掌数智能分拣平台软件-用户案例
某证券公司-机构开户影像智能分拣
一、项目背景
证券公司开户业务，需要对客户大量影像材料进行整理、扫描和分拣，人工分拣拖拽时间耗时长，出错率高，效率低下，影像资料的文本信息未被管理。
二、 解决方案
掌数智能分拣结合机器学习在图像分类领域的优势，推出智能分拣技术，代替人的视觉判读，并自动挂载到对应的影像采集项下，实现影像的智能分拣，大大提升采集效率。该技术以预设的神经网络模型为基础，以历史扫描影像作为训练集，根据业务规则对神经网络模型优化，生成高精确度的残差神经网络。把图像中的每个区域划归为影像类别中的一种，对图像进行定量分析，以达到通过神经网络来模拟人工分拣过程。
1、体现了金融科技赋能，从一线业务办理场景出发，行业首次将人工智能技术应用到客户影像采集方面，极大程度地缩减业务办理时长。
2、 数据治理 方面从结构化数据拓展到非结构化数据。
3、使用图像分类、 文字识别 、动态规划、结构向量化等多技术融合的分类算法，对相关数据进行分类预测。大大提升分拣效率与识别准确率。同时，使用多层模型叠加输出方式，可在基础模型上叠加定制模型，针对有一定规则的复杂图像做定制识别。
三、客户价值
1、为行业从业机构 数字化 转型提供发展思路。
2、达到在20分钟内完成证券公司客户综合开户的目标，较原先分支机构反馈的产品户开户客户现场需要2-3小时/笔，有较大幅度的提升，大大提升了客户服务和用户体验。
3、为行业建立通用的数智化运营标准，支持通用应用场景，实现业务办理创新，打造行业应用标杆。
4、推进证券公司业务更进一步规范、高效地发展。
