核心技术能力
机器学习算法
主流算法全覆盖，内置数百种算法模型，包含常用的统计分析、机器学习、深度学习等算法模型，面向上层应用提供基础算法。
NLP算法
通过NLP算法实现关键信息提取与语义解析。基于大语言模型进一步实现更加智能的大规模、多场景语料理解和生成。
应用案例
多种模态数据检索及关系挖掘
提供各种接口规范，接入多种模态的数据；完成接入数据的ETL，并基于图数据库、搜索引擎等技术，实现多种模态的数据查询和关系挖掘，并且根据业务场景配置形式丰富的前端界面进行数据展示。
电信反诈骗算法
基于自动学习技术研发异常行为分类算法，服务于电信诈骗识别和骚扰号码识别。结合针对易感人群设计的画像模型进行动态保护，实现高命中率和高精度预判。
基于NL2SQL的数据检索
NL2SQL技术是指把自然语言表述的问句通过NLP技术转换为SQL语句，在数据库中执行，以便降低业务人员查询分析数据的门槛。该应用基于OMAI的模型服务功能封装，以OMAI优化版的多阶段BERT模型为核心，并辅以语言相似度模型。本项目产出的电信运营商业务专用版模型的准确率满足经营分析场景需求，为客户降本增效做出了贡献。
商用车预见性维修
基于商用车的传感器数据，使用物联网通信、大数据平台和人工智能数据分析技术，定制化开发机器学习算法，实现对商用车的机油老化程度、离合器磨损量、制动系统磨损量等指标全面监控，进而提出预见性维修方案，提升商用车安全性和运行效率。