基于數(shu)據(ju)(ju)挖掘(jue)、大數(shu)據(ju)(ju)分布式(shi)計(ji)算框架、人(ren)工智能算法訓練(lian)平(ping)臺(tai)(tai)等多種技術的(de)集成，實(shi)現(xian)完整的(de)智能化數(shu)據(ju)(ju)服務平(ping)臺(tai)(tai)。同(tong)時(shi)實(shi)現(xian)了(le)AI平(ping)臺(tai)(tai)功能，提供(gong)基于自動(dong)化推(tui)薦(jian)算法的(de)數(shu)據(ju)(ju)推(tui)薦(jian)服務。
基于NLP技術(shu)，建立(li)一套(tao)面(mian)向證券(quan)業(ye)的知識(shi)圖譜、意識(shi)訓(xun)別/補(bu)全、深度(du)學習模型，通過(guo)有效識(shi)別用(yong)戶(hu)行為、文檔內(nei)容、互聯網信(xin)息等，提供(gong)更(geng)加(jia)貼合用(yong)戶(hu)需求(qiu)的個性化智(zhi)能服務(wu)。
基于大數據(ju)(ju)(ju)分析(xi)，利用人工智能(neng)技術，根(gen)據(ju)(ju)(ju)消費(fei)者(zhe)需求來合理安排(pai)生產(chan)、物流計劃(hua)，實現智能(neng)制造，構建(jian)互聯(lian)網智能(neng)制造服(fu)務(wu)平臺。能(neng)夠實現自動(dong)收集往年銷售數據(ju)(ju)(ju)，用AI和大數據(ju)(ju)(ju)分析(xi)預測(ce)未(wei)來消費(fei)者(zhe)需求，并根(gen)據(ju)(ju)(ju)商品特性、環境(jing)因子等(deng)刻畫預測(ce)模型，對需求數據(ju)(ju)(ju)進(jin)行自動(dong)微(wei)調，借(jie)此完成在庫(ku)優化(hua)、物流優化(hua)、智能(neng)化(hua)。