基于大模型的金融行业文档数据结构化解决方案
2024-12-02 09:13:30 0 举报
银行、证券、保险、借贷等金融机构天然存在大量非结构化数据,传统人工方式处理,难度大且效率低。将人工智能技术应用到大量非结构化文本数据中,提取信息、获得洞见并简化手工任务,大幅度提升业务效率,并节省大量时间和成本。 方案架构 基于硬件资源和算法引擎的支撑,整合数据标注、OCR识别引擎、文档分析引擎,实现文档解析、比对、抽取等功能,提供合同审查、银行代销理财审核、合格投资者审核、信用证票据结构化、报关单智能录入等解决方案。
作者其他创作
大纲/内容
解析模板
硬件资源引擎
训练产线
资源管理引擎
异步任务处理
OCR规则配置
批量预测
数据标注
OCR识别引擎
标注任务分配
在线预测
金融行业文档数据结构化
无效数据过滤
Kubernetes
文本监测
CPU
版式文档解析
应用场景
预测服务
信用证票结构化
离线任务建模
文本识别
标注进度管理
虚拟数据生成
智能预识别
效果预估
文档分析引擎
训练模板
流式文档解析
银行代销理财审核
标签管理
导出数据集
标签定义
工作流
合同审查管理
服务器
报关单智能录入
任务调度
Docker
合格投资者审核
文档对比
模型训练
多数据格式对接
GPU
文档抽取
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