前言：投资之道是一种魔术吗？这种魔术是怎么变的？找寻可投资的标的是不是特征模式识别问题？我们希望通过标签系统来尝试解决这种魔术问题。这是文因互联投研系统连载文章系列之三，欢迎大家阅读！
过往系列文章请查看：
（一）《知识的共同体|重新定义投研系统》
（二）《自动化报告| 信息过载时代的效率助手》
作为服务于新三板投资研究的创业者，文因互联一直在积极和一线投资从业人士进行对话。从他们口中，我们初窥投研人士的日常习惯，还有一些他们对研究和投资的看法。从反馈中，我们发现大部分人对现有的金融终端和券商研报都有着或多或少的抱怨：数据和研报同质化同时质量参差不齐……那么，他们的诉求在哪儿呢？——想要更多、更好、更深层的数据和内容。于是他们提出来很多在我们看来是“魔术”才能做到的对于投研终端的功能需求：市场空间、市场竞争结构、行业趋势、商业模式和核心竞争力……
鲍捷在中国中文信息学会《前沿技术讲习班》第三期：知识图谱专题 上的讲座《实战中的知识图谱》第一部分“精益知识图谱方法论 （Lean KG ）”
pdf下载：http://blog.memect.cn/wp-content/uploads/2016/09/2016-09-19_ccks.pdf
上周六（2016年9月10日）由“最会写代码的CFA”张仲峪主讲智能金融沙龙第13期——“扒一扒智能投顾”。
智能投顾在2016年成为特别受欢迎的话题，此前还没有引起广泛的关注，金融科技和基金数据的老兵，摸爬滚打在中美金融数据一线机构十余年的张仲峪在本期沙龙上谈了他对智能投顾的看法。
智能投顾是什么？
让我们先看一下智能投顾的定义。这里选取了在Wiki和百度上的定义：
对比Wiki和百度上给的定义，很明显，中国式投顾和美国定义的很不一样。
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家委员会定期举办的全国年度学术会议。CCKS2016源于国内两个主要的相关会议：中文知识图谱研讨会the Chinese Knowledge Graph Symposium (CKGS)和中国语义互联网与Web科学大会Chinese Semantic Web and Web Science Conference (CSWS)。
首届中文知识图谱研讨会于2013年在苏州举行，随后分别在武汉、宜昌成功举办第二次和第三次研讨会。CSWS首次会议于2006年在北京举办，随后的近十年里，逐渐成为国内语义技术领域的主要会议。新的知识图谱与语义计算大会将致力于成为国内知识图谱、语义技术、链接数据等领域的核心会议，并聚集了知识表示、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。
文因互联 CEO 鲍捷将与狗尾草机器人知识图谱工业界论坛定期邀请国内外从事知识图谱技术及产品研发的优秀企业分享实战经验，并促进产学研合作。今年的论坛邀请到拓尔思、云知声、Franz、海云数据、富士通、海翼知、小i机器人、图灵机器人、普惠金融、文因互联、狗尾草机器人等从事知识图谱研发的优秀企业分享精彩干货。
继续阅读 “鲍捷将出席2016CCKS－知识图谱工业界论坛”
今天讲的是我最近一些思考的总结。也不能算是很系统的思考，主要还是想抛出一些问题来和大家探讨。之前也有几篇文章，今天说的算是这些的延展：
这些文章都在我们的博客上http://blog.memect.cn/?page_id=1317 其中一些想法在发表在程序员杂志的第8期，“知识图谱如何让智能金融变魔术”。
前言：如何处理金融信息过载的状况？自动化报告是解决海量金融信息的一种思路吗？未来的自动化报告又能承载哪些使命？本文是文因投研系统系列文章之二，欢迎大家一起探讨。
互联网时代，每个人都被信息的汪洋包围着，而作为金融从业者的我们，却是这种信息过载的受害者。我们要看国际新闻、宏观数据、政策变动、研报公告，我们要打开各种新闻门户、数据终端、行情软件。一切的有用的、没用的海量金融信息充斥在我们的周围，我们厌恶这种现状却又不能改变，因为我们害怕错过重要信息，哪怕有价值的信息只占你一天接触到的信息的百分之一。
这信息爆炸的时代，我们该改变了，我们迫切的需要借助技术的力量来让我们做个高效的信息捕食者。
在我们上一篇关于文因投研系统的文章《知识的共同体：重新定义投研系统》中曾提到——人与机器在智能的比较优势上有着明显差异，在信息处理速度、工作记忆、执行功能方面，不知疲倦的人工智能秒杀人类。机器更能胜任一些耐心，精准，庞杂工作，所以文因认为借助自然语言理解（NLU）及自然语言生成（NLG）等技术，我们将通过自动报告的形式来帮助金融人士做提高信息获取的智能助手。
自动报告的核心不在于报告，而是如何在海量的信息中提取关键要素并通过逻辑关联的方式，将最重要的信息推送给你。
2016-09-04
从硅谷回到北京，差不多了一年了。随便写几句记录下这个阶段。
头两个月其实没干啥具体的事，在北京和全国各地跑跑，旧的社会关系联络联络，各种未曾唔面的同行、合作伙伴、网友见见面、聊聊天，重新融入国内的环境。住在青年路一个小破旅馆里，各种吵。
10月底的时候搬到中关村创业大街。终于搞定了公司注册，入驻了清华经管学院的加速器。公司4个人，加两个实习生。开始干活。随便说一句加速器的人非常好，现在我还时不时回去转转，娘家一样。这段时间主要是趟路，摸方向，下定决心做金融数据分析。
