AI+运营

通过基于大模型的AI技术与金融行业运营业务场景结合，可以帮助金融机构达成三个目标：

一是处理智能化，使得业务流程能尽量自动化，能够准确获取业务信息，并按照业务逻辑自动执行，大幅的提升工作效率，降低了成本，解放了人力；

第二是数据智能化，通过AI技术处理海量异构的复杂数据，使得洞察业务本源规律和数字化运营驱动成为可能；

第三是决策智能化，希望将知识图谱、机器学习等人工智能技术应用到流程优化、资源管理等决策领域，提升核心竞争力。

AI+监管合规

通过人工智能手段，处理大量的结构化和非结构化数据，协助金融机构，实现监管合规数据信息的融合汇总，自动高效的监控搜索新的法规政策，应对快速变化的监管制度，确保内外法规的一致性; 构建合规管理工具，将合规知识转化为自动控制行为，标准化并自动化监管合规过程，运用大数据挖掘和机器学习等技术，建立风险识别和预警机制，减少人力依赖，并将人为错误和偏差的风险降至最低。AI+监管合规的解决方案，将大幅降低人力成本和风险纠错成本，大幅提升整体的合规处理效率。

AI+审计稽核

通过AI及大数据技术，对结构化及非结构化数据进行挖掘，形成智能复算及业务监控模型，在一定程度上实现技术代替人脑进行企业监控，形成了智能化和自动化审计稽核新模式。

AI+财务管理

在财务报销及核算等业务处理场景中融入AI技术，通过对非结构化数据和结构化数据的智能化分析，为管理层提供智能分析报告，通过机器学习技术进行归因分析，及时监控和预测各项财务指标，实现财务管理的数字化和智能化转型，为管理者提供高质量的决策分析依据；同时在财务报销等日常处理流程中，融入AI技术，实现业务操作的自动化处理，有效的降低日常财务处理成本。

AI+行政管理

围绕沟通、文档处理、各类行政工作流程等办公场景全方位融入AI技术，充分发挥AI技术特长，构建全新的智能高效协同行政办公管理体系，最终达到帮助企业提升效率和业务创新的双重目的。