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浦发银行采用大小模型协同融合架构,推动财报分析AI化浦发银行通过大小模型协同运用，解决了财务报表中结构复杂、形态不规则、数据格式不统一等识别难题，实现超90%的智能化识别准确度，赋能企业客户多维度财务分析。 来源｜智探AI应用作者 | 欧文 近日，浦发银行与华为开展多模态数智能力JIC联创，推出了财报智能识别分析新流程。该流程采用大小模型协同融合架构，实现了财务资料信息识别、录入、分析及报告生成全链条的AI赋能。 过去，财务报表识别分析长期依赖人工处理，不仅耗费大量人力与时间，且存在信息提取效率低、差错率高、处理标准不统一等问题。基于此，浦发银行通过大小模型协同运用，解决了财务报表中结构复杂、形态不规则、数据格式不统一等识别难题，实现超90%的智能化识别准确度，赋能企业客户多维度财务分析，为财报信息的智能化识别与解析提供全新的技术路径。 具体来看，浦发银行财报智能识别分析新流程的技术路径包括： 一、通过定向增强表格区域检测模型，感知及捕捉表格边界，实现各类形态表格的精准识别定位。 二、通过数千份企业财报影像训练调优表格结构识别网络，提升复杂、不规则表格结构的识别精度，还原单元格及文本位置信息，明确报表指标的逻辑与层级关系。 三、以专用视觉模型实现精准识别、多模态大模型实现语义理解，结合领域规则进行智能校准，解决财报数据纠错问题。 四、构建兼具泛化理解能力与垂域专业性的表单识别、财务分析大模型，实现内容识别与专业认知理解的贯通。 浦发银行表示，基于新路径的财报智能识别新流程，可实现对各类形态、结构、数据格式表格的精准定位、结构还原、数据校准及专业理解分析。目前，该流程依托财报识别结果开展财务分析，单笔平均耗时缩短至90秒，流程效率提升超80%，已覆盖超16万家上市公司，实现对1000余个国标小类行业下不同企业的财务分析，并自动生成超12,000份业务报告。 此外，该行还提到要以此为基点，开展金融表单、财务分析垂直领域的大模型建设，逐步形成可复制的大模型能力；在移动端领域，要拓展轻量级应用，为一线客户经理提供涵盖财报识别及分析、行业对标、指标对比、风险预警四大功能的财务分析工具。 据《智探AI应用》了解，浦发银行此次推出的财报智能识别分析新流程，旨在深化人工智能应用建设，加速AI从单点场景迈向规模化应用。 此前，浦发银行就曾以规模化应用为路径开展过AI应用建设。 基于火山引擎HiAgent智能体工作站，该行打造了服务于行内的智能体创设平台，为智能体的能力构建、应用落地等提供了支撑。数据显示，平台上线两个月后，已孵化1026个智能体，其中24个实现工程化落地，嵌入客服、运营等业务流程。 智探AI应用交流群，有兴趣的朋友请添加群主：cosmic-walker 备注：公司+姓名+职务+AI入群。
