客戶案例
AI 智能解決方案落地實践
从金融、政務到制造、医療，貝塔的AI基建、應用与服務已在多个行業落地，助力企業實现智能化轉型。
1
金融（銀行）
1
大型銀行構建風控大模型
解決方案
企業級私有化大模型訓練
面臨挑戰
- 風控部希望建立信貸風險識別模型，但數據極度敏感，無法上傳公有雲
- GPU 資源長期不足，訓練一次模型至少 20～30 天
- 訓練成本高，每年 GPU 成本近千萬
實施成果
訓練週期從 23 天縮短至 7 天
數據全部本地訓練，實現數據不出行
GPU 成本降低 60%+，整體 AI 投入減少約 1200 萬港幣/年
拒貸準確率提升 21%
2
政務知識問答大模型
解決方案
私有化訓練 + 知識庫大模型
面臨挑戰
- 政務文件大量、辦事指南複雜，傳統客服查找效率低
- 通用大模型不理解地方法規，數據不可外傳
- 傳統知識庫搜索體驗差
實施成果
24 小時政務智能助手準確率從 53% 提升至 92%
人工咨詢量下降 40%
辦事效率顯著提升
審計系統保障法規類問答合規
2
政務
3
電子製造
3
跨國電子廠建設自有 AI 訓練中心
解決方案
私有訓練 + 自建算力集群
面臨挑戰
- 工業圖像模型訓練需求大，GPU 租用成本高
- 數據涉及設計圖與產線瑕疵圖，無法外傳
- 訓練速度慢，難以適應新品迭代
實施成果
建立 4 個機櫃的國產訓推集群
訓練時間從 3 天降至 8 小時
單年節省算力支出 900 萬港幣
缺陷預測準確率 97.3%
4
智能保單審核系統
解決方案
知識庫 + 垂直大模型
面臨挑戰
- 保險條款複雜，新人審核員培訓週期長
- 歷史合同與理賠資料分散混亂
- 審核錯誤直接造成賠付損失
實施成果
新員工審單準確率達資深水平
審單時間從 15 分鐘降至 1 分鐘
理賠糾紛率下降 28%
形成保險條款智能中樞系統
4
保險
5
電商平台
5
大規模 AI 推理中心
解決方案
推理加速平台
面臨挑戰
- 每日數十億次客服對話，GPU 推理成本高昂
- 高峰期排隊嚴重，延遲突破 800ms
- 維護多台 GPU 分佈式節點複雜易錯
實施成果
替換 40% GPU 節點
推理成本降低 65%
高峰期響應穩定 <120ms
客服自動化率從 68% 提升至 91%
6
大模型內容審核系統
解決方案
推理加速 + 審計平台
面臨挑戰
- 視頻/圖像違規內容識別壓力大
- GPU 成本過高導致審核隊列積壓
- 缺乏統一的安全審計機制
實施成果
日均審核能力從 1500 萬提升至 6200 萬
GPU 成本削減 70%
合規平台可追踪每一條違規內容
6
內容審核
7
智慧交通
7
交通路口實時分析系統
解決方案
邊緣 AI 節點
面臨挑戰
- 城市攝像頭數萬路，無法全部上傳雲端
- 雲端延遲大，難以秒級指揮
- 擁堵嚴重，調度效率低
實施成果
流量計算延遲從 3 秒降至 80ms
紅綠燈調度效率提升 35%
峰值擁堵指數下降 22%
8
工廠缺陷檢測自動化升級
解決方案
工業視覺 AI
面臨挑戰
- 人工質檢疲勞，漏檢率約 8%
- 產線圖像量巨大，雲端成本高
- 工藝變化快，傳統算法難以適配
實施成果
覆蓋 40 條產線
漏檢率從 8% 降至 0.8%
每年節省人工成本超 300 萬港幣
新工藝模型上線僅需 1 天
8
工業製造
9
零售
9
智慧門店客流 + 銷售分析
解決方案
邊緣 AI 節點 + 知識庫模型
面臨挑戰
- 門店分佈廣，客流分析成本高
- 數據依賴總部匯總，反應慢
- 店員培訓難以標準化
實施成果
數據不出店，總部實時查看經營狀況
預測準確率提升 45%
AI 店助理幫助店員快速掌握產品信息
門店坪效提升 17%
10
醫學知識庫 + 智能輔助閱讀
解決方案
知識庫 + 專病大模型
面臨挑戰
- 醫生需查閱大量病例、指南、影像標準
- 新醫生學習週期長
- 通用大模型容易產生醫學幻覺
實施成果
醫生查詢效率提升 70%
影像閱讀輔助準確率提高至 96%
醫療文書撰寫時間減少 40%
10
醫療
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