Hack to Hire 第二期：将真实业务痛点转化为 AI 驱动的工作流

Hack to Hire 第二期虽已落下帷幕，但活动期间诞生的用例依然令人印象深刻。不同于聚焦实验性模型或理论性基准测试，本次黑客松产出了多套切实可行的系统设计，直面供应链、零售运营以及文档密集型行业中长期存在的业务难题。

在有限的时间内完成构建，这些项目展示了当 AI 与合适的基础设施和系统架构相结合时，如何被直接嵌入到实际业务流程之中。即便在活动结束之后，这些用例依然具有现实意义，可作为企业将 AI 能力转化为真实业务价值的实践参考。以下文章将对这些原型案例进行更深入的解析，并进一步探讨其实际应用与价值。

用例一：面向可持续供应链的市场与供应商情报

背景

在纺织制造供应链中，可持续性与供应商质量已不再是次要考量。决策者需要持续评估庞大且不断变化的供应商体系，在合规性、绩效与风险等方面做出判断。然而，相关数据往往分散在内部系统、供应商提交材料、外部文件以及公开新闻等不同来源之中，难以统一管理。

技术与业务挑战

核心问题在于数据碎片化。供应商信息以多种格式存在于不同系统中，难以形成统一、实时更新的整体视图。因此，可持续合规检查与质量评估高度依赖人工流程，不仅拖慢关键决策节奏，也增加了运营风险。

解决方案架构

该方案通过集中式数据管道整合供应商数据、相关文档及外部信息。在整体系统架构中，Bitdeer AI Cloud 提供虚拟机运行环境与数据处理层，用于执行 ETL 工作流、托管分析看板，并支持基于 AI 的洞察生成。 结构化数据被集中存储，AI 模型对供应商属性进行分析，生成质量评分与具备上下文的信息化建议。分析看板将这些洞察以统一视图呈现，帮助企业更高效、及时地做出供应商管理决策。

成果

该原型展示了 AI 辅助分析如何将供应商评估从依赖人工审核的方式，转变为更加系统化、以洞察驱动的流程，尤其适用于以可持续发展为核心目标的供应链场景。

用例二：用于陈列执行的零售门店智能化管理

背景

在零售门店运营中，一线员工需要花费大量时间，按照既定的陈列规范（Planogram）完成商品摆放。门店经理往往需要管理规模庞大的团队，而品牌方和产品经理则通常缺乏对商品在实际门店中最终呈现方式的直接可见性。

挑战

依赖人工上报和目视检查的方式不仅耗时，而且结果不一致。在缺乏结构化反馈机制的情况下，企业难以系统性评估陈列执行质量，也无法在多门店场景下实现规模化管理与监督。

解决方案架构

该系统对陈列执行流程进行数字化管理，从指令下达到执行验证实现全流程覆盖。商品陈列要求通过统一的平台记录并分发给一线员工，执行完成后，员工可通过移动端浏览器上传现场照片。 在系统架构中，Bitdeer AI Cloud 托管运营看板，并支持用于图像分析的模型推理能力，对上传图片进行自动识别与评估。分析结果将被自动记录并汇总，使管理者无需依赖人工跟进，即可掌握各门店的执行状态与绩效表现。

成果

通过将视觉证据与自动化上报机制相结合，该方案显著提升了零售运营的透明度，同时降低了一线员工和管理层在执行与监督过程中的人工负担。

用例三：面向中小企业的招标文件自动化智能分析

背景

新加坡建筑行业每年发布数以千计的政府招标项目，单个招标往往包含数百页文件。对于中小企业而言，参与这些招标既至关重要，又高度消耗人力与时间资源。

挑战

招标文件通常通过电子邮件接收，并依赖人工逐页审阅。处理单个招标往往需要数天时间，给规模有限的质量与合规团队带来较大压力，同时也增加了错过截止日期或出现审查疏漏的风险。

解决方案架构

该方案通过自动化流水线实现招标文件的接收与评估。系统在接收到邮件后自动触发文档处理流程，对招标要求进行提取、分析与初步评估。AI 结合检索增强生成（RAG）技术，引用企业内部文档库（如资质证书、项目履历等），完成资格匹配与合规性核查。 在整体架构中，Bitdeer AI Cloud 提供自动化流程的执行环境，托管运行文档处理、AI 推理的虚拟机，以及用于结果可视化和流程审计的分析看板。

成果

该原型展示了 AI 驱动的自动化能力如何显著缩短招标审阅周期，帮助中小企业更高效地响应招标需求，并在高频招标环境中提升竞争力。

赋能AI工作流的基础设施

在上述三个用例中，Bitdeer AI Cloud 均作为底层执行层发挥作用，支撑数据管道、AI 推理以及分析看板的部署。通过提供一致且灵活的运行环境，团队能够将精力集中于工作流设计与问题解决，而无需耗费大量时间在基础设施搭建上。 这种将基础设施与应用逻辑解耦的方式，在黑客松有限的时间框架内，实现快速迭代起到了关键作用。

总结

Hack to Hire 所呈现的解决方案不仅是短期实验成果，更展示了当 AI 围绕真实业务流程进行设计时，如何实现真正的落地应用，而非停留在孤立模型或理论性原型阶段。

在所有用例中，一个清晰的共性逐渐显现：真正的业务价值，来自将 AI 深度嵌入端到端业务流程，并依托能够支持快速迭代与稳定执行的基础设施。在这一背景下，Bitdeer AI 定位为一体化的 AI 云平台，融合 AI 数据中心基础设施与完整的云平台能力，提供覆盖 AI 全生命周期的内置工具，支持从开发、训练到部署与生产运行的各个环节。这些项目共同勾勒出一条务实的 AI 采用路径，帮助企业以流程整合、运营成效和可衡量结果为核心，持续释放 AI 的实际价值。