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工业机械制造商通过采用因果AI实现订单延迟减少10% 🚀
挑战
❌ 订单延迟对收入、客户满意度和品牌声誉产生了负面影响
❌ 供应链专家无法将其丰富的知识输入到传统的机器学习模型中
❌ 使用基于关联性的机器学习来预测延迟未能产生实际影响
听起来很熟悉？试用我们的平台，看看能解决哪些用例：https://lnkd.in/eP6VBDJV
解决方案
使用我们的平台构建因果模型，客户现在可以：
➕ 追踪显著延迟背后的常见根本原因
➕ 从订单创建到整个生命周期预测延迟的可能性
➕ 获得如何在制造工厂间分配订单以减少延迟的最佳建议
结果
✅ 准确预测75%的订单延迟
✅ 整体延迟减少10%
✅ 直接提升收入和客户满意度
免费试用我们的平台：https://lnkd.in/eP6VBDJV
在我们的演示中心查看其他使用案例：https://lnkd.in/euM2bdqs
阅读完整案例研究：https://lnkd.in/ewMYNbeK
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推文原文：【"GenAI 在决策情境中的适用性方面表现不佳。但将其与因果 AI 结合起来可以提供快速和慢速思维的优势，促进快速且准确的决策。世界经济论坛发布了我们 CEO Darko Matovski 博士的这篇文章，突出了 GenAI 的不足之处、企业决策的未来，以及如何将 GenAI 与因果 AI 结合，以结合快速和慢速思维的优势，从而促进快速且准确的决策。想免费试用因果 AI 吗？请求免费试用：https://platform-az.causalens.com/free-trial-signup/?utm_source=linkedin&utm_medium=social_media&utm_campaign=demand_gen_free_trials_signup&utm_content=dg_linkedin_organic在我们的演示中心观看平台操作：https://causalens.com/demo-hub/?utm_source=linkedin&utm_medium=social_media&utm_campaign=18th_april免费阅读文章：https://www.weforum.org/agenda/2024/04/causal-ai-decision-making/感谢世界经济论坛发布这篇文章 🚀】
