数据与 AI 运营
需求预测与人工智能驱动的供应链：定制化预测引擎，助力优化运营流程。
对于大多数制造企业而言，缺货预测是当前面临的主要挑战之一。
凭借我们在机器学习和先进人工智能技术方面的深厚专业知识，我们构建了高度全面且可靠的售罄预测模型，这些模型能够适应市场不可预测的影响以及行业特性。
现有的预测引擎存在显著局限性，主要原因有三：
1.从大多数数据源（如媒体计划等Excel文件、PDF报告等）中提取数据的复杂性
2. 无法预测影响最终销售额的若干因素（社交媒体、竞争等）
3. 无法解释特定行业的特殊影响（例如“全球购物者效应”——奢侈品行业，政府环保举措——汽车行业……）。
我们通过一套全面的框架来设计并落实具体措施。
从数据管理战略到确保组织符合 GDPR 要求，我们的团队帮助并建议管理人员如何优化数据管理以提高绩效。>我们相信，我们会为每一位客户创造独特的解决方案，并整合他们的团队，设计出量身定制的高效组织。
预测促销活动对售罄的影响
制造商和零售商的共同目标是刺激更多的购物之旅，所以促销活动往往是为了这个互利的目标。零售商和制造商给予的促销活动有一个复杂的结构，其中包括货币和非货币部分，以及即时和长期的影响。
为了优化促销策略（数量、价格、时间、产品等）及其对清仓销售的影响，必须能够评估这些策略的价值和影响。
然而，促销活动是有代价的：要么是本应售出的同类产品销量减少，要么是促销活动本身导致的收入损失。建立一套清晰且具备自学习能力的促销评估机制，对于追踪和优化促销活动的使用至关重要，Artefact 构建此类预测模型，从而优化促销决策。
模式与规律检测
模式检测是数据分析的一个基本分支。它主要包括对数据中的模式和规律性的识别，以了解特定行为。
识别你的供应链过程中的问题，检测欺诈行为或暴露人群中的可疑行为是具体的、高价值的用例。我们的Artefact"的方法旨在检测这种异常行为，同时避免这种稀缺性现象的陷阱。
在处理和建模步骤之前，我们充分利用现有的原始数据（结构化数据，如操作日志，甚至图像和视频记录），以暴露出所需的异常情况。
我们关于数据与人工智能转型的专业内容
在人工智能时代扩展数据协作
Artefact的新电子书《AI 时代的数据协作扩展》探讨了组织如何通过打破数据孤岛并实现无缝协作来释放更大价值……
Artefact “2025-26年度值得关注的十大领先谷歌合作伙伴”榜单
数据驱动的转型本应带来进步，然而，海量的原始数据往往闲置不用，概念验证陷入停滞，各团队各自为政地争论战略，而竞争对手却……
人工智能代理尚未准备好承担面向消费者的工作——但在内部流程方面却能表现出色。
主动式人工智能正在重塑企业的后台运营。某欧洲电信公司将服务呼叫解决时间缩短了60%，每年节省成本超过100万欧元，并提升了……
代理式人工智能：面向流程驱动转型的用户指南
Agentic AI 仅仅是迄今为止开展的生成式人工智能项目的延伸吗？答案是否定的。其重点已不再是局部……
主动型人工智能将彻底改变贵公司市场营销部门的能力
许多营销负责人都面临着同样的悖论：尽管在生成式人工智能方面投入了巨资，但预期中对成本、速度和绩效的影响却未能实现。为什么？因为……
精通上下文管理：超越主数据管理的进化
二十年来，主数据管理（MDM）为组织提供了客户、产品和供应商的单一数据源，从而确保分析和运营能够顺利进行……
案例研究：加速通用人工智能在大宗商品交易中的应用
当一家全球领先的大宗商品贸易公司希望加速其人工智能转型时，它Artefact 将潜力转化为可衡量的业绩。目标是……
混合代理型组织：企业的下一代运营系统
大约每隔十年，企业的组织结构就会悄然发生变化——并非通过盛大的宣布，而是通过一系列日积月累的决策，这些决策突然……
生成式人工智能的应用：面向追求社会影响的企业的一份务实路线图
Artefact我们设计了一套行之有效的方法论，旨在帮助企业从探索阶段迈向产生可持续影响。本文将阐述这一历程、面临的挑战以及……
如何构建以代理为核心的企业：AI转型的4P法则
企业如何利用生成式和自主式人工智能，从试验阶段迈向真正的规模化应用？在过去的两年里，许多公司已启动了前景可期的试点项目……
AI 潜在客户开发——利用数据与人工智能推动分布式 B2B 市场的增长
许多行业的销售对象是高度分散的生态系统，这些系统由遍布各城市和地区的数千家小型独立门店组成——无论是全球性的……
“黑色星期五”的角逐：为何时机已成为新的绩效指标
“黑色星期五”一词最初由费城警方于20世纪50年代创造，用来形容感恩节后混乱的人群；后来，随着这一天成为商店……
