AI「独角兽」企业!快商通厚积薄发,获福建省官方盖戳!

声纹识别加持,苹果HomePod Mini能否“声”而不同? 苹果今天在Apple Park以线上直播的形式举行“秋季发布会下半场”。除了备受关注的iPhone 12系列以外,阔别已久的HomePod产品线新品HomePod Mini不期而至。对于苹果来说,这款产品既是一次回归,同时也是一次新征途。 苹果入门级智能音箱,新增声纹识别功能 HomePod mini相较于初代HomePod,它的重量减轻了7倍有余,重量已经不足一斤(345g),并且售价也仅有上一代的零头——99美元(HomePod现在官网售价为299美元)。颜色选择,包括白色和太空灰。 音乐服务方面,除 阅读详情

近日,快商通得益于多年技术沉淀带来的产品创新及行业领头的人工智能赋能能力,获福建省数字办认证为福建省2021年度数字经济领域未来“独角兽”创新企业。
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未来"独角兽"创新企业是指市场估值在1亿美元-10亿美元之间,具有创新性强、增长速度快、未来发展潜力大的创新企业,为新经济发展的重要风向标,对整体行业的未来发展具有领头作用。不论是对上下游用户的方案选择,还是对于整体中国建设的创新型社会都具有巨大意义。

快商通深耕行业近12年,拥有9年的人工智能技术自主研发经验,是中国官方认证的第一梯队AI企业。此次入选不仅代表着福建省政府对公司多年勤恳务实的态度,和服务创新与能效创新的高度权威认可。同时也代表国家政府层面,相信快商通能引领人工智能的航空母舰驶向更深的蓝海领域。

背靠四大技术,集成AI新引擎

快商通成为被看好的独角兽的根本原因,是AI技术的厚积薄发。快商通布局AI已有12年,2020年前后更是特别注重AI产业智能数字化布局。

快商通作为国内少数拥有独立自主算法研究能力的企业,对底层技术的研发尤为重视,通过自然语言处理(NLP)、知识图谱(KG)、语音识别(ASR)、声纹识别(VPR)四大核心技术的研发支撑,集成了领先全球的人工智能新引擎。

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12多年的坚持,并非易事,即便不被外界理解依然笃定地布局AI。快商通的企业愿景,是「让人工智能走进每个人的生活」,快商通成立以来坚信AI技术的力量,坚持要用AI技术解决30亿用户的抱怨和困难,因此才有12年坚定投资AI技术的决心与魄力。

坚守长期主义的企业,往往都具备“深井思维”,不会广撒网,往往会押注在一个点上,就像打井一样,只有坚持在一个点上深挖,才能突破。

今天快商通AI这口深井,终于出水。

三大中台,串通智能化链路

获评独角兽的功臣,不只是启动人工智能战略,还有能撑得起野心的强大落地能力。在智能对话平台(KICP)、知识应用平台(KAP)和数据分析平台(KAP)三大智能中台成功推出后,快商通已进入收割季。

智能对话平台(KICP)

支持0代码、小样本创建智能对话,满足企业多样化部署需求。平台拥有强大的对话理解能力、灵活的对话管理流程、自主学习能力以及自助式BI分析能力,赋能于智能办公、智能家居、智能营销等多种对话场景领域,带来智能领先的人机交互体验,高效赋能企业。

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知识应用平台(KAP)

围绕知识创新及应用构建的平台,帮助企业用AI挖掘、自动构建等技术,将海量的非结构化数据、半结构化数据加工成知识图谱,并结合业务特点,开发出各种智能应用。

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智能分析平台(BIP)

通过对企业全链路数据的采集与整合,形成灵活、实时的自助式报表与分析,包含业绩分析、用户分析等。同时平台通过数据的挖掘,对公司目标客户的画像进行全方位的完善和分析,基于数据实现线上平台的智能化。

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智能对话平台(KICP)、知识应用平台(KAP)和数据分析平台(KAP)三大智能中台赋予了快商通巨大的想象空间,使得公司能够在AI时代占据更多的话语权与主导权。

没有资本会否定人工智能的投资价值,快商通已经证明了自己在人工智能上的技术储备和落地能力,长期价值逐渐显性化。

多场景落地+降本增效

快商通依托于三大中台开发的各项智能应用,可直接完成各产业的智能化、数字化场景落地,包含智能客服云平台、智能机器人平台和智能语音声纹平台。

快商通智能客服云平台覆盖智能营销客服系统、网页电话回拨系统、工单系统等,帮助客户打通【营销投放→售前接待→销售转化→客户管理→售后服务】营销闭环,助力客户实现产业营销智能数字化升级。

智能机器人平台基于智能对话平台(KICP)的应用,衍生出全新全链路智能对话机器人服务,可满足各行业智能数字化升级需求。

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在医疗&教育领域,智能对话平台(KICP)构建出的标准化机器人-智能营销机器人,拥有强大的问答及营销能力,满足企业对外营销的升级诉求。以智能营销获联为导向,将人工客服从前端重复性咨询任务中释放出来,集中精力于线索转化等高价值工作中。
在企业服务领域,凭借智能对话平台(KICP)前沿的智能对话能力,为企业提供各类智能助理,降低财务报销、企业培训等简单重复流程的人力与时间成本,真正降本提效。
在金融领域,可推出业务接待与自动化办理机器人,包括智能催收、质检、保险代理、智能投顾等,构建便捷的金融科技,打造绝佳用户体验。
简言之,基于智能对话平台(KICP)打造的场景级应用产品,拥有更加智能的对话理解能力和极致简便的流程配置能力,进一步降低了任务式对话、智能问答系统的定制成本。可以让各行业基于KICP拥有更好的交互体验。

在智能语音声纹平台上,快商通围绕声纹识别、语音识别等全球领先的原创AI技术,赋能公安、金融、社保等多个领域,为行业输出全栈式相关解决方案,提升全行业安全服务水平,实现数字化智能治理。

在商业落地方面,快商通已成熟地将声纹能力应用到公安声纹库建设和普惠金融发展的行业大趋势中,先后与公安一所、中国银联、交通银行、太平洋保险集团等达成合作。在标准建设方面,快商通充分发挥技术领先优势,联合中国标准化研究院,建立国内唯一的声纹识别技术标准化研究基地,牵头制定公安、金融、社保领域的标准制定。

目前,快商通已成功落地于医疗健康、教育培训、金融、公检法、政企服务等多个领域,截至2020年底,公司服务企业数量远超38万,标杆案例客户包含:中国移动、中国电信、交通银行、美莱集团等各领域头部企业。

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作为领跑人工智能行业的高新技术独角兽企业,快商通将继续发挥自身在AI领域的创新技术研发牵头能力,致力于通过高阶的人工智能技术赋能多领域企业实现产业智能营销数字化与数字化智能治理的全面升级。

2026年AI大模型面试题整理(含答案).zip 2026年AI大模型面试题整理(含答案),共76份。供大家学习参阅。 AI大模型八股文(102).pdf Transformer面试题总结97道.pdf 大模型 LLM 最全八股和答案.pdf 大模型 RAG 经验面.pdf 大模型LLMS面试宝典.pdf 大模型岗位面试全纪录.pdf 大模型常考面试题总结+答案.pdf 大模型常见面试题及解答1.pdf 大模型常见面试题及解答2.pdf 大模型常见面试题及解答3.pdf 大模型校招面试题.pdf 50个精通AI大模型面试题.pdf 52道大模型八股文面试题\1-大模型(LLMs)基础面.docx 52道大模型八股文面试题\10-LLMs+训练经验帖.docx 52道大模型八股文面试题\11-大模型(LLMs)langchain+面.docx 52道大模型八股文面试题\12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.docx 52道大模型八股文面试题\13-基于langchain+RAG问答应用实战.docx 52道大模型八股文面试题\14-基于LLM+向量库的文档对话+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\15-大模型+RAG+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\16-LLM文档对话+——+pdf解析关键问题.docx 52道大模型八股文面试题\17-大模型(LLMs)RAG+版面分析——表格识别方法篇.docx 52道大模型八股文面试题\18-大模型(LLMs)RAG+版面分析——文本分块面.docx 52道大模型八股文面试题\19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.docx 52道大模型八股文面试题\2-Layer+normalization+篇.docx 52道大模型八股文面试题\20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.docx 52道大模型八股文面试题\21-RAG(Retrieval-Augmented+Generation)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\22-检索增强生成(RAG)+优化策略篇6.docx 52道大模型八股文面试题\23-大模型(LLMs)RAG+——+关键痛点及对应解决方案.docx 52道大模型八股文面试题\24-大模型(LLMs)RAG+优化策略+——+RAG-Fusion篇.docx 52道大模型八股文面试题\25-Graph+RAG+面+—+一种+基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.docx 52道大模型八股文面试题\26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT)+面.docx 52道大模型八股文面试题\27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.docx 52道大模型八股文面试题\28-提示学习(Prompting)篇.docx 52道大模型八股文面试题\29-LoRA+系列篇.docx 52道大模型八股文面试题\3-LLMs+激活函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\30-如何使用+PEFT库+中+LoRA?.docx 52道大模型八股文面试题\31-大模型(LLMs)推理面.docx 52道大模型八股文面试题\32-大模型(LLMs)增量预训练篇.docx 52道大模型八股文面试题\33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.docx 52道大模型八股文面试题\34-基于lora的llama2二次预训练.docx 52道大模型八股文面试题\35-大模型(LLMs)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\36-大模型(LLMs)强化学习面.docx 52道大模型八股文面试题\37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.docx 52道大模型八股文面试题\38-大模型(LLMs)强化学习——+PPO+面.docx 52道大模型八股文面试题\39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.docx 52道大模型八股文面试题\4-Attention+升级面.docx 52道大模型八股文面试题\40-大模型(LLMs)训练集面.docx 52道大模型八股文面试题\41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.docx 52道大模型八股文面试题\42-大模型(LLMs)显存问题面.docx 52道大模型八股文面试题\43-显存优化策略篇.docx 52道大模型八股文面试题\44-大模型(LLMs)分布式训练面.docx 52道大模型八股文面试题\45-图解分布式训练(一)+——+流水线并行(Pipeline+Parallelism).docx 52道大模型八股文面试题\46-图解分布式训练(二)+——+nn.DataParallel篇.docx 52道大模型八股文面试题\47-图解分布式训练(三)+——+nn.parallel.DistributedDataParallel.docx 52道大模型八股文面试题\48-图解分布式训练(四)+——+torch.multiprocessing+详细解析0.docx 52道大模型八股文面试题\49-图解分布式训练(五)+——+AMP混合精度训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\5-transformers+操作篇.docx 52道大模型八股文面试题\50-图解分布式训练(六)——+Pytorch的+DeepSpeed+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\51-图解分布式训练(七)——+accelerate+分布式训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\52-图解分布式训练(八)——+ZeRO+学习.docx 52道大模型八股文面试题\6-LLMs+损失函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\7-相似度函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\8-大模型(LLMs)进阶面.docx 52道大模型八股文面试题\9-大模型(LLMs)微调面.docx 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop&Loop Engineering面试10连问.md 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop面试10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\AI大模型面试题.png 李老师AI大模型面试题资料\DeepSeek Harness 10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\FDE岗位常见面试题.pptx 李老师AI大模型面试题资料\Milvus3.0新特性.pptx 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.png 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.pptx 连老师AI大模型面试资料\Langchain.txt 连老师AI大模型面试资料\连老师LangChain面试题:httpscloud.fynote.comsharesZUIogPG4.txt 立即下载

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