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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。
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。
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。
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。
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。
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。
隨著商業合同的爆發式增長,合同的審驗工作越來越成為法務部門的沉重負擔,而這一負擔逐漸演變為企業業務瓶頸。智能思創充分利用其在自然語言方面的技術積累,為企業打造了高效、便捷的機器自動合同核驗云服務。
以改變人機交互為目的,滿足用戶使用語音操作業務系統的便捷性需求,完成業務知識智能問答、系統功能智能語音導航、專有場景多輪對話、業務數據智能檢索等銀行終端設備的人機交互任務,提升用戶操作體驗,改善產品服務效果。
圍繞商品特征信息,在商品價格、商品外觀、商品內部屬性、商品銷量、商品搭配以及企業制定的營銷策略指導下,根據用戶特征畫像,主動推薦特征匹配的關聯商品、相似商品,引導客戶表達購買訴求,挖掘客戶潛在的購買欲望,提升企業效益。
隨著金融改革的不斷深入,經濟環境和形勢的高速發展和變化,新興銀行蓬勃發展,使銀行業市場競爭持續升級,大數據平臺及應用的強勢興起,互聯網與金融已經深度融合,金融行業必須利用大數據等新興技術來獲得市場競爭優勢。
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