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风报:人工智能企业情报分析系统发布

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-11

  上海2015年9月15日电 /美通社/ -- 在国家大数据战略发布之际,一款基于政府公开信息、媒体信息、社会信息的企业情报系统“风报”于2015年9月15日发布(。“风报”系统依托玻森数据的核心自然语言分析技术,结合海量企业外部文本数据,创新性地从企业事件角度切入,展现企业及其管理者的情报,挖掘潜在风险。

  “风报”由业内顶尖的律师、会计师、金融分析师、风险管理者等专家设计。作为企业级应用,“风报”提供针对企业、个人的查询、分析、跟踪、群组管理等功能。“风报”系统帮助企业和个人在海量信息中挖掘有效信息、节省大量人工查询时间及第三方调查成本投入,从而实现高效企业情报获取。

  “风报”系统数据包含政府公开信息、媒体公开信息和社会公开信息。多达 80% 的商业情报都以非结构化的自然语言文本的形式存在其中,高效的中文自然语言处理技术是商业情报挖掘的一个核心组成部分。

  企业情报包含众多因素,工商、涉诉、税务、行政处罚、投融资、高管变动、企业经营业务等重大事件报道等都可以反映企业情况。企业不仅能够从中获取一家企业的战略目标、投资行为、经营理念、高管动向,也能获取牵连的涉诉案件、被执行信息、交税状况、潜在关联关系和关联交易等信息。这些信息都将成为一家企业相关性较强的风险预警信号。为此,“风报”数据采集重点关注信用状况和还款能力相关性较强的信息因素,比如在公司治理、信用风险、法律风险、声誉风险、行业风险、产品风险等方面发生的重大事件。用户从中获取新的洞察力,并与传统风控系统中已有的信号相融合,对交易对手、竞争对手、合作伙伴、行业企业进行更加全面的审查评估。

  企业与企业,企业与个人间的关系挖掘非常重要,“风报”系统为用户提供三类关系的挖掘:基于法律关系的多层企业投资及被投资关系;基于司法的企业与企业或个人间涉案关系;基于海量重大事件的企业间关系。“风报”通过实体抽取、句法分析等自然语言处理技术,从海量事件数据中有效地发现企业与企业、企业与个人、个人与个人的关系,通过多维度的交叉分析,发现隐藏其后的关联体系,帮助深入了解企业情况,进行风险排查,实现情报深度挖掘的目标定位。

  “风报”系统包含历年的全网重大事件数据,作为一个庞大的情报库,可以展现企业和个人的历史事件,并跟踪现有的事件动向。系统通过对实体名(时间、地点、企业名、组织名、人名)的抽取和文法分析,对一篇文章进行事件级别的拆解,提取所有提及的实体名和事件内容,避免关键信息遗漏,有效缩小信息阅读量。通过开创性的企业事件挖掘模型,自动判别每件事件的性质,进行分类处理,并通过时间轴展示事件类型与密度分布,揭示事实真相,发现企业情报信息。

  企业管理者 - 包括但不限于:风险管理、内部审计、投资、融资、借贷、并购、法务、财务、采购、销售、营销

  专业人士 - 包括但不限于:各类投资人、证券从业人士、金融从业人士、保险从业人士、会计师、律师、记者

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