案例1：某城商行深度学习标注平台

项目痛点：
该行标注资源分散、标注能力没有整合、没有完整标注项目管理流程、对于结构数据的标注支持不够。

解决方案：
建设智能标注平台：实现对非结构化数据（图片、文本、音频、视频）的抽取、标注，完成业务文档相关梳理构建成图谱，完成图片标注、文本标注、各类标注抽取模型管理等模块，大大提升标注能力，为深度学习模型建设提供了良好的基础。

客户案例

案例2：某农商行智能标注功能建设

项目痛点：
该行面对合规、流程管理、运营管理等要求，各个部门在管理、运营过程中产生大量图片、文档等自然语言数据，目前银行内部在这些数据管理上存在困难及问题，模型训练，需要标注功能。

解决方案：
在智能知识管理体系下，建设智能标注平台，实现了对非结构化文档的抽取、标注，完成业务文档相关梳理构建成图谱，完成数据标注、NLP模型管理、知识图谱管理等模块。

案例3：某股份制银行标注平台项

项目痛点：
某股份制银行AI需求日益增多，主要集中在营销、风险、运营三大场景维度，因当前服务组件功能分散，个性化需求输出效率不高，无法适应业务发展。

解决方案：
针对性构建AI标注平台，统一汇总、收集AI标注能力，包括OCR标注、文本标注、视频标注等，提供自动化、智能化的标注能力，提升标注工作效率，降低人工标注工作量。

案例4：某股份制银行人工智能应用项目

项目痛点：
某股份制银行人工智能应用需求旺盛，很多业务都提出了自然语言处理需求。因此，企业级自然语言应用能力的建设，须走平台化的道路。

解决方案：
需构建统一标注平台，包括文本数据拆分、文本分类标注、序列标注、文本三元组标注、分包标注等功能，可提升人工智能应用的开发效率，实现资源的集约化管理。