數塔.Datale企業(yè)大數據平臺介紹.數塔.Datale是一個(gè)基于探碼科技Datale大數據采集、機器學(xué)習毁卷、模型算法、知識圖譜晚唇、時(shí)序分析等人工智能技術(shù)的企業(yè)大數據工具平臺涮瞻。

數塔.Datale企業(yè)大數據平臺介紹


數塔.Datale是一個(gè)基于探碼科技Datale大數據采集、機器學(xué)習、模型算法观状、知識圖譜、時(shí)序分析等人工智能技術(shù)的企業(yè)大數據工具平臺速兔。

平臺介紹

數塔.Datale是一個(gè)基于探碼科技Datale大數據采集悯堂、機器學(xué)習、模型算法、知識圖譜卷俱、時(shí)序分析等人工智能技術(shù)的企業(yè)大數據工具平臺。致力于為政府、金融機構被谷、中小企業(yè)提供各種專(zhuān)業(yè)的大數據智能服務(wù)蟋字。從企業(yè)查詢(xún)、獲客裙盾、成長(cháng)性評價(jià)遭树、授信分析裸缭、輿情預警等業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)荒飘,幫助政府機構大幅提升信息管理水平饱搏。

數塔.Datale應用“大數據+人工智能”技術(shù)挖掘數據價(jià)值崇阀。截止目前王捧,打造了服務(wù)金融機構的大數據智能風(fēng)控平臺场恬,服務(wù)政府部門(mén)的大數據智能風(fēng)險監管平臺赋咽,服務(wù)中小企業(yè)的大數據營(yíng)銷(xiāo)獲客平臺葫柴,服務(wù)“一帶一路”沿線(xiàn)國家的企業(yè)大數據服務(wù)平臺维贺。

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探碼科技實(shí)現了一系列的大數據底層技術(shù)突破,開(kāi)創(chuàng )性的應用機器學(xué)習等人工智能技術(shù)、評估企業(yè)成長(cháng)價(jià)值和投資價(jià)值邮酥、預測企業(yè)全生命周期經(jīng)營(yíng)狀況,幫助全國20多家園區機構有效實(shí)施金融創(chuàng )新,也幫助多地政府監管部門(mén)防范金融風(fēng)險。

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利用分布式高性能網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)時(shí)采集非結構化大數據非淹、清洗降噪并轉換為規范的結構化數據,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、LDA 聚類(lèi)、支持向量機等機器學(xué)習算法,從多源異構數據中提取高相關(guān)性風(fēng)險因子辙求,構建一個(gè)覆蓋全面、權重合理、可量化的行業(yè)特征風(fēng)險模型:對非法集資風(fēng)險趨勢進(jìn)行模擬、對企業(yè) DNA 進(jìn)行全面刻畫(huà)、精準定位企業(yè)非法集資風(fēng)險點(diǎn)朱鹤。

核心功能

企業(yè)信息查詢(xún)工具

基于全國3000萬(wàn)+收錄企業(yè)大數據豹房。一鍵查盡企業(yè)基礎信息,包含工商、股東成員、知識產(chǎn)權、財稅裹粤、新聞赠尾、團隊招聘等。

企業(yè)API開(kāi)放平臺是一個(gè)面向企業(yè)及應用開(kāi)發(fā)者的數據集成和分析服務(wù)平臺。匯聚了3000萬(wàn)+企業(yè)大數據,涵蓋150+數據維度,在提供基礎數據接口服務(wù)的同時(shí),還對外輸出數據處理碴萍、智能模型配置等數據分析能力,幫助用戶(hù)更加高效地挖掘數據價(jià)值,開(kāi)發(fā)數據產(chǎn)品田曲。

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集合數據采集、數據挖掘诊县、數據清洗、數據標準頂層設計和數據建模等大數據全產(chǎn)業(yè)鏈人才隊伍,為您提供專(zhuān)業(yè)的技術(shù)支持和穩定的接口服務(wù)

企業(yè)輿情監控系統

企業(yè)輿情監測是指整合企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)信息采集技術(shù)及信息智能處理技術(shù),通過(guò)對互聯(lián)網(wǎng)海量信息自動(dòng)抓取、自動(dòng)分類(lèi)聚類(lèi)、主題檢測校搀、專(zhuān)題聚焦基诫,實(shí)現用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò )輿情監測和新聞專(zhuān)題追蹤等信息需求,形成簡(jiǎn)報胞捐、報告、圖表等分析結果指巡,為客戶(hù)全面掌握群眾思想動(dòng)態(tài),做出正確輿論引導矫迹,提供分析依據赁项。

建立基于SaaS模式的輿情語(yǔ)義分析基礎設施涌肺,可更好的實(shí)現人機結合,提高輿情研判的準確率撤师。企業(yè)輿情監測系統的具體功能:完成全網(wǎng)和指定網(wǎng)站互聯(lián)網(wǎng)信息監測,實(shí)時(shí)監測各網(wǎng)站的相關(guān)內容的輿論導向是否正確及時(shí)發(fā)現負面、最新、最熱苗鸦、最重要的網(wǎng)絡(luò )信息對已經(jīng)發(fā)生的輿情和事件,掌握其在互聯(lián)網(wǎng)上的傳播特點(diǎn)和發(fā)展趨勢殿恤;通過(guò)植入行業(yè)輿情知識,建立適合于本企業(yè)輿情管理特色的輿情分析研判模型對重點(diǎn)事件、敏感事件的輿情進(jìn)行回溯尋找輿情源頭;跟蹤輿情傳播過(guò)程,進(jìn)行傳播趨勢分析和統計;并全面監控輿情分布情況及處置結果长酗。

企業(yè)風(fēng)險評價(jià)系統

企業(yè)評估可以從多個(gè)維度考慮绣版,一方面是經(jīng)驗風(fēng)險預警預測評估仗嗦;一方面是企業(yè)成長(cháng)性捌斧、投資價(jià)值評估典唇。當然如果數據更詳細,還可以實(shí)現企業(yè)估值等模型。Datale評價(jià)模型共分20個(gè)風(fēng)險等級。與外部評級相比谭溉,分層更明確,幫助投資機構進(jìn)一步區分不同信用主體的風(fēng)險情況。

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政府決策支撐平臺

基于數塔.Datale豐富的數據資源與數據挖掘能力,面向政府、高校按珠、研究機構對于大數據及其衍生產(chǎn)品的實(shí)際需求喊探,整合政府數據資源和企業(yè)大數據离陶,形成全面覆蓋宏觀(guān)、微觀(guān)铜杂,省、市、縣、園區寡润,標準行業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的大數據服務(wù)產(chǎn)品,為政府提供決策支撐,為高校、研究機構提供數據素材什萌,助力社會(huì )誠信體系建設傀蓉。

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政府誠信平臺從宏觀(guān)、中觀(guān)益眉、微觀(guān)的角度出發(fā),搭建數據庫模塊和應用主題模塊,其中,數據庫模塊由宏觀(guān)環(huán)境庫退慰、產(chǎn)業(yè)運行庫额前、企業(yè)全景庫三個(gè)子庫構成,應用主題模塊由營(yíng)商環(huán)境债缅、產(chǎn)業(yè)監測、產(chǎn)業(yè)聚集、產(chǎn)業(yè)評價(jià)、產(chǎn)業(yè)鏈载慈、產(chǎn)業(yè)信用、企業(yè)畫(huà)像爪栽、 智能報告八大模塊構成凌秩,力圖全方位、多角度構建地區甫沉、行業(yè)、企業(yè)社會(huì )誠信檔案颅夺。

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宏觀(guān)環(huán)境庫:

源于國家統計局等權威機構 以月穷蛹、季、年為更新頻率裆乘,包括GDP核算、人口、財政等主要宏觀(guān)環(huán)境指標。

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企業(yè)全景庫:

整合工商、稅務(wù)、海關(guān)霹壁、互聯(lián)網(wǎng)等數據資源,以不定期抓取、月霸乾、年為更新頻率,包括企業(yè)信用狀況疲吸、財務(wù)狀況等企業(yè)數據信息。

核心技術(shù)

技術(shù)體系

通過(guò)分布式數據采集技術(shù)、ETL(extract-transform-load)技術(shù)實(shí)現對結構化和非結構化數據的采集距境、清洗、轉換和加載,按照內存分布式的數據存儲方式進(jìn)行安全存儲壕布,運用風(fēng)險傳導模型、復雜網(wǎng)絡(luò )模型刘纸、行為統計模型、異常檢測模型對數據進(jìn)行量化處理,并通過(guò)交叉驗證確保數據準確衙耕,讓數據中隱藏的實(shí)用信息能夠直觀(guān)展示在用戶(hù)面前。

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技術(shù)理念

基于人工智能和機器學(xué)習算法,充分整合海量數據杰赴,同時(shí)通過(guò)深度挖掘投資、上下游、合作等關(guān)聯(lián)關(guān)系,全面便捷的管理和呈現目標企業(yè)及其關(guān)聯(lián)企業(yè)風(fēng)險信息,集成了全網(wǎng)定向監控系統及大數據分析工具,實(shí)時(shí)采集推送企業(yè)客戶(hù)的行為變化她紫、輿情信息,并利用文本分析、機器學(xué)習、序列分析等工具,建立風(fēng)險模型蜡感,實(shí)現動(dòng)態(tài)預警,從而控制敞口風(fēng)險,穩定資產(chǎn)質(zhì)量,增強金融機構的風(fēng)險管理水平贵呻。

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數據采集

通過(guò)部署分布式爬蟲(chóng)引擎椅晓、對接權威官方數據,實(shí)現海量數據采集,使用ETL技術(shù),將海量數據清洗苇均、轉載妙同、加載后,采用數據加密存儲、多副本存儲的方式予以安全保存。

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機器學(xué)習

獨立研發(fā)MaaS系統(Machine learning as a Service),用戶(hù)在提交結構化數據之后,系統自動(dòng)實(shí)現模型建立的剩余過(guò)程濒生。通過(guò)決策引擎幫助用戶(hù)優(yōu)化內部控制,并隨著(zhù)使用的加深,將用戶(hù)經(jīng)驗工具化。

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深度分析

獨立研發(fā)“六菱星”模型,根據六度分析、復雜網(wǎng)絡(luò )等理論基礎,構建全方位立體網(wǎng)絡(luò )關(guān)聯(lián)圖腹殿,及其風(fēng)險傳導路徑泪液,建立了100多種危險行為模式镜侨,全面量化企業(yè)風(fēng)險狀況,識別準確率達90%以上。

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可視化處理

海量數據建模分析之后,將結果進(jìn)行可視化處理,支持多種類(lèi)型圖表、終端展示,真正讓用戶(hù)看到數據的價(jià)值,用數據說(shuō)話(huà)。

市場(chǎng)前景

2014年中央經(jīng)濟工作會(huì )議首次明確提出“大眾創(chuàng )業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng )新”,到2015年正式寫(xiě)入《政府工作報告》,近兩年來(lái),創(chuàng )業(yè)、創(chuàng )新已成為社會(huì )發(fā)展的一個(gè)主題詞孔尸。2016年,在全球融資總額整體下降的大趨勢下,我國融資總額逆勢增長(cháng),漲幅為10%。2017上半年國內共發(fā)生2786例投資事件喂搬,融資總額達3252億元,平均投資額度創(chuàng )歷史新高秆惑。但是也發(fā)現幾個(gè)問(wèn)題,部分地區出現雙創(chuàng )虛熱,質(zhì)量跑不過(guò)數量的線(xiàn)下;部分地區出現付出多、回報少的主體獲得感低。少數地方在“雙創(chuàng )”中出現的“浮谷徙、漂、虛”的現象值得高度警惕。如果通過(guò)大數據征信、風(fēng)險束揩、評價(jià)預警等平臺买窟,可以及時(shí)預判指胡,使政府和機構在開(kāi)展“雙創(chuàng )”工作更加精準和有效圾叼。

同時(shí),近年來(lái)政府對金融科技行業(yè)的監管更加嚴格了,行業(yè)亂象被清理听逊,政府椰墩、企業(yè)、包括個(gè)人均越來(lái)越重視數據保護。市場(chǎng)上對私業(yè)務(wù)被監管、限制,對公業(yè)務(wù)需求則在持續穩定的增長(cháng)。這對探碼科技的發(fā)展來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常好的趨勢,契合我們一直堅持做企業(yè)大數據智能評價(jià)服務(wù)的核心戰略孵旦。

市場(chǎng)對企業(yè)端智能大數據服務(wù)需求猛增掺嚷。而基于此的大數據增值服務(wù)也將迎來(lái)黃金時(shí)代铐然。在未來(lái),大數據產(chǎn)業(yè)的核心競爭力將不再是數據,更多集中到對數據的分析、挖掘結果處理上,如何應用它給業(yè)務(wù)帶來(lái)價(jià)值。

市場(chǎng)優(yōu)勢

數塔.Datale核心競爭力可包括三個(gè)部分:

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數據獲取能力

數塔.Datale的數據主要來(lái)自三方面,政府公開(kāi)數據、第三方數據以及企業(yè)共享數據,具體而言包括工商信息主到、司法訴訟、新聞輿情、知識產(chǎn)權柳譬、財務(wù)、海關(guān)、互聯(lián)網(wǎng)行為新殷、企業(yè)交易數據等等,目前數塔.Datale已經(jīng)積累了超過(guò)3000萬(wàn)家企業(yè)的數據,而且能夠持續更新數據庫,讓評價(jià)系統的風(fēng)險監控也變成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的監控;

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數據分析能力

包括數據清洗懒熙、數據挖掘和建模能力等。數塔.Datale具有20多人的數據處理團隊,從事數據分析及評估模型開(kāi)發(fā)等工作多年秀毡,數塔.Datale企業(yè)成長(cháng)性評估模型經(jīng)過(guò)違約樣本的測試之后,驗證準確率超過(guò)96%。在大數據和人工智能技術(shù)研發(fā)方面显押,公司專(zhuān)門(mén)成立了大數據研究小組,首席數據科學(xué)家是擁有十多年大數據和人工智能研究經(jīng)驗的專(zhuān)家焕挽。

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商業(yè)化能力

即如何將大數據和人工智能能力轉化為可持續發(fā)展的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式。數塔.Datale采用DaaS模式,依托自身數據服務(wù)優(yōu)勢枢蜗,將其產(chǎn)品形態(tài)標準化佑寄、互聯(lián)網(wǎng)化。目前服務(wù)的客戶(hù)80%為政府園區機構客戶(hù)呐赡,20%為企業(yè)和類(lèi)金融機構薇塌。與傳統的企業(yè)盡調方式相比,數塔.Datale能夠幫助機構降低66%的風(fēng)控成本灸呈,提3的決策能力支撐睛眉。

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