毕马威盘古之AI工厂面向应用的模型孵化对象箱

在人工智能和大数据时期，人才、业务知识、数据和技能都是宝贵的资产。
毕马威通过深入剖析金融机构的数字化转型需求，汲取Top 50 Fintech公司的领先履历，整合了数以千计的咨询做事成果，并领悟浩瀚AI算法专家的技能沉淀，隆重推出毕马威AI工厂——在线AI模型孵化工具箱。

产品先容

AI工厂是毕马威聪慧之光研发的在线AI模型孵化工具箱。
在浩瀚AI项目的磨练中，毕马威开拓出一套快速落地的AI流水生产线，通过封装数百个经由验证的独立AI算子，有效加快了AI项目的落地履行，在大幅缩短项目周期的根本上担保交付质量和交付标准，为前端业务的低本钱创新供应了有力的支持。

产品亮点1

AI工厂供应100+根本算子和业务算子，覆盖自然措辞、打算机视觉、数据挖掘、语音等多个人工智能领域，以及通用文档解析，智能合规等多个落地场景并支持用户的自有算子与平台领悟。
通过这样的快速模型孵化工具箱，可以自由选配算子做在线化模型演习，做事发布及运用赋能。

产品亮点2

支持标准化的流程办法演习模型，只需几步就可以赋能运用。
比较灵巧度高但操作繁芜的产品来说，AI工厂轻量化且易用。

产品亮点3

外部运用可以利用AI工厂托管AI算子预测做事，AI工厂能够方便地和外部运用进行对接，并且监控AI做事的性能指标，一旦创造性能低落，外部运用可以快速对AI工厂发起订单，开启重演习流程，完成干系做事的迭代更新。

由于有了集中的平台，企业可以快速复制和累加模型各自运用处景，并配备必要的AI人力资源，在组织内部快速搭建AI模型实验室。
毕马威基于AI工厂实现了自己的AI模型孵化平台，并积累了浩瀚运用方案。

运用案例-聪慧合规平台

运用处景

金融机构经营活动的合规性哀求须要与外部法律法规以及准则相同等，银行各部门在开展干系业务时须要在合规数据源网络归纳就绪的根本上，将经营活动与详细的合规哀求相互关联，来辅导日常事情。

AI工厂选配能力

数据标注

PDF解析及文档预处理富文本标多标签标注

算法&引擎管理

NLP多标签算法NLP段落法条识别引擎CV 英文法规篇章版面识别引擎CV 通用英文OCR识别引擎

录入境内外监管法规 word / PDF

输出法条级别自动标签

方案亮点

通过人工智能技能，提炼每篇法律法规文档的法条内容，将合规干系文本进行逐条提取，并支持合规职员的法条合并、拆分与确认事情；基于银行实际经营活动与合规管理哀求，制订符合合规管理事变的标签体系，通过机器学习与再演习结合的技能手段，对新的法条文本进行智能标签映射，同时支持对自动标签结果的确认与标签体系调度。

段落与篇章标签全览

业务收益

基于已有的法条分类和标签体系，针对金融行业监管渠道公布的法规及监管哀求，进行快速地分类和预标记，使得干系业务职员可快速节制新监管哀求要点，赞助其更好地开展业务。
整体管理能力沉降到法条粒度，并可以环绕领域标签和事变标签进行干系业务内容搜索和追踪。

运用案例-通用文档解析方案

运用处景

企业中存在大量的文档素材和图片格式的文档素材，报告各种分外票证，零星的报告，各种证明等等，每每在运用中须要进行必要的信息提取。

AI工厂选配能力

数据标注

PDF/Word解析及文档预处理表格标注富文本标标注NER标注

算法&引擎管理

NLP NER/择要/分类引擎管理NLP段落识别引擎CV 通用中文OCR识别引擎CV 通用英文OCR识别引擎

常见文档的解析和提取

支持表格赞助画线

方案亮点

重点供应了“多场景下表格识别”这一AI技能（包括扫描版PDF，有表格线/无表格线/表格线缺失落表格等）结合OCR能力，以及必要的赞助画线功能，做到将原文的关键块状信息进行原样还原，做到正文可还原可编辑，表格可还原可编辑。
同时平台兼容追加不同的解析模型或提取模型，即能知足一样平常效率诉求，又可以深挖场景进一步进行提取赋能。

输出可编辑的表格和正文内容

业务收益

大大丰富了企业应对繁芜OCR场景的能力，基于通用文档解析平台，可以在精度哀求不高的繁芜场景下，显著提高业务处理效率，同时在精度哀求高的提取场景下，可以合营高精度提取模型快速进行集成赋能，节省投资。

运用案例-智能助手

运用处景

大型企业在自动化、信息化的探索之路中，常常会碰着以下寻衅：

内部规章制度繁芜，流程规范等信息没有被很好地梳理成知识库体系，企业内部门协同效率低，重复劳动量大；

点对点的咨询流程很难将进展迅速反馈到各卖力人，问题得不到及时准确地相应，大大影响事情效率。

智能助手基于智能人机交互平台，致力于供应包括规章制度问答、数据指标查询、自助工单提交、自助报表剖析、出差出行推举在内的各项人机交互做事，助力企业在业务流程优化中实现降本增效。

方案亮点

业务流程精准赋能

毕马威业务咨询团队将从客户业务流程出发，对业务场景进行有针对性的调研剖析，再基于标准方法论梳理语料知识库，由智能人机交互平台模型仓库中的模型算法构建问答模型，进行快速业务赋能。

多系统对接能力

平台拥有多系统接口对接能力，能够通过日志剖析进行自主学习，不断演习和加固已有模型，系统同时知足不同终端设备的前端适配，包括PC端、移动端等。

业务收益

业务职员按照日常报表查询

智能助手供应724小时在线做事，能够通过多终端供应快捷、准确的相应，通过理解口语化表达来理解用户意图，可以大量减少重复事情，将人力资源开释从事更有代价的事情内容，提升整体效率。

管理职员自助报表剖析

智能助手可以和PBI及数仓等多数据源对接，将用户的查询意图对接到对应的报表，并以多种展示形式返回给用户，帮助管理职员获取所需的数据和图表，高效地进行报表剖析。

企业数字化管理转型

智能助手可以帮助企业打通不同部门底层报表的沟壑，赋能各环节业务流程；同时，通过网络和剖析日志数据也可以创造和定位事情流程中的痛点，助力实现数字化管理转型。

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