2020年新冠疫情给企业带来了巨大经营压力的同时，也更加凸显了数字化转型的价值。数字化不仅能实现远程运维，在提高效率的同时提升业务韧性，还能促进可持续发展。在此过程中，软件正发挥着越来越重要的作用。今年政府工作报告中再次提出，要加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型。对此我们是怎么做的呢？
XrayBot提出：XrayBot将企业/人、大数据、人工智能结合在一起，并赋予彼此权力。
嵌入智能分析算法库，采用人脑与大数据分析互补的方式，解决复杂问题。
将抽象的数据转换成人脑思考表达世界的方式，以电脑为杠杆，增强人类智能。
基于此我们推出了XrayBot公司机器智能数据分析系统
机器智能数据分析系统
业务思想和技术思想融合；
异类数据融合；
业务模型和算法模型融合。
业务思想与技术思想融合强调研究与技术的结合，也就是实际业务需求与人工智能技术将融合；异类数据融合在于将经营，资金，量价等结构化数据与新闻、咨询、公告等非结构化数据的数据层融合；模型融合将前沿的金融研究模型用以实际，加之尖端的AI算法模型开发，实现金融与AI的融合。将三个融合作用于数据、智能、实体三者相结合，催生出我们的三大系统，即：智能投研决策辅助系统、前瞻因子挖掘及预测平台、事件关联影响可视化分析系统。
智能投研决策辅助系统将股票分析自动化，辅助投资者做出更加专业化的投资决策。前瞻因子挖掘及预测平台将分析的门槛降低，并且将机器与人脑互补，得以解决更加复杂的问题。
事件关联影响可视化分析系统真正的将知识以适合人脑的表达方式变现出来，这正是知识工程的重要价值。
通过颜色、连接、体积、等不同属性赋值，3D图谱可以表现出与2D图谱优势不同的分析特性（特别是聚类分析，关键点和关键路径识别等方面）。三大系统展现出了三大能力，即信号组合及策略构建能力、知识图谱的构建及应用能力、软件系统设计开发能力。借助这三大系统，我们赋能所有需要进行经济、金融数据分析相关行业，那么针对于具体企业我们是怎么做的呢？下面用几个实例简单说明。
应用实例
我们提出大型企业定制化解决方案+标准功能模块SaaS化的模式。
利用我们的三大系统，针对特定企业进行需求分析，通过数据梳理、实验、融合的方式，借助知识工程的理念，建立模型，输出适用于不同行业，不同企业的信息化交互工具。拿证券行业来说 ，我们挖掘行业前瞻景气度信号，进行时间序列数据预测，结合场景假设式预测分析以及突发事件关联影响分析综合运用，将财报、量价等结构化数据与新闻、舆情、研报等文本数据相融合，综合绘制出包含产业链、股权、专利、分析师偏好等信息的金融知识图谱。例如针对于我们有完整的股票诊断指标体系，该指标体系深度融合了人工智能技术与前沿金融模型，数据发生任何变化，模型算法即刻反应，让用户能够获得极大的时间优势，通过机器学习方法构建（用市场数据训练模型），覆盖了股票的基本面、资金面、技术面等多个主流投资流派角度，基本覆盖了大部分投资者的需求。
除此之外，通过全球顶级行为金融学者带领团队,依据全球最前沿的研究成果，优中选优，完成数十种投资策略，首次将华尔街对冲量化基金公司最主流策略面向大众公开，产生了股票投资策略组合，所有策略都基于中国A股市场的特征进行了深度优化，并通过大量模拟交易回测对策略细节验证与优化，确保回撤小、超额收益稳定。依据K线数据，依据机器智能关键特征点提取算法降维分析：根据关键特征点序列的结构关系和判别规则进行模式识别，从而判断模式对应的K线形态；由机器自动判断出所有K线历史上出现的形态，然后依据每种形态的特点给出量化回测胜率最高的止盈、止损参考点位。我们基于业界最前沿的基金分析指标，覆盖了基金、基金经理、基金公司三个主体，并从多个维度约30个指标进行分析评估，能够对股票型基金及混合型基金进行科学筛选。经过回测也表明我们的优选组合优势明显。基于XrayBot的已有成熟数据库、AI算法库与优质模型库，可对券商现有研究系统进行多模块智能升级，全面提升投研能力。我们基于人工智能技术的复杂经济、金融分析系统以“垂直域知识图谱”、“时间序列数据预测”及“重大事件影响关联分析”为核心功能，开创性地将垂直行业深度业务逻辑（上市公司业绩及收益率预测、财务舞弊及股价操纵模式识别、交互式资产定价等）与前沿计算技术机技术（人工智能、数据融合、高性能计算等）结合，致力于系统性解决客户的数据综合治理和深度分析洞察难题，受到金融机构合作伙伴及业内专业人士的高度认可。当然以上这些只是实际应用中的几个简单的例子，数字化的实例还有很多，我们将在今后逐步介绍。
