非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵資產(chǎn)，蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)價(jià)值。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，企業(yè)往往面臨數(shù)據(jù)分散、處理效率低、價(jià)值挖掘難等痛點(diǎn)，難以充分發(fā)揮非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值。億信華辰睿治數(shù)據(jù)治理平臺憑借其強(qiáng)大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解析能力，為企業(yè)提供了一站式的解決方案。

01非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用的三大痛點(diǎn)
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理主要是圍繞結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開展的，目前已經(jīng)有40年的發(fā)展歷史，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的治理需求逐漸釋放出來，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用進(jìn)入到企業(yè)關(guān)注的視野中。

在治理對象上，從表格數(shù)據(jù)擴(kuò)展到了音視頻、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；在處理方式上從以SQL為主要開發(fā)語言發(fā)展到Python語言，通過OCR、NER等算法對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；在消費(fèi)對象上從以往的面向人類用戶擴(kuò)展為了面向機(jī)器用戶；在應(yīng)用場景上涵蓋了AI應(yīng)用與BI應(yīng)用。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用存在如下痛點(diǎn)：

數(shù)據(jù)孤島與分散：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常分散在不同系統(tǒng)和平臺中，缺乏統(tǒng)一的管理與整合；
處理效率低下：傳統(tǒng)解析方法難以高效處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；
價(jià)值挖掘困難：關(guān)鍵信息隱藏在大量冗余數(shù)據(jù)中，難以快速提取。

02睿治數(shù)據(jù)治理平臺創(chuàng)新解決方案
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多得多。據(jù)估計(jì)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占企業(yè)數(shù)據(jù)的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來抽取分析這些海量數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)的巨大價(jià)值都將無法發(fā)揮。億信華辰睿治數(shù)據(jù)治理平臺基于先進(jìn)的人工智能技術(shù)，針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用的痛點(diǎn)，提供以下創(chuàng)新解決方案：


如上圖所示，睿治智能數(shù)據(jù)治理平臺利用大模型的文本識別、分類標(biāo)注、NLP和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合OCR、NER等算法實(shí)現(xiàn)圖片、文檔等各種不同媒體模態(tài)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的提取、加工和處理。從以往的只能面向數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)處理擴(kuò)展為可面向多元化、多模態(tài)的數(shù)據(jù)處理，大大增強(qiáng)企業(yè)對數(shù)據(jù)的處理能力。

03睿治數(shù)據(jù)治理平臺優(yōu)勢
億信華辰“AI+睿治”數(shù)據(jù)治理平臺，是行業(yè)首個"大模型+知識圖譜"雙引擎的智能數(shù)據(jù)管理平臺，其核心技術(shù)是依托成熟的睿治數(shù)據(jù)治理平臺，秉承 “Data+AI”的設(shè)計(jì)理念，融合大模型AI能力以及自研的AI智能體，重新定義智能治理新范式——讓AI驅(qū)動數(shù)據(jù)治理，讓企業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)現(xiàn)真正的“自動駕駛”。其優(yōu)勢如下：

1.強(qiáng)大的語義理解能力：借助大模型深入理解文本、圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語義，提取關(guān)鍵信息。
2.多模態(tài)處理能力：支持處理多種類型的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻），并實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的信息關(guān)聯(lián)。
3.高效自動化：支持通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，大模型可以快速適應(yīng)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)解析任務(wù)，減少人工干預(yù)。
4.上下文感知：能夠捕捉數(shù)據(jù)中的上下文關(guān)系，提升解析的準(zhǔn)確性和完整性。
5.規(guī)?；幚恚耗軌蚋咝幚砗Ａ糠墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，滿足企業(yè)級需求。
6.數(shù)據(jù)治理能力：平臺搭載數(shù)據(jù)治理多個模塊，深入發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

04應(yīng)用場景
隨著儲存成本的下降，以及新興技術(shù)的發(fā)展，各行各業(yè)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重視程度將越來越高。
醫(yī)療行業(yè)：通過自然語言處理技術(shù)，可對病程記錄、檢查報(bào)告中的關(guān)鍵信息進(jìn)行智能標(biāo)注，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識庫，輔助醫(yī)生3秒內(nèi)調(diào)取相似病例的治療方案。
金融行業(yè)：金融機(jī)構(gòu)通過解析新聞輿情、社交媒體、衛(wèi)星圖像、供應(yīng)鏈單據(jù)等多元異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)時風(fēng)險(xiǎn)感知網(wǎng)絡(luò)。基于知識圖譜技術(shù)，可動態(tài)追蹤企業(yè)股權(quán)穿透關(guān)系，識別關(guān)聯(lián)交易風(fēng)險(xiǎn)；利用NLP分析上市公司公告中的語義傾向性，預(yù)判股價(jià)波動趨勢。
零售行業(yè)：實(shí)體零售場所通過智能攝像頭捕捉顧客動線軌跡、停留熱點(diǎn)和表情變化，結(jié)合POS系統(tǒng)數(shù)據(jù)構(gòu)建三維消費(fèi)行為圖譜。線上平臺則運(yùn)用情感分析模型解析商品評論中的關(guān)鍵詞頻和情緒傾向，識別爆款潛力商品。

億信華辰通過睿治數(shù)據(jù)治理平臺，幫助企業(yè)突破非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸，釋放數(shù)據(jù)潛能，驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新與發(fā)展。