继续阅读 “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”
作者：文因君
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
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。
专访 | 文因互联：从「金融数据」到「金融知识」
作者 Synced
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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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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我们研究了2017年3653个上市公司高管的离职原因，原来…
在普通投资者的大脑中，A 股上市公司通常被抽象为6位股票代码、涨跌不休的红绿曲线，很少会想起，大盘背后其实是一个个鲜活的个体，除了行业前景、资本风向等基本面，人事变动也是分析企业发展时必须留意的因素。
一天，人事变动事件公告提取小组的程序媛小姐姐被提取结果逗乐了，继 “世界很大，我想去看看”这一率性离职宣言在网络上爆红之后，又一位高管 “为寻找最真实的自己” 走向了另一片天地。
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活动邀请|5.5亿美元，金融AI史上最大收购：Kensho 的模式可复制吗？
当地时间3月7日，美国智能投研先行者Kensho被标普全球（S&P GLOBAL）以5.5亿美元收购，以现金加股票的方式。同时，这也创造了迄今为止华尔街最大规模的人工智能公司收购交易。
Kensho的自我定位是数据分析与机器学习公司，为金融、国家安全、医疗健康行业解决分析问题。
其中，它在金融领域的成就更广为人所知。旗下拥有一款名为Warren分析软件，主要利用大数据和机器学习，将数据、信息、决策进行智能整合，并实现数据之间的智能化关联，从而提高投资者工作效率和投资能力。
如果你对人工智能+金融感兴趣，这些问题你一定也好奇：
- 从公司融资角度看 kensho 被收购事件对国内智能投研对标创业公司的影响？
- 从创业者角度看，为何 kensho 没能成长为一个独角兽，甚至百亿市值的公司？
- 如何评价kensho的产品，它对当前金融领域的影响？
- kensho的产品及技术在国内是否可复制，对国内的追随者们有哪些在赛道选择、商业模式上的启发？
- 人工智能+金融什么时候能服务于大众群体，它未来的形态会如何发展？
……
本周六，第23期智能金融沙龙，我们特别邀请到文因互联CEO 鲍捷博士，和大家深扒“华尔街之狼” kensho的蜕变之路，挖掘背后模式的潜在商机，展望AI+金融模式的未来发展 ，欢迎报名，不要错过。
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自动报告+金融问答，这里有一种更快的资讯获取方式
作为一家人工智能公司，文因互联一直在思考如何将知识图谱应用到金融领域。
金融业作为百业之母，与所有的行业都深深交织在一起，蕴含着海量数据，但大量数据都是以非结构的形式存在，无法利用机器进行高效处理直接使用。
虽然技术不断发展，但这些数据收集、研究的工作却还是依赖人力完成。如果能实现数据的结构化，就可以减少重复的手工体力劳动，帮助金融从业者提高工作效率，从而聚焦在更有价值的工作上。而知识图谱、信息提取、自然语言处理这些正好是文因最擅长的领域。
在2016年，我们已经可以从公告、年报、研报等公开数据中，提取行业、公司、人物、财务数据等实体概念和实体关系，开启金融知识图谱构建等相关工作。但是以何种方式交付给用户使用，我们做了很多尝试，这些尝试中有成功也有失败，但最终都为要做的事情打下更深的基础。
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