智能数据分析
场景痛点
数据孤岛与整合难题：多源异构数据分散在不同系统，手工清洗整合耗时耗力，且易出现口径不一致问题。
低效重复劳动：常规 ETL、特征工程等流程需人工编码，消耗数据分析师大量时间，创新分析空间被压缩。
复杂分析门槛高：机器学习、时序预测等高级分析依赖专业代码能力，业务人员难以自主完成。
应用 TCDataAgent
TCDataAgent 全面融合业务语义和业务数据，准确支持市场洞察、精准营销等场景，实现数据智能驱动业务增长。
自动化闭环：智能连接数据库/API，自然语言交互实现“分析需求 > SQL 生成 > 可视化输出”的一键转化。
认知增强：自动生成技术文档与业务解读报告，用可解释 AI 技术标注关键影响因素。
持续进化：通过强化学习记忆历史决策模式，在相似场景中推荐最优分析路径。
企业知识助手
场景痛点
信息孤岛： 知识分散在不同系统，缺乏统一入口和索引。
搜索体验差： 传统关键词搜索效果不佳，无法理解用户意图、上下文和自然语言问题。
知识关联性弱： 相关知识缺乏有效关联，用户难以获得完整知识图谱。
应用 TCDataAgent
TCDataAgent 管理多模态企业知识，支持数字员工，企业问答助手等场景，提升企业的知识化运作和决策效率。
支持多模态数据混合检索，融合多种数据，释放数据价值。
支持多数据源知识统一管理，助力企业数据全面知识化，支持知识数据的智能解析、管理与检索分析。
智能会话助手
场景痛点
随着金融、电商、出行等行业对以客户为中心的体验需求的不断增长，呼叫中心中 GenAI 作用愈发受到重视。提高呼叫中心的运营效率以及减少客服人员的倦怠感也是所有企业的关键优先事项。呼叫中心客服日常工作中当前存在一点共性痛点：
缺乏客户数据洞察：数据团队往往有精心策划的会员360画像，然而在会员通话中并未使用这些数据。
缺乏上下文信息参考：呼叫中心员工没有途径可快速查看客户历史通话信息。
缺乏引导式工作流：呼叫中心员工期望有高级辅助功能，例如推荐的“下一个最佳话术”。
应用 TCDataAgent
TCDataAgent 可自动识别用户意图，检索知识信息，生成沟通话术，提升服务效率和客户体验。
分析 Agent 自动构建用户画像查询流程，实时展现客户画像。
检索 Agent 检索历史通话，查询 FAQ 和产品知识，形成参考总结。
Agent 准确意图客户识别，实时生成话术建议。
