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01

智慧辦公需求繼續(xù)擴展升級

根據(jù)“洞見研報”的《智慧辦公研究陳述》，跟著AI、5G、物聯(lián)網(wǎng)、云核算等新技能的快速開展，智慧辦公正進入?個簇新的時代，許多硬件以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛繁進軍智慧辦公賽道。

智慧辦公是指?種利用云核算、物聯(lián)網(wǎng)、智能感知、移動互聯(lián)等手段對工作事務所需的軟硬件設備及環(huán)境進行智能化辦理，完結企業(yè)使用軟件統(tǒng)?布置與交給的新型工作模式。

智慧辦公可以協(xié)助企業(yè)完結信息流、資金流、物流、事務工作流的高度集成與交融，完結工作信息化、網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化。與傳統(tǒng)工作比較，智慧辦公具有本錢更低、功率與安全性更高的優(yōu)點。

依照智能化方向的分類方法劃分，智慧辦公可分為工作環(huán)境、事務場景、個人工作設備三大類。

其中，面向B端的事務場景類關注度最?，構成職業(yè)80%以上的商場規(guī)模，其次為同樣面向B端的工作環(huán)境類，而個人工作設備類目前商場關注度更低。

在智慧辦公需求繼續(xù)擴展升級，職業(yè)不斷開展的趨勢下，智慧辦公商場仍存在?些待處理的痛點，其中更具有代表性的有：1）職業(yè)服務無序化；2）研制設計能力欠缺；3）渠道辦理水平不?；4）供應鏈整合度低。在職業(yè)朝高度智能化方向蓬勃開展的同時，智慧辦公范疇內的企業(yè)以及職業(yè)相關監(jiān)管安排也需繼續(xù)破解這些痛點，助力職業(yè)不斷升級。

02

“大模型”布景下的智能文本處理

今年以來，“大模型”繼續(xù)熾熱，對智慧辦公賽道的企業(yè)也帶來了新的啟發(fā)。

36氪在采訪相關企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，大模型并不是的，客戶要的是終究作用。那么讓大模型在適當場景中，適時地發(fā)揮其出色的語義了解和學習能力是否就成了要害？

實際上，從36氪上半年觀察到的現(xiàn)象來看，正依照上述思路實踐的AI使用廠商不在少數(shù)。

總的來說，無論是新出現(xiàn)的創(chuàng)業(yè)公司，仍是已有產(chǎn)品和商場的在位者，切入AIGC賽道的辦法大致可以分為兩類：一是，經(jīng)過巨細模型協(xié)同、多個大模型API調用等辦法，去大模型糟粕，取其精華；二是“借力打力”，利用大言語模型的能力處理特定范疇的具體問題。

在2023年的WAIC國際人工智能大會分論壇上，專心于智能文本機器人的高科技企業(yè)豁達數(shù)據(jù)推出了智能文本處理范疇筆直大模型“曹植”。

豁達數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、CEO陳運文向觀眾闡釋了曹植采用的多模型并聯(lián)（Ensemble）技能架構，即交融多個模型能力，將新一代LLM與以往的Bert模型、常識圖譜，以及過去在NLP范疇樹立的事務規(guī)矩引擎等相交融，并進一步借鑒復旦MOSS的插件思想，完結了多模型和多插件的交融。

豁達數(shù)據(jù)對這一多模型交融思路做了形象比喻：如果把各類模型比作各式各樣的武器，之前的Bert模型是沖鋒槍，事務規(guī)矩引擎是手槍，GPT（生成式預訓練）模型是大炮。GPT威力是要強大很多，但并不表明今后打仗只需求用大炮，不必沖鋒槍和手槍了。

陳運文告訴36氪：“每個模型都有自身的缺陷。要完結雜亂任務，需求在模型之間靈活的分工、和諧。不同模型承擔不同的責任，有的模型生成的文字通暢，有的解析文檔表格能力強，有的則擅長處理數(shù)學一致性查看，有的還要畫圖，或做規(guī)矩校驗等。像常識圖譜就能保證輸出成果的性、專業(yè)性?！?/p>

最簡單的例子是，在具體的專業(yè)陳述寫作中，通常需求邊抽取邊寫作，也便是從A文檔中抽取內容，交融一些內容、安排言語后，再寫入到B文檔中。其中，內容抽取是Bert模型比較擅長的，生成和潤色則是GPT模型的拿手好戲，幾種辦法是彼此交融的。

陳運文認為，客戶其實并不介意用的是什么模型技能，要害仍是看處理問題的終究作用，所以巨細模型交融，甚至多個大模型并用是未來的開展趨勢。因而，豁達的Ensemble模型還設置了支持外接第三方模型的擴展功能。

03

助力金融職業(yè)智能文本處理

跟著互聯(lián)網(wǎng)的快速開展，客戶獲取信息的方法正在產(chǎn)生重大變化。越來越多的金融從業(yè)者傾向于經(jīng)過查找引擎來獲取所需的相關信息。傳統(tǒng)的金融安排在查找引擎方面存在許多困難。

首要，金融產(chǎn)品信息雜亂多變，傳統(tǒng)的要害詞匹配方法往往無法匹配用戶意圖。許多金融詞匯具有專業(yè)性，如果直接匹配要害詞，將返回大量無關成果。其次，金融安排自己的網(wǎng)站查找功能較弱。網(wǎng)站內查找只能匹配本站內容，無法提供全面的查詢成果。最后，金融安排內容存在“信息孤島”，重要內容分布在多個網(wǎng)站和系統(tǒng)上，查找引擎難以整合。因而，金融安排在查找范疇面臨著要害詞匹配禁絕、站內查找功能貧弱、信息渙散等多重困難。

金融查找中臺是豁達數(shù)據(jù)為券商投行、研究所、銀行等范疇B端或C端用戶打造的金融查找產(chǎn)品。關于金融范疇的結構化數(shù)據(jù)，可以快速、高效、精準地獲取查找成果；關于非結構化數(shù)據(jù)，集成OCR、NLP、機器學習等技能， 對底稿、研報等非結構化信息進行多方面解析、抽取，可以查找非結構化數(shù)據(jù)中的觀點、圖表等信息。全面支撐投行智能查找、投研投顧查找、證券APP查找等多個金融范疇查找場景。

1、投行智能查找

投行智能查找打通投行事務中可能涉及到的一切數(shù)據(jù)，掩蓋整個投行事務流程，分角色、分項目、全方位進步信息獲取功率。其深度融入各要害事務流程，了解事務語義進行智能檢索，大幅進步信息檢索功率。它支持客戶陳述、買賣記錄、郵件等各類外部和內部文檔的統(tǒng)一檢索，讓事務人員只需一個查找窗口，即可尋找一切相關信息。同時，完結了從部分、小組到個人的精細權限控制，保證查找成果完全符合投行的數(shù)據(jù)安全與隔離需求。

2、投研投顧查找

投研投顧查找根據(jù)OCR、NLP、GPT等技能對研報信息進行提取，能全面查找研報圖表、觀點、數(shù)據(jù)，進步研報查找的工作功率。能深度結合投研投顧事務查找習氣，獲取非結構化研報數(shù)據(jù)中的深度信息，完結非結構化信息的深度解析與查找；融入了豁達自研的“曹植”大言語模型，可以快速生成研報摘要、觀點，輔助用戶快速閱覽定位要害信息，讓研報閱覽更加高效；并開發(fā)了投研數(shù)據(jù)查找使用，可以快速進行信息檢索、相關聯(lián)系分析、危險評估判斷、海量文檔資訊辦理、比對公司分析等。

3、證券APP查找

查找引擎可內嵌C端APP，支持結構化和非結構化數(shù)據(jù)語義級別的查找，應對各類C端的查找需求，進步用戶查找體會，進步APP日活和轉化率。證券APP查找內置拼音查找、首拼查找、拼音糾錯、多音糾錯等多個查找處理模塊，并且結合了豁達自研的OCR、NLP等人工智能前沿技能對非結構化信息進行文字識別、版面解析、表格解析，從而完結內容深度查找以及能深度了解用戶查找意圖進行語義查找。其可以完結資訊、研報、政策法規(guī)、視頻、音頻、圖片等多類型信息檢索。

參考來歷

https://mp.weixin.qq.com/s/nnb_-FbWt_qojJCQvW2SIg

https://mp.weixin.qq.com/s/yPeW3ULrAsyjwbp2Oc_0mQ

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