平台能力

可信信息验证的
完整能力底座

从全球信息连接到本土化输出

六大核心能力构成 infomator.ai 平台的「三大支柱」，infomator.ai 不是一个工具，而是一套底座能力。企业、开发者和 Agent 都能获得可审计、可溯源、合规的信息验证能力。

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我们提供的不是「更智能的信息处理」
而是「可审计、可溯源、符合合规要求的可信信息」

在 Agent 时代，大模型可以快速获取和处理海量信息，但这些信息能不能用来做高价值决策？

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连接信息

打通全球多源、分散、异构的信息，跨语言、跨国家、跨平台

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验证信息

判断信息是否真实、是否可靠、是否存在冲突，给出置信度评分

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溯源信息

让每一个结论都有出处、有证据链，可复核、可审计

专注于「可信」，为客户、各行业产品提供可信底座能力
成为 Agent 生态中的「信息可信性标准」和「权威来源」
为客户和各行业产品提供可信底座，快速实现风险决策

六大核心能力
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全球信息连接

打通全球多源、分散、异构的信息，让信息可得

核心技术

  • 统一连接器接口：标准化接入各类数据源
  • 数据源管理和调度：自动识别、路由、优先级排序
  • 模态识别：自动判断数据类型
  • 持续更新机制：数据源状态实时监控

已连接数据源

  • 教育机构 — 71,000+ 全球高校数据
  • 政府平台 — 个税、社保等官方政务平台
  • 企业数据库 — 亚太 16 国个人/企业工商信息
  • 社交媒体 — LinkedIn 等职业社交平台
  • 公开信息源 — 新闻、公告、法院记录等
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多模态采集与理解

文本、图像、文档、音频、结构化数据，全模态处理

处理引擎

  • 文本理解 — NLP、实体识别、语义理解
  • 图像理解 — OCR 证书识别、防伪检测
  • 文档理解 — PDF 深度解析、表格提取
  • 结构化处理 — API 数据标准化、跨格式融合

核心技术：影子浏览器

AI 全程操控官方平台，用户在场见证，无需泄露账号密码。全程录像记录，官方数据源，排除人工造假可能。
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实体识别与信息融合

跨模态、跨来源、跨语言的信息归一

核心模型：Claim-Evidence-Fact

CLAIM（声明）
「张三于2020年毕业于北京大学计算机科学专业」
↓
EVIDENCE（证据）
证书照片 0.92 · 简历 0.75 · 学信网 0.98
↓
FACT（事实）
综合置信度：0.95 · 状态：已验证

技术能力

  • 跨语言实体归一：中英文姓名、机构名称
  • 关系图谱构建：人、组织、证书之间的关系网络
  • 冲突检测：发现不同来源之间的信息矛盾
  • 信息融合：多模态、多来源信息合并为统一结构
🛡️

可信验证与证据链

多源交叉验证 + 证据链构建

验证机制

  • 多源交叉验证 — 同一声明由多个独立来源共同验证
  • 冲突识别与解决 — 自动发现矛盾信息
  • 置信度评分 — 每个结论都有量化的可信度分数

防篡改技术

  • 哈希加密 — 采集结果全程哈希加密
  • 过程见证技术 — 操作过程全程记录，不可篡改
  • 完整审计留痕 — 每次验证全程记录
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本土化输出

跨国家、跨语言、跨业务背景下的结果输出

本土化能力

  • 多语种支持：中、英、日、韩、东南亚语言等
  • 本地化报告格式：符合各国业务习惯
  • 跨文化信息解读
  • 合规输出：不同国家合规要求自动适配
  • 亚太 16 国覆盖

覆盖范围

16国
亚太地区本地化覆盖
中国、新加坡、马来西亚、泰国、越南、印度尼西亚、菲律宾、印度、日本、韩国、澳大利亚等
🔒

安全、审计与合规

企业级安全保障 + 完整审计留痕

数据安全

  • 候选人主动授权机制
  • 数据加密传输与存储
  • 最小化数据原则

合规保障

  • 数据来源合法合规
  • 符合 GDPR 等隐私法规
  • 授权链路完整可追溯

审计能力

  • 完整操作日志
  • 每次验证过程全程留痕
  • 报告可追溯到原始数据

四层架构，支撑六大核心能力

从数据接入到业务产品，每一层都是上一层的可信基础

第 4 层 跨模态验证层 多源交叉验证 / 冲突识别 / 置信度评分 / 证据链构建
第 3 层 信息融合层 Claim-Evidence-Fact 模型 / 实体识别 / 关系图谱
第 2 层 模态理解层 文本 / 图像 / 文档 / 结构化数据 / AI 自动化操作引擎
第 1 层 统一数据接入层 统一连接器 / 数据源管理 / 模态识别路由
🌍 本土化结构化输出（能力五）
作用于输出侧 · 跨语言 / 跨文化 / 跨合规交付
🛡️ 安全、审计与合规（能力六）
贯穿全部层级 · 数据安全 / 合规保障 / 审计留痕

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