证券行业知识图谱

从海量异构非结构化数据中辨别金融实体,定义并挖掘实体间的各种关系,从而构建证券行业知识图谱。主要应用于智能投研、智能公告、舆情监控、推理决策、文本分析、智能风控等场景,帮助券商解决规模化大数据处理、半结构化数据整合、数据传导效应分析等核心需求

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智能投研

通过构建金融知识图谱来进行市场数据及基本面分析,通过自然语言处理、关联关系分析、行业产业知识推理等为动态、多维度的基本面分析做支持
完成实体识别、关联分析、语义消歧等环节后后,实现投研数据自动筛选、模板应用和模型计算,并可自动化生成部分研究报告

智能公告

对于上市公司公告中披露的信息变动、最新动向,可以通过智能摘要、关键词抽取、事件统计、关联挖掘、知识推理等场景,快速掌握上市公司最新动态、分析可能产生的正面或负面的影响,先于他人发掘出潜在关联方与最终影响,从而快速获利或止损

关联分析&社会舆情

券商知识图谱中以公司、产品、证券、人等为实体,通过股权债券、任职法人、供应链上下游、竞争合作、生产采购等关系来构建。从而追溯股价变动的根源,挖掘实体之间的隐含关系
通过对社交媒体、论坛、微信、股吧等信息源的抓取,通过知识采集、知识抽取、观点挖掘将大量非结构化信息融合,通过传播分析、内容分析、情感分析等模块,实时掌握市场风向

  • 全面的企业数据
  • 可靠的应用数据
  • 多维的风险数据
  • 可视的关联关系
  • 多维的视图展示
  • 多元的平台应用
  • 精准的查找方式
  • 便捷的检索方式
  • 专业的解决方案
  • 数据清洗

    数据采集、预处理;知识结构化与数据融合

  • 图谱构建

    实体构建、实体属性挖掘、实体关系识别与链接、知识推理

  • 场景应用

    多种展现形式、智能信息挖掘模块、关系挖掘