自然语言搜索。零代码、无拖拽、颠覆传统的数据分析交互方式
在解析用户提问的基础上,还可进行各种聚合、排序或一些代数运算
Analyst.AI
智能深度搜索
自然语言搜索。零代码、无拖拽、颠覆传统的数据分析交互方式
在解析用户提问的基础上,还可进行各种聚合、排序或一些代数运算
Modeling.AI
资产管理投研平台
Parsing.AI
面向资产管理投研的金融数据
Eversight.AI
基于搜索的数据发掘和可视化平台
Everdroid.AI
金融大脑和AI能力套件
通用行业解决方案
在众多主流行业中,存在很多需要重复处理运作的工作,例如员工报销发票信息录入,财务审计等。阿博茨科技使用自主研发的智能流程自动化引擎,为各行业涉及重复处理运作的场景提供解决方案,解放人力,提高数据产出效率。
银行业解决方案
阿博茨科技使用自主研发的智能流程自动化引擎,综合机器视觉能力,帮助银行实现客户个人信息自动识别录入,企业贷款审核的报表信息自动解析,关键金融风险比率计算自动化等解决方案。
保险业解决方案
利用机器视觉、OCR、RPA等先进技术,解决投保、核保等工作中存在的大量重复性人力工作,提升客户体验,提升运营效率,赋能员工和合作伙伴!
证券业解决方案
面向业务部门,阿博茨基于人工智能和机器学习算法,为证券公司投研人员提供从研究、到投资、到风险管理的一体化解决方案,包含投前资产及产品的研究筛选、投中的流程辅助管理、投后的风险跟踪监……
保险行业解决方案
机器视觉+自然语言处理+RPA,让数字化员工具备用眼看、用脑想、用手做的能力。搜索+自然语言处理+知识图谱+BI,让普通员工也可以变身数据分析达人
1、大量核保、理赔工作人工参与程度过多,时间成本、人力成本和数据准确性面临挑战
核保过程中,会有大量的个人信息、医疗信息、车辆信息、体检信息、资信信息都是以非结构化的报告形式进行提供,要求核保人人工识别关键信息并进行分析,效率低、易出错,并且无法与现有环节打通,影响企业信息化水平和全流程一体化运营。
理赔过程中,业务人员需要到现场进行勘察,勘察信息包括医疗信息、个人信息、财产信息等,业务人员人工将相关信息一项项录入到业务系统,进行理赔工作后续处理,工作量大、效率低下。
2、数据分析门槛高、周期长
当前的数据分析方式主要有两种方式:自助分析和求助于IT部门。由于现有分析工具的复杂性和专业性,导致能够进行自助分析的用户必须具有一定的IT背景或者数据分析础,而大部分业务人员并不具备自 助分析的能力,从而导致大部分用户的数据分析需求只能求助于IT部门,由此又带来需求响应周期长、无法应对业务灵活变化、IT部门工作压力大等问题。
可以从报告中提取表格和图表中的非结构化数据,并将其转换为结构化数据以便于编辑,并自动从各种文档中提取关键指标以使得文档处理和数据提取的工作流程化。
拍照
利用移动设备对相关数据进行拍照
自动抓取
利用机器视觉技术和NLP自动提取关键信息
自动录入
利用RPA技术自动打开业务系统,并自动录入相关数据
自动核对
内置数据校验规则自动校验和置信度评价,结合人工校验双保险
自动提交
校验完毕,自动提交系统