AI商业快讯

保险行业传统流程繁琐且依赖大量人工操作，进一步提升效率成为行业亟需解决的问题。FurtherAI专注于利用人工智能技术自动化处理保险行业中的关键业务环节，如投保提交审核、承保审计、理赔处理和保单比较等。通过减少人工在重复性事务上的投入，帮助保险从业人员把精力集中在更具价值的工作上。

具体来看，FurtherAI的AI系统能够实现保单对比准确率超过95%，投保到报价的转化率提升15%，同时提案生成速度提高了10倍，生产效率提升一倍以上。这些数据充分显示了AI在保险业务中的实际应用价值，尤其在当前保险行业面临人才短缺和监管压力增大的背景下，效率提升成为企业生存发展的关键。

赚钱场景方面，保险公司和经纪机构可以将FurtherAI的技术集成到现有系统中，显著缩短业务周期，降低人工错误率，提升客户满意度，进而促进业务增长。操作步骤包括：第一，评估现有保险业务流程中耗时最长、重复性最高的环节；第二，引入FurtherAI的自动化解决方案，进行试点部署；第三，结合实际数据反馈，优化AI模型，逐步扩大应用范围；第四，通过数据驱动持续改进，提高整体业务效率和收益。

总体而言，利用AI自动化保险工作流不仅解决了行业痛点，也为相关服务提供商和保险企业带来了切实的商业价值，是一个切实可行且具备广阔市场潜力的AI赚钱项目。

AI助力法律行业数字化转型，Definely打造高效智能法律工作流

法律行业因其高复杂性和对准确性的要求，传统工作流程通常耗时长且效率低。Definely是一家专注于法律科技的AI公司，致力于通过人工智能技术优化和自动化法律工作流程，特别关注提升残障人士的工作便利性。

Definely的产品已被超过100个法律团队采用，涵盖律师事务所和大型企业法务部门。其最新推出的多智能体AI系统“Enhance”能够与微软Word集成，实现文档处理效率提升至少40%。这意味着法律专业人员可以在更短时间内完成合同审查、法律研究和文档起草等任务，减轻重复性劳动负担。

赚钱场景主要体现在法律服务机构和企业法务部门对提升工作效率和合规性的需求。可落地操作步骤包括：第一，识别法律团队中重复且耗时的任务；第二，部署Definely的AI解决方案，进行系统集成和员工培训；第三，收集使用反馈，持续优化AI模型以适应具体法律业务场景；第四，通过提升效率和准确性，增加客户满意度和业务量，带来直接经济效益。

总体来看，Definely通过技术创新推动法律行业数字化转型，帮助客户节省时间和成本，实现更高效的法律服务交付。这不仅是法律行业的技术升级，也是具有明确商业价值和盈利前景的AI创业项目。

供应链智能化管理：Pelico助力制造企业降低成本提升交付率

现代制造业供应链复杂且分散，零部件短缺和交付延迟频繁发生，严重影响企业运营效率和客户体验。Pelico作为一家供应链编排平台，利用生成式AI和实时数据协调技术，帮助制造商实现供应链的智能化管理。

Pelico提供的解决方案能够整合来自不同供应商和工厂的数据，实时监控物料库存和运输状态，实现零部件短缺减少40%，按时交付率提高15%。这不仅降低了生产停滞风险，也提升了客户满意度和企业竞争力。Pelico已在全球15个国家的1000多家工厂中得到应用，包括空客和伊顿等大客户，验证了其平台的实际效用。

赚钱场景主要来自制造企业对供应链效率提升的强烈需求。操作步骤包括：第一，制造企业需评估供应链当前存在的瓶颈，如信息孤岛、多头管理等；第二，部署Pelico平台，实现数据实时采集和供应链状态可视化；第三，利用AI算法优化库存和物流调度，预防潜在风险；第四，结合平台提供的智能分析，做出精准决策，持续提升运营效率。

通过实施Pelico的智能供应链解决方案，制造企业不仅能有效降低成本，还能提升市场响应速度和客户满意度，形成可持续的盈利模式。对于技术服务商而言，这一领域同样蕴含巨大的商业机会和发展潜力。

Amperity推出专门面向旅游行业的人工智能解决方案，旨在提升客户体验和增加旅游品牌的收入。该方案通过深度分析旅客行为和偏好，提前预测客户需求，从而实现更加精准的个性化服务和营销策略。

旅游行业竞争激烈，客户忠诚度和复购率至关重要。Amperity的AI系统能够整合多渠道客户数据，构建完整用户画像，帮助企业识别潜在高价值客户并制定定向推广计划。比如，系统可以自动推荐个性化的旅游产品、优惠活动或服务升级，提升客户满意度和品牌粘性。

在赚钱场景上，该AI方案不仅帮助企业提升直接销售额，还通过优化客户生命周期价值（CLV）实现长期收益增长。更重要的是，通过减少无效营销和提高客户留存率，企业能有效降低获客成本，提升整体利润率。

具体的操作步骤包括：第一，企业需整合内部和外部客户数据，确保数据质量和完整性；第二，部署Amperity的AI平台进行数据分析和模型训练；第三，根据AI推荐设计个性化营销活动，并通过多渠道推送；第四，持续监控营销效果，利用AI反馈优化策略。此流程简单可行，适合各类旅游企业快速落地。

总的来说，Amperity的AI解决方案为旅游行业提供了切实可行的技术工具，帮助企业在激烈市场环境中精准触达客户，提升客户价值，推动业务增长。

Schibsted如何用AI文章摘要提升年轻用户阅读率

挪威媒体集团Schibsted通过引入AI生成的文章摘要功能，有效提升了新闻内容的用户参与度，特别是在年轻读者群体中表现突出。该功能最初源自团队的黑客松实验，后发展成为内容管理系统（CMS）的标准配备。数据显示，带有AI摘要的文章打开率达到20%至30%，用户阅读时长不减反增，打消了人们对AI可能降低内容深度的担忧。

项目的成功离不开编辑、产品、数据和技术团队的紧密协作。AI摘要由记者在发布时生成，系统自动制作多个版本并评估准确性，最终推荐最佳版本供记者编辑。这种“人机协作”方式保证了内容的质量和适用性，增强了新闻的吸引力。

在具体盈利场景上，AI摘要帮助媒体提升内容吸引力和用户粘性，进而带动广告展示和订阅转化。同时，通过节省编辑时间和提升工作效率，媒体可以降低运营成本。落地步骤包括：第一，选定适合的AI摘要技术并与现有CMS集成；第二，培训编辑团队熟悉AI推荐内容的审核流程；第三，持续监测用户反馈和数据表现，优化AI模型；第四，结合营销策略推广新功能，吸引更多年轻用户关注和订阅。

Schibsted的案例为媒体行业AI应用提供了宝贵经验，展示了技术如何助力内容创新和商业增长。

印度时报如何用生成式AI打造多元赚钱新模式

印度时报（Times of India）积极利用生成式人工智能（GenAI）来提升产品价值并增加收入，具体做法具备很强的实用性和操作性。首先，他们开发了个性化金融新闻服务，通过AI主播全天候提供用户定制的股票总结和分析。这种服务满足了不同投资者对信息的多样化需求，实现了新闻内容的精准推送和高效传递。

其次，印度时报通过AI优化推送通知，个性化定制标题和内容，大幅提高用户打开率和互动率。尤其是在移动端，用户更容易被定制化的消息吸引，形成良好的用户黏性。

第三，他们利用AI生成内容，推出讽刺新闻形式的社交媒体内容，单月浏览量达到150万次以上，显示出AI创作在内容创新和传播上的潜力。此外，AI加速了新游戏的开发，像“Connect”游戏仅用一个月时间就完成从构思到上线，极大缩短了产品周期。

赚钱场景方面，金融新闻个性化和推送通知直接带来广告变现和用户付费机会，社交媒体内容则通过流量变现获得收益，游戏产品则可通过内购或广告盈利。具体操作步骤包括：第一，收集用户偏好和行为数据，训练定制化AI模型；第二，部署AI内容生成和推送系统，确保实时与用户互动；第三，结合市场需求快速迭代内容和产品，提升用户体验和商业价值。通过这些切实可行的措施，印度时报成功实现了AI驱动的多元化盈利模式。

Hearst报业集团通过引入生成式人工智能（GenAI）改造其广告销售和媒体策划部门，成功解决了传统广告销售中的效率和精准度问题。该公司开发了AI驱动的工具，能够根据客户信息、历史数据、价格模型以及受众洞察，自动生成个性化的媒体投放计划。

这项技术通过自动化处理广告销售中的重复性任务，释放了销售代表的时间，让他们能够专注于更有价值的客户沟通和策略制定。AI生成的媒体计划不仅速度快，还能根据实时数据调整广告投放方案，提升广告效果。

在实际赚钱场景中，广告代理商和媒体公司可以利用此类AI工具加快报价和方案设计流程，减少人力成本和出错率。对于客户而言，获得的广告方案更符合其目标受众特点，提升转化率，从而增加广告投放预算。

具体可落地操作步骤包括：
1. 收集客户基本信息和历史广告数据，建立数据库。
2. 根据不同广告主的需求，设置价格模型和效果预测指标。
3. 利用AI工具自动生成媒体投放计划，并进行多轮优化。
4. 销售团队使用AI方案与客户沟通，快速调整并成交。
5. 监控广告投放效果，反馈数据用于下一轮AI优化。

总结来看，Hearst报业通过生成式AI实现广告销售流程智能化，既提升了工作效率，也增强了广告的个性化和精准性，为媒体行业提供了可复制的赚钱模式。

AI驱动的自动驾驶公交：ADASTEC与Beep打造智能交通新模式

ADASTEC公司与Beep公司联合打造的自动驾驶公交服务，正引领智能交通领域的新潮流。这一合作项目利用ADASTEC的4级自动驾驶软件flowride.ai和Beep的AutonomOS™车队管理平台，实现了公共交通的安全、高效和可持续发展。

该项目的核心优势在于技术集成与实际应用的结合。自动驾驶系统能够在复杂的城市交通环境中自主操作，最高速度可达每小时35英里，确保乘客安全。Beep的车队管理系统则实现了车辆调度、维护和运营的智能化管理，提升了整体服务效率。

赚钱场景主要体现在公共交通运营商和地方政府层面：通过自动驾驶技术降低人力成本，提高运营效率，同时吸引更多乘客使用智能公交，增加票务收入。对于科技公司和投资方，则是通过技术授权、设备销售和服务支持获得收益。

具体落地操作步骤包括：
1. 与地方政府和交通管理部门合作，确保符合联邦和地方安全法规。
2. 在目标城市（例如乔治亚州和佛罗里达州）开展试点项目，收集运营数据。
3. 持续优化自动驾驶软件和车队管理系统，提升系统稳定性和用户体验。
4. 扩大服务范围，逐步替代传统公交线路，形成商业规模。
5. 探索多样化盈利模式，如广告合作、数据服务和智能交通解决方案输出。

总结而言，ADASTEC与Beep的战略联盟不仅推动了自动驾驶技术的商业落地，也为公共交通行业带来了新的盈利机会和发展方向。

印度时报如何用生成式AI打造新产品，实现收入增长

印度时报（Times of India）通过应用生成式AI技术，创新出多种新产品，成功提升用户体验并增加收入来源。其主要做法包括个性化财经新闻播报、定制推送通知、AI生成的幽默新闻内容以及基于时事的小游戏开发。

具体来说，AI主播全天候为用户提供个股组合的定制化摘要，减轻了编辑团队的工作压力，同时增加了用户黏性。定制推送通知则根据用户兴趣自动调整标题和内容，提升打开率和活跃度。AI生成的讽刺新闻在社交媒体上迅速走红，单月观看量超过150万次，带来了广告和品牌合作机会。利用生成式AI快速制作的游戏，如“连接点”和字谜，结合实时新闻内容，吸引了大量年轻用户，拓展了内容变现路径。

赚钱场景主要体现在：
1. 通过个性化内容提升付费会员转化率。
2. 利用高点击率内容吸引广告主投放，增加广告收入。
3. 通过小游戏和互动内容延长用户停留时间，提高平台活跃度和用户生命周期价值。

可落地操作步骤建议如下：
1. 收集和分析用户数据，明确不同用户群体的兴趣偏好。
2. 利用生成式AI搭建自动化内容生产流程，确保内容的多样性和质量。
3. 设计个性化推送机制，实时调整内容推送策略。
4. 开发结合时事的轻量级游戏，增加用户互动。
5. 监控用户反馈和运营数据，持续优化AI模型和产品体验。

通过以上方法，印度时报不仅丰富了内容形态，还实现了商业模式的多元化，有效推动了营收增长。

Deck是一家专注于开放网页数据访问的AI公司，通过创新的浏览器数据代理技术，允许用户在授权下像人类浏览网页一样获取实时数据。相比传统的API调用和屏幕抓取，Deck的技术能跨平台自动结构化数据，保证数据的连续性和准确性。

其核心赚钱场景在于解决AI和数据驱动应用背后“数据孤岛”问题。随着AI模型对大量多样化、高质量数据的需求不断增长，Deck为企业和开发者提供了一种高效、合规的数据获取方式，满足从金融、能源到电商等多个行业的需求。

落地操作步骤可分为：
1. 技术研发：不断优化浏览器代理的稳定性和数据结构化能力，确保适应多变的网页界面。
2. 行业切入：初步聚焦公共事业数据（如水电气表数据），建立起标准化数据集。
3. 用户授权机制设计：保障用户数据隐私和权限控制，增强客户信任。
4. 商业模式构建：通过订阅制或按需付费模式，为数据使用方提供持续服务。
5. 生态拓展：与大型数据平台和AI开发者合作，扩大应用场景和市场份额。

总的来说，Deck通过技术创新打破了数据访问壁垒，为AI应用提供了关键基础设施。该项目的成功经验表明，聚焦数据底层能力并结合合规运营，是打造可持续AI商业模式的重要路径。

如何通过AI法律科技项目实现稳定收入？——以Definely为例的实战分析

Definely是一家专注于法律科技的AI公司，成立于2020年，专注于通过人工智能优化法律工作流程。它通过与微软Word的无缝集成，帮助律师们更高效地管理复杂的法律文件，使工作效率提升至少40%。这一优势为法律机构带来了显著的时间和成本节省。

赚钱场景方面，Definely的主要客户包括大型律师事务所和企业法务团队，这些客户对高效处理合同和法律文档的需求非常强烈。随着法律文档复杂度日益增加，传统人工处理模式效率低且容易出错，AI辅助工具的市场需求持续增长。

具体操作步骤如下：
1. 产品集成推广：通过与主流办公软件（如Microsoft Word）深度集成，降低客户使用门槛，快速实现产品落地。
2. 客户拓展与定制：针对不同法律机构的需求，提供定制化功能，提升客户黏性和付费意愿。
3. 持续技术迭代：利用大数据和AI多智能体系统（如其新推出的Enhance平台），不断优化法律智能助手的性能。
4. 市场扩展：目前30%的收入来自美国市场，公司通过设立美国区总经理，加速国际化布局。

总结来看，Definely通过技术与法律行业深度结合，解决了法律文档处理痛点，形成了切实可行的商业模式。对于创业者而言，可借鉴其通过垂直细分市场和产品集成降低客户使用门槛的思路，实现AI项目的稳定变现。

AI医疗文档智能化助力医院增收——SmarterDx临床AI创收实操指南

SmarterDx是一家专注于医疗领域的人工智能公司，通过其临床AI解决方案帮助医院提高收入完整性和医疗质量。它联合Pieces Technologies推出了SmarterNotes，这是一款集成了AI自动生成病历记录和实时收入周期智能的工具。

具体来说，SmarterNotes通过自动捕捉和整理患者诊疗数据，确保医疗文档的准确性和合规性，从而减少医保审核中的质疑和拒付。同时，AI算法能够识别未被充分利用的诊断和治疗流程，为医院挖掘潜在的收入机会，提升整体财务表现。据数据显示，该方案有望为医院收入增加30-50个基点。

赚钱场景主要包括大型医疗机构和医疗网络，这些机构对优化临床文档和提升医保报销效率有强烈需求。传统手工记录繁琐且易错，AI辅助能显著提升医护人员工作效率，改善医院的财务健康状况。

落地操作步骤建议：
1. 与医院IT系统无缝集成，确保数据实时传输与更新。
2. 针对不同科室需求定制AI模型，提升识别和文档生成精确度。
3. 开展试点项目，收集临床和财务数据，验证项目效果。
4. 通过培训和流程调整，推动医护人员采纳新工具。
5. 根据反馈持续优化算法和用户体验。

整体来看，SmarterDx利用AI技术解决了医疗行业的文档和收入痛点，创造了实际的经济价值。此类项目对创业者来说具备较强的市场潜力和可操作性，值得深入探索。

销售过程中，尤其是复杂产品和大客户销售，团队常常面临客户信息碎片化、目标客户定位困难以及重复性任务繁重等问题。Tamtam是一款专为销售团队设计的智能AI平台，利用生成式人工智能技术，帮助销售人员更高效地完成客户分析和销售准备。

Tamtam的核心功能包括识别潜在客户市场（TAM）、精准划分理想客户画像（ICP）以及提供详细的账户情报，帮助销售团队更好地规划销售策略和召开客户会议。平台整合了来自公开数据和客户CRM的海量信息，覆盖全球超过7000万家公司，保证数据的全面性和时效性。

从赚钱场景看，使用Tamtam的销售团队平均销售转化率提升了57%，年合同价值提高了47%。这意味着企业能够用更少的时间和资源，获取更多优质订单，带来直接的收入增长。

可落地操作步骤包括：第一，企业需要导入现有客户数据库，将其与Tamtam平台连接；第二，利用Tamtam分析潜在市场和目标客户，制定针对性销售计划；第三，培训销售团队使用平台的智能工具，减少重复性工作，提高客户沟通效率；第四，定期复盘销售数据，优化客户画像和销售策略。

总结来看，Tamtam通过智能化的数据分析和自动化工具，帮助销售团队提升工作效率和业绩表现，促进企业销售收入的稳步增长。

制造业供应链的智能升级：Pelico用AI破解零件短缺难题

制造业供应链复杂，零件短缺和交付延迟是常见痛点，严重影响生产效率和客户满意度。成立于2019年的Pelico依靠其供应链编排平台，利用人工智能技术帮助制造企业同步团队和流程，有效改善供应链管理。

Pelico已成功在全球15个国家的1000多家工厂部署解决方案，包括知名客户空客和伊顿。通过平台，客户实现了零件短缺减少40%，准时交付率提升15%。近期获得由General Catalyst领投的4000万美元融资，旨在加速北美市场扩张并持续升级其Agentic AI智能技术。

赚钱场景非常明确：制造企业通过数字化供应链管理降低了库存积压和生产停滞风险，减少了因延迟交付造成的罚款和客户流失，同时提升了订单处理能力和市场响应速度，带来更高的利润空间。

具体落地操作步骤为：第一，企业需要梳理供应链各环节，识别信息孤岛和低效节点；第二，部署Pelico平台，实现数据共享和流程协同；第三，利用AI智能预测和优化库存与生产计划；第四，定期分析运营数据，持续调整策略，以适应市场和供应变化。

总体而言，Pelico通过智能供应链编排平台，帮助制造业客户破解供应链碎片化难题，提高运营效率和盈利能力，推动产业数字化升级。

保险行业的AI自动化革命：FurtherAI如何帮你省时省力

保险行业是一个庞大且传统的市场，全球规模达到7万亿美元。然而，许多保险从业者还在面对繁琐的手工操作和过时的系统，效率低下。FurtherAI 正是瞄准这个痛点，利用人工智能技术自动处理保险流程中的重复性工作。

FurtherAI通过自动化提交处理、承保审核、理赔管理和保单比对等环节，帮助保险专业人士节省大量时间，让他们能够把注意力放在风险评估和客户关系上。该公司已获得由Andreessen Horowitz领投的2500万美元A轮融资，用于扩大保险流程库、提升与现有系统的集成能力以及扩大市场影响力。

赚钱场景方面，保险公司通过使用FurtherAI可以显著提高理赔和承保流程的速度与准确性，这减少了人工错误和处理时间，降低了运营成本。同时，专业人员能将更多精力用于开发新产品和提升客户体验，从而带来更多业务增长。

实际操作步骤如下：第一，保险公司需要评估现有流程中的重复性和低效环节，确定自动化需求；第二，选择FurtherAI等具备保险行业专属解决方案的AI平台进行对接；第三，逐步将关键流程迁移至AI自动化处理，确保数据准确和系统兼容；第四，持续监控自动化效果，优化流程，提升整体效率和客户满意度。

总的来说，FurtherAI通过精准的AI工具，推动保险业数字化转型，帮助企业减少繁杂工作，提升生产力，最终实现更高的盈利能力。

Manus AI是一家中国人工智能公司，推出了名为Manus的通用智能代理，被誉为AI领域的“GPT时刻”。不同于传统聊天机器人，Manus能够自主执行任务并给出可操作的结果，而非仅仅生成想法。该产品在GAIA基准测试中表现优异，超过了OpenAI的部分模型。

Manus AI的推出在社交媒体引起了广泛关注，邀请码甚至在二级市场上高价转手，显示出市场对该产品的强烈期待。公司成立于2015年，获得腾讯投资，其生态战略被业界认为可能开创AI应用的新商业模式。

具体落地步骤包括：
1. 申请邀请码，获得使用权限。
2. 结合企业实际需求，部署Manus智能代理。
3. 设计自动化任务流程，实现业务自动执行。
4. 持续监控和优化代理的表现，保证业务效果。
5. 将智能代理集成至现有的工作平台，实现无缝协作。

适用场景涵盖企业办公自动化、客户服务、数据处理等多个领域。根据Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将把AI代理纳入工作流程。Manus AI的出现，标志着中国在智能代理技术上的重要突破，为企业实现数字化转型和效率提升提供了新的工具和思路。

AI助力销售效率翻倍，Tamtam实现销售智能化变革

Tamtam是一家专注于销售团队的代理式AI公司，近期完成了300万欧元的种子轮融资，计划进一步完善其SaaS平台，并拓展欧洲及美国市场。该平台主要面向复杂销售流程的企业，致力于提升销售团队的三个关键指标：

首先，Tamtam通过分析客户数据库，精准识别潜在市场（Total Addressable Market，简称TAM），帮助企业锁定有价值的销售机会。其次，平台能够细分理想客户画像（Ideal Customer Profile，简称ICP），通过自定义筛选条件和企业架构图，聚焦关键决策人。最后，Tamtam提供详尽的账户情报，支持销售人员进行深入的客户研究和销售计划制定。

该系统整合了公共数据和客户的CRM工具，覆盖全球超过7000万家公司。基于领域专属的生成式AI，Tamtam自动完成重复性任务，提升销售效率，而非取代销售人员。实际应用数据显示，客户的销售转化率提升了57%，年合同价值增长了47%。

具体操作步骤包括：
1. 数据导入：将客户数据库与Tamtam平台对接。
2. 潜在客户筛选：利用平台算法筛选高潜力目标。
3. 客户细分：根据业务需求定义理想客户标准。
4. 账户分析：深入了解目标账户的组织架构和需求。
5. 销售支持：自动生成针对客户的销售计划和沟通策略。

适用场景主要为企业B2B销售团队，尤其是需处理复杂多层级客户关系的行业，如软件服务、制造业和金融服务。通过引入Tamtam，企业能够系统化管理销售线索，提高销售成功率，降低人工成本。

SmarterDx用AI优化医院账单管理，助力医疗收入提升

SmarterDx是一家专注于医疗行业的AI公司，成功完成了5000万美元的B轮融资，计划借助其临床AI解决方案提升医院的收入完整性和质量。公司与Pieces Technologies合作推出了SmarterNotes，一款结合了自动化笔记生成和实时收入周期智能的创新工具。

SmarterNotes能够捕捉完整的患者信息，确保从病人入院到最终付款的各个环节，医疗文档的准确性和合规性，最大限度减少理赔被拒风险。该系统通过智能化工作流，自动生成清晰、合规的医疗记录，帮助医疗机构更有效地捕捉应得收入。

具体可落地操作步骤包括：
1. 系统对接：将SmarterNotes集成到医院现有的电子病历系统中。
2. 数据采集：自动收集患者诊断和治疗信息。
3. 文档生成：AI辅助完成临床笔记，确保信息完整准确。
4. 收入审核：通过AI分析潜在的漏账和风险点。
5. 持续优化：根据系统反馈调整流程，提升账单准确率。

该技术可应用于大型医院和医疗集团，特别是在美国等医疗费用复杂的市场。根据公司数据，AI系统能够分析超过一万种诊断和操作，帮助合作医院收入提升30-50个基点。通过减少文档错误和漏报，医院能够获得更多合法报销，改善财务表现，同时减轻医务人员的文书负担。

Raspberry AI是一家专注于AI驱动设计解决方案的企业，成功完成了2400万美元的A轮融资。该公司通过人工智能技术，提供包括生活方式摄影、产品摄影、无缝图案设计以及草图转化为逼真图像等多项服务。其核心优势在于将传统设计流程智能化，大幅提升设计效率和作品质量。

赚钱场景方面，Raspberry AI的产品适合广告公司、电商平台、时尚品牌以及独立设计师等需要高质量视觉内容的用户。利用其AI设计编辑器和虚拟试穿技术，用户不仅可以降低设计成本，也能缩短产品上市周期。电商卖家通过高质量图片吸引流量，进一步提升转化率和销售额。

具体操作步骤建议如下：
1. 注册并熟悉Raspberry AI平台功能，掌握基本的设计编辑操作；
2. 针对目标客户群体，比如电商或广告公司，定制个性化设计服务方案；
3. 利用平台的AI工具快速生成多样化设计，满足不同客户需求；
4. 通过社交媒体和专业设计社区推广自己的AI设计服务，吸引潜在客户；
5. 结合客户反馈不断优化设计效果，提升复购率和客户满意度。

总结来看，Raspberry AI通过技术创新降低了设计门槛，为设计师和企业提供了切实可行的创收途径。只要合理利用平台工具，结合市场需求，便能实现稳定的收益增长。

制造业供应链智能优化：Pelico平台引领AI变革与盈利新机遇

Pelico是一家专注于供应链协同的AI平台，近期完成了4000万美元的融资，推动其在北美市场的快速扩张。该平台通过实时数据分析和智能调度，帮助制造企业解决供应链碎片化问题，实现更高效的运营。

Pelico的客户包括空客、伊顿等大型制造商，使用其平台后，零部件短缺率平均下降40%，按时交付率提升15%，显著提升供应链的稳定性和响应速度。该平台通过自动化协作工具和智能预测模型，降低了人为错误和库存压力，帮助企业节省成本。

赚钱场景主要在制造业各环节，尤其是需要多方协同和快速响应的复杂供应链体系。企业通过提升供应链透明度和预判能力，减少生产延误和库存积压，从而提升利润率。此外，Pelico还通过SaaS订阅模式获得持续稳定的收入。

实际落地操作步骤建议包括：
1. 企业评估现有供应链痛点，确定智能化改造需求；
2. 引入Pelico平台，完成系统部署和数据对接；
3. 培训供应链管理团队，掌握平台操作和数据解读；
4. 实时监控供应链状态，利用平台预警功能提前应对风险；
5. 定期分析运营数据，优化供应链策略，提升整体效率。

综上，Pelico通过技术赋能传统制造供应链，不仅帮助企业提升运营效能，也为自身创造了可观的商业价值。未来，随着制造数字化转型加速，类似平台的市场潜力巨大。

医疗AI助力医院提升收入：SmarterDx临床文档智能化实践

SmarterDx是一家专注于医疗领域的AI公司，最近完成了5000万美元的B轮融资，旨在通过其临床AI解决方案提升医院的收入完整性和质量。该公司与Pieces Technologies合作推出了SmarterNotes，这是一款结合了临床笔记自动生成和收入周期智能管理的工具。

该系统通过整合患者全面数据，帮助医疗机构生成准确合规的临床文档，减少因信息缺失导致的审核质疑和拒赔风险。据介绍，SmarterDx的AI算法能够分析超过1万种诊断和治疗程序，帮助医院发现潜在漏报的收入机会，提升整体收益率约30-50个基点。

实际应用场景包括医院财务部门和临床医生之间的信息传递效率提升，减少手动文档录入负担，同时确保账单的合规性和准确性。医院通过部署该AI工具，不仅减少了因文档问题引起的财务损失，还能优化医疗资源配置。

具体操作步骤建议：
1. 医院采购并部署SmarterNotes系统，完成与现有医疗信息系统的集成；
2. 培训医务人员使用AI辅助工具，提高临床文档录入的准确性和效率；
3. 持续监控文档生成质量和收入周期指标，及时调整优化策略；
4. 利用AI分析报告，识别漏报和潜在收益点，推动收入增长；
5. 定期反馈和升级AI模型，确保系统适应医疗法规和临床实践的变化。

总的来说，SmarterDx通过切实解决医疗文档痛点，为医院带来可观的经济效益和运营提升，展示了AI技术在实际医疗场景中的应用价值。

近年来，越来越多企业开始大规模投入人工智能（AI）技术。根据一项针对117位IT专业人士的调查显示，90%的公司计划在2026年增加AI预算，尤其是生成式AI和大型语言模型（LLM）项目成为投资重点。这说明AI不再是简单的技术噱头，而是被视作提升企业竞争力的必需品。

实际应用中，60%的企业已经将AI项目投入生产环境，另有32%的企业预计未来半年内完成部署。AI策略不仅关注降低运营成本，还致力于创造新收入来源。例如，利用生成式AI自动生成内容，提升客户服务效率，甚至开发智能产品线。

赚钱场景方面，企业可通过AI优化供应链管理，减少库存积压和物流成本；或者通过智能营销分析，精准触达潜在客户，实现销售增长。具体操作步骤包括：第一，评估企业现有业务流程，识别适合AI改造的环节；第二，组建专门的AI团队或引入外部合作伙伴，保障技术实施能力；第三，设立专门预算和项目管理机制，确保AI项目按计划推进；第四，持续监控效果，根据数据反馈调优AI模型。

总体来看，企业大力投入AI技术不仅带来效率提升，也为其创造了多元化的盈利渠道。合理规划和落地执行，是实现AI商业价值的关键。

中国AI新秀Manus崛起，智能代理市场迎来变革契机

中国AI公司Manus推出了新一代通用人工智能代理——Manus Agent，挑战OpenAI和DeepSeek等国际巨头。基于GAIA基准测试，Manus在多个难度级别表现优异，展示了强大的自主执行任务能力，区别于传统聊天机器人。

Manus联合创始人强调，该产品不仅能理解用户需求，还能独立完成复杂任务，填补了从创意生成到实际执行的空白。目前市场需求火爆，邀请码在二级市场高价转卖，显示出强烈的商业潜力。

赚钱场景方面，Manus AI代理适用于企业自动化办公、智能客户服务、项目管理等多种场景。企业可通过部署Manus Agent减少人力成本，提高工作效率，实现流程智能化。具体操作步骤包括：第一，企业评估内部流程中可自动化环节；第二，与Manus团队合作，定制符合业务需求的智能代理方案；第三，进行试点部署和反馈收集，优化代理性能；第四，全面推广应用，提升整体运营效率。

此外，Manus背靠腾讯等资本支持，具备强大研发和市场拓展能力。行业分析指出，到2026年，80%以上的企业将广泛引入AI代理技术，Manus有望成为该领域的领先力量。

总结来看，Manus AI为中国乃至全球智能代理市场注入新活力，借助技术优势和市场需求，具备切实的赚钱潜力和广阔的应用前景。

NVIDIA财报大丰收，AI芯片需求引爆市场机遇

NVIDIA在2026财年第三季度实现了创纪录的财务成绩，季度收入高达570亿美元，环比增长22%，同比激增62%。其中数据中心业务更是表现抢眼，收入达到512亿美元，同比增长66%。这些数据表明，AI芯片和云计算需求正处于高速增长期。

NVIDIA CEO黄仁勋指出，Blackwell GPU系列和云端计算的强劲需求推动了公司业绩。公司还宣布向股东返还370亿美元现金，并计划每股派发0.01美元季度现金红利。展望未来，NVIDIA预计第四季度收入将达到650亿美元，毛利率保持在74%左右。

赚钱场景主要集中在AI训练和推理的硬件需求。随着越来越多企业和研究机构部署AI模型，强大算力成为必需。NVIDIA的GPU芯片凭借高性能和广泛生态优势，成为市场首选。此外，云服务商也依赖NVIDIA的技术支持，推动数据中心业务快速扩张。

可落地操作步骤包括：第一，关注NVIDIA及其合作伙伴的产品动态，及时调整投资或采购策略；第二，结合自身业务需求，评估引入高性能GPU硬件的实际价值；第三，积极探索基于NVIDIA平台的AI应用开发，提升核心竞争力；第四，持续关注行业趋势，抓住AI硬件升级带来的市场新机会。

整体而言，NVIDIA的成功不仅反映了AI产业的蓬勃发展，也为相关企业和投资者提供了切实可行的赚钱路径。

Definely是一家成立于2020年的AI法律科技公司，专注于通过人工智能优化法律工作流程。该公司利用AI多代理系统与Microsoft Word集成，帮助律师快速查找和理解法律文件中的重要信息，提升工作效率。

2024年，Definely的年经常性收入几乎增长三倍，尤其在美国市场表现突出，占总收入的30%。这得益于其AI产品“Enhance”，可以将法律文档中的信息自动提取并总结，节省律师大量检索和阅读时间，提升至少40%的工作速度。

赚钱场景上，Definely主要通过订阅服务向律师事务所和法律顾问收费。随着法律服务数字化转型，越来越多机构愿意投资AI工具以提高竞争力和服务质量，市场潜力巨大。

落地操作步骤包括：
1. 法律需求调研：明确客户在文档处理上的痛点和需求。
2. 系统集成：将Definely的AI工具与客户现有办公软件无缝连接。
3. 培训引导：帮助律师熟悉AI辅助功能，确保顺利应用。
4. 持续优化：根据用户反馈调整AI模型，提升准确度和适用性。

总的来说，Definely通过AI技术帮助法律行业解决文档处理效率低、信息获取困难的问题，推动传统法律服务向数字化智能化升级，为法律专业人员创造更高价值。

AI助力供应链管理：Pelico平台如何实现制造业降本增效

Pelico是一家专注于供应链协同管理的AI平台，成立于2019年，致力于解决制造业供应链碎片化的问题。通过实时数据整合和智能调度，Pelico帮助制造企业精准掌握零部件库存和运输状态，从而显著减少因缺料导致的生产停滞。

数据显示，Pelico平台在过去两年内帮助客户实现了零部件短缺减少40%，准时交付率提升15%。其客户包括空客、伊顿等全球知名制造企业，平台已部署于全球15个国家的1000多家工厂。

赚钱场景方面，Pelico主要面向制造业大客户，通过订阅服务和定制化解决方案获取收入。企业使用该平台后，能够减少库存积压和生产延误，降低运营成本，同时提升客户满意度，形成良性循环。

可落地操作步骤包括：
1. 需求调研：了解企业现有供应链信息流和痛点。
2. 数据接入：整合企业ERP、仓储及运输数据，实现数据实时同步。
3. AI模型部署：利用Pelico的智能算法进行供应链节点预测和调度优化。
4. 反馈迭代：根据实际效果调整模型参数，持续提升供应链响应速度和准确度。

综上，Pelico利用AI技术提升供应链透明度与协同性，帮助制造企业降低成本、提升效率，是AI在工业领域现实可行的应用典范。

AI驱动创意设计革新：Raspberry AI如何加速视觉内容生产

Raspberry AI是一家专注于AI设计工具的创新公司，2025年初完成了2400万美元的A轮融资，致力于利用人工智能优化设计和视觉内容创作流程。其产品涵盖设计编辑器、背景生成器和视频工作室，广泛应用于产品摄影、图形设计和虚拟试衣等领域。

随着内容创作需求的激增，传统人工设计效率难以满足市场，Raspberry AI通过自动化和智能化工具，帮助设计师快速生成高质量视觉素材，节省大量时间和人力成本。

赚钱场景主要来自设计师、广告公司和电商平台的订阅和按需付费服务。客户通过使用其工具，可以快速完成创意制作，加快产品上市速度和市场响应能力。

可落地操作步骤包括：
1. 需求筛选：确定目标用户的设计需求和痛点。
2. AI模型训练：结合大量设计样本，训练符合行业标准的生成模型。
3. 平台搭建：提供易用的在线设计工具和接口。
4. 用户推广与支持：通过教育和案例展示，扩大用户基础，同时收集反馈持续优化。

总结来看，Raspberry AI通过AI技术赋能创意产业，不仅提升设计效率，还降低了创作门槛，是AI在文化创意领域的实际应用示范，具备较强的商业变现潜力。

随着人工智能技术的不断成熟，越来越多的银行和金融机构开始将AI应用于反洗钱（AML）和反欺诈领域。根据一项涵盖250家银行、支付公司及金融科技企业的调研显示，目前已有70%的机构在不同程度上使用AI技术，近一半正在试点，16%已经在实际运营中应用，6%则在战略层面全面整合。

通过AI技术，金融机构能够更高效地识别和监测可疑交易行为，减少人工审核工作量，提升合规效率。调研中有71%的银行表示，AI应用带来的成本节约超过预期，其中近一半的机构在过去一年内节省了超过100万美元，预计到2026年，年节省金额将超过500万美元。

赚钱场景主要集中在合规风险控制和运营成本降低两方面。金融机构可以利用AI模型自动筛查大量交易数据，快速发现潜在风险，降低审查人员的误判率和漏判率，从而减少罚款和合规成本。同时，AI能优化调查流程，提高工作效率，节省人力成本。

具体可落地操作步骤：
1. 评估现有反洗钱及反欺诈流程，找出痛点和瓶颈。
2. 选择合适的AI技术供应商，或组建内部数据科学团队，开发定制化模型。
3. 通过历史数据训练模型，进行效果验证和调优，确保模型的准确性和可解释性。
4. 逐步将AI系统集成到日常监控和调查流程中，设立监测指标，及时调整策略。
5. 建立完善的治理和合规框架，确保AI使用符合监管要求。

总的来说，AI在金融犯罪和合规领域的应用不仅有效提升了效率，也为银行带来了显著的经济效益，是未来金融科技发展的重要方向。

供应链AI平台Pelico：助力制造商减少缺货和提升准时交付

供应链管理是制造业中的核心环节，复杂的供应链网络常常导致零部件短缺和交付延迟，直接影响企业的生产效率和客户满意度。Pelico是一家专注于供应链编排的AI平台，旨在通过实时数据整合和智能调度，帮助制造商解决这些问题。

Pelico平台利用人工智能技术对供应链中的各类数据进行实时分析和协调，显著减少了零部件短缺问题，数据显示其客户的缺货率下降了40%，准时交付率提升15%。这不仅提升了供应链的透明度，也加强了供应商与制造商之间的协作效率。

赚钱场景主要体现在制造企业提升运营效率、降低库存和避免生产停滞带来的损失。通过AI平台，企业能精准预测供应链风险，提前调整采购和生产计划，节省因缺货产生的额外成本，提高客户满意度，增强市场竞争力。

落地操作步骤如下：
1. 评估现有供应链数据来源及流程，确定数据整合的可行性。
2. 与Pelico或类似AI供应链平台合作，导入历史及实时数据。
3. 配置平台的智能算法，针对关键零部件和供应商进行风险预测和优化调度。
4. 培训相关人员使用平台，建立数据驱动的决策流程。
5. 持续监控供应链运行状态，根据反馈调整模型和策略。

Pelico在北美市场快速扩张，已为包括空客、伊顿等全球制造巨头提供服务。通过引入其AI技术，制造企业不仅能改善供应链效率，还能实现显著的成本控制和业务增长。

Target如何借助ChatGPT智能购物窗口提升用户体验与销售

零售业正在积极拥抱人工智能技术，优化客户购物体验。美国大型零售商Target最新推出了基于ChatGPT的购物窗口，用户可以直接通过AI聊天机器人浏览、推荐和购买商品，实现个性化购物服务。

该功能支持用户通过自然语言交流获取产品建议，快速构建购物车，支持多种配送方式，如店内取货、送货上门等。未来Target还计划整合会员账户服务，提升购物便利性，并推出当日送达等更快速的物流选择。

这种AI购物窗口的赚钱场景主要是提升客户转化率和平均客单价。通过智能推荐和便捷的购物流程，消费者更容易发现感兴趣的产品，减少下单障碍，促进更多购买行为。同时，数据驱动的个性化服务有助于增强客户粘性和复购率。

实际操作步骤包括：
1. 开发或引入成熟的聊天机器人技术，搭建购物对话界面。
2. 与商品数据库和库存系统对接，确保信息实时准确。
3. 设计符合用户需求的推荐算法，提高匹配度和相关性。
4. 通过内部测试和用户反馈不断优化交互体验和功能完善。
5. 推广新功能，结合营销活动引导用户使用，提高使用率和转化率。

Target的案例展示了零售行业AI创新的切实应用路径。通过与ChatGPT结合，零售商不仅提升了客户体验，还为销售增长开辟了新渠道。同时，这也反映出未来零售场景中AI与用户互动的广阔潜力。