g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Finansal bilgi grafiği girişimciliğinin derinlemesine analizi: "veri" rekabetinden "teknoloji" rekabetine geçme ihtiyacı

Leifeng.com AI Finans Yorumu: Bilgi grafiği nedir? Basitçe söylemek gerekirse, bilgi grafiği bilginin (varlığın) kendisi ve bilgi (varlık) arasındaki ilişkidir ve bilgisayarların zekayı gerçekleştirmesi için temel oluşturur. Bilgi insanlar için olduğu gibi bilgi grafikleri de bilgisayarlar içindir ve finans endüstrisinin özellikleri, finansal bilgi grafikleri için katı talebini belirler. Bu makale sektördeki profesyoneller tarafından paylaşılan görüşlerin bir derlemesidir.

Finansal bilgi grafiği girişimciliğinin derinlemesine analizi: "veri" rekabetinden "teknoloji" rekabetine geçme ihtiyacı

İnsanlar doğal olarak bilgiyi sınıflandırmada ve ilişkilendirmede iyidirler, ancak büyük miktarlarda parçalanmış bilgiyi ezberleme ve işlemede iyi değiller, ancak bilgisayarlar yapabilir. Bu nedenle, giderek daha fazla AI başlangıcı, kendilerini bir bilgi grafiği oluşturmanın altında yatan teknolojiyi fethetmeye adamaya başlıyor.

Büyük miktarda C-end verisine sahip BAT'ın aksine, bu alandaki girişimler genellikle dikey alanlarda kurumsal düzeydeki hizmetlerden başlar. Şu anda, Çin'de finans, hukuk, tıbbi bakım, akıllı müşteri hizmetleri ve güvenlik gibi endüstriler, bu alandaki bilgi grafiklerinin inşasına adanmış AI girişimlerini zaten kurdu, ancak finans endüstrisi, endüstri özellikleri nedeniyle bu alandaki girişimcilik için en büyük mavi okyanus olacak.

Şekil 1: Bilgi grafiğinin oluşturulması ve uygulanması

Bilgi grafiği veri sağlayıcılarının yarı otomatik inşasının temsilcisi, üç önemli sorunla karşı karşıya

Finans sektörünün özellikleri, finansal bilgi grafiklerine olan katı talebini belirler.

Her şeyden önce, finans endüstrisi çeşitli sektörleri içeren büyük miktarda veriye ve bilgiye sahiptir ve bu bilgiler çok sayıda belgede çeşitli biçimlerde (metin, tablo, grafik vb.) Saklanır.Bunların tümü standartlaştırılmamış ve parçalanmış bilgilerdir. Finansal uygulayıcıların kullanması için uygun olan, standartlaştırılmış ve ilişkili bir finansal bilgi grafiği halinde düzenlenmiştir.

İkinci olarak, finans sektöründeki kamuya açık belgelerin belirli bir yasal etkisi vardır, bu nedenle verilerin doğruluğu ve güncelliği için yüksek gereksinimler vardır.

Şu anda, bu verileri bir araya getirme işi esas olarak finansal veri sağlayıcıları tarafından yapılmaktadır.

Ve aralarındaki yıldız temsilcisi Rüzgar. Kurumsal iş bilgilerini, finansal raporları ve diğer verileri ilk kez açık kanallardan almak için veri tarayıcı teknolojisini kullanır ve ardından çok sayıda manuel sıralama ve sınıflandırma, bilgileri "insan modunda" yapılandırır ve ardından Rüzgar Terminali aracılığıyla sağlar Mali pratisyenler tarafından kullanılmak üzere. Şu anki en büyük finansal veri sahibi olan Wind, finans endüstrisinde yıllarca süren operasyon ve birikim sayesinde zengin bir finansal bilgi grafiği verilerine ve çok sayıda finansal müşteriye sahiptir. Bununla birlikte, bilgi grafiğinin oluşturulması yarı otomatik bir süreçtir ve hala Manuel işlem.

Bu model şu anda iyi görünüyor, ancak en büyük üç acı noktası var:

İlk olarak, veri sağlayıcıları "gerçek zamanlı ve çevik" finansal bilgi grafikleri sağlayamazlar. Yarı otomatik bilgi grafiği oluşturma teknolojisi nedeniyle, birkaç saat veya birkaç gün sürebilen finansal belgelerdeki bilgilerin manuel olarak çıkarılması gerekir ve ayrıca hatalara eğilimlidir. Bu, mali denetim, gizli belgelerin incelenmesi ve iç denetimler gibi doğruluk, zamanlılık için yüksek gereksinimleri olan ve işçilik gerektirmeyen bazı uygulama senaryolarını karşılayamaz.
İkinci olarak, veri sağlayıcıların sahip olduğu bilgi grafiği yalnızca halka açık verileri içerir ve büyük miktarda gizli, dahili ve daha önemli veriler, harici veri sağlayıcıları tarafından bir bilgi grafiğinde derlenemez.
Üçüncüsü, tüm verileri manuel olarak düzenlemek imkansızdır. Örnek olarak Wind'i ele alalım.İnsan kapasitesinin sınırlı olmasından dolayı, derlenen veriler sadece bilançodaki, gelir tablosundaki ve nakit akış tablosundaki ana verileri içerir.İşletme raporunda kalan yüzlerce tablo verisini çıkarmak ve çok sayıda doğal veri içinde saklamak imkansızdır. Metin paragrafındaki bilgiler ve bu bilgiler, işletmenin işinin ve mali durumunun derinlemesine analizi için temel verilerdir.

Kısacası, Wind'in temsil ettiği veri sağlayıcıları, gerçek zamanlı ve kapsamlı bir şekilde "bir bilgi grafiği oluşturma" becerisine ve teknolojisine sahip değildir ve yine de verinin kendisini satmaktadır.

Bu nedenle, kurumsal düzeydeki hizmetlere odaklanan AI girişimleri, yukarıdaki üç sorun noktasını çözmek için bir finansal bilgi grafiğinin oluşturulmasını tamamen otomatikleştirebilmeyi taahhüt ediyor. Bununla birlikte, pazar hala talebin arzdan çok daha yüksek olduğu bir durumdadır.Bu, tam otomatik bilgi haritası yapımının altında yatan teknolojinin aslında akademik dünyada zor bir nokta olmasından kaynaklanıyor olabilir.

Tam otomatik bilgi haritası oluşturmanın temel teknolojisi, NLP ve CV'nin birleşimidir

İnsanlar finansal belgeleri okuduklarında, doğal paragrafların anlamını ve diyagramlardaki bilgileri kısa sürede anlayabilirler, ancak bilgisayarlar için aralarında birkaç dönüştürme adımı vardır.

Şekil 2: Tam otomatik bir bilgi grafiği oluşturma süreci

İlk olarak, bilgisayar bir finansal belgenin taranmış bir resmini gördüğünde, yalnızca resimdeki tüm ışık noktalarının sunduğu dijital matrisi görür; daha sonra, OCR (Optik Karakter Tanıma, optik karakter tanıma) teknolojisi sayesinde çok sayıda Matris, karakterleri ve konum bilgilerini içeren bir vektör belgesine dönüştürülür.Örneğin, finans endüstrisindeki en yaygın PDF belgesi, vektörleştirilmiş bir belgedir. Ancak bu aşamada bilgisayarın gördüğü şey yalnızca bir metin ve metnin konumu olup, hangi karakterlerin konuyu oluşturduğunu, hangi karakterlerin yüklem fiilleri, hangi sayıların anahtar bilgiler ve belgenin hangi bölümlerinin tablolar olduğunu bilemez.

Daha sonra, bilgisayarın bu dağınık tekil karakterleri Zengin Biçimlendirilmiş Veri işleme teknolojisinin kullanılmasını gerektiren bir finansal bilgi grafiğinde birleştirmesi gerekir. Bu aşamada bilgisayar dağınık karakterleri bilgiye dönüştürür, aynı zamanda teknik bir zorluktur. Bölüm yapısı, metin paragrafları, veri tabloları ve diğer formlar dahil olmak üzere açıklanan her türlü finansal belge zengin metin biçiminde sunulduğundan ve bilgisayarların farklı metin biçimleri için farklı işleme teknolojileri kullanması gerektiğinden; aynı anda farklı kanallardan elde edilen finansal belgeler İçerikte tutarsızlıklar da olabilir ve bu da AI modelinin çelişkili verileri ve gürültülü verileri ayırt edebilmesini gerektirir.

Bu nedenle, bu belgelerdeki karakterleri standartlaştırılmış, ilgili ve doğru bilgiler halinde özetlemek ve iyileştirmek için, AI alanındaki doğal dil işleme (NLP) teknolojisinin ve bilgisayar görme derinliği (CV) teknolojisinin entegrasyonu gereklidir.

Yani, otomatik olarak bir bilgi grafiği oluşturma sürecinde, asıl zorluk, bilgisayarın karmaşık formatlar içeren büyük miktarda veriden ve hatta karmaşık hesaplamalara tabi tutulmuş verilerden insan dilini hızlı bir şekilde "anlayabilmesi" ve "anlayabilmesidir". Sonuç, "hata düzeltme" dir. Bu teknik zorlukları aşan girişimler temel "teknik" rekabet gücüne sahip olacaklar, bu da artık verinin kendisini değil, "veri oluşturma" teknolojisini satacakları anlamına geliyor. Çeşitli start-up şirketlerin teknik sert gücü, bu alandaki işgallerinin önündeki gerçek engeller haline gelecektir.

Otomatik olarak bir finansal bilgi haritası oluşturmak, finansal kurumların operasyonel verimliliği artırmasına ve uyumluluk maliyetlerinden tasarruf etmesine olanak tanır.

Tam otomatik bilgi grafikleri oluşturma teknolojisi finans kurumlarına girmeye başladığında, finans endüstrisi istihbaratta gerçekten bir sıçrama gerçekleştirebilir ve endüstrinin operasyonel verimliliğini büyük ölçüde artırabilir.

Şekil 3: Finansal kurumlarda ve finansal denetim senaryolarında tam otomatik bilgi grafikleri oluşturma uygulaması

Bir yandan, finansal bilgi grafiklerinin tamamen otomatik olarak yapılandırılması için verilerin özelleştirilmesi şirket içinde kullanılırsa, dahili gizli verilerin standartlaştırılmış sınıflandırması, tanımlanması, ilişkilendirilmesi ve analizi bilgisayarlarla değiştirilecektir. Uygulama senaryoları, karmaşık dahili belge harmanlama ve incelemeden dahili uyum incelemesine kadar değişebilir. Veriler, Çin Menkul Kıymetler Düzenleme Komisyonu'nun yalnızca 2017 yılında 7,479 milyar yuan para cezası ve bir önceki yıla göre% 74,74 artışla 224 idari ceza kararı aldığını ve diğer nedenlerden dolayı küçük hatalar içeren mali raporların da şirketleri medya ve kamu haçlı seferleri haline getireceğini gösteriyor. Nesne. Şirket, uygunluk incelemesini bilgisayara teslim edebilirse, sıkıcı belge çalışması için işçilik maliyeti ve uygunluk cezalarının ekonomik maliyeti kaydedilecektir.

Dahası, halka açık mali belgeler için bile, bilgi grafiklerinin tam otomatik olarak oluşturulması teknolojisi, işletmelerin temel bilgileri elde etmek için harcadıkları süreyi büyük ölçüde kısaltmalarını sağlayacaktır. Harici bir veri sağlayıcı kullanıyorsanız, Wind'in mali rapor verilerini şirketin yıllık rapor PDF'sinden veri tabanına depolaması birkaç saat sürecektir. Bununla birlikte, finans sektörü her saniye için her zaman "pahalı" bir yer olmuştur.Finansal rapor verileri, otomatik bilgi haritası oluşturma teknolojisi ile 2 dakika içinde finans pratisyenleri tarafından elde edilebilir ve uygulanabilirse, şüphesiz iç finans kurumlarını büyük ölçüde geliştirecektir. Operasyonel verimlilik.

Aynı zamanda, dış veri sağlayıcılar tarafından sağlanan finansal rapor verileri genellikle yalnızca bilanço, gelir tablosu ve nakit akış tablosundaki ana veri bilgilerini içerir.Şirketin gizli iş ve finansal analizini yüzlerce sayfalık kurumsal raporlardan çıkarmak imkansızdır. Durumun temelini oluşturan veriler, ancak bu bilgiler bilgisayar tarafından otomatik olarak alınabilir. Finans sektöründeki uygulayıcılar daha kapsamlı ve doğru bilgiler elde edebilecekler.

Bilgi haritasının uygulanması, finansal denetime yardımcı olacaktır ve denetim teknolojisi pazarının parlak bir geleceği vardır.

Öte yandan, finansal düzenleyiciler söz konusu olduğunda, özel yapıları nedeniyle, dış hizmet sağlayıcıların müdahalesi konusunda daha temkinli olacaklardır. Özelleştirme uygulayarak ve otomatik bilgi grafiği teknolojisi hizmetlerini devreye alarak ve dahili kapalı döngü prosedürleri kullanarak, en kapsamlı ve doğru standartlaştırılmış büyük veriyi zamanında elde etmek ve mümkün olduğunca veri gizliliği seviyesini artırmak ve doğrudan manuel katılımı azaltmak mümkündür.

Aynı zamanda, sistemik finansal risklerin önlenmesi, Çin'in mali denetiminin her zaman en önemli önceliği olmuştur. Yapay zeka, sektörler arası, kurumlar arası bir finansal bilgi grafiği oluşturarak ve standartlaştırılmış, doğru, doğru, zamanında ve şeffaf ve büyük miktarda temel veri veya bilgi elde ederek, devasa veri ve bilgilerdeki riskleri proaktif olarak belirleyebilir ve tahmin edebilir. Davranış modellerini türetmek için dağınık verilerin kapsamlı analizi, düzenleyicilerin sistemik finansal riskleri önlemesine yardımcı olacak en etkili finansal teknoloji olacaktır.

Çin Bankacılık ve Sigorta Düzenleme Komisyonunun resmi listesiyle, Çin'in mali denetimi "bir komite, bir komite ve iki komite" modeline girdi. Birleşik denetim, entegre denetim ve kapsamlı denetim, gelecekteki finansal denetimin ana tonu haline gelecek. Çok sayıda sektörler arası ve kurumlar arası veri açılacak. Bir finansal bilgi haritası oluşturma teknolojisi, katı bir pazar talebi ve düzenleyici teknolojinin temel bir uygulaması haline gelecektir. bir.

Şu anda, küresel düzenleyici teknoloji pazarı yukarı doğru bir aşamada. Pazar araştırma şirketi Let's talkpayment'a göre, küresel düzenleyici teknoloji pazarı 2020 yılına kadar 100 milyar ABD dolarını aşacak. Çin de bu alanda geniş bir pazarın habercisi olacak.

Bundan hareketle veri servis sağlayıcılarının finansal büyük veri ile oluşturdukları ticari engellerin aşılması teknik düzeyde gerçekleşmiş, finansal bilgi grafiklerinin pazar rekabeti de "veri" rekabetinden yeni bir "teknoloji" rekabeti çağına doğru kaymaktadır. Yeni başlayanlar için bir engeldir. Temel teknoloji ile finansal verilerin kendisi yeri doldurulamaz.

İnsanların% 50'si motor koruyucu takmıyor

İlçelerdeki ve ilçelerdeki emlak piyasası üzerine gözlem : Bu ilçe kasabalarındaki yeni topluluklar o kadar onarıldı ki, insanlar yardım edemiyor ama "hahaha ..."