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Accern 使用无代码 AI 帮助客户做出更好的财务决策

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 Accern helps customers make better financial decisions with no-code AI - IoT ONE Case Study
挑战

平均而言,一个 AI 模型的开发需要一个 IT 团队 12 到 18 个月,这意味着数据科学家 80% 的时间都花在了查找、清理和重组数据上。 Accern 的无代码 AI 允许用户轻松部署和定制预训练的金融服务模型,帮助从大量非结构化数据(例如新闻文章或财务文件)中比以前更准确、更有效地提取洞察力。

然而,在为客户提供数据的过程中,Accern 发现自己在为客户提供的定制方面受到限制。他们无法自助访问数据可视化,只能使用提供给他们的单一仪表板。

客户
关于客户

Accern 是一个无代码 AI 平台,使金融组织的数据团队能够轻松构建 AI 模型并从非结构化数据中发现洞察力。

Accern 使领域专家和业务分析师能够在几分钟内通过 Accern NoCodeNLP Platform™ 从大量非结构化数据流(包括新闻、社交媒体、行业报告和内部文档)中提取最准确的见解。

解决方案

Accern 需要一种分析解决方案,让他们的客户能够获得准确、个性化和细粒度的洞察,包括 ESG 和 Crypto 等类别的新结构化情绪数据。他们选择 ThoughtSpot Everywhere 作为与现有数据和技术堆栈无缝实施以及在其产品中越来越多地采用分析的最佳解决方案。

该团队通过在 Snowflake 中构建一个新的数据模型开始部署,该模型将针对客户的可扩展和可重复增长进行优化。 ThoughtSpot Everywhere 的开发人员友好型平台帮助 Accern 的团队在数小时内嵌入了通常需要几天时间才能完成的其他解决方案。 ThoughtSpot 建模语言 (TML) 支持脚本化部署和 Liveboard 工作表的重复使用,使 Accern 能够大规模提供个性化的客户体验

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