Đội kỹ sư dựng phần AI vào đúng nơi dữ liệu của bạn đang nằm: hệ thống nội bộ, kho dữ liệu và những quy trình đã chạy nhiều năm. Có phạm vi, có log, có bàn giao.
Doanh nghiệp nhỏ cần một kết quả đã đóng gói, giá công khai, chạy được trong vài tuần. Tổ chức lớn cần một đội, một bản build và một hợp đồng có người chịu trách nhiệm. Gộp hai thứ đó vào một lời chào là cách nhanh nhất để giao hàng trượt ở cả hai phía.
Việc lặp, chăm sóc khách ngoài giờ, nhắc công nợ, nhập liệu — đã có gói chuẩn hoá với giá công bố ở Apus Automation. Chúng tôi trỏ bạn sang đó thay vì mở một dự án.
Xem Apus Automation →Dữ liệu nằm rải ở nhiều hệ thống, yêu cầu tuân thủ cao, phải tích hợp vào phần mềm đang chạy. Đó là công việc kỹ thuật có phạm vi và có nghiệm thu — và là việc của trang này.
Mỗi hạng mục dưới đây kết thúc bằng một sản phẩm bàn giao, không phải một buổi trình bày.
Ban điều hành và giám đốc công nghệ đang phải quyết định đầu tư
Bốn đến sáu tuần soát hiện trạng dữ liệu, quy trình và hệ thống, rồi chấm điểm từng cơ hội theo giá trị và độ khó — bắt đầu từ bài toán, không bắt đầu từ công nghệ.
Đội dữ liệu và IT đang phải gom số từ nhiều nguồn
Dựng đường dữ liệu từ các hệ thống đang chạy về một nơi có thể tin được, kèm mô hình dữ liệu và giám sát — vì mọi thứ AI phía sau đều đứng trên nền này.
Vận hành, pháp chế và chăm sóc khách hàng
Cho phép hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trên chính tài liệu của tổ chức, có trích dẫn nguồn và tôn trọng phân quyền sẵn có — không phải một chatbot đoán mò.
Tổ chức có ràng buộc dữ liệu không được rời hệ thống
Triển khai mô hình chạy trong hạ tầng của bạn cho phần dữ liệu nhạy cảm, kết hợp mô hình đám mây cho phần còn lại, kèm chính sách quyết định dữ liệu nào được đi đâu.
Đội sản phẩm đang có phần mềm chạy thật
Xây tính năng AI vào chính sản phẩm bạn đang bán, theo cùng chuẩn kỹ thuật với phần còn lại: có kiểm thử, có giám sát, có đường lùi khi mô hình trả sai.
Apus AI Lab là bộ phận kỹ thuật nội bộ giữ cho các cam kết về AI trong hệ sinh thái Apus đứng vững: mô hình nào chạy ở đâu, dữ liệu nào được phép đi ra, và đo bằng cách nào. Nó không bán gì cả.
Dữ liệu nhạy cảm xử lý bằng mô hình chạy tại chỗ; chỉ phần không nhạy cảm mới đi ra dịch vụ đám mây, và ranh giới đó nằm trong hợp đồng.
Mỗi use case có bộ câu hỏi đánh giá riêng và một con số cơ sở, để tranh luận về chất lượng dừng lại ở số liệu chứ không dừng ở cảm nhận.
Dữ liệu của bạn không được dùng để huấn luyện mô hình dùng chung. Điều này ghi trong hợp đồng và NDA, không phải một dòng trên trang web.
Mỗi lần mô hình được gọi đều có log truy vết được: đầu vào, phiên bản, chi phí, kết quả — để khi có sự cố còn tra ngược được.
Apus AI Lab là bộ phận nội bộ, không phải một thương hiệu bán hàng và không có website riêng. Chúng tôi chưa công bố nghiên cứu ra bên ngoài; khi có, nó sẽ xuất hiện ở đây.
Chúng tôi xem dữ liệu và quy trình bạn đang có, rồi nói thẳng phần nào nên làm, phần nào chưa đáng làm, và phần nào nên mua gói chuẩn hoá thay vì mở một dự án.