文档分类训练解决方案
深度融合计算机视觉和自然语言处理技术，创新性提出“粗分类”+“精分类”模型组合方案，可解决多页内容相近，证件合同混合类文档的分类难，精度差问题。产品同时适用于标准文档和非固定格式的文档分类，可根据实际业务场景，实现数据自动获取，模型编排和一键发布。助力企业实现AI转型，使企业拥有建设高效分类模型的能力，提高生产效率
应用场景
  • 网贷业务中批量文档的分类
    银行网贷业务中的文档来源，一方面是渠道端推送，另一方面是客户经理线下获取材料，目前这些资料都需要做电子化管理，需要人工下载，影像扫描，分类，最后再上传系统存储。这些工作都依赖于人工进行大量的重复的，机械化的工作
  • 银行业务系统开发中的分类服务
    随着互联网科技的发展，银行业务线上办理也逐渐成为趋势。业务端开发对于多种类数据的上传需要设计研发多种接口，比如常见的上传身份证，需要严格按照标准，上传正面和国徽面
使用致宇文档分类训练解决方案，让AI开发更高效
传统的AI算法开发过程中，由于金融领域数据安全管理等原因，实施方无法得到足够的客户数据，往往要提供专业人员反复驻场调优测试，对接过程繁琐，导致项目实施时间长；一旦需求变动，无法及时处理；如需多种AI服务，要逐一单独定制开发，项目资金支出高
方案框架
方案价值
定制化模型开发模式，对接过程繁琐，项目落地周期长
缩短项目交付周期
金融机构业务中各类票据版式多样，每个类型甚至每个版式定制识别引擎成本高
降低模型生产成本
模型优化迭代，大部分银行无法独立完成，需要有专业的算法研究员
降低算法优化技术门槛
助力企业实现 AI 转型，使企业拥有高效建设各类票据凭证模型的能力
赋能企业
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