2025年全国小公司的第七届包容性金融会议于2025年6月27日在北京举行，其主题是“新的动态，情报和新未来”。影片的共同创始人上海hualong Information Technology Co.，Ltd. Qi Yunfeng参加并宣布了演讲。
以下是演讲的转录。
您好，亲爱的领袖兼同事！
能够参加这次“数字包容性财务会议”并倾听他们的想法是一种荣幸。首先，将我们完整的解决方案和数字操作中的特征通知所有领导者。许多重要的银行在商业方面具有不同的观点。作为一家技术公司（这些是我们的业务），从技术角度来看，我们更多地关注某些能力和能力。
让我向我们的公司介绍自己。我们主要关注我们所有数字运营的基本决策 - 包括人，产品，产品，产品，产品，渠道能力等等，通过成熟的模型系统提供最佳决策，并在各种基于场景的应用程序中取得最佳成果。这是我们的中心特征。
我们的中央队以前曾在硅谷，eBay和LinkedIn服务。他于2016年在中国创立了一家公司。目前，它也是一家国家高科技公司，一家专业公司和新的“小型巨人”，这是一家专门从事上海的新公司，也是上海科学技术的小型巨型种植公司。该团队在算法模型领域拥有多项专利。我们还使用以前的特征来转换一组名为“ AI操作官员”的产品集中的“模型+”算法平台。基于场景 +商业问题的模型使用基于阶段的操作解决方案解决。这些是我们的中心特征。
除了模型外，我们还将模型和场景结合在一起，以帮助您进行技术和业务。这RE也是可以通过实施创造经济价值的智能运营团队。这是我们独特的优势。它不仅关注技术，而且还关注舞台技术应用程序，促进中央技术和能力以满足您的实际需求。此外，过去，我们为许多金融机构提供了服务。今天的金融机构是以前的合作服务客户。
其次，让我们谈谈集合，并了解综合企业的数字运营解决方案。
它集中于整个营销和数字化。从IM角度来看，从商业发展的角度来看，Touhui的当前业务有几个基本问题，例如客户转化率低，而不是非常稳定的营销联系人。在传统企业中，许多领导者刚刚谈论了连接和授权传统帐户经理的能力。
第三，我们实际上调查了e许多银行，并通过数据将其发送给我们的帐户经理，例如不准确的线索，不正确的产品的时间或响应不正确。实际上，这些是我们在全面运营过程中的商业问题。
我们的解决方案基于中心商业问题，例如吸引新产品，鼓励它们激活并伴随这些链接。根据数据和模型，这些链接提供了一些精确的决策。根据这些决定，整个营销操作链接可以更有效地支持。这是我们提供的解决方案。中心思想
特定的实现总体上有几个方面。
1。从数据侧面开设小型和微型公司以及小型和微型客户，创建一个中央转型模型，该模型符合特定的商业场景并根据模型定义整个商业策略。
据此，最重要的是打开多个现有范围频道。根据对于系统，在线和离线有特征。但是，在实际实施中，有许多最后的英里问题可以真正整合在线和离线，在线交付有效地影响了客户。我们发现有许多特定的实现，就好像它可能会影响实施后的客户影响链接一样。有什么方法可以准确转换这些在线信号？如果您不能转换它们，则可以有效地将这些帐户管理员所做的 - 线和H usesacer分发。帐户管理员也很忙。确切的产品可以提供更好的转化途径来真正实现此问题。因此，范围和转换链接也具有系统的实施计划。
最后，这里的整个数字操作计划转化为差异化客户，差异化产品和差异化策略的群体。作为下一页的一个例子，这种差异路线是图表。当然，L场景比这复杂得多。
我们以前曾谈论过成熟客户的群体。在一个完整的客户组（例如外部潜在客户和现有客户）中，您可以探索不同的精制产品，并将它们分为不同产品和公司的不同阶段。首先，在某个阶段伴随客户计划，然后它将吸引现有客户之间的新产品。专注于各种产品，通过模型探索现有客户。它着重于0到1至1的客户生活周期，重点是1 A N A N和贷款阶段。组装一些现有的模型策略和整个触及渠道。这是一个有效的策略。
根据此策略，您可以在行业中构建许多数字操作平台，并根据其自动化和经验的积累将其转变为一种策略，从而使其可以有效地重复并操纵其他的HE广告商，或在几个分支机构中迅速推广。这实际上是所有数字操作的核心。
关注其中一些要点的第一点是一些中心决策模型。我们可能不会详细介绍特定的模型。让我谈谈这些模型中的主要特征。
首先，有一个完整的解决方案包括完整的数据和功能解决方案，包括全面的贷款数据和能力，以及针对公司，产品等的外部风险控制，重点关注客户和公司。在提供主题表的同时，Spite代码集很快就会生成特征并根据此功能攀登多个不同的模型。
其次，实际上，围绕该模型的公司信用评分有一个标准。这包括这些公司得分分支机构和公司本身。保持更好的操作策略。
整个建模在下面。实际上，有一组完整的标准化建模S舞台上的橄榄球，包括现金流的代表，业务发展需求阶段的建模，用户行为偏好和融资结构，以建造复杂的特征穆尔蒂普尔运河。连续的，Utilizamos la plataforma de aprendizajeautomáticopara para constuir un conjunto consjunto postermo de Modelos censumentes。
在整个模型和整个过程的各个时间内，还可能会有可能的风险和风险功能调查整个客户过程途径。
接下来，有收集模型，营销和风险控制的集成，不仅关注整个信用流程，而且集中在客户的不同节点上，以预测客户的潜在风险并支持相应的收集。
基于基于知识图形的某些相关性挖掘，以前的模型可能是根据某些用户行为的预测来建立的，但实际上有很多Application场景，例如基于通信的离子和供应链的上游和下游供应链采矿。还有基于客户的平台，例如付款平台，税收和其他数据。在现有客户之间建立知识图时，我们支持协会并发现潜在客户。实际上，这些是整体操作中核心模型的一部分，这些模型现在承认了一套完整的数字操作解决方案。
使用模型后，我们返回并制定一些特定的策略。这种战略发展与整个风险控制过程一起实施。由于时间限制，我很快就会随身携带它。例如，通过建议，信贷，行业和商业报告以及访问策略的所有链接。与此过程的相应模型相吻合可以更有效地结合营销风险控制，包括Manusrisk和Marketing Control Chartimisti的组合CS。
从那以后，信贷一直针对贷款信贷报告。它们塑造了不同的风险评估，并将这些竞争评估与营销评估相结合，以形成有效的策略。
为了监视整个贷款模式，有基于方案的自定义策略，包括抵押贷款和供应链贷款，主要关注客户合同，贷款票据，付款账单和税款，并整合相应的模型。也有某些专业和创新的公司。我们提到了一种针对科学和技术的专业和创新的场景。它支持开发针对几种专业和创新场景的个性化策略。这可以基于方案形成有效的策略并支持整个商业运营。在最后，这些策略是系统地结构的，以实现由系统功能和标准产品支持的一般自动化。最主要的是。这里我们分享一些主要产品和能力。谢谢大家！
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