ZD至顶网软件频道消息: 应收账款管理是一个复杂且多样化的问题,现在,在可靠的分析技术支持下,应收账款管理逐渐成为了可高效运作的业务。
亚洲信贷监察是最早的信用管理服务的提供者之一,在香港本地及其他亚洲国家和地区进行应收账款管理,致力于通过数据分析筛选具有较高还款能力的债务人,进而从操作的角度上增加应收账款管理的成功率,从长远角度提高整体业务的效率。
在部署SAS解决方案之前,亚洲信贷监察遇到了影响其业绩的几个难点,其中最大的挑战就是可用数据的分布十分零散,其不具备对这些数据的进行全面分析的能力。除此之外,因为不同的项目需要不同的资源配置,而对优先性的排序主要靠操作人员的专业知识和过往经验,因此会出现一些效率低下、资源配置不当的情况。
经过评估后,亚洲信贷监察与SAS香港密切合作进行项目的实施,利用SAS为公司的应收业务量身定做的整体解决方案,构建了数据模型,从而成功地提高了运营效率。
亚洲信贷监察(控股)有限公司行政总裁兼执行董事黄镜兴表示:“这个项目的实施只用了三个月,结果令人振奋。SAS通过其卓越的技术能力和专业知识,将分析与我们的业务相结合。我们运用SAS模型来支持整个应收业务流程,帮助我们从整体上认知债务人。例如,SAS 企业级数据挖掘器(SAS Enterprise Miner)的描述和预测建模提供的洞察观点,能帮助我们做出更好的决策,SAS可视化分析(SAS Visual Analytics)也有助于我们用更智能、更快速、更简便的方法,直观地探索所有相关数据。”
黄镜兴对该项目的实施成果很满意:“SAS在数据分析方面实力强大,是高级分析和商业智能领域公认的市场领导者。SAS向我们提供了一种更科学的方法,改变了我们之前主要依靠操作人员的经验去判断支付行为以及债务人支付拖欠货款的可能性的状况。我们相信,在这个数据驱动的商业世界,部署SAS分析解决方案让我们的应收业务更智能、更有效。”
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。