AI 由 Matchpoint

人工智能战略与执行

专为需要选择、构建、管理和扩展具有可衡量业务价值的生产系统的组织提供 AI 咨询。

人工智能战略与执行图片·AI 策略与执行
概述

从第一原理到生产 AI

Matchpoint 帮助领导团队将 AI 的雄心壮志转化为可执行的产品、平台和运营变革组合。 这项工作从业务决策、用户、数据、风险和单位经济学开始;它继续通过架构、实验、评估、生产部署和采用。

该实践独立于 Matchpoint 的公司财务工作。参与范围可以涵盖企业转型、新产品、代理工作流程、知识系统、文档智能、合成数据、计算机视觉、模型经济学、负责任的 AI 以及维持它们所需的运营模型。

  • 20项专属服务 涵盖战略、产品、架构、数据、可靠性、经济性和采用。
  • 战略到生产 包括决策门、原型、评估计划和实施所有权。
  • AI系统 包括法学硕士、代理工作流程、RAG、GraphRAG、经典机器学习、计算机视觉和合成数据。
  • 企业交付 围绕价值、隐私、可靠性、弹性和人类责任而设计。
能力

我们提供什么

详细探索每项功能。

企业人工智能战略和路线图01

企业 AI 战略与路线图 →

董事会就绪的 AI 方向、投资组合和投资顺序与运营优先级相关。

AI 机会和用例优先级02

AI 机会和用例优先级 →

按价值、可行性、风险和采用负担排名的 AI 机会的严格组合。

人工智能创业论文和产品市场验证03

AI 风险论文与产品市场验证 →

以研究为主导的 AI 产品机会、市场时机、数据优势和防御性验证。

人工智能商业案例和价值实现04

AI 商业案例和价值实现 →

遵循 AI 的可衡量价值案例可从基线、采用和实现的运营影响中受益。

AI产品策略&0对1交付05

AI 产品策略&0对1交付 →

新 AI 产品从发现到生产发布的产品指导和实际交付。

AI 架构与构建-购买-合伙人 决策06

AI 架构和构建-购买-合作伙伴决策 →

由差异化、数据、可靠性、成本和控制塑造的技术和采购架构。

代理人工智能和工作流程自动化07

Agentic AI 和工作流程自动化 →

代理系统在可观察的业务工作流程中规划、使用工具并完成有限的工作。

混合确定性和法学硕士系统08

混合确定性和 LLM 系统 →

根据每个组件的优势将规则、软件和语言模型结合起来的架构。

企业 RAG、GraphRAG 和知识系统09

企业 RAG、GraphRAG 和知识系统 →

使用检索、图表、分类法和领域上下文的循证知识系统。

文档智能和多模式人工智能10

文档智能和多模式 AI →

AI 系统能够理解复杂的文档、布局、表格、手写内容、图像和支持上下文。

合成数据与隐私工程11

合成数据与隐私工程 →

用于更安全的开发、增强、评估和跨领域协作的合成数据产品。

AI数据平台与跨域访问12

AI 数据平台与跨域访问 →

可重用的数据产品和访问模式让多个团队无需重建基础即可构建 AI。

人工智能评估、可靠性和引文系统13

AI 评估、可靠性和引用系统 →

高风险 AI 的评估系统,其中答案、证据、不确定性和失败行为必须可见。

负责任的人工智能、公平与治理14

负责任的 AI,公平与治理 →

负责任地开发和使用 AI 的决策权、标准和发布控制。

推理经济学和成本优化15

推理经济学和成本优化 →

AI 系统在模型调用、上下文、延迟、质量、基础设施和人工审核方面的单位经济性。

模型路由、缓存和弹性16

模型路由、缓存和弹性 →

用于路由工作、重用稳定上下文以及跨模型提供者维护服务的生产模式。

AI 平台运营模型和 MLOps17

AI 平台运营模型 & MLOps →

重复构建、发布和运营AI所需的平台、生命周期和团队结构。

人工智能的采用、变革和能力建设18

AI 采用、变革和能力建设 →

基于角色的采用、工作流程重新设计和能力转移使 AI 成为日常工作的一部分。

AI技术尽职调查及产品集成19

AI 技术尽职调查和产品集成 →

对AI产品进行独立评估,并制定整合技术、数据和团队的交付计划。

计算机视觉、传感器和边缘人工智能20

计算机视觉、传感器和边缘 AI →

将 AI 用于跨产品、资产和物理操作的图像、视频和传感器流。

我们如何工作

每个交货口都有证据

每次参与都经过明确的决策、工件和验收标准,业务和技术负责人从一开始就参与其中。

01

制定决定

定义用户、工作流程、基线、失败后果、价值衡量标准和指定所有者。

02

设计系统

指定数据、模型、工具、架构、人工审查、评估和操作约束。

03

证明工作流程

构建有限的产品切片并测试质量、可靠性、成本、延迟和用户采用率。

04

生产化

通过记录的控制和操作手册来集成、发布、监控和转移所有权。

问题,已解答

AI 策略与执行常见问题解答

我们帮助组织决定 AI 的归属、定义产品和平台路线图、设计架构、构建和评估生产用例、建立治理和运营所有权以及规模采用。

是的。我们定义生产验收标准、数据和集成要求、评估工具、操作控制、模型和提供商弹性、成本阈值、发布门槛和发布后的所有权。

我们比较战略差异化、数据优势、价值实现时间、转换成本、集成深度、安全性、可靠性、模型经济性以及操作每个选项所需的内部能力。

输出可以包括企业路线图、优先用例组合、产品需求、参考架构、原型、评估框架、价值案例、治理设计、运营模型、交付计划和生产规模扩大支持。

参与可以构建为固定诊断、定义的产品或架构工作流、分阶段的试点生产计划或正在进行的 AI 产品和转型保留。范围、产出、决策门限、责任和费用在工作开始前以书面形式商定。

集中诊断可能需要几周的时间。产品、平台和运营模型工作围绕发现、设计、证明、评估、集成和产品发布进行;时间表取决于数据、系统访问、决策速度和所需的可靠性水平。

我们制定业务决策和基线,评估数据和系统,设计产品和架构,构建有界证明,根据明确的验收标准对其进行评估,然后支持集成、发布、监控和所有权转让。

准备好将 AI 的雄心壮志变成可执行的计划了吗?

给我们带来决策、产品、工作流程或平台挑战。我们将定义第一个实际工作流程及其验收标准。

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