日处理数据量达10亿

支持所有数据源的接入、清洗、归一化、时序统计&分析、分类储存、API服务调用、数据权限和安全管控等功能，每天可处理数据量达10亿条以上。

基于深度学习算法

基于特征离散化、特征组合、特征变换、特征增强、时序特征等特征工程算法，以及高维机器学习（二分类）、高维机器学习（回归）、高维机器学习（多分类）、AutoML、聚类、Scikit-learn等机器学习算法。

定制挖掘模型

基于机器学习，可承载多种推荐策略并进行实际生产投放。所有推荐策略可归纳为如下4种类型：给定用户找产品、给定产品找用户、给定用户样本找更多相似用户、给定产品样本找更多相似产品。

覆盖金融的语义理解

自主研发的Scorpio语义系统是一个集场景识别、语义理解及智能对话的深度自然语言系统。覆盖垂直领域的语义理解。提供个性化产品推荐。Scorpio 系统结合金融KG，轻松实现结构化管理和交互，用于各个虚拟机器人场景。

4级金融知识图谱

自建的金融知识图谱体系，10万+KG元素积累，强大的关联知识生态，通过语义解析模块实现知识存储与推理、知识融合及消歧，结合Scorpio语义系统，准确分析场景，比传统方法提升至少10%的准确度。

智能推荐和财富规划

多维度用户智能财富推荐体系，基于LBS、兴趣标签模型、LAL模型(隐马模型)、协同过滤模型，对用户进行全方位分析，8000+基础标签，200+高级标签，监控需求舆情，实现高适配金融业务产品多元化精准打击。