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智能表格識別

利用圖形圖像技術和深度學習技術，識別表格結構及表格數據內容。智能化解決文檔方向、透視角度、適度曲線及特種線條、復雜底色等復雜場景表格。

文檔閱讀與信息抽取系統

基于垂直領域的行業知識，依托OCR、自然語言處理、知識圖譜等前沿技術，構建從海量非結構化數據中提取關鍵信息的平臺，包括原生關鍵信息精準抽取、派生關鍵數據自動推理等能力。從而提升工作效率，降低人工成本，擴大數據覆蓋度及增強數據時效性。

PDF內容提取系統

由于PDF文檔未開放內容組織格式標準、內容讀取接口，且通過掃描形式形成的PDF，也無法利用簡單方法獲取文字內容。本公司利用PDF讀取方法、圖形圖像處理方法和光學字符識別(OCR)方法，精準高效的完成文檔內容提取和再組織任務。

OCR票據證卡識別系統

光學字符識別(OCR)利用深度學習方法，在CNN和RNN的基礎上，研發改進圖片文字識別的算法體系，并將之應用于發票、行程單、的士票、收據等各類票據，各類身份證件，各類銀行卡片識別場景，為金融業務提供智能化服務。

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投研情報智能分析

緊扣銀行投研機構的三大痛點：數據處理困難、數據處理難度大、知識無法沉淀，綜合利用基于Web的動態可視化爬蟲技術、機器學習、自然語言處理、人工智能、知識圖譜構建的智能投研平臺，大大降低投研部門收集數據的難度并提升數據寬覆蓋，大大提升分析的準確度和效率，并為部門的可持續發展沉淀了知識和經驗。

文檔結構化處理

知識的挖掘來源于數據分析，而數據分析的基礎是數學模型和結構化的特征數據。如何將價值稀疏的非結構化數據整理轉化為結構化數庫或知識圖譜？這一直是智能思創矢志不渝的追求。智能思創“文檔結構化處理“充分利用機器學習、自然語言處理、信息抽取等技術，把網頁、PDF、Office 文檔、文檔掃描文件等各種文件解析成文本結構，再通過閱讀格式文本抽取、融合、校驗形成目標維度的結構化數據。