随着信息技术与互联网技术的快速生长新前言的不停更新演变信息资源出现爆炸式增长DT 时代已然开启。在金融领域天天都市发生大量动态的舆情新闻和热点信息对金融资产价钱颠簸发生影响。人工智能应用于金融舆情分析通过对领域舆情信息举行提取、分析发现关联线索及影响路径能够有效捕捉舆情事件的风险传导路径、挖掘金融市场变更纪律从而实时预警辅助决议。01 金融舆情分析的价值
舆情对经济运营和企业谋划的影响日益受到各界关注各种新媒体形式的泛起舆论信息的流传规模、速过活益提高影响规模日益扩大而金融业基于预期与信用的行业特征越发容易受到舆情的影响。
金融舆情分析的价值体现在助力羁系、企业决议、辅助投研等方方面面。
通常较高的舆论关注度使得舆情风险敞口更大。以上市公司为例资本运作、并购重组、高管言行及人事变更、财报宣布等多个事件都可能成为舆情发作的活火山负面消息导致企业市值“蒸发”的情况也是屡见不鲜。
突发的金融事件往往引发舆论的高度关注及热议均对实际的金融市场、金融机构甚至宏观金融运行发生现实的、动态的影响。如今年接连泛起的“新冠疫情”、“原油宝”、“美股熔断”、“OKEx暂停提币”的“黑天鹅”事件。
这些标志性事件涉及多个金融机构、人物、产物各个影响因素之间具有千丝万缕的联系如何通过寻找事件影响因素之间的传导关系为金融市场提供风险预警与辅助决议依据就显得尤为重要。
另一方面在数字化转型加速的打击下金融机构的谋划决议、营销服务越来越依赖于诸如新闻舆情、企业信用、热点观点等企业外部信息金融机构数据盘算的关注点也正在从企业信息系统内部的盘算转变为关注来自互联网的外部数据的盘算和处置惩罚上。因此通过追踪监控外部新闻、事件、舆情在金融工业链中的传导效应寻找金融资产、投资标的和事件之间的相关关系有利于形成更全面的投研、资管、风控计谋。
金融舆情数据具有体量大、多样性、碎片化、价值稀疏性等特点这对舆情分析技术提出了较高的要求。
传统的金融舆情分析大多以监测为主要目的通过大数据技术对舆情的走向趋势、流传影响、应对效果等举行追踪分析方式较为被动对舆情信息关联挖掘能力不足、舆情影响因素分析能力差、预警能力弱具有较大的局限性。
人工智能应用于金融舆情分析通过对领域舆情信息举行提取、分析发现关联线索及影响路径能够有效捕捉舆情事件的风险传导路径、挖掘金融市场变更纪律从而实时预警辅助决议。
痛点一：趋势判断多要素挖掘少
传统的金融舆情分析较多关注于舆情流传影响和走势舆情文本中包罗的更细颗粒度价值信息被隐藏这些价值信息是分析舆情关注工具的关键。
使用自然语言处置惩罚技术可以挖掘更富厚的舆情内容要素再举行语义关联与知识融合从而将舆情文本处置惩罚提升到洞察感知和智能明白的条理资助我们更好地厘清舆情内容的脉络和关联而不只是对舆情信息举行简朴的聚合展现。
痛点二：枚举现象多关联研判少
不少的金融舆情分析方法往往只是枚举、归类舆情信息缺乏对舆情影响因素的深入加工和分析对舆情内容要素之间的关联影响与传导路径也存在显着认知不足没有解决舆情碎片化的问题导致一叶障目未见泰山的分析效果。
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