在ASP數(shù)據(jù)庫星期中利用AI技術(shù)對(duì)大量的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理，以此來檢測(cè)潛在的欺詐行為通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來建立個(gè)模型，這個(gè)模型根據(jù)歷史的欺詐案例來預(yù)測(cè)未來的欺詐風(fēng)險(xiǎn)使用自然語言處理技術(shù)來分析客戶的聊天記錄，以此來發(fā)現(xiàn)任何可能的欺詐跡象。

在藥品方面，ASP數(shù)據(jù)庫星期用于藥物研發(fā)過程中的數(shù)據(jù)分析。通過AI技術(shù)快速地分析大量的化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和生物信息學(xué)數(shù)據(jù)，以找到新的藥物候選分子使用AI技術(shù)來進(jìn)行臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析，以提高新藥的研發(fā)效率。

在數(shù)據(jù)挖掘分析方面，ASP數(shù)據(jù)庫星期幫助我司從海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息通過聚類分析來發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式，或者通過關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)來找出商品之間的購(gòu)買關(guān)聯(lián)性。