🧠 大宗商品智能决策支持系统
基于 AI 垂类模型 · 7×24 贴身决策支持 · 产业逻辑 × 交易认知深度融合
🎯 服务形态 · AI 垂类模型 + 人机自然语言对话⌛ 等待不起的困境：人工经验积累进化缓慢 · 资深专家稀缺且成本高（等不起 / 用不起 / 用不好）
🛠️ AI 方案：产业+交易双维度实战专家认知蒸馏 → 高一致性、快进化、7×24 可用的垂类模型
| 核心痛点 |
😖 客户痛点 主观经验决策质量低 🧪 服务要点 AI 垂类模型 · 7×24 贴身决策支持 |
| 交易决策 痛点 |
😖 客户痛点 ① 基差变化逻辑不清晰库存/季节/物流 ② 信息维度单一，缺乏交叉验证新闻/回测/供需表 ③ 缺失事前定量风险管控仓位管理亡羊补牢 🧪 服务要点 ① 深度产业+交易双认知聚焦基差预判 ② 宏观×中观×微观多元交叉验证 ③ 内嵌风筹层级管理模型 |
| 经营决策 痛点 |
😖 客户痛点 ④ 采购决策无序或走极端全仓套保/赌行情 ⑤ 产业数据优势无法有效利用单点式→直接结论 ⑥ 风险管理与现金流脱节过度透支/敞口失控 🧪 服务要点 ④ 人机对话诊断+驾驶舱+复盘 ⑤ 协助搭建本地私有数据仓库 ⑥ 风控模块与现金流系统打通 |
👤 基础服务功能
💬 自然语言交互
降低实业决策者系统化使用门槛
📎 多源非结构化上传
产业报告、行情截图、PDF 等碎片信息兼容性强
🧩 深度个性化参与
碎片化结论点交付 ↔ 持续决策链系统输出
📊 阶段性决策复盘
量化决策增量，增强信任与自律
⭐ 高阶服务包
✦ 根据企业决策场景，AI 专家协助梳理决策逻辑框架
✦ 建立本地私有数据与信源知识库，安全本地化部署
✦ 生成个性化决策支持的可视驾驶舱与仪表盘
✦ 构建能持续进化的企业私有决策支持系统
◈ 服务全景总结
服务定位
大宗商品产业链企业（生产加工型·贸易型）采购与经营决策支持
核心能力底座
产业逻辑 + 交易认知双维度专家蒸馏 → AI 垂类模型
决策价值闭环
诊断 → 决策支持 → 执行跟踪 → 复盘优化 → 持续进化
风控底线
事前风险预算 → 风筹层级管理 → 现金流约束 → 生存确定性