引
ipo 财务核查一直是关注的重点,随着大模型技术的发展和普及,智能财务数据管理迎来新的办公氛围。
万余份财务数据表格,以 excel 格式计算,加起来也许就几百兆,但财务数据中包含了大量复杂数据关系,核查工作费时费力。随着大模型技术的发展和普及,把财务核查交给大模型吧!
文因快察可覆盖金融业务全场景,如法律合同、招股说明书、信用评级报告、扫描件、审计报告等,全面覆盖 ipo 上市核查、债券发行核查等核心场景。
功能包括:
这里有一段视频,介绍在ipo招股说明书中的核查:
阅读延伸:“新指引39条”下的ipo智能流水核查 这是那篇有『哥哥』的报告,机器人帮你测出来了
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“用大模型,升级你的企业知识管理”
财报数据管理与质控,是企业知识管理的其中一个场景,通过知识管理帮助企业沉淀专业领域规则、知识数据,高效进行海量财务数据的分析与核查。在场景落地中会发现,以前的企业知识管理面临这样 3 个挑战:
难
企业知识载体多样,知识内容繁杂,缺乏有效的知识识别和知识应用方法,知识沉淀困难,知识应用更加困难。
低
传统知识库管理工具对于知识运营的效率低下,加上实施人员对知识管理认知不足,使得企业难以持续更新知识以应对持续的业务发展。
繁
知识管理尚未与业务进行有效融合,部门企业业务条线复杂,在业务流转过程中产生的知识体量大,主题域广,需要面向业务域进行统一管理。
依托大模型技术,处理海量含有复杂数据关系的文档,进行财务分析、指标查询等核查操作,实现真正运转高效的“数字化”升级——完成数据到知识的转化,构建企业认知智能。
通过增强 ai 能力,应用于知识采集、知识生产、知识应用等各环节,利用大模型技术,实现对知识的深度分析与挖掘,辅助业务决策。利用检索增强生成 rag 技术,解决知识局限性、幻觉问题、数据安全性问题。基于此构建创新性方案,加强自然语言理解能力,并经多个业务场景验证,有效对抗大模型幻觉,提高内容生成准确性。
大模型知识管理金沙娱场城app的解决方案
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知识获取
随着企业信息化水平的不断提升,文档类型繁杂、数量庞大,采用传统知识库方式进行知识梳理近乎是不可能完成的任务。利用大模型技术构建知识库,可进行知识自动提取,真正实现自主知识沉淀与积累。训练大模型使其具备特定领域知识结构提取能力,能够进行自动化知识提取。
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知识提取
以大模型为基础的知识库系统迭代,加速了传统问答系统中的用户意图理解和上下文情境理解处理,极大地提升了知识获取和加工的效率。支持读取文本、数据库、表格等多格式文档,并提供多场景、多粒度、多轮次、多形态的知识问答交互方式。采用自然语言表达抽取任务内容,并对抽取结果进行条件约束。
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知识库
1、场景化知识库构建。针对不同类型的知识结构、不同场景应用,支持多种知识库构建方式,灵活应对不同的应用需要。语义知识、摘要知识、章节知识等不同的知识库内容构建,避免单一构建方式带来的知识难应用的问题。
2、大模型知识库问答。将大模型知识库问答和传统知识库问答相融合。大模型通过文本切分、分段,自动生成 q&a,与传统知识库内容相结合,保证已有知识库的知识延续性。
3、快速构建知识库。文因知识库支持用户以 q&a 问答对及文本导入的形式,快速构建知识库,可实现知识库权限配置,提升企业数据安全性。
4、灵活任务编排。通过可视化任务组合编排,让大模型接入各类工具,并设置参数配置,满足不同的业务场景需要。
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问答&搜索
快速、准确地获取知识,支持智能问答的同时,还可进行多模态知识获取。
以大模型为基础的知识库系统迭代,提升了传统问答系统中的用户意图理解和上下文情境理解,极大地提升了知识获取和加工的效率。
支持读取文本、数据库、表格等多种格式的文档,并提供多场景下、多粒度、多轮次、多形态的知识问答交互方式。除了常规的文本知识搜索以外,也可以提供图片搜索等非文本形态知识搜索,还可以根据数据查询内容以表单、图表形式展现搜索结果。
大模型知识管理——场景应用
1、企业合规管理
企业与监管政策制度更新与变化频率高,如何快速整理海量合规制度文档,赋能规范员工行为与企业内部管理?
金沙娱场城app的解决方案:提取政策制度知识,构建政策制度知识库,通过知识比对,分析政策变化以及制度的内化情况,并对员工行为是否符合制度规范进行分析。
场景拓展:政策制度解读可广泛应用于银行、保险、证券、基金等金融机构的内部合规管理。
2、金融展业助手
银行产品种类多、更新快,如何及时了解产品信息,实现个性化产品推荐,为营销工作焕新动力?
金沙娱场城app的解决方案:提取产品文档中的知识点,根据业务需要生成知识问答或营销话术,也可通过相似度进行产品推荐。基于金融产品营销的细分场景需要,利用大模型提取相应的场景化知识,并根据产品基本情况与客户需求的相关度,推荐符合客户需要的产品。
场景拓展:通过大模型构建产品知识库,可从银行、证券拓展至保险、电信等其他领域,助力其产品营销工作开展。
3、文档智能撰写
企业内部存在大量的文档编写需求,其中很多文档内容制式化程度较高,且依赖大量的外部文档引用,文档编写费时费力。
金沙娱场城app的解决方案:通过外部文档知识梳理,获取参考文案,辅助文档撰写。
场景拓展:文档辅助撰写可广泛应用于企业内部各类文档编写工作中,可在金融、电信、工程、电力等众多领域发挥作用。
4、企业财务分析
财务科目指标繁多,分析任务繁重,且需要深厚的财务知识背景,相关工作耗费大量时间。
金沙娱场城app的解决方案:提取财务报表中的各项财务科目,解读财务指标,并可进行摘要总结,总结公司经营财务情况并适时予以预警。
场景拓展:财务指标分析可广泛应用于券商ipo尽调、银行信贷尽调、财务审计等金融领域的业务场景中。
5、金融业务指标查询
金融场景业务指标数量大,难以聚焦个性化需求结果,且对于指标产生疑惑的时候,很难抽样校验。
金沙娱场城app的解决方案:通过语义理解、nl2sql 等技术,实现自然语句的指标数据查询、智能支持决策。
场景拓展:大模型结合数据库的指标数据分析,可拓展至智能预测和趋势分析,帮助用户更好地理解金融指标的未来走势。
6、智能客服机器人
现有金融机构的客服系统难以准确理解客户意图,且回答内容套话较多,仅依靠关键字检索无法满足日益增长的高质量服务需求。
金沙娱场城app的解决方案:依托服务生命周期各环节的相关文档建立知识库,用大模型理解用户意图,在知识库中能找到多条相关语料,综合准确答疑,双向互动提升用户体验。
场景拓展:智能服务机器人可广泛应用于银行、保险、证券、基金等金融机构的对外服务中。
7、金融营销话术
现有金融营销话术依赖人工撰写,且话术与产品无法同步上线,人工话术编辑效率低下。
金沙娱场城app的解决方案:依托营销专家的实战经验书籍建立知识库,结合产品相关文档,自动生成贴合用户的互动式营销话术,提供互动性沟通对话。
场景拓展:互动式营销话术可广泛应用于银行、保险、证券、基金等金融机构的对外服务中。
文因互联是一家 ai 大模型系统应用商,以大模型技术为基座,结合 nlp、提示工程、知识图谱等技术,通过多年行业实践积累,实现对业务文本进行文档解析、智能信息提取、智能内容生成、深度语义理解与关联分析,致力于企业知识的深度挖掘与有序传承,进而助力企业实现提高工作效率,沉淀知识工程。
自成立以来,已服务过金融、建筑、媒体、医疗、航空、通讯等多领域各细分场景,落地上百项目,获得idc fintech50、cb insights fintech50、毕马威fintech50等权威机构认证。
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