智慧金融與大數據分析重慶市重點實驗室檢視原始碼討論檢視歷史

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智慧金融與大數據分析重慶市重點實驗室是由重慶師範大學與馬上消費金融股份有限公司於2016年9月籌建，2017年5月聯合成立，2018年11月被評為重慶市重點實驗室。實驗室主要依託大數據、人工智能、雲計算等科技手段，重點研究海量數據挖掘及其在智慧金融中的應用、生物特徵識別與自然語言處理及其在智慧金融中的應用、大數據分析與處理中的智能優化算法、金融大數據分析雲平台研究等。

研究方向

為了總結「智慧金融與大數據分析」重慶市重點實驗室2021年的主要工作，探討實驗室近期的研究方向，促進實驗室的持續發展，由「智慧金融與大數據分析」重慶市重點實驗室和重慶師範大學數學科學學院聯合主辦的「智慧金融與大數據分析重點實驗室2021年實驗室年會暨學術委員會會議」將於2021年12月18日上午9：00-12：00通過線上線下混合方式舉行。

成果簡介

是由智慧金融與大數據分析重慶市重點實驗室、重慶國家應用數學中心自主研發的多模態知識圖譜構建系統，系統包含多模態文檔抽取引擎KExtractor、知識圖譜構建平台KGraphBuilder、多模態語義搜索引擎KSearch等多個完全自研的系列工具，致力於打造一套知識獲取、知識管理存儲和知識應用的全生命周期體系，提出一整套針對多模態知識圖譜構建的解決方案以及基於知識圖譜構建智能化應用的解決方案。

目前KEngine已經申請十餘項國家專利，具有完整自主知識產權。KEngine系統及其內部的不同子模塊已與林同棪國際工程諮詢(中國)有限公司、重慶醫科大學附屬兒童醫院、馬上消費金融股份有限公司等重慶多家知名機構達成合作意向並開始實施，產生了良好的社會和經濟效應，進一步幫助企業進行深入的數字化轉型，給企業決策提供數字化依據。

研究背景

企業經過數字化改革後，內部沉澱了大量的行業或者業務知識，但這些知識利用率常常較低，其主要原因是：1）知識的獲取渠道分散，用戶不清楚對應的知識存儲在哪個系統中，導致企業內部的知識很難有效再利用；

2）人與人之間知識共享困難，多個系統之間知識共享困難，人與系統之間知識共享困難，最終形成數據孤島；

3）庫存知識維護工作量大，新增知識沒有保證可持續性，導致知識維護的成本逐漸升高。

針對上述問題，KEngine通過結合知識圖譜、大數據和人工智能技術，幫助企業實現知識管理的規範並提高企業知識利用的效率。

經過多年的數字化辦公革命後，企業內部大部分數據或內部知識主要通過Word或PDF文檔儲存，但這些文檔的內容很難被計算機理解，因此，為了更好地利用企業內部數據，首先需要將文檔中的多模態數據（如：正文、表格、圖片或公式等）提取出來。KExtractor多模態文檔抽取引擎正是結合了計算機視覺、自然語言處理技術和計算機翻譯技術打造的一個針對企業內部文檔自動化提取的引擎，成為實現企業數據向知識轉化的基礎。

多模態文檔抽取引擎功能

1.企業內部的文檔格式多種多樣，例如有些類型的文檔為單欄，有些是雙欄，更有許多文檔為多欄。由於不同類型的文檔其結構也不相同，例如有些文檔包含摘要，有些則沒有。對於這些複雜的情況，KExtractor通過結合計算機視覺和OCR技術可以識別不同類型文檔的結構。