ai大模型 金融领域

金融领域模型是指应用于金融领域规模机器学习或深度学习模型,用于解决金融市场和金机构所面临的复杂问题。这些模型通常具有较大的数据规模和参数数量,并能够从大量历史数据中学习并提供预测、风险评估、投资决策等功能。金融领域模型可以应用于很多不同的方面,包括股票市场预测、期货交易策略、贷款违约风险评估、信用评级、金融欺诈检测、证券交易监管等。星环无涯金融模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研模型无涯Infinity。星环科技基于学海无涯,既代表了投资领域终身学习的精神,也蕴含了模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例,完成对模型的指令微调,从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力,更加智能和

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大门。一、深度剖析金融场景模型金融场景模型,是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型,而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标金融场景模型:重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下,金融行业正经历着深刻变革,而金融场景模型的出现,无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙,开启了金融领域智能化、高效化的全新建议。与通用模型相比,金融场景模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入,能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中,通用模型可能只是泛泛分析,而金融场景模型则能根据金融行业的风险度量标准,精确计算出各种风险指标,为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景,赋能金融全流程(一)智能投顾,开启个性化投资时代在投资领域金融场景模型的应用正、行业动态等多维度信息的深度学习,模型能够精准捕捉金融市场的细微变化和潜在规律。例如,它可以从过去几十年的股票价格走势、宏观经济数据中,挖掘出影响股价波动的关键因素,从而为投资者提供更具前瞻性的投资
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领域模型
开发和训练工具及向量数据库,星环科技率先推出了金融数据分析两款领域模型,并成功实现了AI助理在企业落地的愿景。金融模型星环“无涯”是一款面向金融量化领域的生成式语言模型,具备超大规模的参数集合,构建立体的归因解释体系。金融领域模型还能够从时间和空间、深度和广度等多个方面扩展投资研究的视角,实现全新的智能智能投研范式。另一款领域模型数据分析模型SoLar星环“求索”,它具备领域模型是一种针对特定领域或行业的规模语言模型,通过训练规模语料库来提高在特定领域的表现。随着模型技术的快速发展,领域模型已经成为推动人工智能发展和企业数字化转型的重要力量。结合模型持续量。该模型采用上百万研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本进行预训练,并基于图数据库和深度图推理算法技术进行二次预训练,形成了规模高质量的金融类事件训练指令集。相较于通用模型金融模型更加擅长处理金融量化领域各类问题,包括政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理等方面,具备强大的理解和生成能力。该模型能够全面复盘、传播和推演股票、债券、基金、商品等多种市场事件,并生成另类的策略因子
金融模型:开启金融新时代的智能引擎金融模型,崭露头角在科技飞速发展的当下,人工智能已成为推动各行业变革的核心力量。从最初的简单数据处理到如今的智能决策支持,AI技术的应用不断拓展和深化。而模型众多科技巨头和金融机构敏锐地捕捉到了这一发展机遇,纷纷在金融模型领域进行战略布局。目前,金融模型金融领域的应用场景日益多元化,涵盖了投资研究、合规审核、客户服务等多个重要方面。在投资研究领域金融智能化升级在金融服务领域,客户服务的质量直接关系到客户的满意度和忠诚度。随着金融模型的应用,智能客服逐渐成为金融机构提升客户服务水平的重要手段。基于金融模型的智能客服,能够理解客户的自然语言提问,并挥着重要作用,帮助金融机构有效识别潜在风险,确保业务合规。在信贷风控领域金融模型可以对客户的信用数据、财务状况、消费行为等多维度数据进行分析,评估客户的信用风险,预测其违约可能性。通过建立风险评估模型评估到投资策略制定,每一个环节都离不开海量数据的支撑。传统的金融数据分析方法虽然在一定程度上满足了业务需求,但随着数据量的爆炸式增长和市场环境的日益复杂,其局限性也逐渐显现。而金融模型的出现,恰如
,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融模型Infinity、数据分析模型SoLar“求索”,促进金融分析和随着技术的发展和计算能力的提高,AI模型成为了当今AI领域的火热话题。AI模型具有广泛的应用领域,如自然语言处理、图像识别、机器翻译等。AI模型是指参数数量超过数百万的深度神经网络模型,通常于自然语言处理、图像识别、语音识别和机器翻译等领域。以自然语言处理为例,AI模型可以帮助机器理解人类语言的复杂语义和语法结构,从而使得机器能够更准确地理解和分析人类语言。AI模型也可以被应用在数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化数据技术生态,推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型,融合了需要大量的计算资源和高性能硬件支持。这些模型通常由多个层次构成,每个层次包括了许多神经元,每个神经元都有一些权重,这些权重需要通过大量的训练数据进行调整,以使模型能够更准确的预测结果。AI模型广泛应用
金融模型:开启金融行业的智能新时代金融模型,究竟是什么?金融模型,本质上是生成式AI金融领域的垂直应用,是金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的生成式模型。它就像是一位超级“金融大脑”,基于海量金融数据进行深度训练,能够理解、生成和处理金融领域的各种自然语言任务。与通用模型相比,金融模型有着更明确的“专业指向”。它针对金融行业的特点和需求进行优化,比如对金融术语的精准理解、对市场趋势的深度分析等。这就好比一位是全科医生,能处理各种常见病症;而另一位则是专科医生,对某一领域的疾病有着更深入、更专业的见解和治疗方法。金融行业高度依赖数据和技术,这一特性使它成为模型落地应用的高潜场景。在金融行业,每天都会产生海量的数据,从交易记录到市场行情,从客户信息到风险评估数据,这些数据就是金融模型的“燃料”。数据流通规模、数字化基础好的优势,让金融模型能够充分学习和理解金融领域的险评估到合规审查,金融模型都展现出了强大的赋能能力。(一)智能投研与投资决策在智能投研与投资决策领域金融模型就像一位不知疲倦的“数据侦探”。它能够对海量的市场数据进行快速分析,包括宏观经济数据
模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能(AI模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高,AI系统的性能也在不断提高。模型AI的目标是提高AI系统的表现,使其更加适应各种复杂的情况和任务。模型AI通常使用深度学习框架,来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库,使研究人员能够更容易地处理规模数据集,构建复杂的神经网络结构,并进行高效的计算。模型AI的应用非常广泛。然而,模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。星环科技模型训练工具,帮助企业打造自己的专属模型星环科技在行业内首先提出行业大模型了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域语言模型”;第二,帮助客户将原型的语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产中应用的语言模型模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两行业大模型:服务于金融行业的星环金融模型无涯,以及数据分析模型SoLar“求索”。
随着模型技术的快速发展,领域模型已经成为推动人工智能发展和企业数字化转型的重要力量。结合模型持续开发和训练工具及向量数据库,星环科技率先推出了金融数据分析两款领域模型,并成功实现了AI助理在企业落地的愿景。金融模型星环“无涯”是一款面向金融量化领域的生成式语言模型,具备超大规模的参数量。该模型采用上百万研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本进行预训练,并基于图数据库和深度图推理算法技术进行二次预训练,形成了规模高质量的金融类事件训练指令集。相较于通用模型金融模型更加擅长处理金融量化领域各类问题,包括政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理等方面,具备强大的理解和生成能力。该模型能够全面复盘、传播和推演股票、债券、基金、商品等多种市场事件,并生成另类的策略因子集合,构建立体的归因解释体系。金融领域模型还能够从时间和空间、深度和广度等多个方面扩展投资研究的视角,实现全新的智能智能投研范式。另一款领域模型数据分析模型SoLar星环“求索”,它具备自然语言描述涉及多种数据模型的复杂业务需求的能力。该模型采用THD特有的“多模型”技术,能够对不同模态
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AI模型
AI(人工智能)和模型(LargeModels)之间的关系是密切且相互促进的。模型AI领域的一个重要分支,它们的发展和应用正在推动AI技术的进步,并在多个领域产生深远影响。同时,AI的总体目标“模型”。模型AI的强力工具:模型因其庞大的参数量和深度学习能力,能够捕捉和学习数据中的复杂模式和关系,这使得它们在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别等领域表现出色。模型提升了AI分布式训练、模型并行、混合精度训练等技术,使得训练具有数十亿甚至数千亿参数的模型成为可能。模型AI的挑战:模型需要大量的数据和计算资源,这对数据隐私、能源消耗和模型解释性提出了挑战,也是AI领域和原则也指导着模型的设计和应用。AI的发展推动了模型的兴起:随着AI技术的进步,特别是深度学习的发展,研究人员开始探索更大、更复杂的模型,以处理更复杂的任务和数据集。这些模型因为参数数量巨大而得名的能力和应用范围:模型通过预训练和微调,能够处理多种任务,从语言翻译、文本摘要到图像识别和生成,极大地扩展了AI的应用范围。AI技术的进步使得模型训练成为可能:随着计算能力的提升和算法的优化,如
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用户数据。这对于数据隐私和安全提出了挑战,需要合理的数据使用和保护措施。AI模型在许多领域都有着广泛的应用。例如,在自然语言处理领域模型能够实现更加准确和流畅的文本生成、机器翻译和问答系统;在分布式图数据库StellarDB,能够赋予模型“长期记忆”,打破通用模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘AI模型,又称为规模AI模型、大型神经网络模型,是指参数数量庞大的人工智能模型,通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成,具有相对较高的准确性和复杂性。随着硬件计算能力的不断提升,以及训练数据集的不断扩大,AI模型的应用和研究越来越受到关注。AI模型具有以下几个特点:高度复杂性:AI模型拥有大量的参数,可以对更加复杂的问题建模和学习。相比于传统的机器学习算法,模型
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。