Sản phẩm - Dịch vụ

FINAD

Thời gian phát triển: 4 tháng
Quy mô dự án: 32 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

Ứng dụng web FINAD được thiết kế để cung cấp dịch vụ tư vấn tài chính cá nhân cho khách hàng cá nhân trong ngành tài chính. Khách hàng có thể chat với một cố vấn tài chính ảo để được giải đáp mọi thắc mắc liên quan đến tài chính. Bằng cách tích hợp ChatGPT, FINAD có khả năng cung cấp các câu trả lời chính xác và được cá nhân hóa cao.

Chức năng:

  • Tạo kịch bản mở đầu và lời khuyên: Hệ thống tự động tạo ra các kịch bản mở đầu và lời khuyên phù hợp với từng khách hàng.
  • Tùy chỉnh câu chuyện tư vấn: Người dùng có thể chọn từ danh sách các chủ đề phổ biến để xây dựng câu chuyện tư vấn của riêng mình.
  • Kết nối thông tin khách hàng cá nhân: Hệ thống có khả năng liên kết với thông tin cá nhân của từng khách hàng.

Công nghệ:

React

Python

MILIZE CHAT

Thời gian phát triển: 2,5 tháng
Quy mô dự án: 12 MM

Phạm vi đối ứng:

要件定義

Tổng quan:

Đây là một dịch vụ cho phép người dùng upload các quy định, hướng dẫn, thủ tục và nhận được câu trả lời dưới dạng FAQ (câu hỏi thường gặp) một cách nhanh chóng. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống sẽ tìm kiếm câu trả lời phù hợp nhất từ các tài liệu đã upload. Công nghệ ChatGPT được sử dụng để cung cấp kết quả tìm kiếm nhanh chóng và chính xác.

Chức năng:

  • Upload file: Người dùng có thể upload các tài liệu (quy định, hướng dẫn,...) lên hệ thống.
  • Trả lời tự động: Hệ thống sẽ tự động phân tích các tài liệu đã upload và trả lời câu hỏi của người dùng một cách chính xác và đầy đủ.
  • Xếp hạng câu hỏi thường gặp: Hệ thống sẽ thống kê và hiển thị danh sách các câu hỏi được đặt nhiều nhất.

Công nghệ:

React

Node.js

Python

Spring

MILIZE FORECAST

Thời gian phát triển: 4 tháng
Quy mô dự án: 28 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

Đây là một công cụ AI đa năng có khả năng học hỏi từ các dữ liệu dạng chuỗi thời gian và bảng để dự đoán tương lai. Công cụ này hỗ trợ người dùng từ việc xây dựng mô hình đến vận hành, cho phép bất kỳ ai, kể cả những người không phải chuyên gia về AI, đều có thể thực hiện các dự báo cần thiết cho công việc của mình. Ví dụ, công cụ này có thể được sử dụng để dự báo doanh số, hiệu suất kinh doanh hoặc giá cổ phiếu.

Chức năng:

  • Tạo bộ dữ liệu: Người dùng có thể tạo các bộ dữ liệu cho việc huấn luyện mô hình.
  • Cấu hình tiền xử lý dữ liệu: Người dùng có thể tùy chỉnh cách thức xử lý dữ liệu trước khi đưa vào mô hình.
  • Báo cáo kết quả dự báo: Hệ thống sẽ cung cấp các báo cáo chi tiết về kết quả dự báo của mô hình.

Công nghệ:

React

Python

VOLBOX eSports Platform

Thời gian phát triển: 6 tháng
Quy mô dự án: 12 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

 

VOLBOX là một nền tảng trò chuyện thoại dành cho game thủ di động, cho phép người dùng trò chuyện trực tiếp với nhau trong khi chơi game. Đặc biệt, nền tảng này còn tích hợp tính năng tương tác độc đáo, cho phép người dùng tương tác với các nhân vật trong game hoặc các game thủ khác thông qua giọng nói của mình.

Chức năng:

 

  • Chất lượng âm thanh tốt: Âm thanh rõ ràng, độ trễ thấp, hỗ trợ cả âm thanh trò chơi.
  • Tương thích với các game di động: Người dùng có thể vừa chơi game vừa trò chuyện mà không bị gián đoạn.
  • Tùy chỉnh phòng trò chuyện: Người dùng có thể tạo các phòng trò chuyện với các chủ đề và cấu hình khác nhau.
  • Trải nghiệm mượt mà: Nền tảng được tối ưu hóa để hoạt động mượt mà, không gây nóng máy.

Công nghệ:

React

Mosi Mosi

Thời gian phát triển: 6 MM
Quy mô dự án: 3 tháng

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

 

Dự án nhằm xây dựng một ứng dụng giúp người học cải thiện kỹ năng giao tiếp tiếng Anh thông qua việc trò chuyện với một trợ lý ảo (AI) đóng vai một người bản ngữ. ChatGPT 3.5 được sử dụng để tạo ra các cuộc hội thoại tự nhiên giữa người dùng và trợ lý ảo này.

Chức năng:

  • Trò chuyện với AI như người thật: Người dùng có thể tham gia vào các cuộc đối thoại giống như khi nói chuyện với một người bản ngữ thực sự.
  • Đa dạng giọng nói và nhân vật: Người dùng có thể lựa chọn các giọng nói và nhân vật khác nhau để tạo ra trải nghiệm học tập đa dạng.

Công nghệ:

React

Python

DIGITAL Advisor

Thời gian phát triển: 8 tháng
Quy mô dự án: 20 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

Dự án nhằm xây dựng một ứng dụng web giúp người dùng nhận được tư vấn tài chính cá nhân từ một trợ lý ảo (AI). ChatGPT 3.5 được sử dụng để tạo ra các cuộc hội thoại giữa người dùng và trợ lý ảo này.

Chức năng:

  • Tư vấn đầu tư: Người dùng có thể nhập thông tin về kế hoạch chi tiêu của mình và nhận được lời khuyên về đầu tư từ AI.
  • Dữ liệu đa dạng: Hệ thống sử dụng nhiều loại dữ liệu liên quan đến tài chính, kinh tế, thị trường và thông tin cá nhân của người dùng để đưa ra lời khuyên chính xác.

Công nghệ:

React

Python

COMPANY

Thời gian phát triển: Từ tháng 6 năm 2022 đến nay
Quy mô dự án: 8 MM/tháng

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

 

Dự án này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống để quản lý toàn bộ thông tin và quy trình liên quan đến nhân sự của một công ty. Hệ thống sẽ giúp lưu trữ và quản lý các thông tin như thông tin cá nhân của nhân viên, lịch sử làm việc, thông tin về lương thưởng, quản lý thời gian làm việc, đánh giá hiệu suất và các hoạt động liên quan đến quản lý tài năng.

Chức năng:

  • Tập trung hóa thông tin: Giúp doanh nghiệp lưu trữ và quản lý tất cả thông tin nhân sự tại một nơi, đảm bảo tính chính xác và cập nhật.
  • Nâng cao hiệu quả làm việc: Tự động hóa các quy trình nhân sự, giảm thiểu công việc thủ công và tăng năng suất làm việc.
  • Cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định: Cung cấp các báo cáo và phân tích dữ liệu nhân sự để hỗ trợ các quyết định quản lý.

Công nghệ:

Vue.js

Java

Nền tảng Phát triển ứng dụng No-code

Thời gian phát triển: 48 tháng
Quy mô dự án: 1200 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

Đây là một dự án lớn nhằm xây dựng một nền tảng cho phép người dùng tạo ra các ứng dụng mà không cần viết code (lập trình). Nền tảng này sẽ cung cấp một giao diện trực quan, giống như các công cụ thiết kế, giúp người dùng dễ dàng kéo thả các thành phần để xây dựng ứng dụng của mình.

Chức năng:

  • Giao diện trực quan: Người dùng có thể tạo ứng dụng bằng cách kéo thả các thành phần đồ họa, tương tự như sử dụng các công cụ thiết kế.
  • Phát triển đa nền tảng: Ứng dụng được tạo ra trên nền tảng này có thể chạy được trên cả iOS và Android mà không cần viết code riêng cho từng nền tảng.
  • Hiệu suất cao: Nền tảng có thể xử lý được các ứng dụng có lượng dữ liệu lớn, đảm bảo tốc độ và hiệu suất.
  • Cơ sở dữ liệu mạnh mẽ: Sử dụng PostgreSQL, một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ phổ biến, giúp đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng của dữ liệu.
  • Môi trường đám mây: Được triển khai trên AWS (Amazon Web Services), một nền tảng điện toán đám mây lớn, giúp tăng khả năng mở rộng và độ tin cậy của hệ thống.

Công nghệ:

React

Node.js

Hệ thống Quản lý Kho

Thời gian phát triển: Từ tháng 10 năm 2022 đến nay
Quy mô dự án: 30 MM/tháng

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

Dự án này tập trung vào việc thay thế và nâng cấp hệ thống quản lý kho hiện tại. Hệ thống mới sẽ quản lý toàn bộ các hoạt động liên quan đến kho hàng, bao gồm nhập hàng, xuất hàng, quản lý tồn kho, quản lý đơn hàng, quản lý hóa đơn và các hoạt động khác.

Chức năng:

 

  • Quản lý nhập hàng: Quản lý thông tin về hàng hóa nhập kho, nhà cung cấp, số lượng, giá cả.
  • Quản lý xuất hàng: Quản lý thông tin về hàng hóa xuất kho, khách hàng, số lượng.
  • Quản lý tồn kho: Theo dõi số lượng hàng hóa tồn kho, cảnh báo khi hàng tồn kho thấp.
  • Quản lý đơn hàng: Quản lý các đơn hàng từ khâu tiếp nhận đến khi giao hàng.
  • Quản lý hóa đơn: Quản lý các hóa đơn nhập, xuất, và các báo cáo liên quan.

Công nghệ:

Node.js

Java

Mirron

Thời gian phát triển: Phát triển: 12 tháng - Bảo trì và nâng cấp: 24 tháng
Quy mô dự án: 60 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

Đây là một ứng dụng kết nối (matching app) được thiết kế để kết nối các nhà tạo mẫu tóc với khách hàng tiềm năng.

Chức năng:

  • Giao diện người dùng thân thiện: Ứng dụng có giao diện đơn giản, dễ sử dụng, tập trung vào trải nghiệm người dùng.
  • Tìm kiếm nhà tạo mẫu: Người dùng có thể tìm kiếm nhà tạo mẫu tóc dựa trên các tiêu chí như vị trí, chuyên môn, giá cả.
  • Đặt lịch hẹn: Người dùng có thể dễ dàng đặt lịch hẹn với các nhà tạo mẫu đã chọn.
  • Thanh toán trực tuyến: Ứng dụng hỗ trợ nhiều hình thức thanh toán trực tuyến.
  • Đánh giá và phản hồi: Người dùng có thể đánh giá và để lại phản hồi về dịch vụ của nhà tạo mẫu.

Công nghệ:

React

Photo AC

Thời gian phát triển: Phát triển: 18 tháng - Bảo trì và nâng cấp: 4 tháng
Quy mô dự án: 48 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

Một trang web (portfolio web) nơi người dùng có thể tải lên, tải xuống, mua ảnh và Quản lý danh sách ảnh yêu thích.

Các trang web liên quan:

  • PhotoAC: http://en.photo-ac.com
  • IllustAC: https://en.ac-illust.com
  • SilhouetteAC: https://en.silhouette-ac.com

Chức năng:

  • Chỉnh sửa ảnh: Resize (thay đổi kích thước) ảnh
  • Mua hàng: Thanh toán để mua ảnh
  • Tải lên ảnh chất lượng cao: Người dùng có thể tải lên những bức ảnh chất lượng cao để chia sẻ
  • Danh sách yêu thích: Người dùng có thể lưu lại những bức ảnh mình yêu thích vào một danh sách riêng

Công nghệ:

Node.js

E-commerce

Thời gian phát triển: Bắt đầu từ tháng 7 năm 2021 và vẫn đang được bảo trì, nâng cấp cho đến hiện tại.
Quy mô dự án: 6 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

 

Trang web thương mại điện tử bán điện thoại, SIM card và các phụ kiện điện thoại thông minh đang được ưa chuộng tại thị trường Nhật Bản.

Chức năng:

  • Hiển thị danh sách sản phẩm: Bao gồm chi tiết sản phẩm như hình ảnh, mô tả, giá cả, đánh giá từ khách hàng.
  • Tìm kiếm sản phẩm: Cho phép người dùng tìm kiếm sản phẩm dựa trên các tiêu chí như thương hiệu, giá cả, đánh giá...
  • Thanh toán: Hỗ trợ thanh toán qua các cổng thanh toán trực tuyến phổ biến như Stripe, PayPal.

Công nghệ:

Hệ thống Dự đoán và Trực quan hóa

Thời gian phát triển: Từ tháng 1 năm 2023 đến nay
Quy mô dự án: 5 MM

Phạm vi đối ứng:

Tổng quan:

 

Đây là một hệ thống dự đoán và trực quan hóa hoạt động của não dựa trên các video được tải lên.

  • Dự đoán: Sử dụng các mô hình học máy (AI) để dự đoán hoạt động của não bộ khi người dùng xem video.
  • Trực quan hóa: Hiển thị kết quả dự đoán một cách trực quan, giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách não bộ phản ứng với nội dung video.

Chức năng:

  • Phân tích và dự đoán hoạt động não: Sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), hệ thống phân tích và dự đoán các mẫu hoạt động của não khi người dùng tương tác với nội dung video mà họ cung cấp.
  • Xây dựng mô hình não: Hệ thống xây dựng các mô hình mô phỏng hoạt động của não, giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cách não bộ phản ứng với các loại nội dung khác nhau.
  • Khả năng mở rộng: Hệ thống có thể xử lý đồng thời nhiều mô hình dự đoán khác nhau, đảm bảo hiệu suất cao ngay cả khi có nhiều người dùng và nhiều loại dữ liệu.

Công nghệ:

Python