解決方案

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。

合同文檔核驗

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。

銀行智能客服

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。

智能導購

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。

智能營銷

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。