- 业务痛点
- 方案优势
- 应用场景
- 系统架构
- 典型案例
业务痛点
投前价值挖掘
投资研究数据获取难、数据零碎分散梳理慢、研究报告撰写周期长、投资风险分析维度浅。
01投中合规风控
报告协议合同审核繁、风险信息监控维度少、关键条款提取人工重、市场监管动态监测缓。
02投后生态赋能
资源整合对接适配低、项目红利政策捕捉难、产业分散赋能差异大、投后管理信息同步慢。
03方案优势
金融垂类大模型加持
依托雅意(YaYi)大模型的能力,构建金融专业细分领域模型,精准赋能投研应用。
覆盖八大投研数据
大小数据结合
智能解析与问答
投资管理多角色驾驶舱
风控数据多维分析
协议文档合规纠错
政策解读推送
财报智能解析
应用场景
投资研究
基于市场领先的图神经网络、AI大模型、智能推荐引擎技术,融合产业价值图谱、基本面量化投资理念,为客户在投资研究、风险管理、投后赋能领域提供一站式服务。帮助客户追踪投资动态、挖掘投资机会、规避投资风险、沉淀投资知识、提高投资效率,做到全息画像、全景感知、全程管理,创造AUM(资产管理规模)高质量增长。
投资管理
基于大数据和小数据融合交叉计算,支撑投资机构募、投、管、退全生命周期一站式管理。依托雅意大模型、多投投研数据服务能力,以基金、项目为管理主线,连接GP、LP,实现信息管理、流程管理、数据分析。让业务流程自动化、数据管理全景化、风险监控常态化、投资决策智能化,助推私募股权投资机构数智化转型。
风险管控
智能风控平台整合了风控决策引擎、金融领域大模型、特征指标平台、风险追踪平台和关系图谱等产品和技术,实现了多场景、全流程的智能风险管理。为客户在市场风险识别、财务风控、尽职调查、投后管理等场景提供智能化支撑。