首先第一点就是关于我们的军事研判解决方案叫“I+”。其实我们为什么可以做这种情报研判，现在大家天天在提大数据，如果能真正把大数据跟客户的业务价值做绑定，或者是跟客户带来实实在在的价值，做到这一点其实挺难的。是因为阿里在电商领域有多年的沉淀和积累，这其实是最关键的因素。为什么呢，其实电商领域的风控跟情报研判是非常类似的一种行为。比如说我们的欺诈交易，包括用户的炒作，还有用户特征的识别，还有互联网电商的打假，包括用户身份的这种偏好分析，其实这种就是我们在电商平台的积累。而且我们把众多数据进行分析，然后结合这种模型，其实最关键的是里面有模型的算法。
这种模型的算法是经过反复训练的，所以这样我们能精准的预测，比如说人的这种交易欺诈，特定人的这种行为我们能够预测，某些人可以做到未来是我们重点监控对象的。这就是我们在阿里的一个应用叫按键宝。其实，我们做到很多的这种案件，我们其实并不知道他发生了，但是我们只要得到这些数据，比如说人的数据，地的数据，机构的数据，物品的数据，这些数据我们会分析挖掘，分析挖掘之后我们就可以360度的还原这个案件，其实这个是最关键的，这是我们按键宝的应用。我们就把这些理论来应用到我们的情报研判当中。下面就讲一下我们如何做这种情报研判。
看这张图，我们是一个情报研判的360度追踪，首先我们进行一个个体的搜索，比如说进行这种关联的反查，轨迹的分析，时续的分析，包括行为的分析，这是对于某一个个体进行他行为的分析。接下来进行完个体之后，我们会进行这种群体的分析。比如说骨干的分析，路径的分析，这种共同邻居的分析，还有这种空间的分析。
在大量的分析完之后，我们会结合一定的算法，比如说我们通过这种血缘的算法亲密度的分析，然后我们会得到一些冲突的系数，其实这个所谓的冲突系数就是说我们根据情报能得到未来某个事件是否可以演变成冲突的一个可能性。甚至我们这个平台可以提供这种网络分析包括信息的立方，然后协同的情报，甚至可以对外提供这种API的服务。这是一种可视化的情报研判。下面我有一个视频大概有四分钟的时间，其实我们就可以详细的呈现一下我们这种可视化情报研判的思路。
（视频展示）
其实刚才这个短篇就跟大家真实的演示了一下我们如何进行这种情报研判的。这也是比较直观的给大家展示一下。然后接下来就是基于我们刚才这种情报研判的方案可以简单看一下我们落地的架构，这个就比较偏技术层面的东西了。
首先我们会有一个数据模型，因为做大数据的应用，最重要的是把这数据模型建立完善。所以说，这是一个全方位立体式的把这个数据模型建立起来。所以说最左侧一侧我们是有一个非常完善的一个数据模型，就是OLP。
接下来我们会进行这种复杂关系网络的一个研判。因为，首先数据完之后，他是形成了一个所谓的数据层，真正数据到知识是有一个过程的，所以我们所谓的关系网络是形成一个知识的过程。然后第三步我们可以看到，我们是基于这种特征的智能的模型。这是最核心的东西。
因为我们基于我们的数据分析，然后通过信息然后到知识，到知识之后我们会抽取这些知识，然后通过一定的算法，通过一定模型算法，然后这些算法是经过反复训练的，我们相对准确的算法出来之后，我们是有形成一定的智能模型。然后最后可以看到，我们是通过可视化的大屏展示起来。
所谓的智能研判这种展示其实展示到无论是我们的使用者，还是跟领导去汇报的时候最终要有一个大屏。其实大家可以清晰的看到双11的大屏这一点不仅仅是一个UI的展示，这里面因为是有动态实时的去更新我们后台数据的，所以这个大屏的展示，也是我们其中很重要的一点，就是可视化的这种布局。
这就是我们里面所用到的产品架构，这就是我们阿里和树梦工厂共同打造的自己的一些解决方案。然后可以看到底层是我们云平台，因为阿里有飞天平台，他是大平台，大概是一百台以上的，我们数梦工厂这边是可以提供这种小的平台，大概一百台以下叫DDQ。然后还有真正离线分析平台我们做ODPS，还有基于这种离线的分析之后，我们可以在这种实时的在线多维处理，我们是有ADS研判的分析结点。然后这是基础的云平台，因为所有的大数据都要基于这种云平台设计。我们有了云平台之后会搜集数据源，搜集数据源之后建立这些主题库。比如说人的主题，家的主题，包括物的主题。然后去寻找人和案、物和人、人和人之间的关系模型。关系模型建立起来之后，我们会基于这些特别固定的算法。然后基于基本的算法之后，我们会有这种特殊的算法出来，其实这个是最关键的。在这之上，我们就可以进行这种可视化的研判，包括个体的研判，包括群体的研判，包括智能算法，甚至我们可以提供一些对外的服务。比如说这种API服务，或者是协同情报其实是暴露给外面的。