大数据技能在数字化程度充沛的金融等范畴有天然的落地优势，大数据征信在企业信贷、政务信用上也已有了较老练的使用。而跟着5G、物联网技能的开展，工业互联网概念下大数据与详细工业场景的结合正成为大数据技能新的方向。AI大数据企业金电联行从金融征信事务发家，现在正在逐步落地大数据在动力、化纤、航空等工业范畴的使用。
另一方面，跟着大数据与详细事务场景的结合不断深入，客户的实在需求也逐步从成果导向向进程输出改变。对金融体系来说，其长时间存在着将中心征信体系彻底自主化的需求，现在金电联行与各大银行的协作也现已从事务部分转向科技部分。而传统工业涉及到各类使用场景，底层技能输出能更快适配事务场景。因而，金电联行开端从供给一体化服务向技能输出改变，并以技能芯片的办法向客户分层输出技能。公司逐步以抽象化、渠道化的产品为主，使客户自主应对中低杂乱程度的场景，然后快速发生事务价值。
技能开发层面，金电联即将人工智能与大数据结合，依托大数据将根据人和内部流程驱动的流程化体系向智能决议方案体系改变。公司研制的大数据使用体系图如下，
金电联行的产品技能架构分为数据底层、数据处理层、数据剖析层、场景使用层，其技能分工能够与英特尔的芯片一一对应。
数据底层
大数据IO控制器担任接入一切数据，相当于PC机中的南桥芯片；大数据根底渠道为各种传统、大数据技能的集成渠道，如Hadoop生态、Spark生态、Flink生态等，为整个体系供给核算、存储等处理才能，相当于PC机中的主板
数据处理层
因为大数据年代数据的杂乱多源、方式各异、联系冗杂、质量参差的特色，接入的数据无法直接使用，大数据办理器则担任一致数据规范、整理数据联系、提高数据质量，使原始数据真实变为可使用的数据资源，相当于PC机中的北桥芯片；大数据中央处理器担任整个产品体系中最通用的数据处理的和谐办理，相当于PC机中的CPU
数据剖析层
大数据通用AI处理器使用传统统计剖析以及机器学习、深度学习、NLP、图核算等AI相关算法，供给通用的、不同深度的数据剖析才能支撑，相当于PC机中的GPU
场景使用层
大数据专用AI处理器使用底层的通用处理与剖析功用，与使用场景紧密结合，固化特定范畴的办法论、常识经历，构成特定的范畴产品，相当于PC机中的FPGA芯片
产品架构中的各个产品可协作成为一个全体，也可独立运作，然后完成使用场景快速切换以及全体解决方案、单项产品及才能的高速交授予输出。一起，因为通用化的敞开接口，架构中的每个部分均可替换为友商的相应产品，增加了产品使用的灵活性。
金电联行现已与GE达到战略协作，为其风场项目供给猜测性保护体系。经过大数据算法和物联网技能，对设备做实时监测和大数据剖析然后提早感知设备毛病。公司还为恒逸石化开发了智能定价体系来对其产品做差异化战略定价。
关于未来技能规划，金电联行创始人兼董事长范晓忻表明，公司将在技能渠道及使用上强化AI与先验常识驱动，使技能使用更高效、低耗。在AI的使用办法上，传统AI猜测的本质是对数据进行拟合，某种意义上浪费了各范畴现已验证的理论与经历，范晓忻以为在具有很多规则的工业互联网场景下，根据因果推论的人工智能算法处理问题的作用更好，也是金电联行要点布局的方向。
金电联行建立至今曾取得来自国科嘉和、北京国君力鼎以及上市公司三联虹普等的多轮融资，公司现已发动Pre-IPO融资，方案本年敞开上市进程。
