华夏基金与澜舟科技成立金融NLP联合实验室 二者会为金融科技带来什么创新？

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最近,华夏基金与NLP/AI领域的领导者北京澜舟科技签署了战略合作协议,建立了金融NLP(自然语言处理)联合实验室,探索自然语言处理技术在金融领域的应用;基于华夏基金投资研究逻辑的舆论NLP能力的合作建设;基于深度学习和预训练模式的金融行业搜索引擎的合作建设,计划在其他数字建设、创新和技术合作、业务应用等方面进行合作。华夏基金首席数据官陈毅、澜舟科技创始人兼首席执行官周明博士代表双方在北京签约。

华夏基金首席数据官陈益新表示,科技创新是发展数字经济的核心动力。如何促进金融业与金融业务场景的深度融合,是各市场实体的重要课题。作为人工智能皇冠上的一颗明珠,自然语言理解有助于打破人与机器之间的互动障碍,提高人机合作的效率和生产率。金融业有潜力成为技术广泛应用的行业之一,因为它们与数据之间的高度相关性。在以往金融行业的NLP能力建设中,往往面临着模型和行业场景适应性差、训练成本高、语文理解能力不足等问题。因此,如何在金融领域建立一个快速、易于迭代适应金融垂直领域的中国NLP模型,是科技创新重要挑战。

据悉,目前,华夏基金正在积极探索和尝试NLP技术在基金业务领域的实施和应用,希望将NLP技术与公司丰富的数据来源相结合,打造具有华夏基金特色的金融NLP模型,以公司业务研究和判断知识为基础,作为一种金融科技创新能力建设,倾听市场动态,感知文本情绪,定位关键信息,赋能各种业务场景和系统在未来。同时,华夏基金正在基于一系列措施,如数据服务能力整合、数据资产管理体系建设、流程组织优化、金融科技生态建设、OKR(目标和关键结果方法)(目标和关键结果方法)力,创造敏捷协调、自我创新的高效业务模式,真正实现业务与技术的深度融合。未来,华夏基金将继续关注科技和数字化的长期效率,全面深化数字化转型,帮助数字经济和资本市场的高质量发展。

澜舟科技创始人周明博士说,我们可以看到,在过去的几年里,金融业的业务信息化和数据化已经相对成熟。投资者有足够的传统金融数据来做出投资决策,如股票/债券的交易数据,其中大部分是结构化数据,如公司的年度报告/财务报告。为了获得更多的差异化优势,新的数据来源往往涉及非结构化的数据来源,如新闻和信息、社交媒体等。新的分析、研究和判断也需要像自然语言处理这样的人工智能技术来帮助支持。澜舟科技的孟子预培训金融模型对金融领域的大量开放数据进行了提前培训,具有一定的泛金融领域的自然语言处理能力,如阅读理解、文本分类等。在实际应用中,只有基于垂直场景的数据集才能通过进一步微调来提高实际业务。通过信息分析、关键词提取、行业标签、文章总结、报告生成这些NLP关键技术进一步提供分析和判断,NLP技术可以帮助研究人员从信息获取、分析和判断,直到投资决策的几个环节充分发挥其优势,从海量数据中的智能语义理解,通过舆论分析、关键词提取、行业标签、文章总结和报告生成这些NLP关键技术,进一步提供分析、研究和判断,最终帮助研究人员和投资经理做出决策支持。与华夏基金的战略合作是澜舟科技首次与资产管理行业机构合作。双方将共同面对短期、中长期业务痛点和需求,以联合实验室的形式,逐一取得突破,推动人工智能创新,创造新价值!

根据数据,华夏基金是中国证券监督管理委员会批准的首批国家基金管理公司之一。它被定位为一家综合性和全面的资产管理公司。其企业使命是为客户提供高质量的投资和金融产品和服务,使客户的财富继续增长,提高客户的生活质量,促进资本市场的健康发展,为社会创造价值,为国家建设做出贡献。澜舟科技是一家由前微软亚洲研究所NLP领导人周明博士于2021成立的认知智能公司。其主要业务是基于商业场景的数字化转型,并为客户提供基于自然语言处理的商业见解产品(NLP)。该公司致力于在NLP/人工智能领域成为一家具有全球领先技术驱动的创新公司。双方的合作可以说是强大的联盟,共同促进了金融科技创新。

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