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
这项由浙江大学与阿里巴巴通义实验室联合开展的研究,通过创新的半在线强化学习方法,显著提升了AI界面助手在多步骤任务中的表现。UI-S1-7B模型在多个基准测试中创造了7B参数规模的新纪录,为GUI自动化代理的发展开辟了新的技术路径。
阿里巴巴联合浙江大学开发的OmniThink框架让AI学会像人类一样慢思考写作。通过信息树和概念池的双重架构,系统能够动态检索信息、持续反思,突破了传统AI写作内容浅薄重复的局限。实验显示该方法在文章质量各维度均显著超越现有最强基线,知识密度提升明显,为长文本生成研究开辟了新方向。
新加坡国立大学研究人员开发出名为AiSee的可穿戴辅助设备,利用Meta的Llama模型帮助视障人士"看见"周围世界。该设备采用耳机形态,配备摄像头作为AI伴侣处理视觉信息。通过集成大语言模型,设备从简单物体识别升级为对话助手,用户可进行追问。设备运行代理AI框架,使用量化技术将Llama模型压缩至10-30亿参数在安卓设备上高效运行,支持离线处理敏感文档,保护用户隐私。
腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统,能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint,采用创新的重要性采样和多视角一致性技术,在多项评估指标上超越现有技术,并提供用户友好的制作平台。作为开源项目,它将大大降低3D内容创作门槛,推动3D技术的普及应用。