客户案例

Model ML 借助 Perplexity Sonar 自动生成可直接交付客户的金融成果

Model ML 由连续创业者 Chaz Englander 和 Arnie Englander 兄弟创立，为金融服务客户提供 AI 工作空间，其客户包括全球多家大型投资银行和私募股权公司。

挑战

金融服务行业竞争异常激烈，要求在客户成果和战略洞察方面始终保持卓越。然而，团队仍然被大量手动、重复的任务所拖累——收集数据、更新电子表格，以及在 Microsoft Office 套件中调整材料格式。这些低效环节造成了运营瓶颈，并带来了本可避免的风险，限制了开展差异化、高影响力工作的潜力。

此外，在速度和准确性最为重要的时候，公司仍要依靠初级员工通宵工作，才能赶在早上的截止时间前完成任务，这恰恰在最需要敏捷应变的时候拖了后腿。

解决方案

通过将 AI 与各种内部和外部数据源（例如私人会议记录、公司申报文件/业绩会文字记录、金融数据库、实时网络搜索）无缝集成，Model ML 为用户提供了生成洞察、执行复杂分析的工具，并能自动生成 PowerPoint、Word、Excel 和 PDF 格式的定制化输出。

用户还可以为自定义工作流设置基于时间和事件的触发器，整个流程可一直延伸到通过电子邮件交付自定义格式的幻灯片。

由 Sonar Pro & Reasoning* 提供支持

Model ML 专门采用 Perplexity Sonar 来实现先进的实时网络搜索功能。Sonar 显著增强了关键的战略工作流，包括全面的市场情绪分析、深入的公司简介以及构建细致入微的投资论点。

借助 Sonar 的高级筛选功能，Model ML 使用户能够精确管理外部数据的来源，例如将搜索范围限制在 Bloomberg News 等可信域名内。这种精细的控制提升了融入关键业务决策和客户交付成果中的信息的准确性与战略相关性。

*Sonar Chat Completions 现已升级为 Agent API，提供更多模型、工具以及有研究支撑的预设。点击此处查看我们的文档，立即开始使用。