基于數(shu)據(ju)挖掘、大數(shu)據(ju)分布式計(ji)算框架(jia)、人工智(zhi)能算法訓練平(ping)臺(tai)等(deng)多種技術的(de)(de)集(ji)成，實(shi)現完整的(de)(de)智(zhi)能化數(shu)據(ju)服務(wu)平(ping)臺(tai)。同時(shi)實(shi)現了AI平(ping)臺(tai)功能，提供基于自動化推(tui)薦算法的(de)(de)數(shu)據(ju)推(tui)薦服務(wu)。
基于NLP技術(shu)，建立一套面向證券業(ye)的知識(shi)圖(tu)譜、意識(shi)訓別(bie)/補全(quan)、深度學習模型，通過有(you)效識(shi)別(bie)用戶行為、文(wen)檔內(nei)容、互聯網(wang)信(xin)息等，提(ti)供更加貼合(he)用戶需求的個性化智(zhi)能(neng)服務。
基于(yu)大(da)數據分(fen)析(xi)，利(li)用(yong)人工智能(neng)技術，根據消(xiao)費者需(xu)求來合理安排(pai)生產、物流(liu)計(ji)劃(hua)，實(shi)現智能(neng)制造(zao)，構建互聯網智能(neng)制造(zao)服務平臺。能(neng)夠實(shi)現自動收集往年銷售數據，用(yong)AI和大(da)數據分(fen)析(xi)預測(ce)未來消(xiao)費者需(xu)求，并根據商(shang)品特性、環境因子等(deng)刻畫預測(ce)模型，對需(xu)求數據進行自動微調，借此完(wan)成在庫優化、物流(liu)優化、智能(neng)化。