NatusAI
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审计、风控与运营能力模式
时序分析：准确查看任一时刻的真实情况
还原过去任一时刻的真实情况以及当时已知的信息。在数据所在之处直接分析大规模事件流，无需单独的抽取管道。
- 状态
- 能力模式
- 适用对象
- 审计、风控、合规与运营
- 数据
- 就地分析，无需事先抽取
业务问题
“当时是什么情况？”是个难题
监管机构、审计人员和事件复盘都会追问过去。要回答这些问题，通常得先做大量数据抽取，才能开始分析。
工作原理
把问题带到数据身边
历史保存在引擎中，因此历史状态和统计结果直接在事件所在之处计算。
回溯
时间点视图
设定一个时间点，即可读取任何对象在那一刻的确切状态。
度量
引擎内统计
采样和流式统计在数据所在之处运行。
规模
计算走向数据
超大规模的事件网络就地查询，无需事先抽取。
管理层获得什么
关于过去，有据可依的回答
对首席风险官、合规负责人或首席运营官而言，价值在于用更短的时间得到一份站得住脚的还原结果。
还原结果有据可依。展示在审计人员或监管机构关注的日期，什么是真实情况、什么是当时已知的信息。
历史问题更快获得回答。关于历史状态的问题可交互式回答，而不必等待一个数据抽取项目。
架构更精简。无需单独维护和保护分析集群。
涉及的产品
构建所用的产品
这些角色说明该应用场景在NatusAI架构中的位置，并不意味着某个参考部署使用了全部现有产品。
- NatusAI Cygnus规划中 · V1规划中的图谱、时间、位置与检索数据基础
- NatusAI Lyra现已可用无障碍的运行视图、地图与看板
现在即可采购的服务：由我们团队主导的交付项目，基于已在客户项目中验证的引擎构建，并采用NatusAI Lyra界面组件。标有路线图的产品代表平台的发展方向；具体时间表可在签署保密协议后提供。
状态：能力模式，对应规划中的NatusAI产品定位。并非单独的客户成果，所述事件规模也不是NatusAI Cygnus的基准测试结果。
技术团队参考
- 时间点（as-of）查询：在时间轴上设定游标，读取任一实体在那一刻的确切状态（有效时间与知识时间）。
- 服务端采样、流式统计和FFT在引擎中、在数据所在之处运行。
- “就地查询数十亿个节点”：这是底层源平台的说法。该事件规模并非NatusAI Cygnus的基准测试结果。
- 交互式时序分析，无需单独维护分析集群。
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什么是时间点（as-of）查询？
一种读取任一实体在指定时刻确切状态的查询，同时涵盖有效时间（什么是真实情况）和知识时间（当时已知什么）。
时序分析需要单独的分析集群吗？
不需要。采样、流式统计和FFT在引擎中、在数据所在之处运行，无需维护数据抽取管道。
该事件规模是NatusAI的基准测试结果吗？
不是。就地查询超大规模事件网络是底层源平台的说法，并非NatusAI Cygnus的基准测试结果。
与我们的团队交流
您需要还原哪个历史时刻？
带上一个审计、事件或报告方面的问题。我们将展示具备历史感知的视图如何回答它。
- 从范围明确的需求诊断阶段开始，以清晰的“推进 / 不推进”决策收尾。
- 带上一个真实问题；我们会说明AI能在哪些环节发挥作用，以及如何衡量成效。
或发送邮件至contact@natusai.com
