客户案例
AI 智能解决方案落地实践
从金融、政务到制造、医疗，贝塔的AI基建、应用与服务已在多个行业落地，助力企业实现智能化转型。
1
金融（银行）
1
大型银行构建风控大模型
解决方案
企业级私有化大模型训练
面临挑战
- 风控部希望建立信贷风险识别模型，但数据极度敏感，无法上传公有云
- GPU 资源长期不足，训练一次模型至少 20～30 天
- 训练成本高，每年 GPU 成本近千万
实施成果
训练周期从 23 天缩短至 7 天
数据全部本地训练，实现数据不出行
GPU 成本降低 60%+，整体 AI 投入减少约 1200 万港币/年
拒贷准确率提升 21%
2
政务知识问答大模型
解决方案
私有化训练 + 知识库大模型
面临挑战
- 政务文件大量、办事指南复杂，传统客服查找效率低
- 通用大模型不理解地方法规，数据不可外传
- 传统知识库搜索体验差
实施成果
24 小时政务智能助手准确率从 53% 提升至 92%
人工咨询量下降 40%
办事效率显著提升
审计系统保障法规类问答合规
2
政务
3
电子制造
3
跨国电子厂建设自有 AI 训练中心
解决方案
私有训练 + 自建算力集群
面临挑战
- 工业图像模型训练需求大，GPU 租用成本高
- 数据涉及设计图与产线瑕疵图，无法外传
- 训练速度慢，难以适应新品迭代
实施成果
建立 4 个机柜的国产训推集群
训练时间从 3 天降至 8 小时
单年节省算力支出 900 万港币
缺陷预测准确率 97.3%
4
智能保单审核系统
解决方案
知识库 + 垂直大模型
面临挑战
- 保险条款复杂，新人审核员培训周期长
- 历史合同与理赔资料分散混乱
- 审核错误直接造成赔付损失
实施成果
新员工审单准确率达资深水平
审单时间从 15 分钟降至 1 分钟
理赔纠纷率下降 28%
形成保险条款智能中枢系统
4
保险
5
电商平台
5
大规模 AI 推理中心
解决方案
推理加速平台
面临挑战
- 每日数十亿次客服对话，GPU 推理成本高昂
- 高峰期排队严重，延迟突破 800ms
- 维护多台 GPU 分布式节点复杂易错
实施成果
替换 40% GPU 节点
推理成本降低 65%
高峰期响应稳定 <120ms
客服自动化率从 68% 提升至 91%
6
大模型内容审核系统
解决方案
推理加速 + 审计平台
面临挑战
- 视频/图像违规内容识别压力大
- GPU 成本过高导致审核队列积压
- 缺乏统一的安全审计机制
实施成果
日均审核能力从 1500 万提升至 6200 万
GPU 成本削减 70%
合规平台可追踪每一条违规内容
6
内容审核
7
智慧交通
7
交通路口实时分析系统
解决方案
边缘 AI 节点
面临挑战
- 城市摄像头数万路，无法全部上传云端
- 云端延迟大，难以秒级指挥
- 拥堵严重，调度效率低
实施成果
流量计算延迟从 3 秒降至 80ms
红绿灯调度效率提升 35%
峰值拥堵指数下降 22%
8
工厂缺陷检测自动化升级
解决方案
工业视觉 AI
面临挑战
- 人工质检疲劳，漏检率约 8%
- 产线图像量巨大，云端成本高
- 工艺变化快，传统算法难以适配
实施成果
覆盖 40 条产线
漏检率从 8% 降至 0.8%
每年节省人工成本超 300 万港币
新工艺模型上线仅需 1 天
8
工业制造
9
零售
9
智慧门店客流 + 销售分析
解决方案
边缘 AI 节点 + 知识库模型
面临挑战
- 门店分布广，客流分析成本高
- 数据依赖总部汇总，反应慢
- 店员培训难以标准化
实施成果
数据不出店，总部实时查看经营状况
预测准确率提升 45%
AI 店助理帮助店员快速掌握产品信息
门店坪效提升 17%
10
医学知识库 + 智能辅助阅读
解决方案
知识库 + 专病大模型
面临挑战
- 医生需查阅大量病例、指南、影像标准
- 新医生学习周期长
- 通用大模型容易产生医学幻觉
实施成果
医生查询效率提升 70%
影像阅读辅助准确率提高至 96%
医疗文书撰写时间减少 40%
10
医疗
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