解决方案
面向垂直领域的全栈 AI 解决方案
从模型接入到 AI 增长，MAXLAKER 为关键领域提供组合式解决方案
01
企业 AI 基础设施
把多模型接入与 Token 治理，变成企业级底座
痛点
- 模型多、接口杂、账单乱，研发被多供应商拖累；
- 模型开销不可见，部门核算与对账困难；
核心价值
- 一套接口用遍主流模型
- 成本可视可控，支持渠道分级分发
组合方案
典型场景
- 集团统一模型接入与 Token 集采
- 研发平台多模型路由与容灾
- 金融、政企等数据敏感行业的私有化部署
02
知识与合规密集型行业
把专家经验变成可信、可审计的知识资产
痛点
- 经验散落在专家头脑与文件里，人员流动即流失；
- AI 问答存在幻觉与合规风险，不敢上线；
- 审计与追溯要求高，回答需要证据链。
核心价值
- 回答带版本与来源证据，可审计可追溯
- 专家经验资产化，人走经验不走
- 权限先于检索，满足强合规要求
组合方案
典型场景
- 企业制度与业务规则问答
- 专家经验沉淀与新人培训
- 合规审查与风控证据链管理
03
电商与消费品牌
客服、内容与增长的 AI 全栈打法
痛点
- 客服人力成本高，大促期响应与服务质量跟不上；
- 商品图与营销视频需求量大，外包贵、周期长；
- 品牌内容难以被 AI 搜索看见，投放效果难以归因。
核心价值
- 客服效率提升，回答带证据、可审计
- 商品内容产能倍增，成本可控
- 内容投入可归因，品牌被 AI 看见与推荐
组合方案
MAXLAKER AIHub模型连接与成本治理底座MAXLAKER AIKnowledge客服知识可信供给MAXLAKER AIStudio商品图与短视频工业化生产MAXLAKER AIGEO品牌 AI 可见度与归因
典型场景
- 客服智能体与人工兜底协同
- 大促期商品图与短视频批量生产
- 品牌 AI 可见度运营与效果归因
- 游戏、短剧等行业的素材生产同样适用
04
品牌增长与营销
在 AI 回答中被看见、被推荐、可归因
痛点
- 传统搜索红利见顶，品牌在 AI 回答中缺位；
- 内容优化靠拍脑袋，缺乏实验与归因；
- 代理商服务多客户，运营与分润难管理。
核心价值
- 13 大引擎持续监控，AI 可见度一屏掌握
- A/B 实验 + 归因，内容投入可量化
- 代理商多客户经营与分销激励闭环
组合方案
典型场景
- 品牌 AI 可见度诊断与提升
- 新品上市 AI 口碑建设
- 代理商多渠道客户经营
05
通用企业 AI 转型
从接入到知识再到定制应用，一站式落地
痛点
- 想用 AI 但不知从哪一层开始；
- 通用产品不贴合业务，定制又担心成本失控；
- 缺少能把接入、知识、应用串起来的伙伴。
核心价值
- 四层架构一站配齐，按需组合
- POC 先行，小成本验证再规模化
- 全私有化可选，安全合规
组合方案
典型场景
- 制度问答与流程自动化
- 跨系统数据整合助手
- 行业专属智能体定制