竹间智能成立于2015年 ， 竹间智能的可自动化AI为企业提供可规模化的解决方案 。 竹间智能拥有6大AI技术、6大平台产品、6大行业解决方案的666战略并与智能手机前四大品牌达成合作 ， 未来同时在多垂直行业深耕竞争优势更为显著 。
竹间智能坚持自主研发底层NLP技术 ， 独立研发27个NLP模块 ， 拥有自主产权 ， 包含业内先进的SOTA算法和预训练模 。
2021年 ， 竹间智能推出AI云平台竹间云进一步为客户提供高度标准化、低代码定制化、运营精准化的完整企业智能化服务软件 ， 帮助企业加速智能化数字化 。
竹间云满足企业公有云、私有云以及混合云多种部署要求 ， 支持多家云厂商 。 自主研发底层技术结合高度标准化的产品 ， 并通过产品云化建立新的壁垒 。

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结语
在数字经济背景下 ， 数据驱动的业务形式将成为数字经济时代下企业的核心竞争力 。 企业对AI的需求不仅是简单的解决劳动力 ， 在增加收入、降本增效、控制风险的同时 ， 强化企业的运营能力、提高市场竞争力和智能再生能力成为必然 。
在制造业领域AI解决方案 ， 智能质检、智能设备运维、智能巡检、智能监控、智能预警等都将是服务商布局的重点 ， 像瑞莱智慧在工业解决方案不仅兼具设备运维、智能检测还附加工艺参数的自动优化 。
在金融领域 ， 深化AI在风控、监管、客服、投顾、投研、支付等各环节应用 ， 行业解决方案更精细化成为服务商发展重点 ， 例如 ， 天壤在定制化票据AI识别的新突破 ， 在兼具定制化的同时大幅降了开发周期与成本；瑞莱智慧的信贷风控回捞解决方案为客户大幅提高信贷审批通过率 。
在能源领域 ， AI逐渐被越来越多的能源企业接受 ， 在提升能源开发、储运、消费各环节综合能效值得重点关注 。 目前 ， 第四范式在能源生产检测预警、能源产品价格预测上有布局 ， 未来在其他环节布局值得关注 。
在电子商务领域 ， AI不仅要应用在营销、销售、运营、服务各环节 ， 多维度协同发展同样值得关注；在零售领域 ， 推动企业转型解决方案更应关注部署成本、扩展能力、运维成本以及个性化定制 。 中小企业的数字化转型受消费者的需求而驱动未来市场潜力不容小视 ， 在细分领域时专注服务中小企业的服务商同样值得看好 。
随着数字化技术的不断渗透 ， 各参与主体必将打破行业壁垒与市场边界 。 下一阶段 ， AI企业服务不单单要好服务企业、产业协同 ， 服务商要逐步提高附加价值 ， 为生态体系的共建共享共生而努力 。
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