2020-05-25 16:59:27
随着2020年两会的召开，“新基建”再度成为热词，今年的政府工作报告指出，要加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设充电桩，推广新能源汽车，激发新消费需求、助力产业升级。其中，人工智能在信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等三方面“新基建”的建设中发挥着重要的作用。人工智能领域的NLP(Nature Language Processing，自然语言处理)、计算机视觉、语音识别等技术在不断创新的过程中，也开始逐步落地应用，促进企业创新融合前沿人工智能技术，进行业务创新优化，创造更多社会、经济价值。
以人工智能领域NLP技术在数据密集型行业的落地应用为例，在大数据时代，数据的高效利用与科学管理，已经成为各行各业升级发展的核心驱动力，特别对数据密集型行业而言，其主要业务基于大规模数据(用户数据、业务数据、产品数据、市场数据等)展开，面临着更大的数据治理挑战。
例如，金融企业和机构存在大量的采购数据，数据利用效率低下;同时非结构化的数据比例较高，需要处理大量PDF、EXCEL、图片甚至音频等非结构化数据和各种语言的文本，使得人工介入分析、提取数据的工作量居高不下。
此外，对数据和信息加以分析、判断，以得出科学的战略、投资甚至营销策略，对数据密集型的企业和机构而言也至关重要，深刻影响着企业的长久运营和高质量发展。因此，数据密集型行业大量繁琐、重复的数据处理，以及复杂的信息管理及数据分析，亟需自动化、智能化的数据管理手段，这使得人工智能“新基建”的引入，成为了面向未来实现高速发展的“刚需”。
根据日前国家发改委对“新基建”的进一步阐释，人工智能既是代表着新技术的信息基础设施，得益于于其技术特点的包容性，也是支撑传统基础设置转型升级的融合性基础设施。从目前人工智能的发展来看，以自然语言处理、知识图谱、深度学习等典型的人工智能技术，已经渗透进各行各业的不同场景，赋能传统机构的转型升级。在金融行业就催生了智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险、智能监管等。上述落地场景的实质，其实是人工智能技术对数据挖掘、聚合、管理、使用，并指导业务的过程。换言之，利用人工智能技术的数据管理是“基础”，决定了业务升级、创新等“上层建筑”。
针对数据密集型行业的数据管理难点，虎博科技为证券、基金、银行、大宗商品等不同垂直领域的企业和机构提供利用NLP技术的算法中台服务。依托虎博科技自研的NLP技术，虎博NLP算法中台可以提高企业NLP算法能力，提供包括NLP基础技术、NLP算法应用、智能搜索应用等多种算法和服务，拓展NLP技术在企业业务中的应用范围，实现企业效能提升。
虎博科技的NLP算法中台服务，不仅将大幅提升企业和机构在数据管理、业务运营、公司决策等方面的效率，帮助其创造更多经济、社会价值，更将加速人工智能“新基建”建设，发挥人工智能赋能百业的作用，释放数据密集型行业的新动能。据悉，虎博科技已为海通证券、兴业证券、金元证券等金融机构提供NLP算法中台服务。
此外，截至目前，虎博科技以Berkely BIDMat/Mach深度学习平台为中心，以MasterMind核心系统为基础，已实现了7大核心技术、跨领域和跨场景的开域知识图谱以及十余个垂直行业的NLP自然语言理解模型的多种应用融合创新。虎博科技不仅推出了NLP算法中台服务，还推出了智能搜索、智能问答机器人、智能舆情等面向B端客户的人工智能产品，已服务金融、政务、传媒、商贸、医药等各垂直领域的近百家公司和机构。
2020-05-25 16:59:27
随着2020年两会的召开，“新基建”再度成为热词，今年的政府工作报告指出，要加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设充电桩，推广新能源汽车，激发新消费需求、助力产业升级。其中，人工智能在信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等三方面“新基建”的建设中发挥着重要的作用。人工智能领域的NLP(Nature Language Processing，自然语言处理)、计算机视觉、语音识别等技术在不断创新的过程中，也开始逐步落地应用，促进企业创新融合前沿人工智能技术，进行业务创新优化，创造更多社会、经济价值。
以人工智能领域NLP技术在数据密集型行业的落地应用为例，在大数据时代，数据的高效利用与科学管理，已经成为各行各业升级发展的核心驱动力，特别对数据密集型行业而言，其主要业务基于大规模数据(用户数据、业务数据、产品数据、市场数据等)展开，面临着更大的数据治理挑战。
例如，金融企业和机构存在大量的采购数据，数据利用效率低下;同时非结构化的数据比例较高，需要处理大量PDF、EXCEL、图片甚至音频等非结构化数据和各种语言的文本，使得人工介入分析、提取数据的工作量居高不下。
此外，对数据和信息加以分析、判断，以得出科学的战略、投资甚至营销策略，对数据密集型的企业和机构而言也至关重要，深刻影响着企业的长久运营和高质量发展。因此，数据密集型行业大量繁琐、重复的数据处理，以及复杂的信息管理及数据分析，亟需自动化、智能化的数据管理手段，这使得人工智能“新基建”的引入，成为了面向未来实现高速发展的“刚需”。
根据日前国家发改委对“新基建”的进一步阐释，人工智能既是代表着新技术的信息基础设施，得益于于其技术特点的包容性，也是支撑传统基础设置转型升级的融合性基础设施。从目前人工智能的发展来看，以自然语言处理、知识图谱、深度学习等典型的人工智能技术，已经渗透进各行各业的不同场景，赋能传统机构的转型升级。在金融行业就催生了智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险、智能监管等。上述落地场景的实质，其实是人工智能技术对数据挖掘、聚合、管理、使用，并指导业务的过程。换言之，利用人工智能技术的数据管理是“基础”，决定了业务升级、创新等“上层建筑”。
针对数据密集型行业的数据管理难点，虎博科技为证券、基金、银行、大宗商品等不同垂直领域的企业和机构提供利用NLP技术的算法中台服务。依托虎博科技自研的NLP技术，虎博NLP算法中台可以提高企业NLP算法能力，提供包括NLP基础技术、NLP算法应用、智能搜索应用等多种算法和服务，拓展NLP技术在企业业务中的应用范围，实现企业效能提升。
虎博科技的NLP算法中台服务，不仅将大幅提升企业和机构在数据管理、业务运营、公司决策等方面的效率，帮助其创造更多经济、社会价值，更将加速人工智能“新基建”建设，发挥人工智能赋能百业的作用，释放数据密集型行业的新动能。据悉，虎博科技已为海通证券、兴业证券、金元证券等金融机构提供NLP算法中台服务。
此外，截至目前，虎博科技以Berkely BIDMat/Mach深度学习平台为中心，以MasterMind核心系统为基础，已实现了7大核心技术、跨领域和跨场景的开域知识图谱以及十余个垂直行业的NLP自然语言理解模型的多种应用融合创新。虎博科技不仅推出了NLP算法中台服务，还推出了智能搜索、智能问答机器人、智能舆情等面向B端客户的人工智能产品，已服务金融、政务、传媒、商贸、医药等各垂直领域的近百家公司和机构。
