动态 – 文因互联

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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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:

  1. 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?
  2. 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?
  3. 如何评价kensho的产品,它对当前金融领域的影响?
  4. 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?
  5. 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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三本书的推荐词:万年的竞争、人工智能简史、社会机器

(下面是今年寄给朋友们的三本书的导读)

 

新年好!

作为一份小小的新年礼物,我很高兴向您推荐三本书。这三本书都是2017年的新书,我读了以后感觉有很大收获。

在技术社区之外,往往会高估技术的短期价值,但是低估技术的长期价值。我相信这三本书作为一个整体,会有助于减弱这两种误解。

第一本书是刘夙《万年的竞争——新著世界科学技术文化简史》。我认为这是中国人自己写的科学史里,最好的一部之一(也许可以去掉“之一”?)。因为它不是材料的堆砌(也就是常见的“集邮式”的科学史),而是将不同时期、不同学科的科学技术背后的脉络融汇贯通来讲。它也把“社会技术”(即“文化”)和“自然技术”的协演化作为一个整体来分析。一般的科学史教材,只能说到“知其然”,即历史上谁谁谁发现了什么。稍好些的著作,可以分析发生这些变化的深层原因,达到“知其所以然”。刘夙的这本书,在把诸多要素整理出清晰的逻辑结构后,甚至可以为“知未然”提供思考的营养。21世纪是生命科学的世纪吗?人工智能在社会发展中会起什么作用?后工业时代的科学“范式”会是什么? 我相信《万年的竞争》会给您有益的启发。

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不被卡住的能力(内附招聘岗位详情)

by 西瓜,2017-05-05   旧文重发,不被卡住是创业最关键的能力,如果你想加入我们,请认真阅读。

创业最容易的就是被卡住。

理想的创业环境,是有人告诉我一个明确的目标,清晰的执行步骤,然后我去执行就好了。只要发挥好“执行力”就好了。

这不是白日梦,什么是白日梦?

创业,by definition,就是探索。创业公司,就是探索商业模式的临时性组织。

探索,是一种反人性的活动。大多数人会对探索畏惧、恐惧、抵触、茫然。人们追求确定性,在确定性的温暖的小窝里,抚慰自己的心灵。人类为了追求确定性,发明了各种宗教。即使是虚幻的确定性,也能让人得到安慰,找到寄托。

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零基础转行人工智能算法工程师,这是一个人的长征

 

「……我想这个问题还是要分类做。我强烈建议你们去读一下 Watson 的那篇 paper,那篇讲的最重要的一点就是『没有银弹』,不是用一种算法,而是把问题分成多个类别,每一类用一种算法去解决……」

吃过晚饭后,我第一次参与了文因金融问答技术组的当日复盘会。上面的话是我司鲍老师看过一个怪异的标签匹配问题后所提出的建议。

这一切似乎显得那么近,又那么远。不过有一点是肯定的:我通过文因互联的四轮面试了,我将成为一名算法工程师,与大家一起努力前进。

一切还要从头说起。

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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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