基于自然语言理解的金融情报侦查系统研发及产业化

发布时间: 2022-10-13

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：股权融资

成果类型：发明专利,新技术

行业领域：

新一代信息技术产业,人工智能

成果介绍

中科劢诺致力于打造基于人工智能技术的全景式金融风控智能化解决方案，其核心思想是结合市场主体运行数据和开源的网络舆情数据，对市场主体进行数据全、维度多、层次深的全景画像，侦查潜在风险，提前发出金融风险预警辅助决策。其中，基于自然语言理解的金融情报侦查系统（本项目）针对互联网开源异构文本数据，依托自然语言理解技术“读懂”舆情信息中的市场主体和关联事件，依托知识图谱推理技术“理清”事件风险传导链和潜在影响，依托自然语言生成技术“撰写”风险预警报告，为用户提供定制化的金融情报侦查服务，以系统平台、SaaS服务、api接口等形式提供给政府机构、金融机构、个人用户等意向客户。

成果亮点

该系统集实时舆情获取、语义理解、事件推理、报告生成等从信息到情报的整个流程，因此可广泛应用于互联网信息化时代的金融行业。技术先进、算法精细：该系统所使用了人工智能算法与技术，包括大规模预训练模型算法（BERT）、长短时记忆网络（LSTM）、端到端学习框架（Encoder-Decoder、Transformer）、知识推理算法（TransE）、弱监督学习模型（Few-shot Learning）等，实现事件级细粒度舆情分析，知识增强的事件推理与报告生成。核心技术发表在领域旗舰国际前沿期刊物或会议，为金融情报侦查系统的顺利研发打下了坚实的技术基础；技术自主可控：基于自然语言理解的金融情报侦查系统具有完全的自主知识产权。

团队介绍

中国科学院计算技术研究所敖博士团队一直研究于为智慧金融、数据挖掘、自然语言处理。团队科研成绩：在IEEE/ACM汇刊和SIGKDD、WWW、SIGIR、ACL、AAAI、IJCAI等重要国际学术会议发表论文60余篇，其中中国计算机学会（CCF）推荐的A类论文30篇，获CCF A类会议SIGIR2021最佳短文提名奖，谷歌学术总引用800余次，6项专利获授权。2020年度入选北京市科技新星、2019年入选中国科学院青年创新促进会、2019年入选微软亚洲研究院“铸星划”，获2022年度阿里巴巴优秀学术合作项目奖、2018年度CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀奖。自2018年以来，陆续担任SIGKDD、WWW、ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等会议的高级程序委员或程序委员，以及IEEE TKDE、IEEE TNNLS、ACM TOIS、ACM TIST等国际期刊审稿人，在2021年度中国计算机大会（CNCC2021）上作为技术论坛主席承办了智慧金融论坛。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”工业互联网产业科技服务团 (中国计算机学会) 评价时间：2022-11-09

李华康

西交利物浦大学

副教授

综合评价

该项目团队比较成熟，具有较好的团队管理、技术创新、成果转化以及产业化经验，团队成员结构合理，具有很好的后期拓展能力。该成果作为自然语言自动数据采集和舆情分析，具有较好的技术与场景契合度，产业化难度比较低，实际应用价值高。目前项目已经实现落地，并且能符合金融行业的舆情分析需求，前景比较良好。因此建议进行推广。

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