非结构化数据作为企业数字化转型的关键资产，蕴含着巨大的商业价值。然而，在实际应用中，企业往往面临数据分散、处理效率低、价值挖掘难等痛点，难以充分发挥非结构化数据的价值。亿信华辰睿治数据治理平台凭借其强大的非结构化数据解析能力，为企业提供了一站式的解决方案。
传统的数据治理主要是围绕结构化数据开展的，目前已经有40年的发展历史，随着人工智能技术的发展，非结构化数据的治理需求逐渐释放出来，非结构化数据的挖掘和应用进入到企业关注的视野中。
在治理对象上，从表格数据扩展到了音视频、文本等非结构化数据；在处理方式上从以SQL为主要开发语言发展到Python语言，通过OCR、NER等算法对多模态数据进行处理；在消费对象上从以往的面向人类用户扩展为了面向机器用户；在应用场景上涵盖了AI应用与BI应用。非结构化数据应用存在如下痛点：
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数据孤岛与分散：非结构化数据通常分散在不同系统和平台中，缺乏统一的管理与整合；
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处理效率低下：传统解析方法难以高效处理海量非结构化数据；
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价值挖掘困难：关键信息隐藏在大量冗余数据中，难以快速提取。
非结构化数据要比结构化数据多得多。据估计，非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来抽取分析这些海量数据，企业数据的巨大价值都将无法发挥。亿信华辰睿治数据治理平台基于先进的人工智能技术，针对非结构化数据应用的痛点，提供以下创新解决方案：
如上图所示，睿治智能数据治理平台利用大模型的文本识别、分类标注、NLP和机器学习技术，结合OCR、NER等算法实现图片、文档等各种不同媒体模态中的结构化数据的提取、加工和处理。从以往的只能面向数据库数据处理扩展为可面向多元化、多模态的数据处理，大大增强企业对数据的处理能力。
亿信华辰“AI+睿治”数据治理平台，是行业首个"大模型+知识图谱"双引擎的智能数据管理平台，其核心技术是依托成熟的睿治数据治理平台，秉承 “Data+AI”的设计理念，融合大模型AI能力以及自研的AI智能体，重新定义智能治理新范式——让AI驱动数据治理，让企业数据治理实现真正的“自动驾驶”。其优势如下：
1.强大的语义理解能力：借助大模型深入理解文本、图像、音频等非结构化数据的语义，提取关键信息。
2.多模态处理能力：支持处理多种类型的数据（如文本、图像、音频），并实现跨模态的信息关联。
3.高效自动化：支持通过预训练和微调，大模型可以快速适应不同领域的数据解析任务，减少人工干预。
4.上下文感知：能够捕捉数据中的上下文关系，提升解析的准确性和完整性。
5.规模化处理：能够高效处理海量非结构化数据，满足企业级需求。
6.数据治理能力：平台搭载数据治理多个模块，深入发掘数据价值。
随着储存成本的下降，以及新兴技术的发展，各行各业对非结构化数据的重视程度将越来越高。
医疗行业：通过自然语言处理技术，可对病程记录、检查报告中的关键信息进行智能标注，构建结构化知识库，辅助医生3秒内调取相似病例的治疗方案。
金融行业：金融机构通过解析新闻舆情、社交媒体、卫星图像、供应链单据等多元异构数据，构建实时风险感知网络。基于知识图谱技术，可动态追踪企业股权穿透关系，识别关联交易风险；利用NLP分析上市公司公告中的语义倾向性，预判股价波动趋势。
零售行业：实体零售场所通过智能摄像头捕捉顾客动线轨迹、停留热点和表情变化，结合POS系统数据构建三维消费行为图谱。线上平台则运用情感分析模型解析商品评论中的关键词频和情绪倾向，识别爆款潜力商品。
亿信华辰通过睿治数据治理平台，帮助企业突破非结构化数据应用的瓶颈，释放数据潜能，驱动业务创新与发展。
