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利用图形图像技术和深度学习技术,识别表格结构及表格数据内容。智能化解决文档方向、透视角度、适度曲线及特种线条、复杂底色等复杂场景表格。
基于垂直领域的行业知识,依托OCR、自然语言处理、知识图谱等前沿技术,构建从海量非结构化数据中提取关键信息的平台,包括原生关键信息精准抽取、派生关键数据自动推理等能力。从而提升工作效率,降低人工成本,扩大数据覆盖度及增强数据时效性。
由于PDF文档未开放内容组织格式标准、内容读取接口,且通过扫描形式形成的PDF,也无法利用简单方法获取文字内容。本公司利用PDF读取方法、图形图像处理方法和光学字符识别(OCR)方法,精准高效的完成文档内容提取和再组织任务。
光学字符识别(OCR)利用深度学习方法,在CNN和RNN的基础上,研发改进图片文字识别的算法体系,并将之应用于发票、行程单、的士票、收据等各类票据,各类身份证件,各类银行卡片识别场景,为金融业务提供智能化服务。
紧扣银行投研机构的三大痛点:数据处理困难、数据处理难度大、知识无法沉淀,综合利用基于Web的动态可视化爬虫技术、机器学习、自然语言处理、人工智能、知识图谱构建的智能投研平台,大大降低投研部门收集数据的难度并提升数据宽覆盖,大大提升分析的准确度和效率,并为部门的可持续发展沉淀了知识和经验。
知识的挖掘来源于数据分析,而数据分析的基础是数学模型和结构化的特征数据。如何将价值稀疏的非结构化数据整理转化为结构化数库或知识图谱?这一直是智能思创矢志不渝的追求。智能思创“文档结构化处理“充分利用机器学习、自然语言处理、信息抽取等技术,把网页、PDF、Office 文档、文档扫描文件等各种文件解析成文本结构,再通过阅读格式文本抽取、融合、校验形成目标维度的结构化数据。
随着商业合同的爆发式增长,合同的审验工作越来越成为法务部门的沉重负担,而这一负担逐渐演变为企业业务瓶颈。智能思创充分利用其在自然语言方面的技术积累,为企业打造了高效、便捷的机器自动合同核验云服务。
以改变人机交互为目的,满足用户使用语音操作业务系统的便捷性需求,完成业务知识智能问答、系统功能智能语音导航、专有场景多轮对话、业务数据智能检索等银行终端设备的人机交互任务,提升用户操作体验,改善产品服务效果。
围绕商品特征信息,在商品价格、商品外观、商品内部属性、商品销量、商品搭配以及企业制定的营销策略指导下,根据用户特征画像,主动推荐特征匹配的关联商品、相似商品,引导客户表达购买诉求,挖掘客户潜在的购买欲望,提升企业效益。
随着金融改革的不断深入,经济环境和形势的高速发展和变化,新兴银行蓬勃发展,使银行业市场竞争持续升级,大数据平台及应用的强势兴起,互联网与金融已经深度融合,金融行业必须利用大数据等新兴技术来获得市场竞争优势。
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