普元:浅析大模型和知识图谱融合下的金融知识库体系应用

大模型和知识图谱融合的知识库体系能够覆盖场景含需求检索、各类财报识别、授信调查报告生成、制度学习、智能问答、文档审核、需求检索、话术补充、理财经理助理、多模态任务支持等,涉及银行的各个部门和业务条线(见图2)。以需求检索机器人为例:客户已经积累了大量的需求文档,需求资产库中存在内容重复、难以全面检索的...

邮储银行申请知识图谱构建专利,实现金融领域非结构化数据的处理并...

金融界2024年4月10日消息,据国家知识产权局公告,中国邮政储蓄银行股份有限公司申请一项名为“基于预训练大语言模型的知识图谱构建方法、装置“,公开号CN117851610A,申请日期为2024年1月。专利摘要显示,本申请公开了一种基于预训练大语言模型的知识图谱构建方法、装置,其中所述方法包括获取待处理数据;通过预训练大语言...

金融行业风险管控,知识图谱能做什么?丨创新场景50

知识图谱平台普遍落地金融行业风控知识图谱平台当下已成为金融行业风控的“得力助手”。除了具备上述能力以外，知识图谱平台还可以为金融机构提供更强大的支持。首先，金融机构可以通过知识图谱平台实现数据整合和深度数据挖掘，有效地整合金融行业内分散的数据，包括交易对手方的基本信息、行为记录、关系信息、线上日志信息等...

金融的大模型时代!技术路径是什么?海内外又有哪些应用?| 智库

当前,iFinD产品实现了基于语音交互与智能搜索服务、机器阅读研报、研报知识图谱自动生成等一整套智能化解决方案,预计iFinD+大模型将结合基础功能补齐,性价比优势有望引领中期份额突破;同花顺AI开放平台目前可面向客户提供多项AI产品及服务。AiFinD优势在于三个方面。一是金融数据覆盖面广。同花顺利用十几年的数据积累以及...

法本信息(300925)2024年三季报简析:营收净利润同比双双增长,公司...

智能开发平台可同时提供机器学习与深度学习能力,具备简便实用的可视化开发、建模、任务编排、数据图表输出能力。机器学习平台可以同时处理图像和自然语言,并支持多种自然语言模型和评估方式,有强大的统计和分析能力。深度学习平台有强大的数据及知识图谱处理能力。谢谢!

大模型时代,“AI+金融”有哪些应用?

看好OCR智能识别在简化业务流程、数据采集与管理提效、知识图谱建设等方面的价值，这种新型的核保和理赔形态正在很多头部保险企业和TPA机构中推广开来(www.e993.com)2024年11月5日。智能营销服务如果说，AI在金融行业的营销方面一直没有多少亮点可言。今年以来，随着大语言模型在金融行业的渗透，这种情况已经有很大的改观。比如以往了解行业动态和内部...

做好“数字金融”,大模型大有可为

11以数据资产图谱技术构建金融大模型的数据供给生态157林常乐12人工智能大模型在金融行业的应用展望与建议169李振华刘沛然徐润卢传斌徐枞13大语言模型在金融知识服务中的挑战与应对181庞斌孔夏14大模型在银行客户体验管理和客户经营领域的应用实战193...

李礼辉:Sora会给金融业带来哪些改变?

AI数字代理程序被称为Co-Pilot(副驾)，可以代替主人执行知识学习、环境感知、行动规划等任务。二是从通用大模型扩展到垂直模型(垂类模型)。人工智能基础研究和应用研究融入数字技术各领域，包括大数据、云计算、区块链和物联网，包括自然语言处理、虚拟增强现实、人机交互和知识图谱、计算机视觉、生物识别，也包括机器人...

大模型赋能金融科技:思考与展望

二、关于知识图谱与大模型的融合:知识驱动与数据驱动的交互在过去的研究中,我们构建金融知识图谱系统,其过程多为从研报、财报等各类非结构化文本信息中抽取多源异构知识,通过实体对齐、实体消歧等知识融合方法完善庞大复杂的金融知识图谱,并通过分布式图数据库存储图数据,便于后续分布式图算法的开发与应用,这些已构建的金...

腾讯冯宏声:金融大模型的发展路径与落地思考

第三,大模型赋能金融业会有哪些方向?大模型将基于原生的场景以不同的技术路径来优化、变革现有的业务逻辑,会以多种方式来融入并带来功能的升级和业态的变革。总的来讲,以大模型的文本生成、知识推理、代码合成等等这些能力为核心的场景赋能会有两个方向。一个是原有场景的升级,原来金融行业的业务场景、业务内容...