2025.10.08
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金融業中的對話內容分析
提到金融業的資料分析，大家首先想到的多半是無窮盡的交易紀錄表格與龐雜的客戶基本資料。但非結構化數據的分析，也慢慢因為大型語言模型的崛起而逐漸展開。這些數據包括客戶數據、交易數據、產品數據、投資報告、房貸文件、保單等，本質上非常複雜，涵蓋各種變數，這些數據可能以多種格式儲存在不同位置，包括 SQL 資料庫、試算表、非結構化資料儲存庫（如電子郵件系統）以及第三方系統（例如核心銀行系統和房貸系統）。
傳統分析方法通常要求使用者在眾多儀表板之間反覆比對資料，或開發複雜的資料庫驅動解決方案。這類解決方案往往不夠透明，或是強烈仰賴人工作業。現在使用RapidMiner的擴充功能，將可以引入RAG等工具，幫助金融業展開新世代的資料分析。
來源：Conversational Analytics of Financial Services Data
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