大数据智能企业金电联行将冲击科创板

到目前为止,公开发行科学技术股份的公司数量已达到51家。
在科学技术委员会鼓励支持的六个主要领域中,新一代信息技术排名第一。但是,在目前的51家上市公司中,最热门的人工智能领域才刚刚出现。 
一家软技术上市公司。  
最近,记者获悉,著名的大数据和人工智能企业金典联合银行正在准备建立新一轮的Pre-首次公开募股融资,预计明年将影响董事会。金典联合银行董事长兼首席执行官范小兰在接受采访时说:目前,该公司已经开始相关的上市咨询工作,该公司即将实现三连串的利润。现在,行业分析和相关数据对公司的上市非常有用。  
金典联合银行成立于2007年,是中国大数据领域最早的企业。在2014年12月从中国科学院获得人民币B轮融资后,它在2015年4月被三联宏普授予下注。
数亿次C轮融资。 
# ##范小兰透露,2015年几百元的C轮融资基本上奠定了金典联合银行在大数据领域的领先地位。从那时起,公司进一步加强了技术研发。 
经过四年多的技术磨合,公司更加注重基础技术的实现,并可以通过平台级技术为客户提供更全面,更完善的服务。  ## #2015年9月,国务院发布了促进大数据发展,系统部署大数据开发工作的计划,大数据产业的发展迎来了中国的全面发展热潮。 
但是,早在2015年,金典联合银行就已迈入大数据领域。  
作为数字化程度最高的地区,金融业一直被认为是最优秀的领域。大数据和人工智能等技术信息技术的测试基地。 
由于当时的金融市场比较好,大多数金融机构也非常愿意采用新技术。金典联合银行在2007年成立之初就开始涉足金融领域,通过中小企业的供应链,企业收入,支出等指标分析企业数据,然后提供数据报告和贷款评估给范小兰透露,2010年,金典联合银行通过数据分析最多完成了1500万笔信贷融资,帮助企业完成了6000万笔单笔交易。 
当时几乎没有同行业的企业,该公司受到金融机构的高度欢迎,并与许多国内实力雄厚的股份制银行达成了合作。 
随后,在2013年,国内经济环境发生了变化,银行更加重视中小企业贷款的风险。基于早期信用贷款积累的大量技术和经验,金典银行开始根据大数据为银行和金融机构提供量化风险。 
管理服务并实现进一步的发展。  
#在2015年大数据行业繁荣形成之前,该公司已经在最需要这项技术的金融领域确立了领先地位。得益于公司的大数据技术和市场信用报告功能,金典联合银行在2015年
年度
获得了中国人民银行第一批企业信用信息许可证。当时只有13家国有企业。金典是第一家基于大数据的信用信息企业。 
那时,金典联合银行开始进入政府市场,通过技术手段协助地方政府建立信贷支持体系,全面评估该地区企业的现状和经营状况,进而了解工业的现状。区域发展,有效支持政府。 
指导资金分配以促进区域工业发展激励。  
据了解,到目前为止,金典联合银行已帮助1000多家中小企业获得60亿元的纯信贷企业信用和风险控制无抵押贷款,新增授信200亿元;累计监管金额超过1000亿元。 
就政府信用平台和服务而言,公司已建立了70多个信用平台,服务于全国20多个省,市,自治区,并开展了政府和企业大数据等多种业务治理,地方金融风险监控。  
根据CCID咨询公司(Jiandiandianhanghang)CCID Consulting发布的《 2019年中国公共信用数字市场》最新白皮书,它是国内信用领域的大数据技术企业领域,在公共信用数字市场和业务系统细分市场中排名第一,其市场份额
领先全国。  
 2015年,随着大数据行业的兴起金融市场的繁荣和金典银行在金融和政府市场的成就,金典联合银行获得了数亿笔C轮融资,逐步建立了金典联合银行国内领先的大数据行业企业。 
独角兽状态。 
金典联合银行也在技术研发领域投入了更多精力。  
随着大数据行业的发展进入深水区,许多行业的公司都希望了解有关如何将大数据技术与特定方案结合的更多信息。他们不再满足于大数据公司仅提供黑匣子服务,并渴望了解大数据产品。 
建模方法,业务逻辑。在金融领域,一些组织的需求已从购买服务转移到自建平台,这也导致大数据服务从业务结果的初始输出转换为输出业务流程。 
在金店联合银行获得C轮融资后,这种转变成为进一步加强技术研发的关键。  
范晓宇说:加强技术研发是积极的回应适应市场变化。 
公司以前的技术服务是根据现场情况,主要为客户提供集成和集成服务。 
在加强技术研发之后,公司逐步将原始技术,水平输出技术进行分层,并以技术芯片的形式向客户提供一定链接的技术和能力。另一方面,原始场景的方向逐渐变为垂直平台。 
 Level包。  
在技术级别上,大数据技术架构可以由四个维度组成:数据获取和生成,标准化的治理和处理,分析建模以及方案利用。金典联合银行首先提出了一种五层架构模式的分层设计,以创建具有芯片级输出的产品。 
大数据应用程序功能。 
具体分层如下:  
根据报告,金典联合银行创建的数据工厂具有清理,处理,底层和混合型的组装和处理功能。数据,不仅实现所有功能。
通过500 + 2000个组件进行API认证和全面的实时数据处理过程监控。 
在此基础上,金典联合银行开发了自动表征对象并生成了对象特征技术,并与建模专家系统一起进一步开发了基于人工智能的自动建模系统。  ## #据范小彤介绍,截至目前,公司已基本完成了整体大数据技术的层转换和能力建设。在分层治理模型的框架上,它已经具有全方位的大数据功能,并且可以随时切换应用场景。  
在2018年,腾讯等消费者互联网巨头开始将工业互联网视为下一步转型升级的重要位置。但是,对于大多数长期进入B端市场的企业来说,它们比腾讯和其他机构更早进入工业互联网。 
在C轮融资的技术加强期内,金典联合银行还抓住了相关业务布局中从2017年开始兴起的工业互联网兴起的热潮。  
范晓宇说:德国工业4.0已经提出很长时间了,但是中国许多地区的数字化程度仍然很低,特别是在某些特定的工业场景中,仍然依靠以人为本的运作,有很多有改进的空间。 
。 
出乎意料的是,当公司的基础数据处理和建模自动化时,公司很快就在一个领域进入了工业Internet,这为公司在工业Internet领域的广泛布局奠定了基础。 r \\ n  
据报道,目前,金典联合银行已经在10个子行业中应用了案例,在工业领域具有巨大的潜力。  
那里如何建立大数据与人工智能之间的关系在业界引起了很多争论。有人认为大数据是人工智能的基础建设,大数据从属于人工智能行业。但其他人则认为人为的
 Intelligence可以归因于算法级别数据分析的进一步增强。大数据和人工智能是相互包容的,彼此之间是不容侵犯的。  
在范晓彤看来,他更相信大数据和人工智能具有交叉和相互联系的关系。 
但是,大数据更偏向底层,并且具有更多的工程属性。人工智能是相对非工程化的,它是一个智力密集型产业。 
如果大数据公司没有通过机器学习等发现不同数据之间的联系和关联,那么他们就可以创造价值。 
范晓宇说  
从当前政府,行业和企业实体高度支持人工智能的情况来看,人工智能进入大规模商业化的必然趋势事实。 
金典联合银行凭借技术和金融市场的先发优势,在金融,政府事务和工业三个主要方向上都取得了卓越的成就。随着后续行业的进一步发展,未来的机会将是技术。 
实力雄厚,还能够不断适应市场变化,拓展新业务。  
据报道,目前,金典银行已进行了大量研究。通过将公司的技术功能封装到硬件中来开发和开发边缘计算产品。
在这些产品中,公司的大数据技术覆盖范围得到了进一步扩展,并已在风力发电厂和企业信用终端等领域得到实施。  
在基础研究方面,该公司还基于因果推理进行了机器学习研究,并取得了比传统人工智能算法更好的结果。  
事实上,人类对自然的探索范围已经达到非常有限人类已经进入了空间探索和离子探索的阶段,但是对于大多数人而言,迄今为止发现的大量法律和知识并未得到很好的利用。 
基于因果推理的机器学习算法是研究如何使用现有知识的技术。  
范晓彤说:在工业互联网场景中,经常有大量的在行业深度上建立起法律和方法,导致基于因果推理的人工智能算法在工业互联网场景中往往超出了解决问题的质量和效率。 
基于神经网络的自动学习的效果。 
实际结果表明,基于因果推理的机器学习算法在工业互联网领域具有独特的优势。  
对于科学技术的影响,对于技术的影响对于公司的长远发展,范晓彤说:下一步将继续加强科学研究中的可控独立技术,在基础层上做更多的探索和研究,丰富更多的工业场景。 
然后着陆练习。 
同时,公司将进一步扩大其市场份额,进一步突出其在具有竞争优势的领域中的优势,并在与该公司业务高度相关的领域中进一步扩大其市场。
 

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