杭州专场| 金融知识图谱发展与案例研讨闭门会邀请
2018/9/11 9:06:47 文因互联
金融科技分为上下半场，上半场是触达的革命，也就是俗称的互联网金融；下半场是重构的革命，更主要是智能金融。
在这样一场变迁中，如何才能力争上游？如何能够让 AI 更好地赋能业务场景带来新价值链跃迁？
回顾整个智能化的发展阶段，可以看到——
大概从2012年开始，基于大数据兴起第一个阶段，包括智能营销、个人征信等，主要是因为结构化数据较多，典型企业有同盾科技等。
2014年前后兴起了第二个阶段，主要是智能支付和智能投顾。智能支付主要是依托生物识别，包括人脸识别，商汤、旷世这类公司是代表。智能投顾的2.0版本，用上机器学习做各种用户的画像，就产生了所谓的千人千面，更加个性化的资产配置。
到了2015年之后，这个领域已经进入瓶颈，发展速度慢下来了。所有低枝上的桃子似乎都被摘下来了，往后全是硬骨头。比如说企业征信，就相对而言比个人征信要慢很多，绝大部分企业征信数据，特别是中小企业的数据，都在非结构化文本中，如PDF文件以及扫描件等。我们如何把数据提取出来，这是关键。
因此，金融数据结构化的关键技术尤为重要，也是构建金融知识图谱的基础。
2018年9月16日，由中国中文信息学会语言与知识计算专委会金融知识图谱工作组(FinKG)主办，文因互联承办的第27期智能金融沙龙，将与您分享金融数据结构化技术的现状、展望以及金融知识图谱落地案例。
沙龙报名
活动时间：2018年9月16日 14:30
活动地点：报名通过后短信告知
报名方式：扫码即可申请
嘉宾&主题介绍
鲍捷，《金融数据结构化的的关键技术和应用》
个人简介：文因互联 CEO。有20年的人工智能研究和工程经验，先后在衣阿华州立大学、伦斯勒理工学院RPI、麻省理工大学MIT、三星美国研究院学习和工作。他是知识图谱领域的权威，曾参与该领域发展过程中的核心工作，是OWL语言国际标准的作者之一，发表过70多篇论文。在W3C、ISWC等该领域核心组织中服务多年，有广泛国际影响力。
陈玉博，《事件抽取与金融事件图谱构建》
个人简介：中国科学院自动化研究所助理研究员，2017年获得中国科学院大学工学博士学位，研究方向为事件抽取、知识图谱和自然语言处理。中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员。在ACL、EMNLP、COLING、CIKM、WWW、AAAI等国际顶级会议和期刊发表学术论文20余篇，曾获得NLP-NABD 2016最佳论文奖、CCKS 2017最佳论文奖、北京市优秀毕业生、国家奖学金等奖项。主持或参与国家自然科学基金青年基金、国家自然科学基金重点项目、973计划、863计划以及多项企业合作科研项目的研发。同时也担任TKDE、ACL、NAACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等著名国际期刊和会议程序委员会委员和审稿人。
主办方介绍
主办方：中国中文信息学会语言与知识计算专委会金融知识图谱工作组(FinKG)
主办方介绍：中国中文信息学会语言与知识计算专委会金融知识图谱工作组(FinKG)是专委会下负责金融领域知识图谱的学术交流、工业界对接、标准化促进、科学普及和宣传的工作组。
承办方介绍
承办方：文因互联
承办方介绍：文因互联成立于2015年，是国内领先的智能金融解决方案提供商。团队在知识图谱技术、自然语言处理技术、金融知识建模等方面有深厚积淀。
公司成立以来，在智能金融的多个分支进行了探索，当前的主营业务是基于自然语言处理技术和知识图谱技术，为金融机构提供业务流程自动化和智能化解决方案。公司在自动化监管、自动化审计、银行数据治理和知识图谱建设等场景上已有成功案例，先后服务了平安银行、招商银行、恒丰银行、南京银行、某证券交易所、中债资信评估有限责任公司、全国中小企业股份转让系统、某大型会计师事务所、信永中和、艾瑞咨询、天风证券以及北京大学等机构。目前，公司在自动化资管、智能投研上也有开发中的产品和合作案例。
文因互联在今后两三年内仍将聚焦于金融领域的业务流程自动化，继续积累并向更大领域扩展，主要的工作重点在金融领域的知识图谱构建，和基于知识图谱的相关应用构建。继续发展专业知识库和通用知识库，如企业库、人物库、产品库、事件库、组织库，逐步建立财务规则库、行业分析知识库、宏观分析知识库等，为监管、审计、资管等核心场景的客户提供智能化赋能。
拓展阅读：
文因互联：从「金融数据」到「金融知识」
智能金融系统的构建
从 Kensho 看大工业金融的发展路径(上)
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智能金融的破局(上)：智能金融的本质是标准件化
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