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产品外传丨让银行小哥哥不加班、去郊游的智慧语义认知解决方案来了！
这个说起来神乎其神的智能系统真的可以解放双手吗？
别急，本期产品外传将带你了解神州泰岳可为银行、保险等金融行业客户、政府客户、运营商提供文本语义分析的——智慧语义认知解决方案。
1 解决方案
神州泰岳以“平台化”策略驱动智慧语义认知核心技术研发，开放场景化自然语言处理服务平台，为银行、保险等金融行业客户、政府客户、运营商提供文本语义分析挖掘的解决方案。
2 优势特点
具有特色的建模能力
语义规则建模与深度学习相结合的技术理念更好地实现对语义的分析和挖掘。 “本体（O）-要素（E）-概念（C）”三位一体的语义建模技术提供业务场景建模能力。
多算法支持能力
支持概念计算、机器学习、深度学习，提供超过200个算法，支持关联计算。
语言资源
8万多核心DNA语义库/3000万语义概念库，使语义技术在理解文字、篇章的处理过程中更加精准、全面。
平台集成能力
平台可以利用分布式计算平台如Hadoop、Spark、Storm提高计算能力，也可以引用常见BI工具提供的算法平台，通过服务接口为应用提供服务。
3 经典案例
某国有大型银行利用大数据洞察客户心声
项目背景
某国有大型银行每天都面临着来自四面八方的海量的客户信息。如何洞察客户的心声，从海量数据中挖掘出有价值的信息，对于提高服务质量和客户满意度尤为重要。在大数据的挑战下，该银行积极应对外界变化，其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。
技术方案
在神州泰岳与某国有大型银行的共同努力下，利用神州泰岳DINFO-OEC非结构化文本分析挖掘平台实现了行内非结构化大数据领域的应用创新：
1.结合业务流程设计了一套适用于银行客户意见的分类体系； 2.通过热词分析，获知客户热点意见； 3.建立语义模型，分析挖掘客户意见； 4.垃圾信息过滤，完成跨渠道事件聚类，完成重要信息的识别； 5.选择贴合业务场景的分析方法。
客户价值
提升客户满意度和客户忠诚度
DINFO-OEC非结构化文本分析挖掘平台，能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景，从而优化业务流程，提升客户满意度和客户忠诚度。
减少投诉量，降低服务成本
DINFO-OEC非结构化大数据分析挖掘平台可从大量的文本反馈当中发现客户的热点意见集中在哪些方面，银行可对客户所反映的共性问题主动发起一些措施，来电的投诉量会进一步的减少，从而降低服务成本，减少了二次被动的服务投入。
自动监控和分析信息，提升分析效率
通过互联网的监测分析系统，能够对互联网上的金融网站和社交媒体网站做到自动监控和分析，自动形成监测报告。大大提升了分析的效率，原来需要员工逐条阅读工单，现在使用机器自动阅读。