金融业
基于LaX Tech自主研发的核心技术和产品，匠心打造的解决方案
基于大数据和微服务架构的企业数据能力中台；业务数据化的沉淀，数据业务化的基石.
使用Lax RE琅玹人工智能推理系统快速分析缺货原因.
基于自然语言处理及深度神经网络的金融信息处理、分析、推理及预警平台.
基于琅玹天机阁，为品牌商提供全渠道销量预测解决方案.
满足品牌商各种新零售管理需求的商品主数据整体解决方案
基于琅玹七巧匣和iBeacon高精度自适应室内定位技术的新型智慧仓储作业管理系统.
琅玹七巧匣及异构传感器网络赋能的环境感知型智能资产管理系统.
基于LaX Tech解决方案，结合企业实际业务量身打造 (部分示范案例)
2016年，某著名快消品公司在各电商平台的平均缺货率已经超过了18%。应用LaX RE(人工智能推理系统)提供的原因分析，动态工作流和行动效果分析形成完整工作体系闭环。系统上线后，新的工作流程把缺货原因分析效率水平提升了200倍以上，去除流程盲点及改善供应链效能。当年降低缺货率至5%，追回千万级销售机会。
当前数字时代对金融企业管理和信息利用的要求越来越高，强化数据和信息的利用能力正逐渐成为金融、银行相关企业的战略发展重要基石的一部分。如何抓住瞬息万变的海量资讯中的关键信息，及时挖掘背后的机会线索；如何厘清事件、主体之间错综复杂的关联关系，以及在时间和空间等多维度有序组织并展开；如何场景化的灵活配置风险模型，并自动完成获取、监控映射、预警。琅玹慧眼通过NLP及深度学习实现信息理解及事件关联、 关系挖掘及图谱自动生成、风险预警及机会捕捉，成功帮助客户大幅提升数据和信息处理能力实现业务能力和效能质变。
如何处理来自5大不同电商平台，超过300个不同维度的商品属性的商品主数据？如何能保证这些主数据和企业原有数据准确匹配共同发挥作用？2017年，琅玹DMP帮助某著名快消公司攻克了这一难题。琅玹DMP处理任意不同数据源的主数据信息，构建原子化数据存储结构，同时提供On-Demand数据建模能力。最终，琅玹DMP成功成为该企业电商中台的商品中心，支持了超过8个其他不同系统的商品主数据需求。
如何把线下门店POS数据和线上消费者数据有机融合，帮助提升销量预测准确性？如何解决各个渠道预测之和不等于全国预测的两难问题？ 琅玹天机阁预测系统(LaX FE)提供了去中心化的预测解决方案。天机阁预测系统首先提供各个渠道的预测解决方案，包括CPFR联合预测。同时，天机阁通过独创算法，动态平衡渠道预测在全国预测占比，从而有效解决单个渠道预测和全国预测平衡问题。 系统上线后，CPFR渠道预测准确性提升10%，全国预测准确性提升5%。
深圳琅玹科技有限公司(Shen Zhen LaX Technology Co., Ltd.) 是成立于2015年的一家科技创新企业。公司的联合创始团队由知名教授、资深研究员和行业经验丰富的顾问及工程师组成。团队在物联网IoT、供应链优化、大数据及人工智能应用及数据运维服务等领域具有深厚造诣。我们拥有强大而完善的产品线和全面的解决方案，致力于以前沿学术研究驱动应用技术在行业内的快速落地实施及健康发展。我们帮助客户找到最合适的解决方案，完成数字化转型、提高经营效率，全面助力企业成功。 产品应用服务的行业包括：快消零售，供应链管理，金融银行，仓储物流，生产制造管理等多个行业。
我们相信“业务数据化，数据业务化”,也看到了企业数字化转型过程中所走的弯路。
我们希望帮助企业尽早通过数字化升级收获丰硕果实。
大数据、机器学习及人工智能
微服务原子化架构
物联网及边缘计算
深厚的全供应链领域专家知识
资深相关行业领域专家
高效IT团队及资深算法科研组
欢迎来电来函咨询或亲临办公室洽谈，琅玹竭诚为您服务.
深圳市宝安区宝运达物流中心研发综合楼2楼
广州市越秀区越秀北路喜聚广场2楼
联系人：刘先生
联系电话: 18664800290
电子邮箱：fj@lax-tech.com
基于大数据和微服务架构的企业数据能力中台；业务数据化的沉淀，数据业务化的基石.
使用Lax RE琅玹人工智能推理系统快速分析缺货原因.
基于自然语言处理及深度神经网络的金融信息处理、分析、推理及预警平台.
基于琅玹天机阁，为品牌商提供全渠道销量预测解决方案.
满足品牌商各种新零售管理需求的商品主数据整体解决方案.
基于琅玹七巧匣和iBeacon高精度自适应室内定位技术的新型智慧仓储作业管理系统.
琅玹七巧匣及异构传感器网络赋能的环境感知型智能资产管理系统.
2016年，某著名快消品公司在各电商平台的平均缺货率已经超过了18%。应用LaX RE(人工智能推理系统)提供的原因分析，动态工作流和行动效果分析形成完整工作体系闭环。系统上线后，新的工作流程把缺货原因分析效率水平提升了200倍以上，去除流程盲点及改善供应链效能。当年降低缺货率至5%，追回千万级销售机会。
当前数字时代对金融企业管理和信息利用的要求越来越高，强化数据和信息的利用能力正逐渐成为金融、银行相关企业的战略发展重要基石的一部分。如何抓住瞬息万变的海量资讯中的关键信息，及时挖掘背后的机会线索；如何厘清事件、主体之间错综复杂的关联关系，以及在时间和空间等多维度有序组织并展开；如何场景化的灵活配置风险模型，并自动完成获取、监控映射、预警。琅玹慧眼通过NLP及深度学习实现信息理解及事件关联、 关系挖掘及图谱自动生成、风险预警及机会捕捉，成功帮助客户大幅提升数据和信息处理能力实现业务能力和效能质变。
如何处理来自5大不同电商平台，超过300个不同维度的商品属性的商品主数据？如何能保证这些主数据和企业原有数据准确匹配共同发挥作用？2017年，琅玹DMP帮助某著名快消公司攻克了这一难题。琅玹DMP处理任意不同数据源的主数据信息，构建原子化数据存储结构，同时提供On-Demand数据建模能力。最终，琅玹DMP成功成为该企业电商中台的商品中心，支持了超过8个其他不同系统的商品主数据需求。
如何把线下门店POS数据和线上消费者数据有机融合，帮助提升销量预测准确性？如何解决各个渠道预测之和不等于全国预测的两难问题？ 琅玹天机阁预测系统(LaX FE)提供了去中心化的预测解决方案。天机阁预测系统首先提供各个渠道的预测解决方案，包括CPFR联合预测。同时，天机阁通过独创算法，动态平衡渠道预测在全国预测占比，从而有效解决单个渠道预测和全国预测平衡问题。 系统上线后，CPFR渠道预测准确性提升10%，全国预测准确性提升5%。
