演讲 – 文因互联

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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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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智能金融的破局(下):完成旅程的关键是路径

​【导读】智能金融的破局(上)、(中)让你了解智能金融的本质以及智能金融落地的原则。但这远远不够,具体的执行过程中仍旧会面临非常多的困难和挑战。如何选择一个小且可行的切入点?如何从零件开始构建系统?…… 文因互联 CEO 鲍捷博士结合文因互联的实战经验以及对行业的观察分享了自己的见解。

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智能金融的破局(中):想要颠覆式创新?先从小事做起!

【导读】如果你阅读过昨天的文章 ——《智能金融的破局(上):智能金融的本质是标准件化》,那么一定对智能金融有更加理性而深刻的理解。整个智能金融产业必将向上发展,但在如此呼啸声中,大家可能会认为金融行业的颠覆式变革马上就要到来了。但是,一夜之间解决过去一百年都没有解决的问题,这可能吗?文因互联 CEO 鲍捷博士在演讲中给出了答案。

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智能金融的破局(上):智能金融的本质是标准件化

​【导读】2017年7月20日,国务院发布《新一代人工智能发展规划》。文中指出:2020年人工智能核心产业规模预期超过1500亿元,到2030年有望超过1万亿元。其中,智能金融被列为重点发展产业。智能金融有三个风口的交集之称,即互联网、金融、人工智能,一直是业内关注的焦点。文因互联 CEO 鲍捷博士于2017年5月18日在巨杉资本的演讲,将深度探索智能金融破局。文章全文一万五千字,为方便阅读,将分为上中下三篇进行推送,敬请关注。

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Web的50年——从Tim Berners-Lee的图灵奖说起

作者:鲍捷,文因互联CEO

Tim Berners-Lee昨天拿到了2016年度的计算机科学最高奖:图灵奖。他获得这个奖,实至名归。领域中人一直都认为他得奖只是时间问题。

Tim 的一生有两个伟大的贡献(当然,他还有很多其他的贡献):一、互联世界的文档,即万维网(Web)的发明及其规模化的努力,包括 W3C 的工作;二、互联人类知识的努力,包括语义网(Semantic Web)、互联数据(Linked Data)、开放数据(Open Data)、知识图谱(Knowledge Graph)等。第一个贡献已经广为人知,第二个贡献还在发展中,知道的人不多。但是我以为,第二个贡献将会是比第一个贡献更大的贡献。

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知识管理和语义搜索的哲学思考

(整理自鲍捷20161026于将门的报告

(未经作者审阅,一些听写错误没有纠正。请勿转发)

事先请大家原谅,今天这个分享会比较干,所以我在思考前面加了哲学两个字。我以前做语义,现在做知识图谱,今天分享的这些东西是基于这十几年实践中的很多失败经验。这其中有一些经验、教训反反复复的出现,我就在思考如何避免这些问题。所以今天这个分享的目标听众实际上是架构师,也许现在这些抽象的东西还不能够很容易去理解,不过我希望大家以后再回过头来看的话,可能会对整个系统的架构设计有一些指导意义。

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这些杀手级应用不太冷——从语义网到知识图谱的回顾

本文来自文因互联CEO鲍捷于2017年1月5日在人民大学所做的演讲

摘要:6年前,语义网技术曾经被广泛质疑。笔者当时做过一次题为“语义网:走向下一代杀手级应用”的讲演, 其中展望了未来语义网的“杀手级应用”可能会是什么形态。过去几年,技术发生了巨大的进步,语义网和其他技术融合催生了知识图谱的技术。从2012年到现 在,得到公认的杀手级,如Siri, Watson, Palantir, Kensho等不断涌现。到底是哪些因素使语义网技术走出了低谷? 外部环境发生了什么样的变迁使杀手级应用成为可能? 为什么巨头会从对知识工程的方法质疑走向热情拥抱? 本次讲座中我们一起复盘语义网/知识图谱绝地反击的漂亮过程, 并展望在Web下半场的25年中,会有哪些更加梦幻的杀手级应用。

下载: http://blog.memect.cn/wp-content/uploads/2017/01/2017-01-05_人民大学.pdf

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