- 业务痛点
- 核心优势
- 产品功能
- 应用场景
- 系统架构
- 典型案例
业务痛点
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多源多模数据覆盖
随着新媒体发展，舆论战场已经从博客、论坛迁移到微博、短视频等平台，大量视频、图片、音频等信息交织在一起，文本也变得更加碎片化，如何能覆盖这些多源多模态数据成为一个难题。
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数据处理质量与时效性对立
舆情行业需要处理大量多源多模数据，并进行实时分析和监测。但是，处理大规模的多模数据集需要强大的计算能力和高效的算法，以确保数据的准确性和及时性，已成为行业今天不得不面对的难题。
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数据分析复杂性
舆情需要从大量文章中锁定还有反讽、隐含意义、暗示等文本，如何让系统快速准确识别这些文本一直是行业痛点，因为文本识别准确问题导致了立场、情感、对立面分析等业务无法顺利进行。
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预测不确定性
随着舆情行业发展，不仅要及时发现，还要能够做出预测，而由于舆论的复杂性和不确定性，准确地预测舆情变化仍然是一个困难的任务。
核心优势
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数据覆盖广
信源种类全、抓取速度快、信息识别准，可满足舆情业务的数据基座需求。
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标签体系丰富
构建5级标签体系3000多个维度的标签，可通过标准化标签，实现机器智能分类，从而更精准高效定位和搜集数据信息。
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数据结构化
构建多语言、多领域群组数据库，涵盖媒体、行业、专业、人物等5大版块的中外各个行业的高价值数据库模块，可根据业务需求实时扩展。
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技术实力强
拥有跨模态语义挖掘、深度认知计算、多语言分析与理解、面向领域的数据增强等多项核心技术，满足舆情监从洞察、预警、分析、研判各阶段的技术需求。
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大模型辅助
拥有yayi大模型赋能，在情感、立场等识别分析方面得到了质的飞跃，可以快速识别隐含意义、反讽等文本，在研判方面能快速输出方案与建议。
产品功能
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全网洞察
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全时预警
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事件分析
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智能报告
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态势大屏
应用场景
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- 全域数据治理
- 依托对社会、经济、运营及用户数据的感知和认知，通过数据研判与领域模型应用，实现全域数据治理、信息化向数智化转型，支撑数据智能决策全流程。
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- 商情洞察研判
- 赋能企业公关、市场品宣、出海业务、投资者关系及客服等部门，洞察事件态势、追踪用户口碑、发掘市场商机、分析营商环境、加强国际传播、优化品牌形象等。
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- 舆情监测分析
- 基于全网采集监测、账号追踪、实时舆情预警、深度分析研判、负面舆情疏导和数智效果评估，为政企客户提供快、准、深的舆情业务闭环支撑及决策辅助。
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- 资讯内容应用
- 面向媒体及宣传部门，支持实时、精准、高效的AI辅助选题和传播效果的深度分析；面向网信及监管领导，提供内容监管、KPI考核及舆论引导等决策支撑。
系统架构
典型案例
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某市公安局
为其提供国内舆情洞察、属地媒体传播洞察分析、热点榜单洞察、重点人物洞察等服务，并根据专项洞察事件提供深度的分析研判报告，帮助该部门领导把握相关动态并提供决策依据和处置建议。
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北京大新传学院
为其提供教育舆情洞察、事件分析研判、教学科研/国际传播分析工具、教学案例库等多种类型服务。
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国泰君安
为其提供三大类别服务：公司资讯/相关政策/竞品信息等8个领域的内容洞察及推送、整体的大屏分析研判、专项事件的分析报告及建议等内容，汇总分析全网关联数据，辅助领导进行精准决策。
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2022北京冬奥组委
为其提供舆情洞察预警、国际态势研判大屏、舆情快报/决策要报等多种类型服务，帮助奥组委全面把控新闻舆论导向，优化媒体传播策略，占领舆论制高点。
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