连接万物
Connect all things
全景计算
Panoramic calculation
认知推理
Cognitive reasoning
深度赋能
Deep engergization
DataExa渊亭科技专注认知智能全栈技术研发与产品化落地，聚焦金融、政务、国防、工业互联网四大行业，为客户提供认知中台、AI中台、数据中台三大中台产品及AI+行业解决方案，打通“数据-AI-认知”的闭环服务。
企业级高性能智能问答平台，多源异构提取知识，“无限”推理能力，支持多种逻辑推理。有丰富可靠的预定义算法模型，高水准低门槛模型配置及一键式训练，万亿级别的实时查询和复杂分析挖掘。支持多元化的用户查询意图适配展示方式。
垂直领域搜索引擎，支持海量数据索引构建，多元化查询，可视化定制和配置管理，具备准确率高、响应快、高可用性等特点。
一站式图谱构建与分析平台，提供从图谱构建到应用落地全流程支持。拥有60多种高效的分布式图计算算法及丰富的可视化组件，深度挖掘复杂关系网络的信息。
企业级高性能分布式图数据库存储及管理平台，万亿级别实体关系存储，毫秒级别查询响应，支持高安全性、负载均衡、事务管理等特性。
一站式文本挖掘平台，依托海量中文语料累积，提供超过22项智能文本处理能力，支持非结构化文本解析、资讯热点挖掘等场景。
面向决策智能，框架兼具降低低行业进行多智能体开发的门槛与高效的分布式并行训练能力，支持各种复杂算法与自定义智能体环境的扩展集成。
渊亭为某国有四大银行构建了一个集资源管理、数据管理、模型构建、服务发布与监控等功能为一体，能够根据业务需求，灵活快速构建模型、发布服务的一站式人工智能中台。同时，通过对接该金融机构的数据仓库、大数据云平台、运维平台、安全组件、一体化研发平台等，为该机构实现了公有云和私有云同时部署运营。在模型优化方面，模型压缩及安全检测是较好的亮点；在模型发布方面，支持第三方模型迁移功能；在算子中心方面，中台产品提供了丰富的数据预处理、特征工程、机器学习、自然语言处理、图计算等模型组件。
渊亭参与建设西南某省维稳总队大数据平台，针对关注人员“来知动向、去知轨迹”的核心要求，依托维稳安全域和维稳加密网，建立国家平台与省级平台数据和指令的上下联动机制。全面汇集整合公安各警种、政府有关部门、社会企事业单位等各类维稳怖工作数据资源；按照统一归口原则，汇总和掌握全省涉恐情报，构建维稳线索、维稳案件、维稳人员、重点人员关系人员等数据库，通过AI技术赋能，实现智能维稳情报处理、重点人员管控、模型挖掘可疑人员等工作，最终达到对暴力恐怖活动的“可知、可测、可控”。
金融行业客户资料来自多种数据源，数据量大，不同数据源数据准确度不一，历史数据作用有限，为客户群管理的数据关系查询和管理带来诸多不便。渊亭为广发证券构建智慧证券投研分析大脑平台，对多数据源海量数据融合，实现各数据源新增数据实时更新，保证数据的真实有效性。结合可视化图分析工具实现在亿级数据中对客户信息毫秒级精准查找，支持秒级客户关系多度挖掘分析，精准展示客户庞大的关系网络。成为客户群管理工作的利器。
渊亭为国内某大型医疗机构搭建智能问答机器人。前端基于人机交互的用户自然语言问题解析，支持文字和语音输入，支持网站、APP、公众号、小程序、微博等全渠道接入；后端基于该医疗机构的文本知识、问答题库及行业专业词典形成基于知识图谱的智能知识库，通过NL2SQL和知识图谱相结合的方式进行单轮或多轮问答，并可以通过文字、表格，图形及趋势图等多种方式展示问答结果；管理端可以通过自动化运维的方式不断提高知识的关联性和问答的准确性。智能问答机器人代替和辅助人工，不仅节约大量人力资源，同时提升该机构医疗服务质量，提高客户满意度。
制造工业领域数据量多且难关联，百万个零件间存在大量的工艺规范、质量检测等文件。现存的大量数据都是碎片化，生产过程产出的大量实验数据也无法进行沉淀分析。渊亭为某大型工业制造企业构建工业智能大脑平台，将知识图谱、AI智能、工业机理结合，应用到工业生产，为工业生产提供海量数据处理能力，为庞大复杂的工业产线提供数据挖掘分析，并实现复杂算法模型训练。连接各种各样传感器、控制器、数据源和设备，汇聚海量数据提供数字化的行业知识图谱。提供算法工厂和知识图谱构建工具，可持续生成与积累数字化的工业知识。傻瓜化的人机共融，降低大数据和AI使用门的知识，让业务专家，工艺师，老师傅能够轻松使用数据与AI能力。
随着大数据智能化、实时化应用需求的日益增多，中国移动集团需要构建统一用户上下文信息库，为场景化营销、实时推荐、智能预警和防控等应用构建基础支撑数据库，来满足相关业务部门需求。渊亭为中国移动构建了智能数据中台，统一了数据湖、数据仓库、数据集市，支持百PB级别数据的导入、存储、分析，建设统一的数据资产目录。可从各类实时/准实时数据源中实时获取用户上下文信息形成实时信息库，并对全网移动用户的动态上下文数据和用户常用静态数据进行整合存储；实现了通用的、可配置的基于上下文数据的场景化实时消息处理目标。
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