金融机构如何处理非结构化数据超载
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-21
非结构化数据的这种超载正成为金融机构日益严重的问题
面对如此多种形式的传入数据，许多组织根本不知道从哪里开始将其转变为有用的和可操作的信息，显然由于数据过载而浪费了决策潜力。因此，金融机构中的机构越来越依赖人工智能来帮助他们利用非结构化数据来推动决策，就不足为奇了，新的基于AI的工具可以聚合，查询，分析和利用非结构化数据，从而在创纪录的时间内揭示出深刻的见解，让我们看一下这些工具如何提供价值并帮助金融机构将成堆的非结构化数据转化为决策能力。
提取有意义的见解
利用机器学习（ML）的新兴大数据分析解决方案可以解析数据以识别重要信息，这些工具使金融机构，特别是投资管理公司能够发现非结构化数据中的关键业务洞察力，从而使它们比未以这种方式利用AI的同行具有直接的竞争优势，这些分析工具可以发现新的市场见解，使投资管理公司的团队对业务和行业有更深入的了解，从而可以做出更好的投资和交易决策，即使一家投资管理公司从整体上缩小了审查所需的新闻文章的数量之后，在一个月的时间内仍然可能有成千上万的文本需要阅读。在此处添加ML解决方案将有助于项目组合经理根据语言和文本中的细微措辞来确定哪些故事相关。这将为每篇文章提供相关的评分，并为PM节省他们原本会花在阅读文章上的无数小时。
汇丰银行近推出了“世界”的人工智能驱动的投资指数
该指数从推文，卫星图像，新闻报道或财务报表等来源中搜索非结构化数据，与使用以前的手动方法相比，此支持ML的工具可使分析师更快，更广泛地获得市场洞察。
进行情绪分析
处理非结构化数据的ML算法还可以进行情感分析，以了解媒体对某个主题的共识，这个过程比传统的方法更聪明，传统的方法只计算某些单词（例如“伟大”，“可怕”或“灾难”）的出现，相反，它们可以解释上下文和同义词，并从文本中提取可能的意思，这在金融领域具有特别的意义，在金融领域尤为重要，例如，“副手”一词通常可能具有负面含义，但在财务上，“副手”的使用可能是中性的，因为它指的是“副总裁”或类似职位，在一个案例研究中，利用自然语言处理技术在数千种书面报告中对语言进行了分类，并建立了广泛的投资前景，在100,000篇与全球股票市场有关的新闻文章中测试了其算法（接受了250,000份分析报告的训练），旨在指导即将进行的股票投资决策，该分类器导致了强劲的结果和优于基准指数的表现。
当这些模型在有关单个公司或主题的大量新闻上运行时，它们能够对作者语调的不同方面进行定性描述
一种算法可以告诉您整个故事的正面或负面，以及特定文章的正面比较，机器学习解决方案可能会涉及到CEO的言论比上一年更积极还是更消极，或者他们是否感到自信，这对于投资管理公司尤其有用，情绪分析工具不仅会在新闻中的某家投资组合公司出现新闻时使用，还可以揭示故事的情绪，如果公司由于错误的原因获得了保险，则公司可以采取迅速行动以程度地降低对投资的影响，例如通过调整受影响资产的头寸规模，以这种方式使用自然语言处理和情感分析工具，对于金融机构从他们可以访问的大量公开可用数据中获取价值至关重要，2019年的一份报告，事实证明，利用高级分析的定量基金在收入方面的表现要优于全权委托的表现。
大数据驱动的决策对于金融服务行业至关重要
面对如此多种形式的传入数据，许多组织根本不知道从哪里开始将其转变为有用的和可操作的信息，显然由于数据过载而浪费了决策潜力。因此，金融机构中的机构越来越依赖人工智能来帮助他们利用非结构化数据来推动决策，就不足为奇了，新的基于AI的工具可以聚合，查询，分析和利用非结构化数据，从而在创纪录的时间内揭示出深刻的见解，让我们看一下这些工具如何提供价值并帮助金融机构将成堆的非结构化数据转化为决策能力。
提取有意义的见解
利用机器学习（ML）的新兴大数据分析解决方案可以解析数据以识别重要信息，这些工具使金融机构，特别是投资管理公司能够发现非结构化数据中的关键业务洞察力，从而使它们比未以这种方式利用AI的同行具有直接的竞争优势，这些分析工具可以发现新的市场见解，使投资管理公司的团队对业务和行业有更深入的了解，从而可以做出更好的投资和交易决策，即使一家投资管理公司从整体上缩小了审查所需的新闻文章的数量之后，在一个月的时间内仍然可能有成千上万的文本需要阅读。在此处添加ML解决方案将有助于项目组合经理根据语言和文本中的细微措辞来确定哪些故事相关。这将为每篇文章提供相关的评分，并为PM节省他们原本会花在阅读文章上的无数小时。
汇丰银行近推出了“世界”的人工智能驱动的投资指数
该指数从推文，卫星图像，新闻报道或财务报表等来源中搜索非结构化数据，与使用以前的手动方法相比，此支持ML的工具可使分析师更快，更广泛地获得市场洞察。
进行情绪分析
处理非结构化数据的ML算法还可以进行情感分析，以了解媒体对某个主题的共识，这个过程比传统的方法更聪明，传统的方法只计算某些单词（例如“伟大”，“可怕”或“灾难”）的出现，相反，它们可以解释上下文和同义词，并从文本中提取可能的意思，这在金融领域具有特别的意义，在金融领域尤为重要，例如，“副手”一词通常可能具有负面含义，但在财务上，“副手”的使用可能是中性的，因为它指的是“副总裁”或类似职位，在一个案例研究中，利用自然语言处理技术在数千种书面报告中对语言进行了分类，并建立了广泛的投资前景，在100,000篇与全球股票市场有关的新闻文章中测试了其算法（接受了250,000份分析报告的训练），旨在指导即将进行的股票投资决策，该分类器导致了强劲的结果和优于基准指数的表现。
当这些模型在有关单个公司或主题的大量新闻上运行时，它们能够对作者语调的不同方面进行定性描述
一种算法可以告诉您整个故事的正面或负面，以及特定文章的正面比较，机器学习解决方案可能会涉及到CEO的言论比上一年更积极还是更消极，或者他们是否感到自信，这对于投资管理公司尤其有用，情绪分析工具不仅会在新闻中的某家投资组合公司出现新闻时使用，还可以揭示故事的情绪，如果公司由于错误的原因获得了保险，则公司可以采取迅速行动以程度地降低对投资的影响，例如通过调整受影响资产的头寸规模，以这种方式使用自然语言处理和情感分析工具，对于金融机构从他们可以访问的大量公开可用数据中获取价值至关重要，2019年的一份报告，事实证明，利用高级分析的定量基金在收入方面的表现要优于全权委托的表现。
大数据驱动的决策对于金融服务行业至关重要
无论是对于传统银行，金融科技初创企业还是投资管理公司而言，只有通过寻找利用非结构化数据的创新方法，金融机构才能做出明智的决策，并真正将自己与那些没有决策的人区分开。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
