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大模型如何革新银行流水信息抽取随着银行业务数字化程度不断加深，海量、非结构化的银行流水文本数据中蕴藏着巨大的业务价值与风险洞察。传统基于规则和浅层机器学习的抽取方法在面对流水文本格式多变、语义复杂、专业性强等挑战时，往往显得力不从心。以BERT、GPT等为代表的大规模预训练语言模型凭借其深度的语义理解与强大的泛化能力，正为银行流水关键文本信息抽取带来革命性的突破。本文将深入探讨大模型方法在该领域的技术原理、应用实践、核心优势、面临挑战及未来发展趋势。