金融资产管理业属于金融行业的分支领域，信息化建设起步较晚，但经过十几年的发展，基本解决了业务信息采集、统计分析、风险管理和监管报表等应用问题，并积累了一定量的基础数据，但仅限于结构化数据，针对金融中后台所需的业务文档、财务报告等金融文档利用率普遍偏低，无法进一步挖掘数据价值提高数据利用率和数据共享，而金融文档语义理解正是将金融中后台业务乃至整个行业智能化水平提升的关键前沿技术。
随着人工智能技术的发展,金融行业智能化发展趋势已在业内达成共识，已有部分人工智能技术应用到了金融行业。目前基于生物特征验证的支付主要有：指纹验证、人脸验证。其次是金融文档识别，相比于传统人工方式对照资料录入数据的工作模式效率低，容易出错等特点，金融文档识别可以将文字、表格、等关键信息识别并提取，减少了大量人工录入的工作，提高了工作效率。最后是金融业务流程自动化处理，相比于传统人工处理工作流的方式效率低，自由裁量权大等特点，金融业务流程自动化减少了人工干预、可以7*24小时办公，大大提高了工作效率。
以某大型500强金融公司为例，该企业拥有大量手写合同、PDF文件、图片等非结构数据，人工处理起来耗时耗力，效率低下。如何引用自动化、智能化技术，成为当前企业难题。
达观数据文档智能审阅系统，利用前沿OCR、NLP技术对合同文档进行解析，抽取、定位、展示以及人工核验。可帮助该企业快速完成非结构化数据治理，将多种非结构化文档（PDF文件、扫描件、TXT、JPEG、PNG、HTML、EXCEL、WORD、）转为机器可读的结构化数据，通过各类非结构化数据的解析（包括但不限于：WORD、PDF、EXCEL、图片、新闻舆情等），提取关键信息，解决该类信息难以有效利用的普遍问题，还可以解放一线业务人员大量手工录入的工作，避免重复劳动和人工错误，填补系统数据空白，提升数据质量。
解析效果
利用文档智能审阅系统将银行与债务人签订的各类合同文档的关键信息进行识别并提取，存储成结构化数据，进一步挖掘数据价值，提高数据利用率，为项目后续审批和决策提供数据支撑；同时，也提高了金融资产管理业整体的信息化管理水平。
达观文档智能审阅系统整合了文档关键信息自动提取、文档风险智能审核、内容差异比对、信息纠错、多图合并成pdf文件以及文档格式转换、表格解析等功能，为金融行业文档识别提供了强大且复杂的整体解决方案。同时，为人工智能技术在金融行业的进一步应用奠定了坚实的基础。
相信未来，金融资产管理业一定会不断应用人工智能技术，在风险预警、业务知识库、相似性文档推荐、业务知识问答等方面加强信息化建设力度，延伸更多应用场景，实现更高水平的信息化应用。
