解决方案

信息融合

实时监控海量数据源,对目标关键词关联信息进行收集、清洗和整合,在此基础上利用自主研发的深度学习与自然语言处理技术,对信息进行抽象总结。

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信贷评估

融合企业内部外数据,为客户提供多维度数据体系,通过机器学习算法和计量经济学方法,最大程度减少信息不对称,帮助客户高效识别潜在风险。

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大数据预测

针对特定行业的面板数据使得我们能动态跟踪市场变化,通过深度学习技术预测行业供需情况与产品销量趋势;特别是对不平衡数据的处理,使得我们在小概率事件的预测取得良好的效果。

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诈骗识别

通过神经网络算法从海量数据体系中识别诈骗行为,并为客户提供实时智能决策建议,目前该算法已被运用于电信诈骗识别、保险诈骗识别以及贷款诈骗识别。

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精准推荐

不同于现有分析通过人群画像确定群体特征,贝业思将经济学理论与大数据分析进行结合,通过消费者离散选择模型科学分析每个消费者的行为偏好,准确预测消费者购买概率,帮助客户显著改善精准营销效果。

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智能选址

贝业思自有的城市空间大数据包含上千个经济特征和人群特征指标,通过博弈论和空间计量经济学将人流量、人群收入、竞争对手状况、交通状况等关键选址因素考虑在内,根据不同的商业业态,为客户智能推荐最优选址。

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渠道优化

结合产业经济数据、外部竞争对手数据和企业内部财务数据,对渠道网络效益进行评估。同时,实时跟踪网点周边的经济特征和人群画像的变化,定期为网点的营销和管理策略给出智能推荐。

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公共执法

该分析模块将人工智能技术用于辅助公共执法,通过深度学习和自然语言处理技术对执法部门海量非结构化数据进行关键信息提出与整合,协助办案人员将关联信息串并从数周缩短为数秒,极大提高案件侦查效率。

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政策模拟

基于贝业思自有的丰富的宏观经济数据、产业经济数据、城市数据和企业数据,结合城市经济学研究和产业组织理论,借鉴先进的深度学习预测方法,我们对未实施的政策进行模拟分析;通过仔细的研究设计,对已实施的政策进行效果评估。

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行业

金融

贝业思通过融合海量实时金融市场资讯和经济信息,为金融机构在理财管理、保险精算、信贷风险管控等金融决策提供辅助信息支持。运用现代金融相关理论和先进的大数据分析技术,针对不同客户群体开发多种模型,并自动根据市场的变化动态对模型推断持续进行贝业思更新。结合地区、行业等宏观经济数据的变化,协助金融机构制定、调整最优应对策略。

房地产

从具体业务需求出发,基于经济空间理论和区域地理信息模块的深入了解,通过整合分析区域地理经济信息数据,提供包括土地市场价值评估、商业地产与住宅地产市场分析、商业地产智能管理等服务。贝业思自主研发的智能分析系统将房地产开发前期评估所需的时间缩减95%。而且,提供更多的数据维度和分析模块。

通讯

贝业思基于深度学习算法模型和大数据处理技术,能够有效利用通讯行业海量的数据体系。采用诸如数据特征提取算法和神经网络识别模型等技术来实现快速、批量、动态、高效处理繁杂的通讯数据。在完善运营商服务质量的同时,协助其挖掘大数据和信息资产所蕴含的巨大潜在价值。

航空

贝业思的科研团队聚集了世界著名高校航空领域的专家,为世界各地的航空公司提供商业决策分析和政策咨询,特别是在航线设置、航班安排、航空公司并购、航线定价、市场进入、机场选址等领域,有丰富的经验。结合大数据技术和深度学习预测算法,我们正使用先进的技术和科学的分析方法改变该行业的决策方式。

商业零售

贝业思通过实时分析企业经营活动产生的数据,并结合其他经济数据,为零售业提供包括店铺选址、销售渠道优化、产品需求预测、产品定价、客户管理、绩效管理和库存管理等功能。有效、直观、易用的平台帮助企业降低数据的使用门槛,实现数据驱动商业决策。

广告营销

通过消费者特征、消费者选择行为、产品的物理属性和用户评论,建立消费者离散选择行为模型,用来准确刻画每一个消费者对不同商品购买的概率,帮助广告商有针对性地投放广告,精准定位目标客户群体。同时,系统内嵌的推荐算法,将合适的产品在合适的时间推荐给合适的潜在购买者。

公共政策

贝业思设计因果关系推断试验来帮助政府评估各项公共政策的效果,如城市规划、产业园区选址、环境保护政策、基础设施投资政策、区域经济政策、税收政策、物价管理政策等。同时,开发智能化结构预测模型,帮助政府对将要推出的政策作预测性的分析。预测结果会接受科学设计的压力测试,保证预测结果在极端条件下的适用性。因果关系推断试验和政策预测模型的分析结果以简单明晰的图表在平台网页展示或以接口形式输出给客户。

公共安全

贝业思在公共安全行业主要聚焦在利用大数据和机器学习技术协助案件侦破。贝业思开发的数据融合工具对结构化、非结构化、语言、图像、视频信息进行融合,生成可用于建模的数据。自主开发的自然语言处理模型从海量历史案件文本数据中提取关键信息,并为办案人员把新发案件与历史案件进行智能串并,发现高价值线索。

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