金融行业面临着比我们许多人想象的更严峻的数据挑战。爆发式增长的数据来自四面八方，包括市场行业数据、企业财务数据、金融交易数据等等。
以上交所和深交所为例。去年9月，两市上市公司数量刚刚超过4000家。今年4月，最新数字为4302人。每到财报季，各种报表如雪片般飞来。
审计和分析企业的文本和财务报表是金融业最重要的任务之一。面对短时间内涌入的数以千计的季报、半年报、年报，每一份的篇幅都在两三百页左右，包含了企业的主营业务数据、经营数据、公司治理数据等大量信息。信息背后隐藏着投资和信贷的风险，以及潜在的商业机会。阅读文档内容，理解语义含义，低成本地形成标准化、自动化的知识标签显得尤为重要。
传统模式下，数据分析、录入、审核都采用人工审核模式，无疑大大降低了业务效率，容易导致错失商机。任何人为疏忽造成的失误都可能给银行带来巨大风险。
基于此，通过OCR技术实现各种业务场景的智能化，已经成为很多银行的首选。作为一项枯燥、复杂、重复、工作量大的业务，财务报表的数据录入和分析显然是OCR技术大显身手的空室。
近年来，随着云模式逐渐成为一种趋势，原有的OCR已经难以满足行业的需求。毕竟我们不可能把每一份财报都转换成纸质版，在当前数字化快速发展的应用环境下，也没有这个必要。
我们知道，目前国内常用的财务报告格式是PDF文档。将机器智能直接引入工作中，通过OCR代替人类员工“阅读”PDF财务报告，将大大提高金融机构的工作效率，有效降低其运营成本。
与OCR、人工智能、机器人流程自动化等技术的“一遇”，成为提升运营效率的法宝。给更多金融机构的业务带来极大的优化和发展空。
对于各种金融应用场景，智能OCR机器人正在成为一大利器。由于底层技术的发展，它不仅可以高效地识别，还可以“阅读”相关文章和具体内容。
在亚马逊云技术看来，智能OCR一直是一个动态的研究领域。在不断涌现的新行业应用场景中，智能OCR的现有价值显而易见，但其潜在价值难以估量。
基于相关技术和云服务，亚马逊云科技近期在中国市场推出了一系列针对金融行业的本地“原生”解决方案，帮助企业盘活数字资产，以AI创新场景支撑金融企业数字化转型。
亚马逊的智能公告文本知识标签抽取机器人解决方案是面向金融行业的解决方案之一。该方案利用亚马逊SageMaker机器学习服务、亚马逊Neptune图数据库服务和金融行业资产盘活机器人解决方案，从上市公司公告、研究报告等文本中分析提取实体，形成知识标签，提高银行和证券机构识别外部风险和商机的效率。
利用该方案，不仅可以从上市公司公告中提取价值信息，还可以“读取”法院公告、工商、网络媒体、路透社、征信、网络监控等不同的数据来源。对于上市公司的公告和研究报告，通过使用智能公告文本知识标签提取机器人方案，银行可以将这些专业资源用于其他高价值的工作，而不是提取大量的人工输入进行文本分析和季末内容提取。
与传统的OCR不同，该方案对财务报告的分析不仅仅是从中提取数据，还包括高管变动等关键信息。其中，AI模型可以自动分析文档和提取字符，识别出的数据、字符等信息可以通过实体识别和关系提取，形成知识标签，存储在图形数据库中，方便前端查询和展示。
该方案以亚马逊S3为基础，连接亚马逊Neptune、亚马逊AppSync、亚马逊DynamoDB等不同服务，通过数据预处理、数据抽取、数据后处理，提供智能文本处理服务。基于数据的生命周期，最终帮助客户搭建智能业务平台和专业服务团队。
通过亚马逊云技术的智能公告文本知识标签提取机器人方案，金融机构可以高效地处理和分析财务报告等文本，从更多的数据源中提取价值信息，从而及时发现商机和规避风险。
"对于金融行业来说，这是典型的资产激活."亚马逊科技中国区金融解决方案相关负责人表示。
需要说明的是，亚马逊云科技由中国本土团队提供的金融行业解决方案，依托开源框架，支持多种框架和模型。用户可以独立控制框架和模型。
其次，用户的数据还是在自己手里，而不是在第三方的服务平台上。他们可以使用这些自己的数据来增强OCR模型的训练和准确性，并实现更多的商业可能性。
再次，借助机器学习平台亚马逊SageMaker和图形数据库亚马逊Neptune，亚马逊云技术的方案可以在OCR识别的基础上进一步进行智能实体识别和关系提取，形成知识标签，支持风控、营销、推荐等业务产品的开发，将图形神经网络算法模型引入更多业务场景。
最后，还必须提到亚马逊云技术和金融行业解决方案的云优势:灵活可扩展，资源按实际使用付费，用户可以根据自己的需求随时开放服务，节省不必要的开支。
通过以上解决方案，亚马逊云技术可以帮助金融机构解决长期以来文本数据提取和利用的“痛点”，实现智能OCR和机器人技术在创新业务场景中的应用突破，助力金融机构在新时代高质量发展。
亚马逊中国峰会线上峰会将于2021年9月9日-9月12日与你在线见面！届时，在金融分论坛上，您将了解到亚马逊云技术和金融行业解决方案以及成功的应用实践。欢迎观看。
