隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，促進(jìn)了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的蓬勃發(fā)展。經(jīng)過(guò)近幾年的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)已日益成熟，銀行、證券等金融企業(yè)已有利用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘及后續(xù)應(yīng)用的成功案例。

在數(shù)字化的過(guò)程中金融機(jī)構(gòu)雖然積累了一定量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，但絕大部分是結(jié)構(gòu)化化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中還有大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)未被開發(fā)利用。目前大量金融機(jī)構(gòu)都在探索利用NLP（Natural Language Processing, NLP）等智能化手段挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，輔助業(yè)務(wù)決策、提高數(shù)據(jù)利用率和數(shù)據(jù)共享，有效提高信息化整體應(yīng)用水平，促進(jìn)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升。

金融企業(yè)審計(jì)報(bào)告審閱困境

不良資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)處置作為金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)，其風(fēng)險(xiǎn)和收益并存。風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)部需要對(duì)每個(gè)項(xiàng)目所涉及的客戶進(jìn)行評(píng)級(jí)。評(píng)級(jí)的重要依據(jù)依托客戶財(cái)報(bào)信息。對(duì)于非上市企業(yè)的財(cái)報(bào)常常在各企業(yè)提供的審計(jì)報(bào)告中，這些審計(jì)報(bào)告非常長(zhǎng)且未結(jié)構(gòu)化，需要客戶經(jīng)理將審計(jì)報(bào)告中“資產(chǎn)負(fù)債表”、“企業(yè)利潤(rùn)表”、“現(xiàn)金流量表”、 “現(xiàn)金流量補(bǔ)充表”、“財(cái)務(wù)附注表”五大表的信息，手動(dòng)錄入至到excel中，工作量巨大且很容易出錯(cuò)，亟需利用NLP技術(shù)對(duì)審計(jì)報(bào)告中的財(cái)報(bào)信息進(jìn)行抽取解析。

資產(chǎn)負(fù)債表解析結(jié)果

達(dá)觀財(cái)務(wù)報(bào)表解析與核查系統(tǒng)，專門針對(duì)財(cái)報(bào)上述五大表進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、解析、抽取、錄入。幫助金融機(jī)構(gòu)建立財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)解析通用服務(wù)，打通了客戶信息、財(cái)報(bào)解析、內(nèi)部評(píng)級(jí)三大系統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)線上流轉(zhuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多跑路，用戶少錄入，大大降低了一線業(yè)務(wù)人員手工錄入工作量。

利潤(rùn)表解析結(jié)果

同時(shí)，達(dá)觀財(cái)務(wù)報(bào)表解析與核查系統(tǒng)不僅能夠識(shí)別財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而且還可以對(duì)識(shí)別的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行審核校驗(yàn)，方便財(cái)務(wù)審核人員發(fā)現(xiàn)報(bào)表的數(shù)據(jù)問(wèn)題。

現(xiàn)金流量表

目前達(dá)觀數(shù)據(jù)已經(jīng)成功服務(wù)中信建投、第一創(chuàng)業(yè)證券、東亞前海證券、興業(yè)銀行 浦發(fā)銀行、招商銀行、中信銀行、中國(guó)銀行、工商銀行、三井住友銀行、廈門建發(fā)股份、信達(dá)資產(chǎn)、中企云鏈等眾多頭部金融企業(yè)客戶。