文因互联 – 官方博客

文因互联CEO鲍捷博士将出席2018全国知识图谱与语义计算大会并作重要报告

“全国知识图谱与语义计算大会( CCKS: China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing )由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办,是国内知识图谱、语义技术、链接数据等领域的核心会议。会议聚集了知识表示、自然语言理解、智能问答、知识抽取、链接数据、图数据库、图挖掘、自动推理等相关技术领域的重要学者和研究人员。
本次会议的主题是:知识计算与语言理解。文因互联 CEO 鲍捷博士将出席会议并作重要报告。”

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确保搞砸人工智能项目的十种方法

做成一件事儿不容易,而坑恒在。

鲍捷博士于5月10日在将门创投的线上 talk 中盘点了人工智能项目的大坑小坑,选出了看上去非常反常识的十个经典坑。

这是一篇大实话合集,但别绝望,最后将会放出从二十年采坑经验中总结出的彩蛋,共勉。

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文因互联入驻京东AI加速器:以知识图谱赋能金融机构

导语
文因互联成立于2015年,是国内领先的智能金融解决方案提供商。团队在知识图谱技术、自然语言处理技术、金融知识建模等方面有深厚积淀。自公司成立以来,文因互联对智能金融的多个分支领域进行了探索,当前的主营业务是基于自然语言处理技术和知识图谱技术,为金融机构提供业务流程自动化和智能化解决方案。
入驻京东 AI 加速器后,将与京东AI加速器的深度合作,共同开发基于企业知识图谱的“银行小微贷款流程自动化系统”。同时,京东AI加速器将帮助文因互联与京东金融寻求合作,探索金融行业知识图谱领域深入合作的可能。

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文因互联中标全国股转系统监管科技重点研究项目

“近日,文因互联中标全国中小企业股份转让系统有限责任公司(以下简称全国股转系统)“信息服务平台预研项目”。将基于NLP的知识提取技术在信披核查中的研究,建设一整套可迭代优化的知识提取系统;以及基于NLP的智能搜索技术在市场服务中的研究,建设一整套可迭代优化的智能搜索系统。 ”

作为经国务院批准,依据证券法设立的继上交所、深交所之后第三家全国性证券交易场所,全国股转系统在中国证监会领导下,始终贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,落实《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》关于“深化新三板改革”的战略部署,深化市场分层,完备市场融资制度,改善市场流动性,完善和充分发挥服务中小微企业,特别是创新型、创业型、成长型企业的功能,全力服务供给侧结构性改革,促进创新创业、结构优化和存量盘活,激发经济增长新动力。

文因互联成立于2015年,是国内领先的智能金融解决方案提供商。团队在知识图谱技术、自然语言处理技术、金融知识建模等方面有深厚积淀。公司成立以来,在智能金融的多个分支进行了探索,在自动化监管、自动化审计、银行数据治理和知识图谱建设等场景上已有成功案例,通过业务场景的智能升级,赋能金融机构向新价值链的跃迁。

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专访 | 文因互联:从「金融数据」到「金融知识」

作者 Synced

机器之心原创

作者:邱陆陆

存储了一份财务报表的计算机存下了一条「数据」,而持有这份财务报表的分析师拥有了一份「信息」。其间的区别是,分析师可以通过阅读财务报表得到相关的「知识」并依此作出投资决策。

存储了三万份财务报表的计算机同样存下了三万条「数据」,而持有三万份财务报表的分析师却不再拥有三万份「信息」。原因十分简单:计算机的内存是线性的,人的处理分析能力却不是——即使有三万份报表摆在我的眼前,我也只能眼睁睁看着其中的大部分停留在「数据」的状态无能为力。

除非……计算机可以帮助我吗?哪怕我们并不说同一种语言,计算机并不能「理解」人类所谓的语义是什么。只要它把数据按照一定规则、以一种人类能理解的方式进行组织,我们是否也可以从三万份「数据」里获得等量的「信息」与「知识」?

这就是文因互联希望完成的工作:对纷繁复杂的数据进行处理,归纳总结出金融知识和逻辑,辅助解决各种金融场景下的问题。

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前端会用标签模板(Tagged Templates)就能当股神

文因互联的问答机器人里有一个小功能,叫「金融小逻辑」,可以利用文因互联拥有的结构化的财务数据生成财经箴言

利润,充满估计和假设;现金,才是实打实的硬通货净利润不等于挣到的钱,两者可以有很大的差别。净利润一定要和现金流量表的经营现金流净额对照着看,投资者可以直接用经营现金流净额 / 净利润来衡量净利润的含金量。万科2017年三季报表明,万科的2016年现金比率为1.2,比值大于1,净利润含金量比较高,现金流入量较大,净利润质量较好,推荐关注。

这不禁让人浮想联翩,人类擅长定性分析,而机器擅长定量分析,当一位富有智慧的人拿到金融小逻辑给出的各家公司近几年的CAGR(复合年均增长率),他就可以做很多事了,比如拿着机器给出的箴言去炒股群里指点江山获得高人一等的装逼快感。

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捣鼓了一个图表搜索小零件,给你的研报系统加一点智能,了解一下?| 活动预告

事情是这样的——

前段时间和老朋友艾瑞咨询沟通,了解到一个有意义的需求 —— 为研报集成类产品艾瑞智慧增加图表搜索功能。

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从 Kensho 看大工业金融的发展路径(下)

在下半部分的文章中,鲍捷博士将细致阐述一种反常识的新思路——智能金融的切入点,一定不是股票交易,离交易越远越能落地。

他认为,Kensho 不会取代任何交易员、投资人或分析师,想坐在Kensho这类智能系统上躺着赚钱是不切实际的。

智能金融系统目前真正的价值,不是直接帮投资人挣更多钱,也不是省钱,而是通过人工智能建立起金融机构的大规模自动化系统,让监管、银行、投资机构等决策行为减少对个人经验的依赖,从而减少人员流动对机构的冲击,建立新型的协作系统。

智能金融当下在中国真正的合理路径是:由零件的标准化导向“大工业金融”,本质是金融信息处理过程的(部分)标准件化。把金融信息和数据资产化,才是智能金融系统最大的价值所在。

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从 Kensho 看大工业金融的发展路径(上)

2018年3月7日,美国智能投研公司Kensho被标普全球以5.5亿美元收购,这是迄今为止,华尔街最大规模的人工智能公司并购案。

5.5亿美元贵不贵?Kensho究竟能做到什么?它的模式将给国内智能金融行业带来怎样的启示?为什么智能金融领域没能出现第二个 Kensho?为什么智能金融不必复制 Kensho?

在上半部分的文章中,文因互联 CEO 鲍捷博士结合两年多的实践探索经验,为大家一一解答。

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