在企业数字化转型进程中，PDF 等非结构化文档处理始终是效率瓶颈。金融机构的募集说明书、企业的财务报表、政务系统的审批材料，这些动辄数万字的 PDF 文件，依靠人工逐页解析、数据录入，不仅耗时耗力，更易因人为疏漏造成决策偏差。达观数据以 “RPA+AI” ……
一、固收研报的 “效率枷锁”：传统模式困在数据迷宫中 “一份新债研报要磨 3 天，数据收集就占了大半时间。” 某头部券商固收研究员的抱怨道出行业痛点。固收研究需覆盖上交所、银行间市场等 12 个核心数据源，抓取募集说明书、财报等 20 余类资料，还要处理 W……
在人工智能技术迅猛发展的今天，企业知识管理正迎来前所未有的变革。传统的静态知识库已难以满足高效检索、智能问答、业务协同等现代化需求，AI知识库逐渐成为企业数字化转型的核心基础设施。然而，许多企业在选型过程中仍陷入“重技术轻业务、重指标轻体系”……
在金融机构的理财咨询窗口，客户经理借助 AI 助手回应客户 “某理财产品年化收益能否保底” 的疑问时，若系统擅自编造 “保底 3.5%” 的虚假承诺，可能引发监管处罚与客户纠纷；在制造业的车间里，维修人员询问 “未备案设备的故障排除方案”，AI 若给出错误操作……
在企业数字化转型进程中，合同、财务报表、项目单据等复杂文件承载着核心商业价值。然而，“一份采购合同疏漏致 50 万元损失”“金融机构月均 5-8 起合同审核风险事件” 等问题频发，根源在于传统人工处理效率低下，且大模型面对非结构化文件时易陷入 “理解盲区……
在银行信贷业务中，流水审核是评估借款人还款能力、防控金融风险的核心环节。然而，随着信贷规模扩张与数据形式多元化，传统审核模式逐渐陷入效率瓶颈与风险漏洞的双重困境。达观数据依托 AI 技术打造的信贷流水审核系统，正以智能化解决方案破解行业痛点，……
在信贷业务数字化转型加速的今天，银行、证券等金融机构每日需处理海量流水数据。然而，传统流水审核模式正遭遇多重瓶颈：千万级交易数据处理耗时冗长，人工审核误差率高达 5%-8%，不同银行格式各异的流水文件兼容性差，隐性风险信号难以精准捕捉。这些问题……
在金融、制造、法律等文字密集型行业，企业每天需处理海量合同、报表、审计报告等文档，文档自动化处理已成为提升运营效率的核心需求。然而，M-Files 2025 年报告显示，66% 的企业在文档审批与审核流程中遭遇重大挑战，自动化转型之路障碍重重。达观数据自……
一、信评周报生产困局：分析师被困在数据里的 3 个痛点 信用评级行业的周报生产正面临 “数据牢笼” 困境。某中型评级机构调研显示，分析师每周约 40% 工作时间耗费在权益数据提取上，传统模式的三大痛点日益突出： 1. 多源数据采集耗时耗力 信评周报需整合 W……
在债券市场扩容与利率市场化深化的双重驱动下，新债发行规模年均增长超 15%，2025 年单月新发行债券数量已突破 5000 只。然而，传统新债发行分析模式却深陷 “信息孤岛” 与 “效率瓶颈” 的双重困境 —— 投研团队需手动翻阅数百页募集说明书、跨十余平台核对数……
