数据中台解决方案 基于百度领先的大数据技术,结合数十年大数据应用实践和ToB服务经验积累,为企业构建采、存、管、用大数据基建体系,提供一站式数据资产构建和分析应用平台能力,让企业的大数据应用更高效、更低门槛, 高效实现数字化运营、驱动业务增长。
金融数据服务 基于百度技术优势,通过对用户的洞察管理及对企业数据的深度整合,为客户提供安全可靠的数据智能解决方案,为金融机构的业务创新及风险管理提供强大的技术支撑。
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金融行业文档数据结构化 银行、证券、保险、借贷等金融机构天然存在大量非结构化数据,传统人工方式处理,难度大且效率低。将人工智能技术应用到大量非结构化文本数据中,提取信息、获得洞见并简化手工任务,大幅度提升业务效率,并节省大量时间和成本。
智慧种植解决方案 将百度大脑、人工智能、物联网、大数据、云计算等前瞻技术能力真正融入社会生产,提升农业精细化管理水平,聚焦人工智能的研发应用、生态建设和产业落地,助力实体经济发展,建设新形势下智慧农业典型实践。 立即咨询 行业现状 方案架构 方案优势 客户案例 咨询服务 行业现状 人均耕地面积少 由于建设占用、自然灾害、农业结构调整等原因,中国耕地面积较少。
通过收集7个维度的设备时序数据,进行分析处理和模型训练,提前8小时预警胶阀异常。提升设备生产效率,因设备异常造成的停工损失减少80%及以上。 质量预警&根因分析 橡胶密炼涉及多种原材料和设备/环境控制参数,通过设备实时参数及时发现质量异常情况,并通过AI大数据分析快速识别造成质量变化的根本原因。
某保险公司 通过利用计算机视觉技术对车辆定损环节标准化,实现小额车损的智能定损,降低车损理赔环节渗漏问题,避免人为原因导致的定损差异和欺诈风险。 配套产品 用户准入与反欺诈 及时、快速、准确地识别欺诈风险,最大限度的避免和减少欺诈行为给金融机构带来的损失。 违约风险评估 利用大数据、人工智能等先进技术,为金融机构建立风控模型,精准识别违约风险。
行业痛点 资产确权难 因货权不清晰、不清洁、多重质押、管理流程不完善,技术手段不充分,登记确权不到位,难以对抗善意第三人等各种原因导致存货融资风险频发,业务开展受阻。 存货监管难 存货管理面临业务场景复杂,人工投入大,管理不精细不完善,导致库存不可见、无法实时对存货进行全天候监控,导致控货难,无法做到账实相符,金融机构贷后难监管。
例如,它可以支持智能规划辅助,通过对大量数据的分析,帮助决策者更好地理解网络规划的潜在优化点。同时,它也能实现自动化部署的优化,通过智能分析来提高部署效率和准确性。此外,大模型还能够进行故障根因分析,帮助快速定位网络故障的原因,以及实现网络的智能优化,通过持续的数据分析和模型迭代来不断提升网络性能。 最后,这种大模型在运营故障的预判和预警方面也发挥着重要作用。
系统硬盘数据恢复 数据救援 格式化后恢复 delete数据恢复 系统硬盘数据恢复 数据救援 格式化后数据恢复 删除delete数据库恢复 产品亮点 在没有磁盘快照,没有备份数据,或者硬盘损坏、操作系统无法启动的情况下,恢复误删除和过期的服务器和虚拟主机数据。由于各种误操作而导致数据丢失的恢复,如误drop数据库、误delete数据恢复、误删除表恢复(drop)、truncate表恢复等。