С древнейших времен финансы всегда были краеугольным камнем человеческой культуры. Со времен бартера до сегодняшних криптовалют финансы всегда были связаны с генерацией данных, таких как банковские транзакции, кредитные, страховые и инвестиционные отчеты. Повседневные операции в области финансов связаны с созданием и потреблением больших объемов неструктурированных текстовых данных из различных источников. Однако ручные подходы к обработке данных со временем стали менее популярными и менее важными.
Из-за этого текстового анализа спрос значительно увеличился в последние годы. Область интеллектуального анализа текста постоянно развивается вместе с искусственным интеллектом. Анализ большого количества финансовых данных является одновременно требованием и преимуществом для компаний, правительств и широкой общественности.
В настоящее время люди предсказывают и управляют рисками с помощью анализа текста, принимая решения на основе фактических данных, и делают своих клиентов счастливыми и побеждают своих конкурентов.
Расширенные решения для анализа текста, такие как BytesView, позволяют людям анализировать объемы неструктурированных текстовых данных из различных источников. Эти инструменты помогают им преобразовывать большие объемы текстовых данных в интеллект.
Применения анализа финансового текста
Финансы для корпораций
Он включает в себя анализ всех финансовых и инвестиционных отчетов и оценку устойчивости для выявления мошенничества.
Финансовое прогнозирование
Анализ текста способствует предсказанию и прогнозированию фондового рынка. Это позволяет участникам принимать решения, основанные на фактах, а не на чистых предположениях.
Банковские операции
Такие приложения, как отмывание денег и управление рисками, используются финансовыми менеджерами для анализа текста.
Проблемы финансового анализа текстов
1. Анализ никогда не сможет достичь полной точности из-за привлечения конфиденциальных данных
2. В моделях анализа текста отсутствует четкое понимание финансового жаргона.
3. Финансовые данные крайне неструктурированы и избыточны по своей природе.
4. Отсутствуют модели динамического анализа текста, разработанные специально для финансовых операций.
Модели анализа текста для финансов
Обозначение темы
Анализ текстовых данных для выявления новых тем с целью выявления растущих и падающих тенденций финансового рынка.
Настроение Анализ
Анализируйте отзывы ваших клиентов, полученные из нескольких источников, и определяйте отношение рынка к репутации бренда на рынке. Это помогает прогнозировать тенденции фондового рынка.
Особенность Извлечение
Банковские операции требуют значительного объема обработки текстовых данных. Извлечение признаков — это метод идентификации и структурирования документов из различных источников.
Сущность Извлечение
Распознавайте объекты из неструктурированного текста и документов. Вы можете использовать его для извлечения ценной финансовой информации из текстовых данных или для отслеживания ваших конкурентов.
Семантические сходства
Сравнение всех финансовых продуктов и решений, чтобы увидеть, насколько они похожи. Определите похожие данные и используйте инструмент, чтобы избежать дублирования финансовых отчетов.
