软Serve为某投资银行的内部交易分析提供了基于机器学习的解决方案，以减少手动工作量并提升财务智能。该银行原有的数据仓库（DWH）缺乏灵活性、自动化和全方位的信息可见性，导致团队效率低下、数据丢失和分析师间沟通不畅。
核心问题与解决方案
客户面临的主要问题包括：
- 手动处理交易分析任务耗时过长
- 现有DWH无法满足机器学习需求，数据切片能力不足
- 工业与产品分析师间协作效率低
软Serve通过以下步骤提供解决方案：
- 需求分析：进行深度差距分析，明确未来解决方案愿景
- 技术实施：
- 开发并集成机器学习模型（用于行业与交易分析）
- 升级DWH以满足机器学习需求并增强数据切片功能
- 开发具备协作功能的新前端应用
- 集成分析解决方案
- 技术栈：基于Azure云平台（包括Azure Cloud、Azure Data Factory、Azure ML Studio、PowerApps、PowerBI和Tableau）
关键成果
新系统实现以下改进：
- 减少分析师操作的手动工作量
- 加速数据分析与解读
- 提升分析师间数据可见性与协作效率
- 标准化行业、市场与交易分析流程
- 深化交易分析数据维度
- 确保数据与研究成果的一致性
服务能力
软Serve作为数字化转型顾问，提供跨医疗、零售、能源、金融等行业的端到端解决方案，通过机器学习技术帮助企业实现业务创新与竞争加速。公司强调以用户为中心的设计理念，助力企业识别差异化优势并快速响应数字化经济需求。
