客户痛点
某大型矿业投资集团在全球范围内投资铜、金、锂、钾等矿产资源，面临两大核心痛点：
线索获取成本高昂 — 寻找全球可交易矿业线索完全依赖券商渠道，每年支付高达数千万的中介费用，且信息滞后严重。
分析效率低下 — 大宗商品价格预测依赖人工分析全球矿企年报和第三方数据，团队需要阅读大量英文财报，效率低且存在数据偏差。
传统方式的局限
在传统模式下，一份矿业投资技术方案的撰写面临多重困难：
- 需要同时理解矿业投资逻辑和AI技术架构，这类复合型人才极为稀缺
- 外部咨询公司对矿业数据源的了解有限，方案往往停留在概念层面
- 仅需求调研和方案初稿就需要2-4周，严重影响投资决策时效性
AIGCLINK定制家介入
客户通过录音沟通了需求，定制家展现了其在矿业+AI交叉领域的专家级理解：
行业知识融合 — 准确理解了铜、金、锂、钾等不同矿种的市场特征和数据来源，方案中针对每种矿产设计了差异化的分析模型。
数据链路设计 — 从全球矿企公开数据、交易所数据、卫星遥感数据等多维度设计了完整的数据采集链路。
预测模型架构 — 结合时序分析、NLP年报解析和宏观经济指标，设计了多因子价格预测模型。
AI专家顾问的核心价值
- 稀缺知识组合 — 同时具备矿业投资领域知识和AI架构能力的顾问极为稀缺，定制家完美填补了这个空白
- 数据源专业性 — 方案中罗列的全球矿业数据源和API接口，是一般技术方案无法涵盖的行业深度
- 投资逻辑驱动 — 技术方案的每一个模块都围绕投资决策效率展开，而不是为了技术而技术
交付成果
| 文档类型 | 内容覆盖 |
|---|---|
| 整体方案 | 项目定位、投资回报分析、里程碑 |
| 产品方案 | 线索发现+价格预测双模块设计 |
| 技术方案 | 数据采集、NLP解析、预测模型架构 |
| 报价方案 | 分阶段报价、POC验证计划 |
| 技术服务合同 | 数据安全、竞业条款、SLA |