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利用图形图像技术和深度学习技术，识别表格结构及表格数据内容。智能化解决文档方向、透视角度、适度曲线及特种线条、复杂底色等复杂场景表格。

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基于垂直领域的行业知识，依托OCR、自然语言处理、知识图谱等前沿技术，构建从海量非结构化数据中提取关键信息的平台，包括原生关键信息精准抽取、派生关键数据自动推理等能力。从而提升工作效率，降低人工成本，扩大数据覆盖度及增强数据时效性。

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由于PDF文档未开放内容组织格式标准、内容读取接口，且通过扫描形式形成的PDF，也无法利用简单方法获取文字内容。本公司利用PDF读取方法、图形图像处理方法和光学字符识别(OCR)方法，精准高效的完成文档内容提取和再组织任务。

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光学字符识别(OCR)利用深度学习方法，在CNN和RNN的基础上，研发改进图片文字识别的算法体系，并将之应用于发票、行程单、的士票、收据等各类票据，各类身份证件，各类银行卡片识别场景，为金融业务提供智能化服务。

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紧扣银行投研机构的三大痛点：数据处理困难、数据处理难度大、知识无法沉淀，综合利用基于Web的动态可视化爬虫技术、机器学习、自然语言处理、人工智能、知识图谱构建的智能投研平台，大大降低投研部门收集数据的难度并提升数据宽覆盖，大大提升分析的准确度和效率，并为部门的可持续发展沉淀了知识和经验。

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知识的挖掘来源于数据分析，而数据分析的基础是数学模型和结构化的特征数据。如何将价值稀疏的非结构化数据整理转化为结构化数库或知识图谱？这一直是智能思创矢志不渝的追求。智能思创“文档结构化处理“充分利用机器学习、自然语言处理、信息抽取等技术，把网页、PDF、Office 文档、文档扫描文件等各种文件解析成文本结构，再通过阅读格式文本抽取、融合、校验形成目标维度的结构化数据。

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以改变人机交互为目的，满足用户使用语音操作业务系统的便捷性需求，完成业务知识智能问答、系统功能智能语音导航、专有场景多轮对话、业务数据智能检索等银行终端设备的人机交互任务，提升用户操作体验，改善产品服务效果。

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随着金融改革的不断深入，经济环境和形势的高速发展和变化，新兴银行蓬勃发展，使银行业市场竞争持续升级，大数据平台及应用的强势兴起，互联网与金融已经深度融合，金融行业必须利用大数据等新兴技术来获得市场竞争优势。

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