依托智能画像、机器学习、大数据挖掘技术，从8大方向精准寻找目标客户，从根本上解决理财经理无法高效锁定目标客户之忧，真正实现首发、持营基金的智能精准营销。

从业务逻辑出发，依托智能画像技术，对基金客户的14大维度精准画像，可穿透数据迷雾，透视客户在行业、产品、基金经理、交易、市场、资产等方面的偏好特性，让系统和理财经理比客户更了解客户。

通过自然语言处理技术和人工智能认知大模型，秒级生成贴合目标客户各维度画像特征和营销基金各维度特性的千人千面话术，使首发、持营的营销落地有抓手、有策略、有结果。

依托智能画像、机器学习、大数据挖掘技术，从8大方向精准寻找目标客户，从根本上解决理财经理无法高效锁定目标客户之忧，真正实现首发、持营基金的智能精准营销。

内置大数据成熟算法，提供分布式计算，支持表计算、跨库计算、OLAP多维计算、时间智能计算；融合BI定义的所有阶段，可对接各种业务数据库,进行加工处理、分析挖掘、可视化展现；操作简单，算力品质有保证，可一键秒速生成各类业务报表，极大降低管理成本，提升管理效率。

传统多数机构在做基金风格分析时，多依托基金季报10大重仓股进行滞后性分析。而本独家模型，则采用指数回归分析技术进行每日动态测算，实时跟踪基金风格的变化情况，使基金风格和基金经理的风格分析，准确度更高、科学性更强！

基于“竞争力、助涨性、抗跌性、稳定性、经验值”5大维度的基金经理智能分析模型，从偏债能力和偏股能力两方面独立分析，首次引入基金经理“学习曲线”概念，有效规避短期业绩对基金经理整体竞争力带来的大影响。创造性的摒弃季报这一滞后性数据，以全市场视角和确定性及时性数据，来洞悉基金经理的择时择券能力及风格驾驭能力。

从大类资产配置、底层资产穿透(行业穿透)、基金配置数量、基金同质化、个基收益分析5大维度综合分析，同时考虑类型风格一致性原则、行内主销产品、客户盈利感受、市场估值水平、行业轮动规律、行业估值水平的诊断换基算法，智能给出全面的持仓优化建议和基金增配建议，以使客户资产时刻保持最优状态，实现提升客户粘性、盘活存量资产、加速行外吸金的售后维护目标。