銀行的日常運(yùn)轉(zhuǎn)高度依賴于海量信息的處理與流轉(zhuǎn),從客戶身份認(rèn)、信貸申請(qǐng)中的財(cái)務(wù)報(bào)表與流水,到內(nèi)部運(yùn)營(yíng)憑證、合規(guī)審計(jì)報(bào)告——構(gòu)成了信息傳遞的主要載體。然而,以上文檔往往多是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化文檔,傳統(tǒng)OCR這面對(duì)這些版式多變、內(nèi)容復(fù)雜度高文檔時(shí),有著明顯的局限性。
易道博識(shí)通用信息抽?。℅eneral Information Extraction, GIE)大模型,基于預(yù)訓(xùn)練大模型強(qiáng)大的泛化與理解能力,有效識(shí)別任意版式文檔,釋放金融數(shù)據(jù)要素。
客戶準(zhǔn)入與身份驗(yàn)證(KYC):無(wú)論是線下柜面還是線上渠道,處理身份證、護(hù)照、營(yíng)業(yè)執(zhí)照、銀行卡等多類證照,提取關(guān)鍵信息并完成核驗(yàn),是業(yè)務(wù)起點(diǎn)。人工錄入不僅效率低下、易出錯(cuò),且難以滿足高峰時(shí)段業(yè)務(wù)需求。傳統(tǒng)OCR雖能識(shí)別部分標(biāo)準(zhǔn)化證照,但對(duì)圖像質(zhì)量、光照、角度變化敏感,且對(duì)新版式或非常見(jiàn)證件的適應(yīng)性差,后臺(tái)審核壓力依然巨大。
信貸審批與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估:此環(huán)節(jié)涉及對(duì)銀行流水、多格式(甚至跨頁(yè)、合并單元格)財(cái)務(wù)報(bào)表(資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表)、審計(jì)報(bào)告、抵押合同等復(fù)雜文檔的深度解析。信貸員和審批人員需從中精準(zhǔn)提取交易對(duì)手、收支明細(xì)、財(cái)務(wù)指標(biāo)、合同條款、擔(dān)保信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù),用于評(píng)估客戶還款能力與信用風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)技術(shù)難以有效處理復(fù)雜表格、非標(biāo)格式及語(yǔ)義關(guān)聯(lián),導(dǎo)致數(shù)據(jù)提取不全、不準(zhǔn),大量依賴人工復(fù)核,審批周期冗長(zhǎng),影響業(yè)務(wù)拓展與客戶滿意度。
后臺(tái)集中運(yùn)營(yíng)與結(jié)算:運(yùn)營(yíng)中心每日需處理海量支票、匯款單、存單、各類業(yè)務(wù)申請(qǐng)書(shū)等憑證。傳統(tǒng)的“兩錄一?!蹦J饺肆Τ杀靖咂?,效率瓶頸突出,且難以根除操作風(fēng)險(xiǎn)。自動(dòng)化勾挑核對(duì)因憑證版式多樣、要素復(fù)雜而進(jìn)展緩慢。
合規(guī)審查與內(nèi)部控制:監(jiān)管要求日趨嚴(yán)格,金融機(jī)構(gòu)需從大量合同、交易記錄、內(nèi)部報(bào)告中高效提取特定信息,以滿足風(fēng)險(xiǎn)排查、合規(guī)性檢查、反洗錢(AML)及審計(jì)追蹤的需求。
上述場(chǎng)景的共性難題在于,如何高效、準(zhǔn)確地從海量非結(jié)構(gòu)化文檔中提取結(jié)構(gòu)化信息?;谀0寤蛞?guī)則的傳統(tǒng)OCR方案,面對(duì)金融領(lǐng)域文檔版式靈活(尤其是客戶提供的外部文檔和不斷涌現(xiàn)的新業(yè)務(wù)表單)、內(nèi)容語(yǔ)義復(fù)雜的特點(diǎn),顯得“剛性”有余而“柔性”不足。每適配一種新模板,都需要經(jīng)歷繁瑣的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練與部署流程,維護(hù)成本高昂,難以敏捷響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。
GIE大模型通過(guò)海量金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練,復(fù)雜文檔識(shí)別效果顯著。
“Prompt即應(yīng)用”的敏捷配置:GIE模型通過(guò)在海量多樣化文檔數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,已內(nèi)化了對(duì)各類文檔結(jié)構(gòu)、版式、語(yǔ)言邏輯的深層理解能力,用戶無(wú)需為每種新文檔類型進(jìn)行漫長(zhǎng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練,僅需通過(guò)類似自然語(yǔ)言的“提示詞”(Prompt)或少量樣本進(jìn)行配置,即可精確定義所需提取的字段(如“提取發(fā)票中的‘開(kāi)票日期’和‘合計(jì)金額’”,“識(shí)別銀行流水中所有‘工資’相關(guān)的收款記錄”)。這種模式極大降低了AI應(yīng)用的門(mén)檻,部署速度從數(shù)周、數(shù)月縮短至數(shù)天甚至數(shù)小時(shí),運(yùn)維成本顯著降低。
卓越的版式泛化:GIE大模型在處理復(fù)雜表格(如跨頁(yè)表格、無(wú)線表格、合并單元格、嵌套表格)、多欄排版(如研究報(bào)告、合同附件)、圖文混排(如年報(bào)、宣傳材料),乃至包含印章遮擋、水印干擾、手寫(xiě)簽名、背景紋理等噪聲的文檔時(shí),識(shí)別準(zhǔn)確率高,更能“理解”版面布局元素間的空間關(guān)系與邏輯關(guān)聯(lián)。
適配國(guó)產(chǎn)信創(chuàng),低成本部署。GIE大模型已全面適配主流國(guó)產(chǎn)化軟硬件環(huán)境,為金融機(jī)構(gòu)提供安全、合規(guī)、自主可控的智能文檔處理能力。能無(wú)縫、穩(wěn)定地運(yùn)行在基于鯤鵬、飛騰、海光、龍芯等國(guó)產(chǎn)CPU,以及統(tǒng)信UOS、麒麟軟件等國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)的服務(wù)器平臺(tái)上。而且可提供經(jīng)過(guò)適配優(yōu)化的軟硬一體化解決方案。
金融機(jī)構(gòu)沉淀的海量文檔,實(shí)則是一座蘊(yùn)藏巨大價(jià)值的數(shù)據(jù)金礦。GIE大模型正是解鎖這座金礦的關(guān)鍵鑰匙。它不僅是提升效率、降低成本的戰(zhàn)術(shù)工具,更是推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)從傳統(tǒng)的、勞動(dòng)密集型的“文檔處理”模式,向現(xiàn)代的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“業(yè)務(wù)智能”模式轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略引擎。
問(wèn)題1: 財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行流水等文檔格式非常多樣,甚至有跨頁(yè)、合并單元格、印章遮擋等復(fù)雜情況,GIE大模型能有效處理這些復(fù)雜金融文檔嗎?準(zhǔn)確率和泛化能力如何?
回答:能。易道博識(shí)GIE大模型基于海量金融數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練,具備強(qiáng)大的版式泛化能力。它能有效處理跨頁(yè)、無(wú)線框、合并單元格、嵌套表格等復(fù)雜表格,以及多欄、圖文混排、印章遮擋、手寫(xiě)簽名等情況。相比傳統(tǒng)OCR,GIE不僅是“識(shí)別”,更能“理解”版面布局和語(yǔ)義關(guān)聯(lián),對(duì)未見(jiàn)過(guò)的新版式也有很好的適應(yīng)性。
問(wèn)題2: 金融業(yè)務(wù)變化快,經(jīng)常需要處理新的表單或憑證版式。傳統(tǒng)OCR方案每次適配新模板都需要漫長(zhǎng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練,成本高、響應(yīng)慢。GIE大模型在應(yīng)對(duì)新文檔類型時(shí),配置效率和成本如何?
回答:易道博識(shí)GIE大模型采用**“Prompt即應(yīng)用”的敏捷配置模式。用戶無(wú)需為每種新文檔進(jìn)行繁瑣的標(biāo)注和訓(xùn)練。僅需通過(guò)自然語(yǔ)言提示(Prompt),即可快速定義所需提取的字段(如“提取合同中的甲方和簽約日期”)。新業(yè)務(wù)或新版式的適配周期從過(guò)去的數(shù)周/數(shù)月縮短至數(shù)天甚至數(shù)小時(shí)。
問(wèn)題3: 易道博識(shí)GIE大模型在國(guó)產(chǎn)化適配和部署方面支持情況如何?能否滿足金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)要求?
回答:易道博識(shí)GIE大模型已全面適配主流國(guó)產(chǎn)化軟硬件環(huán)境。它能夠穩(wěn)定運(yùn)行在鯤鵬、飛騰、海光、龍芯等國(guó)產(chǎn)CPU,以及統(tǒng)信UOS、麒麟軟件等國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)平臺(tái)上。