数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
通过AI大模型，重塑当前商品从引入、到供应商管理、采购及结算的全流程。
商品引入推荐。基于过往交易记录以及当前其它平台、市场销售数据，当期热门商品等信息，自动分析及判断，生成品类推荐；
供应商画像自动生成。结合内外部数据，自动在特定网站爬取供应商信息，自动对供应商的各项信息和资质进行检查，并通过邮件、短信或外呼自动联系符合要求供应商，甚至能根据供应商的特点实现千客千面的沟通。通过AI Agent自动执行，将采购员从繁琐的工作中解放出来。
采购订单管理，AI Agent可以自动解析销售计划文档，然后结合商品BOM清单、供应商成本和响应时间，输出标准采购计划清单，再由人工进行校对。
AI Agent可以根据采购计划或仓库响应，自动向对应的供应商下单特定数量的特定商品。还能对接供应商的系统API，自动跟踪采购单的进展，当进度不及预期时，自动拨打供应商电话进行催货。
1风控及欺诈检测
通过构建风控AI大模型，以及多系统的数据集成及综合判断，可以分析交易数据，识别异常行为，预防欺诈交易，保障平台安全。当前已有项目推进中，不展开。
1组织赋能：内部知识助手
AI全面赋能员工。
业务规则以及运营指引、操作指引的智能问答，快速回应；比如销售部查询产品信息和案例信息、运营人员关注当前的销售情况以及经营数据。采购部查询供应商和原材料信息等等。但是企业的文档和资料都分散在不同的系统、或不同部门和员工的电脑里，导致知识和信息的获取非常低效。
通过AI大模型+Agentic RAG，构建不同的向量知识库，比如门店运营、油品质量安全知识库、采购知识库、营销知识库等，然后根据用户的查询意图，Agent自动路由到最匹配的知识库，完成信息的检索召回。针对多复杂的文档，包括文本、图片和表格，这里就需要用到多模态解析技术，对文档中的各种元素分别进行解析，将文本与其相关的表格和图片进行关联和匹配。
数字化转型网人工智能研习社包含哪些内容
数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
