應用範疇

金融

  擁有大量數據的金融業,引入人工智慧與大數據分析,將會為銀行、保險、證券業的經營模式帶來嶄新的變革。人工智慧的引入可針對消費者的背景資訊,提供量身打造的投資方案。也可依據網路上的公開資訊,協助銀行預測個人與公司信用評分、市場風險與發展趨勢,創造新的商業模式與客戶價值。

技術說明

金融報告生成

  透過金融機構提供的經濟環境、社會趨勢等大量數據進行自然語言處理模型訓練(Natural Language Processing, NLP),讓系統理解過往經濟發生變化前後的關鍵因素。再藉由深度類神經網路技術的卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN),偵測個人、企業等對外公開的財務報表、新聞、報章雜誌等訊息中的關鍵資訊,轉為應用系統讀取的結構化資訊。

  透過大量的數據分析,與NLP模型的持續優化,能為金融機構分析未來趨勢並進行綜合指標預測,亦可從消費者的外部資訊,追蹤信用評分與潛在風險。

數位浮水印

  數位浮水印(Digital Watermarking)可用於數位智財權的控管及偵測數位影像攻擊。將特定資訊編碼嵌入圖片、音訊、影像、文件等數位訊號中,除了合法的擁有者,其他人無法解碼或偵測影像內含的數位浮水印,是現今保障智慧財產權的一種趨勢。

  含有數位浮水印的檔案如遭複製,所嵌入的訊息也會一併被複製。如原始資料遭竄改,也可於接收端也被偵測,並精準指出被竄改的部分。這項技術還可用以判別合成照片,或後續的資料復原工作。

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