金融服务业的运作要靠海量非结构化数据的推动，而且这种非结构化数据源的多样性和复杂性仍在继续增长。此类非结构化文件具有模糊性，因此比以数据库格式保存的数据更加难以处理。
有价值的数据可能隐身于各种各样的数据源中，员工必须手动梳理大量的报告、合同、呼叫中心互动、客户关系管理 (CRM) 系统、收益记录、财报、往来电子邮件、调查反馈和其他数据。这种梳理容易出错且成本高昂，因为只有经验丰富的员工才能从事此项工作。
金融单据自动化领域的非结构化数据
从非结构化数据中有望得出关于不断变化的客户需求的见解，让金融机构能够紧跟趋势，打造适用的产品和服务，以及在竞争中保持领先，这一点也是最重要的。然而，结构化与非结构化数据领域在很大程度上仍然分离，自动化流程也主要针对包含定义的字段、数据类型和参数的结构化数据库文件。
在金融服务这样的密集数据驱动型行业内，大量数据（无论结构化还是非结构化）的管理和分析对于能否在数字化世界取得成功至关重要。金融机构需要能够快速将文档转换为可操作的数据，以收集有价值的商业见解，了解自动化能发挥最大作用的地方。
金融领域的自然语言处理 (NLP)
借助自然语言处理 (NLP)，金融机构可以从非结构化文档中挖掘有价值的数据和事实，并优化对复杂文件的繁琐审查，如财务报表、法定命令、委托文档、合同、协议、财产描述，甚至是可能包含重要客户详情的新闻、博客和社交媒体内容。一直以来，从此类数据源中获取见解靠的都是人工调查，但这种方法本身就不准确、不一致，而且会增加遗漏重要细节的风险。
通过对上述及其他数据源进行有效分析，并从非结构化数据中获取见解，有助于确保银行和其他金融服务机构针对当前及未来客户做出的明智决策。这种未被充分利用的内容可提供十分重要的信息。
一种市场方案
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