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立即咨询 业务挑战 方案架构 方案优势 客户案例 商业合作 业务挑战 数据资产化 企业数据资产化过程中存在着数据采集难、数据治理难、价值呈现难、成本控制难四大难点。 知识挖掘 企业从海量结构化及非结构化数据中提取知识的技术及能力不足,导致数据价值难以被挖掘,造成数据的浪费。 知识体系化 企业知识大多处在离散状态,不成体系,需要以人为主系统为辅来解决问题,难以支撑系统为主的智能化应用。
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金融行业文档数据结构化 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。
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