信贷与授信材料审核
自动识别营业执照、财报、流水、合同等 12 类材料,抽取关键字段并与申报信息交叉校验,标出矛盾点交由人工复核。
同一个大模型,在不同行业要解决的问题完全不同。泰达平台把过去几年在六大行业积累的场景模板、数据规范与评测基线固化下来,让客户不必从零摸索。
金融行业的 AI 难点不在模型效果,而在可解释、可审计、数据不出域。所有方案默认私有化部署,输出全链路留痕。
自动识别营业执照、财报、流水、合同等 12 类材料,抽取关键字段并与申报信息交叉校验,标出矛盾点交由人工复核。
批量解析研报、公告与新闻,生成结构化摘要与主题标签,支持跨文档问答与数据溯源。
把监管文件与内部制度建成知识库,员工用自然语言查询,回答附带条款编号与生效日期。
设备手册、工艺文件、维修工单、质检记录——制造企业沉淀了大量文档,却极少被真正检索利用。
把上千页手册、图纸说明与历史工单建成知识库,工程师用口语提问即可定位到具体章节与处置步骤。
按材料、设备型号、产品规格检索历史工艺参数与良率表现,辅助新品试产参数设定。
自动汇总产线质检数据,生成日/周报并对异常项做归因提示,减少统计岗位重复劳动。
零售的 AI 场景集中在两端:前端的内容生产,后端的用户反馈分析。两者都能在数周内看到可量化收益。
基于商品参数与卖点模板,批量生成标题、卖点、详情页文案与短视频脚本,人工审核后直接投放。
对数万条评论做主题聚类与情感归因,输出「哪个卖点被夸、哪个缺陷被骂」的结构化报告。
结合商品库与库存数据,为一线导购提供话术建议,为客服提供标准答复与升级路径。
政务场景对准确性的要求高于一切。我们的做法是「先检索、后生成」,无据不答,回答必附文件出处。
把政策原文、实施细则、申报指南建成分层知识库,支持按企业类型、行业、规模做定向匹配与推送。
面向公众的办事咨询助手,回答附带办理材料清单、办理窗口与时限,降低热线压力。
对市民诉求做自动分类、紧急度判定与部门分派,缩短流转环节,沉淀高频问题库。
医疗场景的边界必须清晰:AI 承担信息整理与检索工作,所有临床决策由医生做出。
从自由文本病历中抽取主诉、现病史、检验指标与用药记录,输出结构化字段供科研与质控使用。
把诊疗指南、药典与院内规范建成知识库,医生查询时返回原文条目与推荐等级。
按病种生成随访提醒与患者宣教材料,内容经医护审核后推送,减轻护理团队文书负担。
机构积累的课件、题库、讲义是核心资产,AI 的价值在于让这些资产被高频复用。
基于教材与讲义构建学科知识库,学员提问时回答附带章节出处,避免「答得对但超纲」。
对主观题给出评分建议与批改说明,教师确认后生效,把重复劳动压缩到复核环节。
按知识点与难度生成练习题、解析与讲义初稿,教研人员在此基础上一轮打磨即可使用。