致宇助力亚洲十大最佳上市银行加快数字化转型升级

解决方案

我司为北京银行提供的解决方案包括文本预处理、关键信息提取、数据挖掘与分析和用户界面设计。通过对非结构化文本信息进行清洗、分词和去噪等处理，能提高处理准确性和稳定性。关键信息提取利用自然语言处理技术和机器学习算法，自动提取文本中的重要信息。提取的信息经过结构化存储，以支持后续的数据挖掘、分析和建模工作。同时，为用户提供友好的界面，方便上传、处理和查看提取的文本信息。其中：

• 文本预处理：对非结构化文本信息进行清洗、分词、去除噪音等处理，以提高后续处理的准确性和稳定性。
• 关键信息提取：运用NLP技术和机器学习算法，自动提取出文本中的关键信息，实现自动化、高效化的信息提取。
• 数据挖掘与分析：将提取的关键信息结构化存储，以支持后续的数据挖掘、分析和建模工作。
• 用户界面：提供友好的用户界面，使用户可以方便地上传、处理和查看提取的文本信息。

客户简介

北京银行股份有限公司（简称北京银行）成立于1905年，是中国领先的城市商业银行之一。总行位于北京市，在全国范围内拥有近200家分支机构和数百个营业网点。北京银行以服务本地区经济、支持城市发展为使命，致力于为个人和企业客户提供全方位金融服务。公司专注于零售银行、公司银行和市场与投资银行业务，并秉持持续创新的理念，提供创新的金融产品和解决方案，为客户创造价值。凭借稳健的资本实力和卓越的业绩，北京银行得到了广大客户的认可和信赖，成为中国银行业领域的重要参与者之一。

需求动因

无法高效地提取和整理文本中的关键信息；难以快速准确地进行风险评估和决策；难以进行大规模数据挖掘和分析。提高工作效率、优化风险控制和支持数据分析。

项目效果

通过该项目，北京银行实现了对大量非结构化文本信息的高效识别提取，从而解决了客户在处理非结构化文本信息时的痛点，提高了工作效率、优化了风险控制，并提供了数据分析支持。