在2008年股市崩盘后的萧条时期, 连续的调查调查了行政超负荷在美国次贷危机中所扮演的角色.
为了适当审查，蜂拥而来的人突然叫嚣着要贷款, 贷款人面对的是堆积如山的大杂烩文件. 考虑一个典型的美国抵押贷款文件包含几十到几个 几百 unique document types; often inaccurately named; routinely missing elements; and with little or no consistency between formats.
资产经理, 这种混乱的信息环境使得准确的决策变得极其困难. 二级抵押贷款市场打包并出售来自不同贷款发放人的贷款, 有一大堆买家, 所有涉及的服务商和经销商都要进行尽职调查, 评估风险并对现有/潜在资产进行定价.
可以使用clear, 一致的文档或文档中的关键索引可以揭示感知值与实际值之间的差异. 快速准确地识别这种差异可以实现最大的转售价值-没有准确性, 另一方面, 事情变得模糊.
早在2008年，他们就这么做了——结果是灾难性的. 不幸的是, 从不同的实物文件中提取意义的困难仍然是当今金融机构面临的挑战. 挑战不仅局限于金融领域——教育领域, 法律, 医疗, 会计, 其他职业都有文书工作的困扰.
把时间浪费在文书工作上
世界各地, 时间紧迫的金融高管正试图了解他们所控制的资产(贷款)的价值, 证券)，然后再购买, 甚至是定价, 所有这些都是基于完全无序的物理文件. 这是一个非常耗时且容易出错的考验, 资产管理公司要处理多种文件类型和格式, 试图看到文件中缺少什么，甚至任何给定文档的“最佳”版本是什么.
如果这些贷款经理和金融机构有自主编目的能力会怎么样呢, 以准确可靠的方式组织和规范所有这些文件?
如果他们有一个可以索引的工具呢, 重命名文件中的所有文档并对其进行排序，以便快速、透明地理解它们, 根据关键词说, 标签或链接?
如果他们可以从单个文档中抓取特定的内容，而不必手动查看每个文档，会怎么样呢? 生活会轻松多了.
解决方案就在眼前. Altada开发了一种人工智能解决方案，其中包括专家文档情报功能，旨在帮助组织利用其数据获得竞争优势. 文档智能为人们提供了快速, 对海量数据集的准确分析——比如某人桌子上的一堆抵押贷款文件.
人工智能给出了更清晰的画面
The tool works by ‘wrangling’ components of multiple documents; extracting, 对可用数据进行结构化和排序，使其成为机构自己的投资模型可以使用的格式. 这让投资专业人士更清楚地了解他们所管理的资产的真实价值.
Altada的文档情报工具使用光学字符识别(OCR)以机器可读的格式提取信息, 而自然语言处理(NLP)则用于理解上下文, 模式, 以及其他反过来提高OCR输出的因素.
这里面有很多东西可以吸收. 但如果你想象一下人工智能工具是如何处理文件的, 与他们角力, 固执地梳理出意义——那么你就差不多明白了.
Altada的平台在新文档类型(独特的或以前没有遇到过的格式)上的准确率为86%，在预先训练的文档类型上的准确率超过90%. 这是一种精确度, 特别是针对种类繁多、复杂的美国抵押贷款文件类型, that has not been seen before; that no-one else is capable of.
与此同时，节省的时间是巨大的. Altada的解决方案将贷款组合的处理时间缩短至48小时，并可将处理贷款文件的成本降低90%. 机器迅速而有效地继续工作，而投资专业人士则有时间关注真正重要的东西——价值, 风险, 盈利能力, 决定, 意思-为了使知情, 战略上合理的决策.
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