企业智能知识库解决方案
智能客服解决方案
对话式 BI 解决方案在结构各异的文档中进行高效信息提取和分析
业务场景和痛点
痛点
01
文档数量庞大、格式各异
公司需要进行分析处理的文档数量巨大，并且往往涉及各个部门以及多个版本的历史数据，格式差异较大。采用人工分析处理费时费力。
痛点
02
文档信息冗杂、缺乏结构化
文档中的信息内容复杂，数据杂乱，缺乏统一的结构和标准。想要提取的关键信息往往分散在字里行间，需要进行深度阅读才能理解内容。
痛点
03
分析需求多样、变化也很快
公司业务发展迅速，文档分析需求不但需要处理历史数据，还要及时的响应业务变化。需要更智能和自动化的解决方案。
痛点
04
人工容易出错、关键词规则死板
人工分析数据时容易产生疏漏，如果文档数量巨大，则更容易出错。采用比较初级的规则算法可以进行一些关键词匹配，但由于无法理解上下文语义，难以做到很强的适应性。
智能文档分析解决方案
基于孟子金融预训练模型技术
覆盖多种文档分析场景
澜舟科技采用海量金融领域任务数据为金融领域进行专门的模型优化。可以比通用领域预训练模型更好地完成金融领域专属任务例如：上市公司和发债实体的识别、金融专业情绪分析、研报观点抽取、金融文档合规审查等。
自定义信息抽取技术
支持新场景定制化
支持金融行业常见的信息抽取任务，并可以根据客户的需求进行高度定制化。
基于大模型的零样本、少样本学习技术
最大化降低标注数据需求
通过应用零样本学习技术可以无需数据标注快速获得基准效果。针对精度要求更高的场景，仅需少量标注数据即可获得更好的分析效果。在强大的孟子金融预训练模型技术的支持下，可以做到很强的场景泛化性。
业务价值
大幅降低人工处理耗时
通过预训练模型技术可以为多个文档分析场景提供全流程智能自动化的支持。在特殊场景也可以配合人工操作在完美保障最终结果的前提下有效提升工作效率。
减少人工和规则处理的遗漏
有效改善人工进行大量文本内容的分析中容易出现的遗漏情况。由于可以对上下文的语义环境进行理解，也能够很好地覆盖基于关键词匹配规则算法无法很好处理的灵活语言表达场景。
降低系统维护成本
基于预训练模型技术和大量金融领域常见任务场景的专门优化，让澜舟科技的技术方案具有很强的任务泛化能力，可以在一定程度上适应业务变化所带来的新内容。当业务内容变化较大时也仅需小规模的维护即可适应新场景。
