OCO Global

丰富业务信息并使其情境化

OCO Global 的客户依靠其专业知识帮助他们在世界各地开展业务。该公司提供的服务之一是提供详细的公司信息，客户利用这些信息选择战略供应商，对潜在合作伙伴进行尽职调查，并确定潜在客户和交易。

当时，支撑这一信息服务的数据库规模相对较小，仅覆盖几十万家组织，OCO Global 的内部团队可以管理这些数据。但是，当该团队决定从外部提供商那里获取更多数据时，它遇到了重大的扩展挑战。OCO Global 希望丰富新数据，虽然对于熟练的员工来说，这个新流程每行只需要大约 10 秒，但新增了 1300 万行数据。这个庞大的数字意味着需要整整四年不分昼夜的工作。

OCO Global 首席技术官 Yeray Callero 解释说：“为了增加数据集的价值，我们计划按行业审查分类。我们希望了解某些组织是否可能属于 2 个或更多类别，以及扩大我们的标准行业组合是否合适。我们认为手动审查和标记数据会花费让人难以接受的时间。”

比正在考虑的替代解决方案快 50 倍

规模合适的 AI 模型兼具性能与效率

解决方案可轻松扩展到其他用例

Prolifics 花时间深入了解我们面临的业务挑战，而不是简单地提出我们认为需要的技术解决方案。他们确定了规模合适的解决方案，并与 IBM 合作进行优化。

Yeray Callero

首席技术官

OCO Global

选择正确的 AI 方法以加快处理速度

Callero 及其团队对使用生成式 AI (Gen AI) 审查数据并建议不同或其他行业类别的可能性很感兴趣，因此尝试了 OpenAI API。

“使用 OpenAI API 取得了良好的结果，”Callero 说，“不过，从调用 API 到处理响应，每行大约需要 5 秒钟，因此我们仍然需要 2 年时间进行可靠处理。”

为了更快获得结果，OCO Global 联系了 IBM 和 Prolifics 进行了接洽，Prolifics 是 IBM 的全球合作伙伴，拥有 3,000 多名员工和 30 年的成功跟踪记录。IBM 客户工程和技术专家与 Prolifics 合作，基于 IBM watsonx.ai™AI 工作室设计解决方案，该 AI 工作室提供每行 0.1 秒的往返性能，比以前的方法快 50 倍。

watsonx.ai 上模型的广泛可用性使 OCO Global 能够为用例找到最适合的模型，同时平衡性能、准确性和成本。联合团队选择了第三方模型，该模型在推理和分类方面获得了很高的评价，但规模也相对较小，因此在资源消耗方面效率较高。

“IBM 和 Prolifics 提供了功能和资源，让我们在更易于管理的时间内实现业务目标：从 2 年缩短到几周，”Callero 说道。

缩短实现价值的时间，同时提供面向未来的平台

通过使用 Prolifics 的解决方案，Callero 估计需要 4 个小时才能将 250,000 条记录用于选择和清理数据，通过 watsonx.ai 进行分类并处理结果。与使用之前方法估计的 2 天相比，这一时间框架非常有利。

该解决方案目前只是一个最简化可实施产品 (MVP)，OCO Global 将其用于部分数据，对结果进行审查，并对输入和相关流程进行调整。

“我们希望一开始就尽可能简单，”Callero 说，“我们给了自己一年时间来完成数据分类，这使我们能够采取迭代方法，同时深入了解 watsonx.ai 的其他潜在用途。”

另一个潜在用例是对大量内部文件进行分类，让 OCO Global 员工更容易找到文档。另一种可能性是使用 watsonx.ai 在新闻文章中查找并突出显示潜在的市场信号。

“Prolifics 和 IBM Customer Success 正在帮助我们审查和确定可能项目的优先顺序，”Callero 说，“如今，我们拥有一个用于构建基于生成式 AI 的解决方案的工作平台，因此我们可以专注于业务逻辑和我们想要实现的目标。”

他总结道：“IBM 和 Prolifics 之间牢固的合作关系显然是我们取得成功的一个因素。Prolifics 花时间深入了解我们面临的业务挑战，而不是简单地提出我们认为需要的技术解决方案。他们确定了规模合适的解决方案，并与 IBM 合作进行优化，为我们提供了最佳的选项和定价。我们现在期待通过这种合作关系从生成式 AI 中进一步创造价值。”