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在文档智能撰写领域,文因互联至今已实践近10年,随着大模型时代的来临,我们也已牵手多位头部证券机构,探索大模型时代的智能撰写平台建设。
用智能撰写辅助各类金融文档的自动化生成,基于内部平台化产品实现统一管理、快速建设,甚至部分“0开发”。
证券、银行、保险……各金融机构的业务部门和从业者,日常接触的大量分析、调研工作,包含海量文档阅读与写作。随着人工智能技术的发展,很多文档撰写工作已经逐渐摆脱了纯人工写作的方式,接入各种智能撰写系统,但一些新的问题也浮出水面:
1、重复建设,成本高
由于企业内部的需求多样性,在初步接入撰写辅助系统时,容易出现重复建设的情况,最终形成多系统局面,为数据互联、流程共通带来很多不便。同时也带来高昂的 IT 建设成本和建设周期,不利于整体运营的效率提升和协同发展。
2、难以实现质控合规、信息共享
金融文档需要高准确性并且满足合规要求。因此,在将大模型接入撰写系统时,不仅需要解决准确性问题,还需要满足内部核查需求。且由于多部门多系统,很难实现数据信息共享,且系统和工具之间缺乏兼容性,限制了系统的扩展。
3、资源复用性差,且无法统一管理
由于建设未基于统一平台,难以实现资源共通和配置调度的优化,在各业务部门的数据收集、处理、储存、使用没有统一的规范,与业务知识同样难以互通,直接影响了运营的优化和管理决策的效率,无形中也会损失很多“数据资产”和企业内部知识沉淀。
基于大模型打造智能撰写平台
01
大模型+解析:有知识&懂业务
打造核心知识壁垒,为高质量撰写做好知识储备。
统一接入:多来源数据
金融文档撰写需要参考大量数据,来源包含结构化和非结构化的数据。例如,第三方数据接入、企业内部数据库、企业员工新上传的各类文档等。将多来源的数据统一接入一个平台,进行解析、提取、使用,为各个业务部门提供基础便利。
可溯源:数据解析、提取
金融文档的内容相对固定,现阶段将大模型能力尽可能地赋能业务生产,依然是一个“工程问题”。如果不对系统提取出的数据加以控制,输出的内容可能会有30%以上是编造的。通过“数据溯源的技巧”进行幻觉检测和控制,识别数据是否为编造。这是一个需要深入理解、精心设计的“工程挑战”。
自动化:企业内部知识互联
基于大模型、提示工程、知识图谱、自然语言处理(NLP)等技术,智能撰写平台可以实现业务规则快速建模。实现数据进行高效地提取、分类,深入理解文档中的历史数据和业务规则,对后续输出内容的质量产生直接作用,并帮助企业能够更加系统地管理和应用其内部知识。
02
大模型+撰写:平台化&自动化
打通业务部门撰写平台,优化资源配置
大模型+大纲整理
大模型+数据驱动
大模型+灵活改写
在文档完成撰写后,通常还会需要进行格式、章节、数值等信息进行合规检查,保证文档的产出质量。在大模型智能撰写平台中,我们同样可以根据内部建设需求配备文档审核的功能模块。
03
大模型+核查:文档审核更轻松
打破质控、合规多平台切换的陈旧体验感
04
场景延伸
1、医疗领域
通过智能辅助和自动化报告生成,辅助医疗研究和人力资源管理。根据评估反馈数据进行深度分析,对被评价人的评估结果进行细致的判断。结合底层数据分析与智能写作服务,可以自动生成详尽的评估报告,从而提升院内教学评估的工作效率,并推动教学评估体系的数字化转型。
2、航空领域
通过分析飞行数据、维护记录等数据来源,智能撰写平台可以提供优质的报告和分析。基于飞行品质监控(FOQA)中对大量数据的分析与管理,和对航空专业知识、业务经验的深入理解,为飞行安全分析、智能维修提供撰写辅助,提高运营品质和成本优化。此外,通过分析乘客反馈,还可以帮助航空公司改善客户服务,提升乘客满意度。
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