用于金融交易的终端及实现方法
用于金融交易的风险评估终端及实现方法
智能合约—基于智能合约的金融数据处理方法和装置
交易记录—基于交易记录的金融数据处理方法和装置
Web3J库—基于Web3J库的数据处理方法和装置
基于外部数据的知识图谱构建系统及方法
知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱的应用。知识图谱是机器大脑的知识库，也是银谷在线人工智能应用的基础设施，所有的数据都以“实体-关系-事件-属性”的形式进行存储，最直观的展示了数据及数据背后的关联，真正的做到了所见即所得。简而言之，机器的“大脑”知识丰富了，在见到相应的数据或知识的时候，就能立刻响应出正确的答案。
成果：支持提供数据变化频度分析功能、数据热度分析功能；通过数据关键路径分析，大力支持运营推广工作；通过附加属性与用户画像系统结合，更好地支持精准营销和风控反广东前海金融科技研究院 工作。
了解更多用户画像，英文personas，是指通过收集用户各方面的数据，识别用户的属性信息、行为信息、社交信息、资产信息等相关属性，经过加工之后，搭建一整套描述用户特征的数据标签体系，为公司的运营、产品研发、资产管理等工作提供数据产品支持。
成果：搭建大数据平台上的数据仓库系统，抽取业务数据，经过清洗、合并、转换等一系列数据加工流程，最终以图形化方式呈现给使用方。将用户信息数据化、标签化，便于业务部门进行数据分析，提高用户对品牌的认同感。
目前用户画像系统已上线使用，通过大屏投放在线用户的画像分析数据，实现了生产数据的实时刷新。
了解更多自动化机器学习平台项目
自动化机器学习平台第一版开发已完成，为风控反广东前海金融科技研究院 项目的数据计算提供技术工具。目前，基础平台已经搭建完成。已完成了从数据清洗、特征工程、模型拟合、模型验证和监控、模型预测的全流程跑通，数据模型持续迭代优化中，各项指标逐步提升。
机器学习应用项目
随着互联网金融行业的发展，如何全面和准确地评估个人信用风险状况，并在此基础上开展高效准确的信审服务，既是金融公司风险控制的核心环节，也是业务经营过程中的痛点。银谷基于机器学习的大数据智能信审技术为个人信用风险评估提供了一种新的方法，通过深度挖掘互联网大数据信息，将用户资料和行为信息转化为信用评分，为公司业务提供了有力的支撑。银谷智能信审平台采用了机器学习作为核心引擎，为信审部门提供进件客户的逾期概率分析。
了解更多拥有自行研发的套利模型和数字货币量化交易平台，数字货币交易系统已于2018年9月6日正式上线，目前已进入试运行阶段。
平台优势：
1、7*24小时自动监测行情变化，一旦满足策略条件，将自动发起交易，无需盯盘就能轻松斩获收益。
2、对接OKEx,货币，币安，Fcoin等全球数字资产交易所。提供更标准化的API接口，有助于集成更多优秀的交易策略和交易工具。
3、通过对海量历史高频数据的研究和研发AI算法，研发多套量化交易策略，可以根据不同量化交易偏好，使用不同模式，不同市场，不同组合，不同币种，全面提升获利空间。
了解更多随着社会化生产方式的不断深入，以及科技的高速发展，市场竞争已经从单一客户之间的竞争转变为供应链与供应链之间的竞争。同一供应链内部各方相互依存，"一荣俱荣、一损俱损"已成为一种现象。与此同时，由于赊销已成为交易的主流方式，处于供应链中上游的供应商，企业很难通过传统的信贷方式获得银行的资金支持，而资金短缺又会直接导致后续环节的停滞，甚至出现"断链"。维护企业的生存发展，提高供应链资金运作的效率，降低供应链整体的管理成本，已经成为各方积极探索的一个重要课题。因此，“供应链融资"系列金融产品应运而生。
成果：区块链供应链金融平台应用层初步设计已完成，预计11月上线并推向市场。平台致力于改善产业生态，扩大商业信用，通过互联网+、区块链+、金融科技等前沿技术，实现大数据驱动，进而助力产业升级。
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基于大数据的反广东前海金融科技研究院 的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反广东前海金融科技研究院 引擎，从而有效地识别出广东前海金融科技研究院 行为。知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源；其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。
成果：反广东前海金融科技研究院 规则引擎及反广东前海金融科技研究院 模型已上线。
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