摘要：激活数据价值,驱动金融行业数智化转型
小i业务洞察平台融合自研AI能力、语音处理能力,弥补了传统BI无法分析“非结构化数据”的不足,并通过自然语言搜索方式自动生成统计图表。小i业务洞察平台基于AI模型实现数据结构化分析、提炼有效标签,通过可视化配置沉淀销售专属SOP,可提升销售执行率,从而挖掘潜在商机。
当前,全球正迎来新一轮科技革命和产业变革,数字经济蓬勃发展,数字技术在金融领域应用不断深化,人工智能日益成为现代金融体系建设的重要组成部分和关键驱动力量。
AI在金融领域底层技术可体现为自然语言处理技术、大语言模型、数据挖掘、数据加工等。比如,AI可以对大量数据进行分析、协助金融机构进行风险评估并制定相应策略,也可以担任智能客服、提供24小时在线咨询服务,还能够协助金融机构分析客户行为,为其提供定制化的营销策略。
金融行业天生就离不开数据和算法,金融行业的每个链条、每个环节都可以由AI赋能,通过算法调优来突显数据价值,创造新的价值。小i机器人利用数据仓库、数据挖掘、数据可视化等大数据技术,并结合人工智能相关技术,构建了一款精细化的业务洞察平台,以AI驱动金融创新和数智化转型。
小i业务洞察平台融合自研AI能力、语音处理能力,弥补了传统BI无法分析“非结构化数据”的不足,并通过自然语言搜索方式自动生成统计图表。小i业务洞察平台基于AI模型实现数据结构化分析、提炼有效标签,通过可视化配置沉淀销售专属SOP,可提升销售执行率,从而挖掘潜在商机。
在金融领域的应用场景中,小i业务洞察平台可以增加分析指标,比如客户咨询文本:“我最近还贷压力有点大,想借用一下信用卡的现金,可是你们的手续费贵不贵呢,太贵的话我负担不起。”在这样的一段交互文本中,平台可以提炼出用户画像——“还贷压力大”,客户意向——“现金分期”和异议——“手续费贵”,这样
当前,全球正迎来新一轮科技革命和产业变革,数字经济蓬勃发展,数字技术在金融领域应用不断深化,人工智能日益成为现代金融体系建设的重要组成部分和关键驱动力量。
AI在金融领域底层技术可体现为自然语言处理技术、大语言模型、数据挖掘、数据加工等。比如,AI可以对大量数据进行分析、协助金融机构进行风险评估并制定相应策略,也可以担任智能客服、提供24小时在线咨询服务,还能够协助金融机构分析客户行为,为其提供定制化的营销策略。
金融行业天生就离不开数据和算法,金融行业的每个链条、每个环节都可以由AI赋能,通过算法调优来突显数据价值,创造新的价值。小i机器人利用数据仓库、数据挖掘、数据可视化等大数据技术,并结合人工智能相关技术,构建了一款精细化的业务洞察平台,以AI驱动金融创新和数智化转型。
小i业务洞察平台融合自研AI能力、语音处理能力,弥补了传统BI无法分析“非结构化数据”的不足,并通过自然语言搜索方式自动生成统计图表。小i业务洞察平台基于AI模型实现数据结构化分析、提炼有效标签,通过可视化配置沉淀销售专属SOP,可提升销售执行率,从而挖掘潜在商机。
在金融领域的应用场景中,小i业务洞察平台可以增加分析指标,比如客户咨询文本:“我最近还贷压力有点大,想借用一下信用卡的现金,可是你们的手续费贵不贵呢,太贵的话我负担不起。”在这样的一段交互文本中,平台可以提炼出用户画像——“还贷压力大”,客户意向——“现金分期”和异议——“手续费贵”,这样