重磅！博思软件携手DeepSeek大模型开启AI政企服务新纪元，腾讯加持引爆数字赛道！
幸福柏拉图
超短低吸的老韭菜
2025-02-16 22:38:30 浙江省
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- 博思软件在财政、政务及企业数字化领域深耕多年，其数据合成、融合与分析能力围绕多源异构数据的标准化治理展开，核心目标是通过清洗、转换、建模等技术手段，将分散的原始数据转化为高价值的业务洞察。以下是其技术实现的关键环节和行业应用逻辑：一、博思软件数据处理全流程技术架构1. 博思软件数据采集与清洗- 多源接入：支持财政系统（如金财工程）、电子票据平台、银行支付接口、政务云等异构数据源（结构化/非结构化）。- 智能清洗：- 规则引擎：定义财政数据标准（如《政府会计制度》科目编码）、剔除重复/无效记录（如异常票据号）。- AI辅助：利用NLP处理文本数据（如票据备注信息）、OCR识别扫描件（如纸质票据图像）。2. 博思软件数据转换与标准化- 格式统一：将不同系统数据（如Oracle财政库、MySQL业务库）转换为统一格式（如JSON/XML）。- 语义映射：建立字段级映射关系（如将“缴费金额”映射至标准字段“非税收入_实缴金额”）。- 行业规范适配：遵循财政领域标准（如《财政业务基础数据规范》GB/T 24589），确保数据合规。3. 博思软件数据建模与融合- 业务模型构建：- 财政主题模型：构建非税收入、预算执行、政府采购等主题数据仓库。- 关系图谱：关联缴费人、票据、财政账户、政策文件，形成业务链条。- 跨域融合：通过实体解析（Entity Resolution）技术，打通财政、税务、社保等系统的分散数据（如基于统一社会信用代码关联企业信息）。4. 博思软件大数据分析应用- 实时看板：动态展示财政收入、医保基金使用率等关键指标。- 预测与风控：- 基于历史数据预测非税收入趋势。- 通过异常检测识别虚假票据、医保欺诈（如频繁超量开药）。- 政策模拟：利用合成数据测试政策调整对财政收支的影响。---二、博思软件行业场景落地案例1. 财政电子票据管理- 挑战：纸质票据电子化后，需整合财政端、医院端、银行端数据。- 解决方案：- 清洗：过滤重复开票、无效冲红记录。- 融合：关联票据号、缴费人、资金流向，生成全生命周期视图。- 分析：实时监控票据核销率，预警“票据开立未缴费”风险。2. 医保基金智能监管- 挑战：医院、药店、参保人数据分散，难以识别骗保行为。- 解决方案：- 数据合成：整合诊疗记录、药品销售、参保人画像。- 模型构建：训练AI模型识别异常模式（如同一人跨院重复开药）。- 输出：生成高风险案例清单，辅助人工稽核。3. 非税收入一体化平台- 挑战：缴费渠道多样（微信、银行柜台、政务APP），数据口径不一。- 解决方案：- 标准化：统一“缴费时间”定义为“资金入财政专户时间”（而非用户支付时间）。- 融合：聚合POS机流水、第三方支付对账单、财政台账。- 分析：按执收单位、项目分类统计收入进度，支持动态预算调整。---三、博思软件核心技术支撑1. 工具与平台- 博思数据中台：内置ETL工具、数据质量监控模块、可视化建模界面。- AI能力：- 知识图谱：构建财政政策法规库，辅助数据标签生成。- 机器学习：自动优化数据清洗规则（如动态调整票据验真阈值）。2. 安全与合规- 隐私计算：在数据融合中采用联邦学习，避免原始数据出域。- 区块链存证：关键数据（如票据元数据）上链，确保可追溯、防篡改。---生态合作：利用博思与华为云、达梦数据库等伙伴的联合解决方案，降低技术整合难度。作者利益披露：原创，不作为证券推荐或投资建议，截至发文时，作者不持有相关标的。（来自韭研公社APP）00打赏回复投诉
- 博思软件携手DeepSeek大模型开启AI政企服务新纪元，腾讯加持引爆数字赛道！（来自韭研公社APP）00打赏回复投诉
- 腾讯生态加持，万亿级场景加速落地作为博思软件第二大股东，腾讯科技（持股5965.99万股）的生态资源与博思的政务基因形成完美互补。双方在云计算、大数据、C端入口等领域的协同效应持续释放：01打赏回复投诉
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