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企業(yè)知識庫智能問答系統(tǒng)利用自然語言處理和機器學習，整合多源數(shù)據(jù)，快速準確地響應用戶查 詢，提升工作效率和客戶滿意度。
自動化采集多源數(shù)據(jù)，經(jīng)解析提取后，通過模型整合私域知識庫，支持快速報告撰寫，提高業(yè)務適 應性，促進企業(yè)知識共享。
整合OCR技術和大模型提示詞功能，提供強大的文檔解析和信息抽取服務。
匯總和加工員工工作信息和業(yè)務績效數(shù)據(jù)，通過自定義評估模型生成員工工作狀態(tài)報告和畫像，輔 助管理層了解公司運營和業(yè)務狀況。
大數(shù)據(jù)平臺是一款集數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析及可視化于一體的高效數(shù)據(jù)處理工具，為企業(yè)提供全方位的數(shù)據(jù)支持，助力決策優(yōu)化和業(yè)務增長。
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(shù)據(jù)內(nèi)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(yè)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)自動推理等能力。從而提升工作效率，降低人工成本，擴大數(shù)據(jù)覆蓋度及增強數(shù)據(jù)時效性。
由于PDF文檔未開放內(nèi)容組織格式標準、內(nèi)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(nèi)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(nèi)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(fā)改進圖片文字識別的算法體系，并將之應用于發(fā)票、行程單、的士票、收據(jù)等各類票據(jù)，各類身份證件，各類銀行卡片識別場景，為金融業(yè)務提供智能化服務。
搭建多渠道、多角色、多場景、多形式的智能對話系統(tǒng)，應用于智能導購、智能問答、智能檢索、智能導航以及專有業(yè)務場景多輪對話中，準確理解客戶意圖，改善人機交互模式，提升用戶操作體驗，賦能企業(yè)的服務能力升級、服務范圍升級、服務效果升級。
智能營銷平臺依托大數(shù)據(jù)、分析應用和知識圖譜模型，將多源客戶數(shù)據(jù)集成，并進行自然語言標簽化處理，從而構建客戶標簽庫、客戶畫像、客戶分群及營銷規(guī)則。在此基礎之上，同時建立標簽與營銷管理平臺互動支撐的營銷全流程管理，協(xié)助銀行金融機構實現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準營銷模式。
采用批量裝載和實時采集形式收集并集成多源數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一海量分析數(shù)據(jù)源，利用大數(shù)據(jù)分析方法和分析工具完成數(shù)據(jù)清洗與特征提取，最終結合機器學習模型，刻畫全息用戶風險畫像，為金融業(yè)務提供預警與防范服務。
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