AI 应用
VROF 将定制化 AI 导入仅靠规则难以处理的判断业务。可用规则处理的业务不使用 AI。
公开案例 6 个 · 2024–2026
AI 应用主要案例。
每个案例均介绍导入前的情况与成果，以及用模拟数据重现的运行画面。其中包括国家研发课题案例。
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外卖评论 AI 回复管理工具
自动汇总三个外卖平台的评论，由 AI 撰写回复草稿。店主阅读后点击确认即可发布。
评论回复 逐个平台登录并手动撰写 从 AI 草稿 · 确认后发布 到
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评论主题与情感分析工具
将按搜索词采集的视频评论按主题归类，同时给出正面、负面情感分布。主题数量由研究人员在界面上设定，可自行调整标准并反复运行。
评论主题把握 人工浏览，凭感觉判断 从 按主题、情感呈现分布 到
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AntiFake · 实时伪造识别引擎
事后分析伪造内容的技术早已存在，但判定一旦滞后，结果便无从使用。为此，我们实现了在核验流程进行期间完成判定。本项目是中小风险企业部创业成长技术开发项目下的国家 R&D 课题，成果为 AntiFake 及相关专利申请。
课题执行 2023.05 启动 从 2024.07 完成 · 8 项性能指标全部达标 到
关于此主题的常见问题
VROF 首先区分哪些业务需要 AI。
将 AI 用于可用规则处理的业务，会导致处理变慢、成本增加， 且同一输入可能得到不同结果。 反之，若仅用规则处理例外不断的业务，规则会变得过于复杂。
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负责人最终确认
AI 的结果作为草稿处理，经负责人确认后定稿。即使有误，也能在生效前及时纠正。
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依据追溯
可追溯结果来自哪段原文，便于查找错误原因。
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灵活替换模型的结构
AI 模型不断更新。实际上，某产品在运营中已更换过一次模型。我们的设计确保模型更换后仍可沿用同一结构。
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基于测量的性能标注
仅对有测量记录的案例标注准确率数值。