連接萬物
Connect all things
全景計算
Panoramic calculation
認知推理
Cognitive reasoning
深度賦能
Deep engergization
DataExa淵亭科技專注認知智能全棧技術研發與產品化落地，聚焦金融、政務、國防、工業互聯網四大行業，為客戶提供認知中臺、AI中臺、數據中臺三大中臺產品及AI+行業解決方案，打通“數據-AI-認知”的閉環服務。
企業級高性能智能問答平臺，多源異構提取知識，“無限”推理能力，支持多種邏輯推理。有豐富可靠的預定義算法模型，高水準低門檻模型配置及一鍵式訓練，萬億級別的實時查詢和復雜分析挖掘。支持多元化的用戶查詢意圖適配展示方式。
垂直領域搜索引擎，支持海量數據索引構建，多元化查詢，可視化定制和配置管理，具備準確率高、響應快、高可用性等特點。
一站式圖譜構建與分析平臺，提供從圖譜構建到應用落地全流程支持。擁有60多種高效的分布式圖計算算法及豐富的可視化組件，深度挖掘復雜關系網絡的信息。
企業級高性能分布式圖數據庫存儲及管理平臺，萬億級別實體關系存儲，毫秒級別查詢響應，支持高安全性、負載均衡、事務管理等特性。
一站式文本挖掘平臺，依托海量中文語料累積，提供超過22項智能文本處理能力，支持非結構化文本解析、資訊熱點挖掘等場景。
面向決策智能，框架兼具降低低行業進行多智能體開發的門檻與高效的分布式并行訓練能力，支持各種復雜算法與自定義智能體環境的擴展集成。
淵亭為某國有四大銀行構建了一個集資源管理、數據管理、模型構建、服務發布與監控等功能為一體，能夠根據業務需求，靈活快速構建模型、發布服務的一站式人工智能中臺。同時，通過對接該金融機構的數據倉庫、大數據云平臺、運維平臺、安全組件、一體化研發平臺等，為該機構實現了公有云和私有云同時部署運營。在模型優化方面，模型壓縮及安全檢測是較好的亮點；在模型發布方面，支持第三方模型遷移功能；在算子中心方面，中臺產品提供了豐富的數據預處理、特征工程、機器學習、自然語言處理、圖計算等模型組件。
淵亭參與建設西南某省維穩總隊大數據平臺，針對關注人員“來知動向、去知軌跡”的核心要求，依托維穩安全域和維穩加密網，建立國家平臺與省級平臺數據和指令的上下聯動機制。全面匯集整合公安各警種、政府有關部門、社會企事業單位等各類維穩怖工作數據資源；按照統一歸口原則，匯總和掌握全省涉恐情報，構建維穩線索、維穩案件、維穩人員、重點人員關系人員等數據庫，通過AI技術賦能，實現智能維穩情報處理、重點人員管控、模型挖掘可疑人員等工作，最終達到對暴力恐怖活動的“可知、可測、可控”。
金融行業客戶資料來自多種數據源，數據量大，不同數據源數據準確度不一，歷史數據作用有限，為客戶群管理的數據關系查詢和管理帶來諸多不便。淵亭為廣發證券構建智慧證券投研分析大腦平臺，對多數據源海量數據融合，實現各數據源新增數據實時更新，保證數據的真實有效性。結合可視化圖分析工具實現在億級數據中對客戶信息毫秒級精準查找，支持秒級客戶關系多度挖掘分析，精準展示客戶龐大的關系網絡。成為客戶群管理工作的利器。
淵亭為國內某大型醫療機構搭建智能問答機器人。前端基于人機交互的用戶自然語言問題解析，支持文字和語音輸入，支持網站、APP、公眾號、小程序、微博等全渠道接入；后端基于該醫療機構的文本知識、問答題庫及行業專業詞典形成基于知識圖譜的智能知識庫，通過NL2SQL和知識圖譜相結合的方式進行單輪或多輪問答，并可以通過文字、表格，圖形及趨勢圖等多種方式展示問答結果；管理端可以通過自動化運維的方式不斷提高知識的關聯性和問答的準確性。智能問答機器人代替和輔助人工，不僅節約大量人力資源，同時提升該機構醫療服務質量，提高客戶滿意度。
制造工業領域數據量多且難關聯，百萬個零件間存在大量的工藝規范、質量檢測等文件。現存的大量數據都是碎片化，生產過程產出的大量實驗數據也無法進行沉淀分析。淵亭為某大型工業制造企業構建工業智能大腦平臺，將知識圖譜、AI智能、工業機理結合，應用到工業生產，為工業生產提供海量數據處理能力，為龐大復雜的工業產線提供數據挖掘分析，并實現復雜算法模型訓練。連接各種各樣傳感器、控制器、數據源和設備，匯聚海量數據提供數字化的行業知識圖譜。提供算法工廠和知識圖譜構建工具，可持續生成與積累數字化的工業知識。傻瓜化的人機共融，降低大數據和AI使用門的知識，讓業務專家，工藝師，老師傅能夠輕松使用數據與AI能力。
隨著大數據智能化、實時化應用需求的日益增多，中國移動集團需要構建統一用戶上下文信息庫，為場景化營銷、實時推薦、智能預警和防控等應用構建基礎支撐數據庫，來滿足相關業務部門需求。淵亭為中國移動構建了智能數據中臺，統一了數據湖、數據倉庫、數據集市，支持百PB級別數據的導入、存儲、分析，建設統一的數據資產目錄。可從各類實時/準實時數據源中實時獲取用戶上下文信息形成實時信息庫，并對全網移動用戶的動態上下文數據和用戶常用靜態數據進行整合存儲；實現了通用的、可配置的基于上下文數據的場景化實時消息處理目標。
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