数据简介

近年来，以深度学习为代表的人工智能技术在很多专业领域取得了突破性进展，并且已经开始大规模应用到行业实践当中。特别地，对于知识密集型的金融行业，人工智能技术的深度应用，可以有效提升其信息处理效率和运营管理能力。我们认为，以自然语言处理技术为基础，人工智能在金融业中的工业级应用可以从以下两个切入点入手：第一，金融机构往往需要处理大量的企业客户信息数据，特别是在借贷和投资过程中，针对投融资企业的风险评估，涉及海量非结构化文字和数据信息的处理。这些信息处理工作依赖知识型工作者的大量劳动投入，在人力成本高企的当下，亟需采用强有力的处理工具和高效的自动化处理模式。目前，采用基于自然语言处理的智能投研技术，可以有效赋能金融机构，提升信息处理效率，拓展评估风险的能力，从而提供更有价值的决策支持分析。第二，在开展金融业企业审计的过程中，审计机构同样面临大量非结构化信息获取、整理和分析的工作。而且，审计受工作时间和投入限制，传统模式下只能采用抽样方式管中窥豹，难以覆盖被审企业的全部业务和风险。但是，将智能投研等自动化技术应用于金融业审计时，可以赋能审计人员，大幅度提升其信息处理效率，显著替代信息加工整理等初级劳动，并且更加有针对性的深度挖掘金融企业风险点，提供更具洞察力的分析成果。