商业澳洲 文章 实在智能入选《2023年中国AI软件市场指南》同年再获Gartner重点推荐

实在智能入选《2023年中国AI软件市场指南》同年再获Gartner重点推荐

近日,全球权威IT研究与咨询机构Gartner发布2023年《中国AI软件市场指南(Market Guide for AI Software, China, October 2023 )》报告,实在智能依托自研垂直TARS大模型旗下的产品Intelligence Indeed IDP产品在人工智能技术领域的出色表现,以及在烟草、物流、银行、核电等行业积累的丰富案例获得广泛认可,赢得Gartner专业眼光的青睐,获评为“中国AI软件市场代表性厂商”。

值得一提的是,实在智能凭借产品差异化、技术创新性和商用落地等各方面优异的表现,和其在AI领域前沿技术的大力投入,屡屡入选Gartner全球信息技术相关领域重磅报告,这是继今年7月入选《2023中国ICT技术成熟度曲线(Hype Cycle for ICT in China,2023)》报告后,同一年再次上榜Gartner报告并获荣誉厂商推荐,也是两年间连续六次入选Gartner并获得重点推荐的技术供应商,这从侧面反应出实在智能在行业内领先的AI技术水平和市场地位。

利用最强AI技术融合,实现更智能,精准,高效,对用户友好的IDP

随着大语言模型开启新一轮技术浪潮,实在智能结合自研TARS大模型的能力持续升级,由领先的AI能力与IDP技术紧密集合而打造出IDP4.0版本最具代表性的——Chat-IDP

该项产品整合了NLP、OCR、CV、LLM等多项核心技术,构建以场景为中心的新型智能文档处理平台,实现对结构化、半结构化和非结构化文档的全文理解、信息获取、处理及审核,同时为用户提供更智能的文档问答、多轮对话、文本转化、辅助阅读等能力。简单来说,就是通过自动读懂文档、准确理解用户的意图并进行针对性交流对话,来最终完成文档审核、信息抽取、问答等处理。

随着数字化转型的不断推进,企业数据量呈现出爆炸式增长,而文档信息抽取和审核的目的更多是在于减少错误管控风险,那如何让企业在快节奏、高效率、碎片化的大环境下轻松从海量数据中准确,高效提取所需数据并对其进行符合业务流程要求的处理,就成为各类企业客户优先需要解决的问题:

  • 如何帮助每天埋头苦“看”几十万字的文档工作者快速从长篇案牍中解放出来?
  • 如何从合同、票据、表格、报告、法务文本等不同类型的文档文件里,快速准确清晰地帮助业务人员获得他们想要的关键信息,提高复杂文档处理能力和效率?

面对这些业务痛点和能力需求,实在智能通过自主研发的AI能力和强大的预训练模型,提出了针对文档分析审阅场景的人工智能解决方案——实在Intelligence Indeed IDP。它可以它可以自动读懂文档并与用户交流对话,从而打造智能文本审核的全新范式,率先让更多文档审核工作者受益,提高审核效率和质量,应用场景非常广泛,用于金融、制造、通信、法律、审计、媒体、政府等各种合同、文件、文章等审核,实现全流程的文档管理,从文档的自动分类、信息抽取、比对分析、审核校验,到最终的决策辅助,都能够借助实在IDP实现高效、准确的处理。

丰富运用场景解锁实在智能ChatIDP超强文档处理能力

实在IDP产品有区别于其他市场上智能文档处理产品的几大优势点:

1、开箱即用的行业专家模型

拥有实在上百项场景模型积累,贴合实际业务使用场景,将语义理解、图片识别等AI原子能力,与法律、财务等各个垂直行业的专业知识进行结合,打造开箱即用的行业专家模型,降低使用门槛,只需上传文档即可获取专业结果。对业务用户的体验提升体现在无需从头开始搭建文档审核的自动化流程,轻松从预先准备好的场景库里直接选取最贴合自己业务需求的模型,直接调用,看流程在你眼前自动执行完毕。

2、超强场景自定义能力

场景配置包括多文档间审核关系的场景配置(如贷款信息审核)、单文档多能力的文档配置(如招标文件的多类信息抽取)、单文档信息后处理的配置(如采购单金额抽取),基于业务场景中的各种文档及其审阅点,通过多AI协作场景实现个人经验组织化、审核流程规范化、业务操作小白化。

3、领先的自训练AI能力

提供AI模型自训练平台,以清晰简单的可视化页面实现数据标注→模型训练→上线使用的完整链路,大大降低了模型训练门槛。用户可根据自身需求,独立创建属于自己的个性化AI模型。

4、先进的大模型落地

知识库+大模型,将专业知识嵌入大模型,在文档生成、语意搜索、文档理解、知识对话和 AI 协作方面有优质的产品化落地,将AI打包成完善的产品,实现针对全文、段落、单句的问答交互,无需另外查询,让业务人员能够简单上手。

正是因为实在智能不断优化算法、不断融合进IDP产品中LLM,NLP,OCR等AI技术,才能实现对IDP产品功能的不断完善,以适应不同场景的需求。如今在最新的TARS大模型技术加持下,Chat-IDP不仅能准确理解用户的意图并进行针对性对话,同时还能为用户提供更精准的文档审阅服务。除此外,实在智能ChatIDP 还能基于AI大模型对于文档的理解,训练理解文档内容,进一步拓宽AI能力边界,提升用户体验。

实在智能在AI研发应用,尤其大型语言模型应用领域有着长期的积累和布局,是国内率先明确表态积极拥抱大模型技术,并切实开始着手将其整合进自家AI产品矩阵的超级自动化平台提供商。持续保持业内领先的AI探索和场景落地,不断探索更多契合客户场景需求的AI落地应用,目前拥有居行业第一的数百项独立自主知识产权和数十项实际授予发明专利,这也正是实在智能技术、产品和实力再次获得国际权威机构Gartner极大认可并入选推荐的原因。

实在家族的其他AI系列产品早知道

除了实在Chat-IDP,实在智能旗下的实在RPA产品矩阵和BI商业智能、DI决策智能、CI对话智能(包括智能外呼、Chatbot)等AI产品,也都整合了大量AI技术,进一步结合在意图理解和生成能力上都更胜一筹的大语言模型技术,让用户更低门槛地上手各类数字化工具,直接感受数字生产力所带来的更自然的人机交互,同时为客户提供更强的技术支撑、产品体验更优的全链路超自动化解决方案,并同时助力企业客户在全新的人工智能浪潮下把握技术先机,加快数字化转型并实现企业流程自动化的真正落地。

Gartner同时还在报告中表示,人工智能已成为中国促进经济发展和社会治理的国家战略之一,大中华区AI 软件市场将继续成为增长最快的市场,未来五年市场规模将从 57.37 亿 美元增长到 154.72 亿美元,复合年增长率(CAGR)高达 21.9%。

实在智能把握AIGC全球变革趋势,坚持大力实施创新驱动的核心战略,依托其AI基因禀赋,在今年8月正式发布自主研发的垂直领域大语言模型“塔斯(TARS)”重构技术底座,对超自动化产品矩阵创新升级改造并实现快速自研迭代,推出行业首个基于大模型的TARS-RPA-Agent产品,率先实现“所说即所得,你说PC做”应用模式以及AI×RPA、Chat-IDP等一系列智能应用。简单来说,实在智能不是AIGC的追随者,而是实现了AIGC与RPA和其他相邻技术融合的领导者。

实在智能作为中国AI准独角兽和超自动化解决方案提供商,被Gartner认可入选该报告为AI领域的代表性厂商,并成为多次连续荣获多项相关报告的推荐厂商,一次又一次证明我们正在从自研AGI大模型+超自动化技术向技术融合更深,更广,更创新的AI头部软件供应商转变。

在大模型与商业应用相结合的道路上,其垂直化战略和超级自动化融合的策略,不只是停留在技术的表面,更注重技术的深入融合与实际应用。纵向通过打造垂直TARS大模型的方向,提高了模型的精准性和实用性;横向全面融合超级自动化平台,结合大模型技术全面融合升级RPA、IDP等产品的进一步突破,实现快速、有效的商业落地,为各行各业有形形色色自动化升级的企业实现数智化之路带来了更广阔的发展空间。

自2018年成立以来,实在智能坚持以AI赋能业务,基于信任安全理念,旗下全线产品全面支持国产信创,广泛兼容、适配行业主流国产芯片、国产数据库、国产服务器及操作系统,已在各大央企、国企及政府的国产信创系统中稳定运行数百万小时。

从技术到应用,AI并不是空有其名的概念,从企业到用户,都需要在数字化转型的不同阶段把AI技术运用到工作业务和流程中。时至今日,通过不断在累计的客户应用落地让更多人切实的感受到了实在智能与AIGC高度融合的未来,将继续利用在这个赛道上的先发优势,不断夯实产品能力边界、丰富商用场景,赋能千行百业数智化转型需求,打造更多领先的客户标杆案例,用AI之光照亮发展之路。

原文链接:https://blog.csdn.net/SHIZAIZHINENG/article/details/134335650?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170018760116800211532256%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=170018760116800211532256&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-24-134335650-null-null.nonecase&utm_term=AI%E6%B3%95%E5%BE%8B%E5%92%A8%E8%AF%A2

作者: 知澳头条

知澳资深作者

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