
【虹科方案】餐飲戰略定價告別「人手採集」時代
在餐飲業競爭激烈的價格戰中,傳統「人手採集」模式已過時。香港虹科(HongKe)引入 Domo 商業智能平台,利用 AI 自動化與數據分析,協助企業快速掌握外賣平台競品價格動態,打造智慧定價策略,實現營收增長。
摘要:
本文聚焦於金融行業的數碼化變革。金融科技公司與互聯網巨頭憑藉前沿技術重塑客戶體驗,推動金融服務行業邁向數碼轉型。目前,大多數銀行客戶已習慣使用數碼渠道,但老舊系統成為主要障礙,而客戶對即時服務體驗的需求不斷上升,從業者深知轉型必須全面革新包括數據層在內的技術架構。
展望未來,金融服務應實現即時互動體驗、重構核心業務流程、並加快上雲部署。Redis Enterprise 可為此賦能,具備卓越效能、高可用性與良好擴展性,並提供多元化的數據模型以支援不同應用場景。依託雲端資料庫架構,能有效加速新產品的推出,並已有多個成功案例證明其效能。
金融科技行業的初創公司及互聯網巨頭,正透過尖端技術重塑客戶的體驗與期望。因此,金融服務業正經歷前所未有的大規模數碼轉型。
80% 的銀行客戶在金融互動中,至少會涉及一種數碼渠道
57% 的零售銀行認為老舊系統是推動數碼化進程的最大障礙
35% 的客戶在 COVID-19 疫情期間曾多次使用網上銀行服務
金融服務的客戶現時對非接觸式支付、流動銀行、信貸決策及欺詐檢測等服務,普遍期望獲得即時體驗。因此,金融機構必須實現業務的數碼轉型,才能在市場中保持競爭力。
過去,不少從業者採用了錯誤且低效的方式推進轉型,後來他們深刻認識到,數碼轉型絕不僅是在傳統基礎設施上加一個現代化網站這麼簡單。若要達到客戶預期的服務速度,金融機構必須對其整個軟件生態系統進行現代化改造,當中包括至關重要的數據層。
需要具備即時效能與高度可擴展性的數據層,才能滿足當代消費者對互動體驗的需求。
金融機構可運用現代化數據模型持續推進業務重構。金融領域中的部分業務(例如欺詐檢測)現已可透過人工智能、機器學習、快速圖形處理及即時搜尋等技術進行重構。
希望取得競爭優勢並縮短產品上市時間的企業,可以透過雲端部署更快速地構建應用程式。
金融機構需要一套全新的功能,以滿足當今金融服務客戶日益增長的需求。Redis Enterprise 提供多種數據模型,具備在任何環境下都可實現的即時效能與可靠性,旨在幫助企業充分發揮其數據層的最大價值。
Redis Enterprise 擁有線性擴展與零停機時間的特性,可提供可靠的高吞吐量與亞毫秒級延遲。其無共享叢集架構透過自動故障轉移機制,以及可配置的持久性與災難復原選項,可確保面對各種級別災難時的容錯能力。
案例:德意志交易所(Deutsche Börse)利用 Redis Enterprise 實現高速數據處理
德意志交易所需向監管機構與客戶保證系統的吞吐量與延遲表現,Redis Enterprise 為其提供了強有力的支援。
——Maja Schwob,德意志交易所資料資訊主管(Head of Data IT, Deutsche Börse)
Redis Enterprise 支援即時搜尋、圖形處理、事件流與AI/ML 模型服務等能力,適用於如欺詐檢測、財富管理、量化交易及其他創新解決方案等多種應用場景。
案例:Redis Enterprise 助力 Simility 實現即時欺詐檢測服務
Simility 是 PayPal 旗下的一項服務,結合了機器學習與人工分析,提供基於雲端的欺詐檢測服務。透過 Redis Enterprise 每天處理數十億筆交易,Simility 能夠比以往快 30% 推出新功能,整體效能提升近 90%。
Redis Enterprise 作為一項託管服務,可在所有主要雲端供應商平台上使用,協助企業更快速推出新產品,並加強合規性管理。
例如 多活地理分佈等功能,讓應用可在全球範圍內部署,同時提供本地級別延遲體驗,使雲端應用更易被採用,並在任何情況下保持業務持續性。

在餐飲業競爭激烈的價格戰中,傳統「人手採集」模式已過時。香港虹科(HongKe)引入 Domo 商業智能平台,利用 AI 自動化與數據分析,協助企業快速掌握外賣平台競品價格動態,打造智慧定價策略,實現營收增長。

Siemens Energy 於德國柏林與中國上海生產基地,採用 HongKe 宏集 ASPION G-Log 2 監測高壓開關設備運輸衝擊與振動,支援 IEC 60721-3-2 標準判定及溫濕度記錄,性能接近高精度振動監測儀且具高性價比。

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