Dasar
Spot
Perdagangkan kripto dengan bebas
Perdagangan Margin
Perbesar keuntungan Anda dengan leverage
Konversi & Investasi Otomatis
0 Fees
Perdagangkan dalam ukuran berapa pun tanpa biaya dan tanpa slippage
ETF
Dapatkan eksposur ke posisi leverage dengan mudah
Perdagangan Pre-Market
Perdagangkan token baru sebelum listing
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Launchpad
Jadi yang pertama untuk proyek token besar berikutnya
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Simple Earn
Dapatkan bunga dengan token yang menganggur
Investasi Otomatis
Investasi otomatis secara teratur
Investasi Ganda
Keuntungan dari volatilitas pasar
Soft Staking
Dapatkan hadiah dengan staking fleksibel
Pinjaman Kripto
0 Fees
Menjaminkan satu kripto untuk meminjam kripto lainnya
Pusat Peminjaman
Hub Peminjaman Terpadu
Kecerdasan buatan, apakah akan menjadi produk inovasi bisnis?
Tahun lalu disebut sebagai “Arena Uji Coba AI”, dengan banyak proyek percontohan berbasis AI yang diuji coba di berbagai perusahaan. Namun, saat ini, rasa kecewa terhadap hasil proyek-proyek ini semakin meningkat. Untuk mencapai inovasi sejati, AI harus melampaui sekadar penemuan teknologi dan menjadi model bisnis yang benar-benar dapat diterapkan. Ini akhirnya berarti bahwa sistem AI perlu berkembang ke tingkat di mana mereka dapat dipercaya untuk membuat keputusan penting.
Melalui sudut pandang pragmatis dari mantan CEO Intel, Andy Grove, kita dapat lebih efektif dalam mendorong penilaian nilai AI. Grove berpendapat bahwa saat mengukur hasil bisnis, fokus harus pada “hasil keluaran”, yang menunjukkan bahwa pengenalan AI tidak boleh hanya berhenti pada aktivitas atau tujuan, tetapi harus mengarah pada hasil bisnis yang nyata.
Kasus Trax Tech memberikan pengalaman berharga dalam hal ini. Perusahaan yang menyediakan layanan manajemen pengiriman global ini berhasil meningkatkan efisiensi operasional melalui penggunaan AI. Upaya Trax untuk meningkatkan proporsi pengecualian bisnis yang diproses AI akhirnya menghasilkan penyelesaian lebih dari 2 juta pengecualian tambahan. Ini membuktikan nilai aplikasi praktis AI dan secara jelas menunjukkan hasil yang dapat dicapai melalui inovasi berkelanjutan ke arah yang benar.
Untuk menilai apakah AI berfungsi secara efektif, harus ditetapkan secara jelas hasil bisnis yang diharapkan dan dijadikan pusat pengukuran. Alat AI harus mampu memberikan kinerja yang substansial sesuai harapan, dan untuk itu, perlu dilakukan penyesuaian yang tegas jika diperlukan. Pendekatan ini adalah kunci agar AI dapat menciptakan nilai yang bermakna di dalam perusahaan.