解决方案
Sysale智慧经营预测
解决方案
自主研发BFL算法
通过自主研发的Business Forecasting Load算法，可快速、精准判别影响销量、库存、价格的关键特征因子，利用该算法建立特征工程寻找最佳特征组合，比传统算法速度提高30-100倍，预测准确度可达到80%-98%。
借鉴人工干预序列
借鉴地震海啸预测预警算法中的人工干预序列，建立强干预矩阵和弱干预矩阵，利用人工干预的方法对影响因子进行快速迭代，数据预处理时间比常规缩减2-10倍。
运用多种预测模型
利用决策树和随机森林，惩罚线性回归，包括岭回归以及LASSO回归等机器学习以及深度学习算法建立预测模型，针对不同类别的商品进行研究和细分，并引入多维相关数据作为特征值，极大地提高了预测的准确率。
Sysale智慧生产管理
解决方案
节能降耗
通过自动数据预测预警，帮助企业降低生产过剩、资源浪费的风险。
控制成本
自动制定基于大数据的采购计划，更科学有效的控制成本。
智能调度
嵌入物流配送机器人，结合算法制定最优的配送计划，完成司机与车辆的智能调度。
阿米巴智能核算
提供基于阿米巴独立核算的解决方案，帮助企业实现利润成本最大化。
Sysale智慧交通预测
解决方案
大数据分析
智慧交通、智能停车大数据分析。
自动预测拥堵
通过机器学习自动判定和预测交通拥堵时段和路段，提前广播通知绕行或重新设计路线规划。
合理配置资源
通过机器学习预测停车场空闲率、使用时段和频次，利用人工智能算法结合商业化推广和引导，实现停车资源合理配置。
智能出行规划
利用智慧交通大数据，实时推荐智能出行规划，对景点和繁华路段实现交通预测，引导错峰出行。
Sysale智慧财务管理
解决方案
打通财务接口
打通多个财务系统接口，实现从外部导入企业明细报表数据或以数据仓库内部存储的明细报表数据。
建立财务模型
在对企业历史经营情况的全面分析的基础上，分析各类影响因素，并依据公司发展规划以及外界环境变化条件对公司未来业绩做出预测。
自动生成报告
根据财务模型和数据仓库中的数据，自动生成企业经营诊断报告，并形成经营决策建议。
定制化开发
个性化定制开发财务管理平台，实现对企业财务的全过程跟踪、监控和管理。
Sysale智慧安全预警
解决方案
数据隐私地图
利用高速旁路数据采集、数据过滤、自然语义识别技术、机器学习关联算法，绘制数据隐私地图。
数据来源追溯
结合人工智能识别、统计分析、序列分析以及可视化分析对数据来源进行追溯。
自然语义识别
通过自然语义识别中文个人信息，以及机器学习来确定PII（个人属性信息）和PI之间的关系。
异常行为预警
分布式机器学习算法监测异常事件，并对异常行为进行预警，如异地登录，非工作时间访问，异常帐号，退休用户访问，同人不同IP，同IP不同人，访问量突增，频繁操作，多次登录失败，IP频繁访问。
Sysale智慧灾害预警
解决方案
精密监测系统
由高精密传感器及高速数据采集系统构成，传感器包括高清摄像机、雨量计、孔隙水压力计、固定式测斜仪、土壤含水率传感器、土压力计、裂缝计、激光测距仪、气象传感器等，负责监测原始数据采集，高速数据采集器采用美国德州仪器生产的各型数采。
高速数据传输系统
通过GPRS、NBIoT、Lora、Zigbee、无线宽带、有线网络等通讯手段，将传感器数据高速传输到数据分析中心进行实时分析处理，并将处理结果快速发布，及时响应突发事件。
智能四维监测预警
通过四维监测地面参考物位移、地下波速变化、坡面斜度、土方压力、孔隙水压等，建立四维灾害预警特征库，利用人工智能快速预测地质灾害发生的风险和概率。
Sysale智慧物流管理
解决方案
智慧物流大数据引擎
对物流大数据进行实时传输、利用云存储、云计算，对数据进行挖掘和管理，并通过深度学习和人工智能算法驱动，使物流成本更低、效率更高。
与仓库管理实时对接
与WMS系统（仓储管理系统）实现实时对接，出仓订单一旦生产出来，数据会直接进入物流系统，同时使用电子运单的方式，简化交接手续并减少中转次数，做到实时提货。
货物流量、流向预测预警
通过对货物流量、流向的监控，以及建立算法模型进行预测预警，使物流企业可有效推进货物智能分仓与库存前置，并快速制定出高效合理的物流配送方案，确定交通工具、最佳线路，并进行实时监控，以降低物流配送成本和提高配送效率，实现对配送场站、运输车辆和人员的精准调度，给客户提供高效便捷的服务。
Sysale智慧量化金融
解决方案
人工智能投资系统
利用数据挖掘得到公司的基本面信息、财务状况和发展规划等因素，并将这些信息量化成各种数据因子，从而对公司的未来运营状况、未来发展趋势、以及风险情况做出预测，并决定是否投资。
AI量化交易优势
机器学习算法将同时考虑整个市场，从中选出更多的优质股票，分散投资风险，提供稳定的投资回报，并容纳更大量的资金；人工智能算法会量化整个投资过程中的变量，做出更精准高效的投资决；避免因贪婪、情绪波动、害怕失败等因素对投资决策产生影响，保持稳定、稳健的交易策略。
量化交易算法模型
基于BLF算法的量化交易模型，可快速建立最优影响因子组合，满足实时交易对快速决策的要求，模拟交易平均收益率72.8%。
Sysale智慧医疗预警
解决方案
健康状况预警
健康状况预警：对个人健康状况数据进行实时监测，建立BFL算法模型，结合机器学习和数据挖掘算法，快速读取和整理医疗大数据并进行处理分析，针对不同患者、不同病理特征建立预测模型库，快速精准识别可能存在的潜在隐疾，争取早发现早治疗。
药品安全预警
药品安全预警：利用人工智能及深度学习算法，能够对医院、诊所、药店等进行药品大数据监管，并预测可能出现药品安全问题的企业和产品，从源头上追溯问题药品来源，辅助相关机构及时介入和处理。
疫病预测系统
疫病预测系统：通过机器学习预测流感及疫病爆发地域、周期、年龄段，提前帮助医院、诊所、药店进行药品的进货和储备，以及相关医疗资源的提前合理配置，防止出现药品断供或医护短缺的紧急情况，帮助政府和医院及早进行部署工作。
