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通過數據采集、數據存儲、數據分析、人工驗證、結構化處理系統過程、數百個指標和數千個數據源、近20萬項目風險投資數據處理，以數據可視化的形式提供結構化的網絡投融資數據，協助投資者進行項目調整和投資決策。

通過結構化分析目標項目的信息，通過定量投資模型跟蹤分析信息的屬性，預測項目的發展趨勢和可投資性。

投資者組建的專業團隊根據成熟的投資經驗和真實的項目數據提煉項目屬性，并設置評價指標和標準；機器學習研究團隊通過實際應用自然語言處理技術解決數據定位和提取問題，然后通過機器學習結合人工復檢完成數據診斷。慣性模型、金融模型、敏感模型等多種模型自定義組合，幫助投資者實現量化投資。

阿爾尼塔團隊主要由投資研究團隊和機器學習團隊組成。經過近兩年的合作和努力，逐步建立了風險投資領域的量化投資模式。投資者組建的專業團隊深入研究行業投資，梳理總結典型案例，為高質量數據奠定基礎；機器學習團隊采用深度神經網絡、知識地圖、語義分析等人工智能技術，不斷獲取和更新數據，提取有用信息添加到現有模型和知識庫中。