打破原有金融機構需要搭建如機器學習平臺、量化交易平臺、知識圖譜平臺、深度學習平臺、多模型數據處理平臺等來輔助智能化量化投研開發工作，通過一套平臺，TransQuant針對性的解決量化投研從價量量化投研、輿情量化投研、多模型數據量化投研、高性能硬件支持。從**基礎的定價模型（**，期貨，衍生品等），到另類Alpha因子挖掘，再到智能組合（優化）管理，實時估值、實時智能壓力測試（風險敞口計算）等。除了服務于機構內部團隊，包括資管、自營、場內期權定價、做市交易等業務之外，還可以服務外部PB業務的 機構。目前，由于高昂的人力和設備成本投入，資本規模和回報率**限制了很多機構擴展大數據+AI+高性能硬件設備的投入。需要權衡軟硬成本投入和資本回報的行業，形成了較高的行業壁壘。通過TransQuant一站式解決**管理人基于券商云服務實現相關場景。人工智能的發展引發了倫理和隱私的爭議，需要進行合理的監管和規范。大數據人工智能業務咨詢
全棧式的金融行業風控解決方案綜合設備、手機號、IP、賬號等多個維度的基礎數據，結合行為風險和內容風險生成用戶風險畫像，實時防御業務風險和內容風險，提供高效準確的綜合判定結果緯度豐富的微行為識別能力通過人機識別、生物探針等技術，幫助金融行業機構識別運行設備是否為真人操作，并豐富設備微行為數據，解決金融行業當前面臨的決策數據維度缺失等問題精細高效的業務風險防控能力深度結合聯邦學習和機器學習的能力，精細防御黑產批量登錄、騙取營銷獎勵的風險，亦能識別當前操作是否為本人登錄，降低偽冒交易風險一站式人工智能定制人工智能的發展涉及機器學習、深度學習、自然語言處理等多個領域。
普惠小微企業**意義重大發展普惠金融，服務小微企業，可為國家實實在在解決社會痛點、民生難點問題。但小微企業缺少抗風險能力、缺乏抵質押資產、缺漏信息透明度、經營成本高、歷史壞賬率高，“三缺兩高”的特點讓小微企業的經營存在天然弱勢。銀行不敢貸，質量小微企業融資困難的問題長期存在。業務挑戰授信調查資料多源復雜企業授信資料存儲在不同系統，授信前調查速度慢、易遺漏，缺乏統一視圖。貸后風控預警時效性差企業的資金往來、股權變更、擔保變更等信息追蹤效果差，錯失預警有效窗口。圖數據庫構建企業關系圖譜 解鎖普惠金融圖數據庫整合審批、業務、風控、催收等行內部門數據與輿情、司法、社保、稅務、產權、工商等外部數據，***構建股權、資金流向、關聯人、擔保、產業鏈、集團等多維關系企業圖譜，展現360°企業生態，監測各種已知、未知的企業關系，識別擔保環、交易環等異常關聯，穿透企業真實控制人，分析網絡風險傳導，在維持高性能的同時實現可解釋性。圖應用價值立足全局判斷企業信用風險實時企業股權穿透分析
致力于深度學習算法研發及AOI檢測系統、AOI檢測設備領域。公司擁有完整的研發、生產、市場、售后于一體的服務體系，能夠為用戶提供專業咨詢、方案設計和快捷質量的技術服務。研發團隊目前全職人員12人，研究生及以上學歷占比70%，來自中國海洋大學、哈爾濱工業大學、東華大學、蘇州大學等學府，并與國內**院校、院所有著長期合作關系，有強大的研發實力。經過多年發展，目前公司已擁有完全自主知識產權的：2D3D視覺檢測軟件、深度學習低代碼平臺、涂覆光纖超高速測徑凹凸儀、實木木皮自動分級檢測系統、電阻六面檢等多個系列成熟產品，并承接非標AOI系統定制開發、視覺類國產替代產品研發。產品***用于：五金產品，沖壓產品，電子產品，機械加工產品，模具，連接器，電線，塑膠制品，鐘表，光伏等行業以及計量檢測部門。通過多年的積累，在行業內有著良好的口碑。 人工智能的未來發展將持續推動科技進步，為人類帶來更多的便利和進步。
檢亞AI團隊開發基于強化學習的交通信號燈控制，使用CMA-ES（協方差矩陣自適應進化策略）算法訓練路口信號燈配時，使用sumo交通軟件仿真模擬配時下的損失，得到比較好的AI配時方案。?負責基于大數據的交通路口區域劃分：綠波帶區域和擁堵控制區域，對識別后的區域設計路口信號燈配時方案。路口時空劃分：從攝像頭中獲取一個區域內每個路口每個方向車流信息。數據預處理：對車流數據進行清洗和整理，去除無用的數值，缺省的數值，對數據按照路口id，方向，時間進行聚合。對每個劃分結果訓練出早高峰，平峰，晚高峰的信號配時方案。路口綠波帶檢測：針對平峰階段，檢測區域內車流的比較大重合車流，檢測出綠波帶，平峰期間在原有的AI基礎上使用該方法車輛延誤減少了1%-2%人工智能是指計算機系統模擬和執行人類智能任務的技術和方法。浙江自動駕駛人工智能業務咨詢
人工智能還有許多待解決的問題，如算法的偏見、人機協同等。大數據人工智能業務咨詢
協助某單位開發了一整套公安治安管控平臺，針對西湖公安打防空重點人員管控、侵財類案件串并、娛樂特行管控、涉黑團伙識別等等業務需求，基于公安內網常口/暫口信息、涉黑/涉毒人員信息、打防控案件信息、酒店入住、上網、出行等數據，以及海康自身的物聯數據（人臉/人體/車輛抓拍、步態識別等），建立數據資源池數據匯聚、算法訓練平臺抽取資源池數據生成算法模型DAG、后臺觸發定時任務推送分析結果到前端的建模過程。在歷史數據集上平均每起累犯制造的侵財類案件top20推送的嫌疑人中有42%的準確率命中真實案犯；基于案件簡要案情的案件小類案別補全能夠達到79%的準確率；物聯數據融合提升top20嫌疑人準確率；以西湖公安數據形成一套侵財類案件標簽/特征體系；大數據人工智能業務咨詢