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科大讯飞智能辅助审核:实现金融业务系统化决策

2021-09-28 09:23:30   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  应用场景是促进金融科技发展最好的催化剂,随着信贷审批、反欺诈、合规管理、客户管理等金融业务场景中产生了大量运营自动化和智能化审核的需求,AI认知智能技术的不断发展,辅助审核与金融运营业务结合的趋势越发明显。
  如何将AI和IT及业务进行整体的融合,在金融认知决策场景下落地并产生价值,是产业从业者共同面临的一大挑战。科大讯飞专为金融场景打造的AI产品矩阵,通过AI与金融行业的场景紧密融合,将智能辅助审核应用到金融场景中。
  四大产品矩阵和三大模块
  “智能辅助审核”产品生态包含技术层、产品层、场景层和解决方案四个层次。通过OCR、NLP、知识图谱和决策引擎等AI底层技术,有效支撑“慧眼”、“慧文”、和“慧策”三个产品矩阵,实现金融数据从结构化到知识化、进而到金融业务系统化决策。基于产品矩阵,支撑录入复核、授权审核、合规审计等场景化功能,进而实现对公信贷、零售信贷、企业财务等解决方案的落地,为企业降低成本和风险,提升决策效能。
  “智能辅助审核”产品矩阵分为三大模块,识别模块、决策模块和解析模块。金融行业数据进入认知模块,通过图像识别和文本处理技术进行结构化和知识化,成为可供决策引擎使用的数据。经过结构化和知识化处理的数据输入到决策模块,通过规则、评分卡、模型及决策流的构建,输出业务决策,从而实现业务的认知决策功能。与此同时,学习模块为“认知”和“决策”提供学习优化能力,逐步提升整体应用效果。
  识别模块:图像识别“慧眼”
  在实际业务流程的前端,通过认知模块中的图像识别模块“慧眼”解决大量影像数据的识别问题,例如贷款合同、银行卡、申请表格、核销材料、营业执照、身份证等。“慧眼”通过通用识别、表格识别、票据识别和自定义模版四大功能引擎,能有效覆盖所有的场景化需求。
  解析模块:文本分析“慧文”
  “慧眼”实现了影像数据的电子化和结构化,处理后的数据通过认知模块的另一个重要组成模块“慧文”进行下一步的文本处理分析。
  “慧文”金融文档语义处理可分为撰写、审阅和录入审核三个阶段。在核心功能发面,文档信息纠错主要应用于撰写阶段,多份文档之间的差异比对应用于审阅阶段,关键信息的结构化提取和篇章整体提炼总结对应于录入审核阶段。
  决策模块:辅助决策“慧策”
  基于认知模块,实现金融场景数据的结构化和知识化,进而作为决策模块的输入,通过决策流和决策规则的构建,为业务提供高效决策。
  “慧策”以数据驱动与人工智能技术为背景,针对企业核心业务自动化、智能化运营提升,创造价值。讯飞“慧策”产品拥有多维度数据分析、极简操作和自适应挖掘三大块能力。基于此,认知模块和决策模块相互配合,在企业实际业务中发挥认知决策的效能。与此同时在“慧眼”、“慧文”和“慧策”落地的过程中,一方面通过标准训练平台为“慧眼”、“慧文”提供训练优化能力,提升各个场景的应用效果,另一方面通过深度学习平台建模,提供决策模型,提升整体决策价值。
  智能辅助审核三项优势
  整体来说,金融智能辅助审核平台拥有三项优势:一是丰富的开箱即用能力;二是深入的行业场景沉淀;三是快速的业务定制能力。
  在开箱即用方面,科大讯飞积累了大量的行业规则、模型、文档和算法,能够支持快速冷启动,满足业务快速启动的诉求。
  在场景沉淀方面,基于多年的金融落地积累,科大讯飞沉淀了信贷审核、国际结算单业务、信用卡审核和反洗钱等解决方案,能够为用户提供一站式的产品+解决方案+咨询能力,创造实际业务价值。
  关于业务定制能力,由于金融领域行业的特殊性,数据隐私性较高,很多场景需要结合业务进行行业定制,科大讯飞提供多样的快速定制引擎,例如票据引擎、自定义模版、规则和模型双驱动的产品模块,实现低成本行业深度融合创造价值。
  应用案例
  财报审核案例
  合同审核案例
  核销审核案例
  消保审核案例
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