Neoteric
Neoteric là một đối tác công nghệ chiến lược chuyên về phát triển phần mềm tùy chỉnh và …
Neoteric là một đối tác công nghệ chiến lược chuyên về phát triển phần mềm tùy chỉnh và các giải pháp AI. Họ hướng dẫn các doanh nghiệp trong toàn bộ vòng đời áp dụng AI, từ các hội thảo chiến lược và phát triển Bằng chứng Khái niệm (PoC) đến triển khai và bảo trì ứng dụng doanh nghiệp quy mô lớn.
Về Phát triển Giải pháp
Công cụ Phát triển Giải pháp là các nền tảng tích hợp được thiết kế để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng hoàn chỉnh, được hỗ trợ bởi AI từ đầu đến cuối. Không giống như các công cụ dành cho nhà phát triển đơn mục đích, chúng cung cấp một môi trường gắn kết kết hợp các trình kết nối dữ liệu, mô hình AI, logic nghiệp vụ và tạo giao diện người dùng. Cách tiếp cận toàn diện này giúp tăng tốc đáng kể vòng đời phát triển, cho phép người dùng biến ý tưởng thành một giải pháp chức năng với tốc độ và hiệu quả cao hơn. Các nền tảng này thường được đặc trưng bởi giao diện phát triển trực quan hoặc ít mã (low-code), giúp AI tiên tiến có thể tiếp cận được với nhiều đối tượng sáng tạo hơn.
Tính năng Cốt lõi
- Trình xây dựng Luồng công việc Trực quan: Thiết kế và tự động hóa logic nghiệp vụ phức tạp và các đường ống dữ liệu bằng giao diện kéo-thả.
- Mô hình AI & Tích hợp dựng sẵn: Truy cập thư viện các mô hình AI sẵn sàng sử dụng (NLP, thị giác máy tính, v.v.) và các trình kết nối cho các cơ sở dữ liệu và API phổ biến.
- Triển khai từ đầu đến cuối: Quản lý toàn bộ vòng đời ứng dụng, bao gồm triển khai bằng một cú nhấp chuột, lưu trữ, mở rộng quy mô và giám sát.
- Tạo Giao diện Người dùng (UI): Tự động tạo giao diện người dùng web hoặc di động chức năng dựa trên dữ liệu và logic cơ bản.
- Kiểm soát Phiên bản & Cộng tác: Các công cụ để cộng tác nhóm, quản lý thay đổi và quay lại các phiên bản trước của giải pháp.
Trường hợp Sử dụng
Những công cụ này lý tưởng để tạo các ứng dụng kinh doanh nội bộ tùy chỉnh, chẳng hạn như quy trình phê duyệt tự động, hệ thống quản lý hàng tồn kho hoặc bàn hỗ trợ nội bộ. Chúng cũng được các nhóm khoa học dữ liệu sử dụng rộng rãi để tạo mẫu và triển khai nhanh các mô hình học máy dưới dạng ứng dụng web tương tác. Các doanh nghiệp tận dụng chúng để xây dựng các giải pháp phức tạp hướng tới khách hàng như chatbot thông minh hoặc công cụ đề xuất được cá nhân hóa mà không cần mã hóa tùy chỉnh nhiều.
Cách Lựa chọn
Khi chọn một công cụ Phát triển Giải pháp, trước tiên hãy đánh giá mức độ kỹ năng kỹ thuật cần thiết; lựa chọn giữa các tùy chọn không mã (no-code), ít mã (low-code) và ưu tiên mã (code-first). Đánh giá khả năng tích hợp của nền tảng để đảm bảo nó kết nối được với các nguồn dữ liệu và ngăn xếp phần mềm hiện có của bạn. Xem xét khả năng mở rộng và hiệu suất của nó đối với lượng người dùng dự kiến. Cuối cùng, hãy kiểm tra mô hình định giá (theo người dùng, theo mức sử dụng) và mức độ của các tính năng bảo mật và tuân thủ được cung cấp.
Phát triển Giải phápTrường hợp sử dụng
Tự động hóa hệ thống ticket hỗ trợ CNTT nội bộ
Một người quản lý CNTT, không có kiến thức lập trình sâu, cần hợp lý hóa quy trình yêu cầu hỗ trợ của công ty. Sử dụng nền tảng phát triển giải pháp, họ thiết kế một quy trình làm việc một cách trực quan. Khi một nhân viên gửi ticket qua một biểu mẫu đơn giản, một mô hình NLP sẽ tự động phân tích văn bản để phân loại vấn đề (ví dụ: 'Phần cứng', 'Phần mềm', 'Yêu cầu truy cập') và gán mức độ ưu tiên. Sau đó, quy trình làm việc sẽ chuyển ticket đến hàng đợi của chuyên gia hỗ trợ phù hợp và gửi thông báo xác nhận cho nhân viên qua Slack. Điều này tự động hóa việc phân loại thủ công, giảm thời gian phản hồi hơn 50% và giải phóng nhân viên CNTT để tập trung vào việc giải quyết các vấn đề.
Tạo mẫu nhanh ứng dụng phát hiện gian lận
Một nhóm khoa học dữ liệu cần nhanh chóng xây dựng một bằng chứng khái niệm (POC) cho một mô hình phát hiện gian lận tài chính mới. Thay vì dành hàng tuần để phát triển backend và frontend, họ sử dụng một nền tảng phát triển giải pháp. Họ tải lên mô hình đã được huấn luyện của mình, kết nối nó với một luồng dữ liệu giao dịch thời gian thực thông qua một trình kết nối API được xây dựng sẵn và thiết lập logic để gắn cờ các giao dịch vượt quá một điểm rủi ro nhất định. Nền tảng tự động tạo ra một bảng điều khiển web đơn giản nơi các nhà phân tích có thể xem xét các giao dịch bị gắn cờ, xem giải thích của mô hình và cung cấp phản hồi. Điều này cho phép nhóm xác thực hiệu suất thực tế của mô hình và thu thập phản hồi của người dùng trong vài ngày thay vì vài tháng.
Xây dựng công cụ làm giàu khách hàng tiềm năng tùy chỉnh
Một nhóm vận hành bán hàng muốn tự động hóa quy trình làm giàu khách hàng tiềm năng mới trong CRM của họ. Họ sử dụng một công cụ phát triển giải pháp ít mã để xây dựng một ứng dụng tùy chỉnh. Ứng dụng được kích hoạt mỗi khi một khách hàng tiềm năng mới được thêm vào CRM. Sau đó, nó sử dụng API để truy vấn các dịch vụ bên ngoài như Clearbit hoặc LinkedIn để thu thập dữ liệu bổ sung (quy mô công ty, ngành, chức danh). Một mô hình AI sau đó sẽ chấm điểm khách hàng tiềm năng dựa trên dữ liệu được làm giàu này so với hồ sơ khách hàng lý tưởng của công ty. Cuối cùng, ứng dụng cập nhật bản ghi khách hàng tiềm năng trong CRM với dữ liệu và điểm số mới, và thông báo cho đại diện bán hàng được chỉ định. Điều này cung cấp bối cảnh phong phú hơn cho các cuộc gọi bán hàng và tự động ưu tiên các khách hàng tiềm năng có giá trị cao.
Tạo Bot phân tích tài liệu và Hỏi & Đáp
Một công ty luật cần một phương pháp an toàn để các trợ lý pháp lý của họ có thể nhanh chóng tìm thấy thông tin trong hàng nghìn hồ sơ vụ án. Sử dụng nền tảng phát triển giải pháp, họ xây dựng một ứng dụng nội bộ. Họ kết nối kho tài liệu của công ty (ví dụ: SharePoint) với nền tảng. Một đường ống AI tự động nhập các tài liệu mới, trích xuất văn bản và lập chỉ mục vào một cơ sở dữ liệu vector có thể tìm kiếm. Sau đó, nền tảng cung cấp một giao diện trò chuyện đơn giản nơi trợ lý pháp lý có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên như, 'Tìm tất cả các tiền lệ liên quan đến sở hữu trí tuệ trong Quý 4 năm 2022.' Hệ thống truy xuất các đoạn tài liệu phù hợp nhất và cung cấp liên kết trực tiếp, tiết kiệm hàng giờ tìm kiếm thủ công cho mỗi vụ án.
Phát triển trình cấu hình sản phẩm cho khách hàng
Một công ty thương mại điện tử bán đồ nội thất có thể tùy chỉnh muốn cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến của mình. Họ sử dụng một nền tảng phát triển giải pháp để xây dựng một trình cấu hình sản phẩm tương tác. Ứng dụng này có giao diện trực quan nơi khách hàng có thể chọn vật liệu, màu sắc và kích thước. Khi các lựa chọn được thực hiện, logic của ứng dụng sẽ tính toán giá mới trong thời gian thực và một mô hình tạo hình ảnh AI sẽ tạo ra một bản xem trước thực tế của sản phẩm cuối cùng. Toàn bộ giải pháp, bao gồm giao diện người dùng, logic nghiệp vụ và tích hợp với backend thương mại điện tử để đặt hàng, được xây dựng và triển khai trên cùng một nền tảng, giúp giảm đáng kể thời gian đưa sản phẩm ra thị trường so với phát triển truyền thống.
Tự động hóa kiểm duyệt nội dung mạng xã hội
Một người quản lý cộng đồng cho một thương hiệu trực tuyến lớn bị choáng ngợp bởi khối lượng bình luận của người dùng. Họ xây dựng một giải pháp kiểm duyệt nội dung để tự động hóa quy trình. Ứng dụng kết nối với các tài khoản mạng xã hội của thương hiệu qua API. Một quy trình làm việc được thiết kế để tiếp nhận mọi bình luận mới, chạy nó qua một mô hình phát hiện độc tính đã được huấn luyện trước và phân loại nó là 'Đã duyệt', 'Cần xem xét' hoặc 'Từ chối'. Các bình luận đã duyệt được giữ nguyên. Các bình luận bị từ chối (ví dụ: spam, ngôn từ kích động thù địch) sẽ tự động bị xóa. Các bình luận được gắn cờ 'Cần xem xét' được gửi đến một bảng điều khiển đơn giản nơi người quản lý cộng đồng có thể đưa ra quyết định cuối cùng. Giải pháp này tự động lọc hơn 90% nội dung có hại, tạo ra một môi trường cộng đồng an toàn hơn.