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01

智慧办公需求继续扩展升级

根据“洞见研报”的《智慧办公研究陈述》，跟着AI、5G、物联网、云核算等新技能的快速开展，智慧办公正进入⼀个簇新的时代，许多硬件以及互联网企业纷繁进军智慧办公赛道。

智慧办公是指⼀种利用云核算、物联网、智能感知、移动互联等手段对工作事务所需的软硬件设备及环境进行智能化办理，完结企业使用软件统⼀布置与交给的新型工作模式。

智慧办公可以协助企业完结信息流、资金流、物流、事务工作流的高度集成与交融，完结工作信息化、网络化、数字化、智能化。与传统工作比较，智慧办公具有本钱更低、功率与安全性更高的优点。

依照智能化方向的分类方法划分，智慧办公可分为工作环境、事务场景、个人工作设备三大类。

其中，面向B端的事务场景类关注度最⾼，构成职业80%以上的商场规模，其次为同样面向B端的工作环境类，而个人工作设备类目前商场关注度更低。

在智慧办公需求继续扩展升级，职业不断开展的趋势下，智慧办公商场仍存在⼀些待处理的痛点，其中更具有代表性的有：1）职业服务无序化；2）研制设计能力欠缺；3）渠道办理水平不⼀；4）供应链整合度低。在职业朝高度智能化方向蓬勃开展的同时，智慧办公范畴内的企业以及职业相关监管安排也需继续破解这些痛点，助力职业不断升级。

02

“大模型”布景下的智能文本处理

今年以来，“大模型”继续炽热，对智慧办公赛道的企业也带来了新的启发。

36氪在采访相关企业后发现，大模型并不是的，客户要的是终究作用。那么让大模型在适当场景中，适时地发挥其出色的语义了解和学习能力是否就成了要害？

实际上，从36氪上半年观察到的现象来看，正依照上述思路实践的AI使用厂商不在少数。

总的来说，无论是新出现的创业公司，仍是已有产品和商场的在位者，切入AIGC赛道的办法大致可以分为两类：一是，经过巨细模型协同、多个大模型API调用等办法，去大模型糟粕，取其精华；二是“借力打力”，利用大言语模型的能力处理特定范畴的具体问题。

在2023年的WAIC国际人工智能大会分论坛上，专心于智能文本机器人的高科技企业豁达数据推出了智能文本处理范畴笔直大模型“曹植”。

豁达数据创始人、CEO陈运文向观众阐释了曹植采用的多模型并联（Ensemble）技能架构，即交融多个模型能力，将新一代LLM与以往的Bert模型、常识图谱，以及过去在NLP范畴树立的事务规矩引擎等相交融，并进一步借鉴复旦MOSS的插件思想，完结了多模型和多插件的交融。

豁达数据对这一多模型交融思路做了形象比喻：如果把各类模型比作各式各样的武器，之前的Bert模型是冲锋枪，事务规矩引擎是手枪，GPT（生成式预训练）模型是大炮。GPT威力是要强大很多，但并不表明今后打仗只需求用大炮，不必冲锋枪和手枪了。

陈运文告诉36氪：“每个模型都有自身的缺陷。要完结杂乱任务，需求在模型之间灵活的分工、和谐。不同模型承担不同的责任，有的模型生成的文字通畅，有的解析文档表格能力强，有的则擅长处理数学一致性查看，有的还要画图，或做规矩校验等。像常识图谱就能保证输出成果的性、专业性。”

最简单的例子是，在具体的专业陈述写作中，通常需求边抽取边写作，也便是从A文档中抽取内容，交融一些内容、安排言语后，再写入到B文档中。其中，内容抽取是Bert模型比较擅长的，生成和润色则是GPT模型的拿手好戏，几种办法是彼此交融的。

陈运文认为，客户其实并不介意用的是什么模型技能，要害仍是看处理问题的终究作用，所以巨细模型交融，甚至多个大模型并用是未来的开展趋势。因而，豁达的Ensemble模型还设置了支持外接第三方模型的扩展功能。

03

助力金融职业智能文本处理

跟着互联网的快速开展，客户获取信息的方法正在产生重大变化。越来越多的金融从业者倾向于经过查找引擎来获取所需的相关信息。传统的金融安排在查找引擎方面存在许多困难。

首要，金融产品信息杂乱多变，传统的要害词匹配方法往往无法匹配用户意图。许多金融词汇具有专业性，如果直接匹配要害词，将返回大量无关成果。其次，金融安排自己的网站查找功能较弱。网站内查找只能匹配本站内容，无法提供全面的查询成果。最后，金融安排内容存在“信息孤岛”，重要内容分布在多个网站和系统上，查找引擎难以整合。因而，金融安排在查找范畴面临着要害词匹配禁绝、站内查找功能贫弱、信息涣散等多重困难。

金融查找中台是豁达数据为券商投行、研究所、银行等范畴B端或C端用户打造的金融查找产品。关于金融范畴的结构化数据，可以快速、高效、精准地获取查找成果；关于非结构化数据，集成OCR、NLP、机器学习等技能， 对底稿、研报等非结构化信息进行多方面解析、抽取，可以查找非结构化数据中的观点、图表等信息。全面支撑投行智能查找、投研投顾查找、证券APP查找等多个金融范畴查找场景。

1、投行智能查找

投行智能查找打通投行事务中可能涉及到的一切数据，掩盖整个投行事务流程，分角色、分项目、全方位进步信息获取功率。其深度融入各要害事务流程，了解事务语义进行智能检索，大幅进步信息检索功率。它支持客户陈述、买卖记录、邮件等各类外部和内部文档的统一检索，让事务人员只需一个查找窗口，即可寻找一切相关信息。同时，完结了从部分、小组到个人的精细权限控制，保证查找成果完全符合投行的数据安全与隔离需求。

2、投研投顾查找

投研投顾查找根据OCR、NLP、GPT等技能对研报信息进行提取，能全面查找研报图表、观点、数据，进步研报查找的工作功率。能深度结合投研投顾事务查找习气，获取非结构化研报数据中的深度信息，完结非结构化信息的深度解析与查找；融入了豁达自研的“曹植”大言语模型，可以快速生成研报摘要、观点，辅助用户快速阅览定位要害信息，让研报阅览更加高效；并开发了投研数据查找使用，可以快速进行信息检索、相关联系分析、危险评估判断、海量文档资讯办理、比对公司分析等。

3、证券APP查找

查找引擎可内嵌C端APP，支持结构化和非结构化数据语义级别的查找，应对各类C端的查找需求，进步用户查找体会，进步APP日活和转化率。证券APP查找内置拼音查找、首拼查找、拼音纠错、多音纠错等多个查找处理模块，并且结合了豁达自研的OCR、NLP等人工智能前沿技能对非结构化信息进行文字识别、版面解析、表格解析，从而完结内容深度查找以及能深度了解用户查找意图进行语义查找。其可以完结资讯、研报、政策法规、视频、音频、图片等多类型信息检索。

参考来历

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

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

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