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使用IBM watsonx.ai优化数据分类
OCO Global（全球贸易咨询公司）面临对1300万行新数据进行分类的重大挑战，最初的方法需要2年时间。通过集成IBM的watsonx.ai，他们将处理时间从2年缩短到仅几周，每行往返性能达到0.1秒。该解决方案不仅简化了数据分类流程，还为未来在其运营中应用生成式AI开辟了途径。
单行走watsonx.ai往返性能
0.1
来源披露
1300万行总处理时间
几周
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25万行处理时间
4小时
来源披露
01
业务背景
OCO Global（全球贸易咨询公司）面临对1300万行新数据进行分类的重大挑战，最初的方法需要2年时间。通过集成IBM的watsonx.ai，他们将处理时间从2年缩短到仅几周，每行往返性能达到0.1秒。该解决方案不仅简化了数据分类流程，还为未来在其运营中应用生成式AI开辟了途径。
02
遇到的问题
OCO Global数据库扩充后需对1300万行新数据进行行业分类 enrichment，熟练员工每行约10秒，手动处理需约4年不间断工作；用OpenAI API每行往返约5秒，仍需约2年，时间不可接受。
03
AI 解决方案
OCO Global联合IBM Client Engineering与IBM合作伙伴Prolifics，基于IBM watsonx.ai AI studio选用一款第三方推理与分类强、规模较小高效的模型，构建MVP方案对数据子集清洗后送入watsonx.ai分类并处理结果，逐批迭代审查调整。
04
实施结果
单行走watsonx.ai往返性能：0.1（50倍快于OpenAI API方案）
1300万行总处理时间：几周（从2年缩短至几周）
25万行处理时间：4小时（明显优于原方案）
05
风险与边界
解决方案目前为MVP，仅在数据子集上使用、审查结果并调整输入与流程；OCO Global给自己一年完成数据分类，采取迭代方式。
““Prolifics took the time to explore our business challenge rather than simply proposing the technical solution we thought we needed. They identified the right-sized solution and worked with IBM to optimize it.””
Yeray Callero · CTO, OCO Global
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。