Megoldási ötletek
Ez a cikk egy megoldási ötlet. Ha azt szeretné, hogy további információkkal bővítsük a tartalmat, például a lehetséges használati eseteket, az alternatív szolgáltatásokat, a megvalósítási szempontokat vagy a díjszabással kapcsolatos útmutatást, tudassa velünk a GitHub visszajelzésével.
Ez az architektúra bemutatja, hogyan használhatja a tudásbányászatot a naplózásban, a kockázatkezelésben és a megfelelőségkezelésben.
Architektúra
A tudásbányászatnak három lépése van: a betöltés, a bővítés és a felfedezés.
Töltse le az architektúra Visio-fájlját.
Adatfolyam
Három lépésből áll:
Betöltés
A betöltési lépés számos forrásból összesíti a tartalmat, beleértve a strukturált és strukturálatlan adatokat is. A naplózáshoz, kockázatkezeléshez és megfelelőségkezeléshez különböző típusú tartalmakat használhat, többek között a következőket: nyilatkozatok, értekezleti jegyzőkönyvek, üzemeltetési megállapodások, megállapodások, adatvédelmi szabályzatok, használati feltételek, egyetértési nyilatkozatok, licencszerződések, szándéknyilatkozatok, meghatalmazás, okiratok, felderítési dokumentáció, céges jogszabályok, üzemeltetési szerződések, bankszámlakivonatok, jogi megállapodások, mérlegek, bevételi kimutatások, cash flow-kimutatások, a társaság nyilvánosságra hozatala, SEC-dokumentumok, éves jelentések és a részvényesi értekezletek átiratai.
Gazdagítani
A bővítési lépés AI-képességeket használ az információk kinyeréséhez, minták kereséséhez és a megértés elmélyítéséhez. A tartalmakat bővítheti a kulcskifejezések kinyerése, a nyelvészlelés, a nyelvfordítás és az entitások kinyerése (szervezetek és személyek) használatával. Egyéni modellek használatával azonosíthat bizonyos szabályozási kötelezettségeket és egyéni modelleket bizonyos jogi feltételek és záradékok azonosításához.
Tallózás
A feltárási lépés az adatok keresése kereséssel, robotokkal, meglévő üzleti alkalmazásokkal és adatvizualizációkkal. A keresési indexet például integrálhatja egy belső alkalmazásba vagy egy webalkalmazásba a pénzügyi kockázatok érdekében.
Összetevők
Ez a megoldás a következő fő technológiákat használja a műszaki tartalomvizsgálat és -kutatás eszközeinek implementálásához:
- Azure Cognitive Search egy felhőalapú keresési szolgáltatás, amely infrastruktúrát, API-kat és keresési eszközöket biztosít. A Azure Cognitive Search használatával privát, heterogén tartalmakon keresztül hozhat létre keresési szolgáltatásokat webes, mobil- és vállalati alkalmazásokban.
- A webes API egyéni képességi felületével integrálható egy egyéni képesség egy Azure Cognitive Search bővítési folyamatba.
- Az Azure Cognitive Service for Language az Azure Cognitive Services része, amely számos természetes nyelvi feldolgozási szolgáltatást kínál. Ezekkel a szolgáltatásokkal megértheti és elemezheti a szöveget.
- A szövegelemzés az Azure Cognitive Service for Language API-jainak és egyéb funkcióinak gyűjteménye, amellyel kinyerheti, osztályozhatja és megértheti a dokumentumokban lévő szövegeket.
- Az Azure Cognitive Services Translator a REST API-k Cognitive Services-családjának része. A Translatort valós idejű dokumentum- és szövegfordításhoz használhatja.
Forgatókönyv részletei
A szabályozások folyamatosan változó világában a szervezeteknek kihívást jelent az auditok és a megfelelőség fenntartása. A szerződésekben és a nyilvántartásban előforduló hibák komoly pénzügyi következményeket okozhatnak. Vállalati szinten előfordulhat, hogy az ügyvédek csapatai nem lesznek elégek ahhoz, hogy mindent elkapjanak, amikor több ezer oldalnyi dokumentációval szembesülnek. A tudásbányászat segíthet azoknak a szervezeteknek, amelyek megfelelőnek szeretnének maradni azáltal, hogy lehetővé teszik az ügyvédek számára, hogy gyorsan megtalálják a dokumentumokból származó információkat, és megjelöljék a fontos ötleteket.
Lehetséges használati esetek
Ebben a forgatókönyvben a legfontosabb iparágak közé tartoznak a kormányzati, nonprofit, pénzügyi és pénzügyi szolgáltatások, a szakmai szolgáltatások és a jogi szolgáltatások. A szervezetek a tudásbányászatot a következő célból használhatják:
- Gyorsabban felderítheti a kiváltó okokat.
- Naplózási idők előrejelzése.
- Megfelelőségi szintek és kockázatok felmérése és kikényszerítése.
- A megfelelőségi jelentés automatizálása.
Következő lépések
Ha egy kezdeti tudásbányászati prototípust szeretne létrehozni Azure Cognitive Search, használja a tudásbányászati megoldásgyorsítót.
Egyéni képesség létrehozása Azure Cognitive Search.
Ismerkedjen meg a Microsoft Képzési terv tudásbányászatával Azure Cognitive Search.
Ha többet szeretne megtudni a megoldás összetevőiről, tekintse meg az alábbi erőforrásokat: