尊龙凯时

        接纳自然语言处置惩罚手艺、知识图谱手艺连系数据挖掘手艺，，对营销、计量等系统中的结构化数据及稽 查营业知识等非结构化数据举行图谱构建及数据建模，，构建事前预防、事中处置惩罚、事后剖析的危害管控系统，，实现稽察知识图治理、在线稽察规则模子可视化、营业危害态势自动感知、营业危害综合指数、营业危害预警推送、四库全书两评价、效劳查全视角、危害报告稽察卫士等功效，，基于L2智慧稽察，，周全构建“网、线、点”立体化稽察网，，有用提防稽察营业危害，，提高稽察职员事情效率及 能力
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稽察规则设置
异常问题归类
稽察营业知识库
稽察计划天生
处置惩罚计划推荐













1.借助知识图谱、智能稽察手段，，实现营销精益化治理
 使用数据中心整合多营业系统数据的有利条件，，实现稽察数据知识图谱、在线稽察规则模子的建设，，为稽察职员开展专项稽察、在线稽察、常态稽察事情提供了便捷，，解决了在线稽察规则指向性缺乏，，更新速率慢且不可无邪设置等问题
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2.构建稽察营业知识库，，辅助稽察职员一样平常问题处置惩罚
 连系专家履历、图数据库等手艺，，对电网企业营业文档举行有用整合，，提炼智能稽察履历与效果，，构建稽察全营业知识库
。。利 用平台盘问能力和知识推理手艺、智能检索手艺，，快速为稽察职员展示稽察营业规则形貌，，以及相关发文文件
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3.实现异常问题感知，，自动天生稽察处置惩罚计划
 通过自然语言处置惩罚、文天职析等手艺
。。从海量数据中心精准挖掘锁定问题工具，，凭证工具属性描绘异常问题画像，，对异常问题有用分类和剖析
。。同时连系稽察全营业知识库，，最终通过RPA流程化手艺，，自动为稽察职员推送处置惩罚计划
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<span style="font-size:16px; line-height: 30px;" "="">4.提前人展稽察危害预判，，增进稽察事情数字化转型
 通过使用知识图谱实体间的关联脉络关系，，连系深度学习算法实现对异常问题举行有用预判，，提升营业质量，，强化危害防控与重“典”问题整改，，营业稽察事情逐步从事后检查向事前防控转变
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