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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。
搭建多渠道、多角色、多场景、多形式的智能对话系统，应用于智能导购、智能问答、智能检索、智能导航以及专有业务场景多轮对话中，准确理解客户意图，改善人机交互模式，提升用户操作体验，赋能企业的服务能力升级、服务范围升级、服务效果升级。
智能营销平台依托大数据、分析应用和知识图谱模型，将多源客户数据集成，并进行自然语言标签化处理，从而构建客户标签库、客户画像、客户分群及营销规则。在此基础之上，同时建立标签与营销管理平台互动支撑的营销全流程管理，协助银行金融机构实现以数据驱动的精准营销模式。
采用批量装载和实时采集形式收集并集成多源数据，形成统一海量分析数据源，利用大数据分析方法和分析工具完成数据清洗与特征提取，最终结合机器学习模型，刻画全息用户风险画像，为金融业务提供预警与防范服务。
