练受阻
公司各部门的数据存储在不同的系统中，如销售数据在C R M中，客户服务记录在工单系统中，产品文档在Wiki中。这种数据分散导致AI团队难以获取统一、全面的数据来训练和优化模型。
这种低效的数据利用模式，让企业无法构建高质量的知识资产，阻碍了A I模型的持续优化和迭代。
Baklib：打破AI落地壁垒，实现智能内容管理
Baklib 创新的“D A M + K B + A I”三层架构，从根本上解决了 A I 落地难问题，将内容统一管理，并为A I应用提供高质量的数据基础。
数字资源管理 (DAM)
集中存储和管理所有数字内容，为A I模型训练提供单一、权威的数据源，确保数据的一致性与完整性。
知识库 (KB)
构建结构化的内容中心，将非结构化数据转化为可被A I理解和利用的知识资产，大幅提升数据利用效率。
智能应用发布 (AI APP)
基于统一的内容和数据，一键发布到官网、智能客服、A I助手等所有渠道，实现A I能力与业务场景的无缝融合。
热门推荐
