Lei Feng réseau AI Financial Review par: Quelle est la carte du savoir? Autrement dit, la carte des connaissances est une association entre les informations (entités) et l'information elle-même (entité), est le fondement de l'ordinateur intelligent. Carte des connaissances est à l'ordinateur, comme la connaissance humaine, alors que le secteur financier se caractérise par sa rigidité détermine la demande de carte de connaissances financières. Cet article est à partager des opinions de finition professionnels de l'industrie.

connaissance approfondie Atlas Venture de l'analyse financière: la nécessité de contre-concurrence « technologie » du concours « données »

Les humains sont nés bons à la classification de l'information, d'association, mais pas une bonne mémoire, le traitement de grandes quantités de fragmentation de l'information, mais l'ordinateur peut. Ainsi, le nombre croissant actuel d'IA start-up a commencé à travailler pour surmonter la technologie sous-jacente pour construire la carte des connaissances.

borne BAT C avec un grand nombre différent des données, le champ des entreprises de démarrage souvent coupé des zones verticales de service d'entreprise. En Chine, le service à la clientèle financière, juridique, médicale, intelligente, la sécurité et d'autres industries ont déjà engagé des start-up AI dans le domaine de la construction de carte de connaissances, mais l'industrie financière en raison de ses caractéristiques de l'industrie sera la plus grande entreprise dans le domaine de l'océan bleu.

Construction et application de la cartographie des connaissances: 1

carte acquérons de nouvelles connaissances semi-automatisé représente le fournisseur de données est confronté à trois principaux points de la douleur

Le secteur financier détermine les caractéristiques de sa demande rigide carte de connaissances financières.

Tout d'abord, l'industrie financière a des données massives contient tous les horizons de la vie, et à nouveau ces informations sous diverses formes (texte, tableaux, graphiques, etc.) stockés sur un grand nombre de documents, ceux-ci ne sont pas standard, l'information fragmentée, vous devez est organisée en cartes de connaissances financières standardisées associées, pour faciliter l'utilisation des praticiens financiers.

En second lieu, ouvrez le document dans le secteur financier a certains effets juridiques, de sorte que les données de précision, haute rapidité demandes.

À l'heure actuelle, la collecte de ces données principalement du fournisseur de données financières à remplir.

L'étoile est représentative du Vent (Vent). Il utilise une technologie de robot de données, les entreprises industrielles et commerciales pour obtenir des informations, des rapports financiers et d'autres sources publiques de données de la première fois, puis beaucoup de tri et de classement manuel, à « modèle humain » des informations structurées, puis fournie par terminal Wonder praticiens financiers à utiliser. Vent comme le plus grand propriétaire de données financières en cours, par des années d'activité et de l'accumulation dans l'industrie financière, a une richesse de données cartographiques de connaissances financières et un grand nombre de clients financiers, mais de construire sa carte des connaissances est le processus de semi-automatique, toujours nécessaire opération manuelle.

Ce modèle semble maintenant pas de problème, mais il y a trois des plus grands points de la douleur:

• Tout d'abord, le fournisseur de données ne sont pas en mesure de « temps réel, agile » pour fournir la carte de connaissances financières. Comme les semi-automatiques techniques de construction de carte de connaissances doivent informations financières manuellement extraites du document, les quelques heures rapide, puis lent pendant plusieurs jours, mais aussi sujettes à l'erreur. Cela ne peut pas répondre à une partie de l'exactitude, l'actualité, et donc il n'y a pas de scénarios d'application artificielle exigeantes, telles que la régulation financière, un examen des documents confidentiels, l'audit interne.

• D'autre part, les fournisseurs de données ont la carte des connaissances ne contient que des données publiques, un grand nombre d'informations confidentielles et, plus important encore, les données contenues dans les fournisseurs de données externes ne peuvent pas être organisées en une carte de connaissances.

• Troisièmement, le travail ne peut pas organiser toutes les données. Des milliers ont, par exemple, en raison des restrictions de capacité artificielle, qui ne contient que les données du bilan compilé, compte de résultat, tableau des flux de trésorerie dans les données principales, ne peut pas extraire les centaines restants de rapports d'entreprise et des tableaux de données cachées dans un grand nombre de naturel texte dans un paragraphe de l'information, et cette information est l'analyse approfondie des services de données sous-jacentes et la situation financière de l'entreprise.

En bref, Vent, représentée par les fournisseurs de données ne pas en temps réel, complet « Construire la carte des connaissances » la capacité et la technologie, la vente est encore les données elles-mêmes.

Ainsi, pour la classe d'entreprise de services AI start-up entreprises se sont engagés à être en mesure de carte de connaissances financières de construction entièrement automatisée, pour résoudre les trois principaux points de la douleur. Mais maintenant, le marché est toujours en demande beaucoup plus élevée que l'offre, cela peut être dû à la technologie sous-jacente pour construire la cartographie entièrement automatisée des connaissances dans la communauté universitaire est en fait une difficulté.

Entièrement automatisé la construction de la technologie de base de carte du savoir est l'intégration de la PNL et CV

Les gens qui lisent le document financier, le paragraphe dans lequel le naturel, les informations contenues dans le tableau dans une très courte période de temps sera en mesure de comprendre la signification d'entre eux, mais pour un ordinateur, il est au milieu il y a plusieurs étapes de conversion.

Figure 2: processus entièrement automatisé de construction d'une carte des connaissances

Tout d'abord, lorsqu'une analyse de l'ordinateur pour voir des photos d'un document financier, voir que présenté tous les points de l'image matrice numérique, puis, par OCR (reconnaissance optique de caractères, reconnaissance optique de caractères) la technologie, le grand nombre matrice dans une information de localisation de fichier vectoriel contient des caractères et des caractères, tels que le secteur financier format le plus commun document PDF est un vecteur du document. Cependant, à ce stade, seul un ordinateur pour voir un caractère et l'emplacement du texte, et ne peut pas savoir quels caractères du sujet, quel personnage est le verbe, qui est la clé de l'information numérique, qui fait partie de la table de documents.

Ensuite, nous devons laisser l'ordinateur combine ces caractères unique dispersés dans la carte de connaissances financières qui ont besoin d'utiliser riche format de document (données Formaté Richement) de la technologie de traitement. A ce stade, l'ordinateur est le caractère fragmenté raffiné dans l'information de phase, mais aussi les difficultés techniques. Documents financiers obtenus à partir de différents canaux en même temps, à cause de toutes sortes de documents d'information financière présentés sous forme de format de texte enrichi, y compris la structure du chapitre, diverses formes paragraphes de texte, tableaux de données, etc., et le besoin d'ordinateur pour utiliser différentes techniques de traitement des différentes formes de texte le contenu peut également apparaître des incohérences, qui doivent également être en mesure de faire la distinction entre les contradictions données du modèle AI, les données de bruit.

Ainsi, les caractères sur ces documents sont résumés voulez devenir extrait standardisé, associé à l'information précise l'intégration de la profondeur nécessaire de la technologie avec la vision informatique (CV) de la technologie de traitement du langage naturel (NLP) champ AI.

En d'autres termes, dans le processus de constitution de la cartographie automatique des connaissances, les mensonges réelle difficulté dans la façon dont les ordinateurs contenant des données à partir d'un grand nombre de formats complexes, rapidement, « comprendre », « comprendre » le langage humain, et même les données par un calcul compliqué les résultats ont été « correction ». Briser ces difficultés techniques startups auront les compétences de base « technique », qu'ils ne vont plus vendre les données elles-mêmes, mais la vente de « données de construction » de cette technologie. Les différentes sociétés de démarrage dans la technologie du pouvoir dur, deviendront de véritables obstacles à l'occupation du terrain.

construction automatique de la carte de connaissances financières permettra aux institutions financières d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de réduire les coûts de conformité

Lorsque la technologie a commencé à construire la cartographie entièrement automatisée de connaissances pour pénétrer vraiment les institutions financières, le secteur financier PALEC vraiment intelligent, augmentant de manière significative l'efficacité des opérations industrielles.

Figure 3: la connaissance de la cartographie automatique des applications de construction dans les institutions financières et de la scène de la réglementation financière

D'une part, si la privatisation des techniques de construction automatique des données financières déploiement de la cartographie des connaissances au sein de l'entreprise, la finition de la normalisation des données confidentielles internes, l'identification, la corrélation, l'analyse sera en mesure de remplacer l'ordinateur. Le scénario d'application peut couvrir l'audit interne du travail complexe document de finition pour examiner la conformité interne. Les données montrent que China Securities Regulatory Commission en 2017 que de prendre la décision de sanction administrative 224, le montant Déchéance de 7.479.000.000 de yuans, en hausse de 74,74 pour cent, et pour d'autres raisons erreur mineure de l'information financière font également les entreprises sont devenus les médias et la croisade publique il objets. Si l'entreprise peut vérifier la conformité à l'ordinateur, le document interne pour le travail fastidieux de payer le coût humain, le coût économique de la conformité pour les sanctions coassurance, etc., seront sauvés.

Même alors, il y a les documents financiers publiés, carte automatique renforcement des connaissances de la technologie permettra également aux entreprises de réduire de manière significative l'accès à l'information temps critique. Si vous utilisez les fournisseurs de données externes, Internet PDF à partir du rapport annuel de l'entreprise, les données sur les revenus du vent (Wind) entreposage, vous aurez besoin de jeûner pendant plusieurs heures, puis prendre lentement plusieurs jours. Mais l'industrie financière a été très Minutes « cher » lieu, si la technologie de construction de carte automatique des connaissances permet aux données des gains peuvent être récupérées et appliquées dans les deux minutes des praticiens financiers améliorera grandement les institutions financières internes l'efficacité opérationnelle.

En même temps, les données de revenus fournies par les données en dehors de fournisseurs comprennent souvent le bilan, compte de résultat, tableau des flux de trésorerie dans les données principales, ne peut pas extraire l'analyse en profondeur cachée des centaines de pages de rapports d'entreprise dans les affaires de l'entreprise et financière état des données sous-jacentes, mais ces informations peuvent être extraites automatiquement, mais l'ordinateur. les praticiens du secteur financier seront en mesure d'obtenir une information plus complète et précise.

l'application de cartographie des connaissances à l'aide financière et la supervision des perspectives de marché technologie de régulation

D'autre part, en termes de régulateurs financiers, en fonction de leur nature spécifique, sera plus prudent quant à la participation des fournisseurs de services externes. La privatisation par le déploiement de services de technologie de carte de connaissances de construction entièrement automatisés, en utilisant le fonctionnement du programme en boucle fermée interne, vous pouvez augmenter autant que possible dans le cas de données au niveau de la sécurité, de réduire manuel directement en cause, l'accès en temps opportun aux plus grandes données normalisées complètes et précises.

En même temps, pour prévenir les risques financiers systémiques a été une priorité absolue de la supervision financière de la Chine. En construisant interprofessionnels, carte de connaissances financières interagences, obtenir standardisé, base exacte, opportune et transparente et l'énorme quantité de données ou d'informations afin de rendre l'intelligence artificielle pour identifier de manière proactive les grandes quantités de données et de l'information et de prédire les risques, données distribuées pour arriver à une analyse complète des modèles de comportement, ce qui aidera les organismes de réglementation pour prévenir les risques financiers systémiques la technologie la plus efficace financière.

Avec la Banque de Chine Insurance Regulatory Commission officiellement, les régulateurs financiers de la Chine dans la « ligne de la Première Commission des APN et la CCPPC » modèle. réglementation unifiée, la réglementation intégrée, la pénétration du règlement sera le ton principal de l'avenir de la régulation financière, un grand nombre de interprofessionnels, les données interorganismes sera ouvert, construire la technologie de carte de connaissances financières deviendra le marché juste besoin de devenir l'objet de l'application de la surveillance de la science et de la technologie un.

À l'heure actuelle, le marché de la technologie de régulation mondiale est dans une phase ascendante, selon talkpayment de cabinet d'études de marché Let prédit que d'ici 2020, la taille du marché de la science et de la technologie réglementaire mondiale dépassera 100 milliards $. La Chine va également ouvrir la voie à un vaste marché dans ce domaine.

Sur cette base, briser les barrières commerciales des fournisseurs de services de données construites ont des données financières importantes, a été atteint au niveau technique, la concurrence sur le marché sur la carte des connaissances financières est également à travers la compétition « technique » de « données » nouvelle ère concurrentielle de la technologie elle-même que il startups barrières. Avec la technologie de base, les données financières lui-même est pas irremplaçable.