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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