当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？
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行业案例库 1月前 • 168

当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？

问答智能诞生记：当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？——写给所有正在错过AI流量的企业 一、从“搜索框”到“对话框”：一场静悄悄的流量革命  2025年9月，OpenAI给ChatGPT上线了“即时结账”按钮，用户连链接都不用点，就能在对话里直接完成下单。几乎同一周，Adobe发布数据：由生成式AI导流至零售网站的流量，7月同比暴增4700%。  这不是简单的渠道更替，而是决策主

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如果你还没怎么听说过Agentic AI（代理式人工智能），那可得做好准备，因为你很快就会经常听到它了。为什么呢？因为它正迅速成为工业运营软件中AI应用的一个重要组成部分 —— 就像我们见证过的AI数据分析，以及最近在工业AI助手和Co-pilot技术中应用的生成式AI一样。为了说明Agentic AI在工业生产运营中的适用性，AVEVA 公司日前在美国旧金山举办的 2025 年 AVEV

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AI人工智能正以前所未有的速度和广度渗透全球各行各业，金融服务业首当其冲，面临深刻的变革机遇与挑战。AI不仅有望提升运营效率、优化客户体验、强化风险管理，更可能重塑行业竞争格局。在此背景下，准确评估金融机构的AI成熟度，理解全球领先实践与趋势，对于制定有效的发展战略至关重要。Evident AI Index应运而生，作为全球首个针对银行业AI成熟度的“由外向内”的独立基准评估体系，为行业提供

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<svg style="float:left;line-height:0;width:0;vertical-align:top;" viewbox="0 0 1 1"></svg>引言从上次蹭了DeepSeek的热度以后，又两个月过去了。最近媒体的关注焦点都已经被关税战吸引。很多出口传统企业确实也受到了一些实质性影响。但我始终相信，越是外部环境不确定，越要持续修炼内功。

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2025年以来，DeepSeek通过开放生态加速了算法研发与临床场景的深度融合。医疗大模型摒弃了“技术至上”的思维，逐渐进入实用主义阶段。此背景下，对提高诊疗效率和质量有迫切需求的基层医疗，成为大模型的重要服务对象。基层医疗与大模型的适配度有多高？基层医疗医患、院管的用户真实反馈又是如何？动脉网与盖睿科技、华美浩联、卫美健康、卫宁健康（首字母排序）四家已布局基层医疗大模型应用的创新企业聊了聊，

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大模型与Agent技术在金融级智能运维的创新应用
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分享概要一、智能运维需求分析二、大模型与Agent技术三、Agent智能运维体应用一、智能运维需求分析1、IT运维需求分析上图展示了完整的运维流程链，涵盖事前预防与事后处理的应急管理全过程。结合大模型技术的强大能力，我们可以在运维流程的各个环节逐步提升应急能力。例如，在故障预防阶段，利用大模型技术实现故障的提前发现与预警，从而增强故障预防能力。运维领域涉及数据中心的全方位管理，包括系统、主机、

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知识经济时代，无论是“以考代学”的企业培训，还是运营活动的互动手段，考试的需求始终旺盛。“传统考试存在很多难点，比如出题环节复杂，配置考试繁琐，阅卷工作耗时耗力。AI的出现，让我们看到了优化考试的可能性。”明略科技旗下金数据产品工程师、快出题技术负责人周艺说。2024年3月，金数据推出了聚焦考试场景的首款AI产品——“快出题”。用户上传不限内容、格式的文件，快出题能够快速出题，并发布考试。短短

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领导力越强的人，指挥 AI Agent 的能力也越强？这篇来自哈佛大学肯尼迪学院的研究报告「Measuring Human Leadership Skills with AI Agents」设计了一个用 AI Agent 评估人类领导力的方法，这可能重新定义我们对“软技能”本质的理解。1. 领导力的“功能性骨架”：这个发现暗示，至少在目标明确、信息驱动的协作任务中，有效的领导力可能依赖于一个可

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！近日，美国AI医疗独角兽Abridge的创始人、CEO Shiv Rao博士接受了美国CNBC的电视采访。Shiv讲述了Abridge在医疗保健企业级服务中的定位，以及作为一款曾经被归类为“AI套壳”的应用，Abridge如何定义“套壳”的方向。Shiv Rao也是一名执业的非侵入性心脏病医生。大模型发展早期，“AI套壳”公司也曾被戏称为“二流中间商”，因为它们“只是在别人的技术上贴了一个界

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自从DeepSeek爆火之后，越来越多的同学咨询我，能否将这种大模型的能力融入到日常的测试工作中，在进一步提升工作效率比的同时，还能有一定的创新。刚开始我对此是保持谨慎的，因为这一波AI浪潮来得太快太猛了，且无论是通用大模型领域(LLMs)，还是AI 应用层面(比如Agent、Manus)，技术迭代发展速度太快。在技术发展脉络还不太明朗的情况下，不要过早投入太多资源，应该保持观察，小范围快速验

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