企业经营

最开始接触这个海外二手车交易系统的客户，是一家做中欧美跨境二手车贸易的企业，他们之前用的是一套简易的表格记录交易信息，不仅效率低，还经常出现数据错误，比如不同国家的税费计算错误、车辆信息录入混乱、物流跟踪不及时，而且海外客户的支付方式多样，汇率换算也是个大问题，客户流失率一直很高。

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一家正规的长期经营的软件公司，一定有完善的资质。尤其是参与一些招投标项目，都需要对公司的资质，公司的背景，公司的业务，公司的人员构成，公司的业绩，过往项目履历等有实质性的响应要求。

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成都小火科技公司提供针对性数字化解决方案，覆盖AI软件、政务、交通旅游、电信、金融、电力、汽车、互联网、零售、制造、教育、医疗、社区服务、冷链物流等领域，同时提供招聘管理系统、企业移动门户APP、智能云客服等通用产品，满足多元场景需求。

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开发架构方面，我们采用了边缘计算架构，因为制造业生产车间的网络环境相对复杂，边缘计算能减少数据传输延迟，确保质检的实时性，后端选用C++语言，搭配Oracle数据库，前端采用Flutter框架，能实现PC端和移动端的适配，方便甲方员工在车间随时查看质检结果。

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这个AI软件开发项目也不例外，上线一个月后，甲方反馈生产环节的设备故障停工时间减少了80%，质检效率提升了3倍，物流成本降低了25%，完全达到了预期目标。

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关于RAG企业知识库的定制开发，我们最开始接触的是一家中型制造企业，对方明确表示之前用的普通知识库系统，员工查询业务问题时，要么找不到精准答案，要么AI随口胡说，严重影响工作效率。

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求预测功能依托历史销售数据、季节因素、节假日、市场活动、行业趋势、上下游反馈等多维度信息，通过 AI 算法做未来一周、一月、一季度的销量预估，自动给出建议采购量和生产量，系统会实时同步线上线下销售数据，一旦出现异常波动立刻预警。

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作为曾经开发过校园 AI 学习系统、服务过多所学校的技术团队，我们把成熟的教育 AI 能力迁移到企业培训场景，再结合企业管理逻辑做深度定制，让 AI 真正服务于人才成长，后续企业如果需要增加直播培训、线下考试签到、证书生成、外部讲师接入等功能。

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这些工作规则固定、操作繁琐，人工做容易出错还效率低，成都小火科技公司针对这类场景推出 RPA 结合大模型的流程自动化方案，目的是把规则类工作交给机器人，把判断类工作交给大模型，实现重复工作接近人工。

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最开始我们会把AI数字化体系拆成数据底座、业务应用、决策辅助三个部分，数据底座负责把分散在 Excel、微信、进销存软件、线下台账里的信息统一归集清洗，用 MySQL 做基础存储，Redis 做热点数据缓存，考虑到中小企业服务器成本，我们统一采用国内云服务器部署，不需要企业采购硬件。