隨著企業數字化轉型步伐的加快，銀行內部信息系統越來越復雜，業務處理的自動化和智能化需求越來越大。銀行探索科技賦能金融服務，實現數字化轉型具有重要價值。某銀行於2021啟動數字化員工項目建設，應用新技術實現業務領域轉型升級。大觀數據基於自主研發的智能文本機器人，助力某銀行數字化員工平臺項目建設，實現確認函智能核查、代扣憑證智能核查、企業財務報表分析，優化
隨著企業數字化轉型步伐的加快，銀行內部信息系統越來越復雜，業務處理的自動化和智能化需求越來越大。銀行探索科技賦能金融服務，實現數字化轉型具有重要價值。某銀行於2021啟動數字化員工項目建設，應用新技術實現業務領域轉型升級。大觀數據基於自主研發的智能文本機器人，助力某銀行數字化員工平臺項目建設，實現確認函智能核查、代扣憑證智能核查、企業財務報表分析，優化運營方式和流程，實現業務賦能。
確認函智能審核機器人
業務難點:
銀行在受理詢價函業務時，需要人工核對客戶提交的詢價函原件和系統在銀行查詢到的相關數據，且客戶提交的數據與銀行的數據不壹致，難度大，耗時長。
根據財政部規定，確認函應包含14。如果銀行有大量的業務往來，就會有大量的數據核查工作。根據出具確認函的機構不同，確認函之間存在差異，加大了核查的難度。
解決方案:
詢價函智能核查機器人基於自主研發的光學字符識別技術(OCR)和自然語言處理技術(NLP)，完成詢價函的結構分析，連接業務系統，實現紙質詢價函文件與行內系統數據的自動比對，完成詢價函的智能核查，並輔助生成相應的回復文件，降低了人工操作可能伴隨的錯誤風險，方便業務人員快速核查，有效提高銀行回復的效率和質量。
確認函的智能驗證
預扣憑證的智能審計
業務難點:
業務人員在核對電子數據和紙質文件數據時需要花費大量的時間。數據量大的時候，他們只能隨機檢查，不能全部檢查。有壹些企業財務操作不規範，多次改單，給櫃面核對造成很大不便。銀行使用電子數據進行代扣或批量轉賬，如果客戶資料不規範，容易造成資金風險。
解決方案:
哲學數據基於光學字符識別(OCR)、自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV)，可以為銀行自動核對紙質文件和電子數據，提高工作效率，規避金融風險。
數據檢查內容
代扣代繳單據智能審核系統界面截圖。
智能財務報告機器人
業務難點:
銀行信貸部門在進行貸前審核時，需要客戶經理在進行貸前審核之前，將財務信息手工錄入到信貸系統中，形成信貸分析報告。手動輸入有以下問題:
解決方案:
智能財務報告機器人通過機器人流程自動化(RPA)、光學字符識別技術(OCR)、自然語言處理技術(NLP)和計算機視覺技術(CV)的應用，實現了財務報告文檔的自動上傳和財務報告數據的自動分析，大大提高了輸入效率。並根據既定會計準則規定的財務報表邏輯進行試算平衡檢查，提高輸入準確性，降低輸入風險；在實際業務中，客戶經理可以掃描輸入紙質報表，結合放款前對企業財務狀況的分析，即時發現和檢查問題，大大提高了工作效率。
智能財務報告分析