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随着数字化浪潮的汹涌澎湃全球各行各业正经历着前所未有的变革。人工智能技术的快速发展以其独特的创新能力和应用潜力正在深刻地改变着业务模式推动产业效率的全面提升。在这场技术革命中不良资产管理行业作为金融系统的重要组成部分其转型升级显得尤为关键。
然而当前传统的不良资产处置流程存在诸多局限性。这一流程往往过度依赖人工操作包括文档审查、信息提取、风险评估等环节。这些重复性高、耗时长的任务不仅增加了人力成本也影响了处置流程的效率和准确性。在金融行业竞争日益激烈的背景下如何突破这些瓶颈已成为业内亟待解决的关键议题。
一、智能文档抽取应用
在智能文档抽取领域AI技术的应用可以极大地提高文档处理的自动化水平。通过自然语言处理NLP和机器学习算法智能文档抽取系统能够快速识别和提取文档中的关键信息从而减少人工干预缩短处理时间。
在不良资产管理行业智能文档抽取技术可以应用于多个环节
资产评估快速提取资产相关文档中的信息为资产评估提供数据基础。
债务重组自动化处理债务合同提取债务人信息辅助债务重组决策。
法律合规性检查自动识别文档中的合规性问题减少法律风险。
市场分析分析市场趋势和行业动态为不良资产的收购和处置提供参考。
二、合合信息智能文档处理助力资产档案快速采集
为实现不良资产档案业务快速智能化处理合合信息搭建全流程AI模型从文档拆分、预处理、档案分类、文档结构化识别、数据审核校对等综合服务完成数据采集和归档。
第一步拆分资产压缩包自动处理zip等格式压缩包并进行文档分类根据预设分类规则重命名文件根据规则生成档案清单人工核对文档类型进行二次复核如出现漏扫则需要进行二次补扫或人工上传处理。
第二步对文档进行关键信息抽取围绕核心文档和资产信息构建结构化信息指标体系。一方面完成文档归档构建另一方面为后续不良资产精细化估值和定价提供数据支撑。
第三步档案信息核对和复核数据归档前可编辑、复核和修正同时可根据主数据等相关信息进行资产包定时任务关联归档数据同步至核心系统。
1.业务流程 2.文档分类
通过合合信息自研的文字识别训练平台内置的“分类算法”进行文档类型标注和训练输出高精度分类模型从而实现文档的分类。 3.资产档案关键信息抽取
合合信息提供“开箱即用”的方式处理不良资产档案抽取任务具备处理能力强、高精度预测性能、强大的迁移学习能力等多重特点仅需配置相关抽取字段即可完成结构化抽取。 以保证合同为例可配置抽取字段合同编号、合同名称、债权保证期间、保证方式等。 随着技术的不断进步智能文档抽取在不良资产管理行业的应用将更加广泛和深入。未来我们有理由相信通过人工智能技术的赋能不良资产管理行业将实现更高效、更智能的业务模式为金融系统的稳定安全贡献更大的力量。
