達觀NLP文字理解技術賦能企業輿情風控,推進盡調業務智慧化

達觀資料DataGrand發表於2022-01-27
隨著人工智慧技術的快速發展,越來越多企業引入自然語言理解(NLP)技術提高日常工作效率,本文重點介紹 NLP技術在企業輿情及風控場景上的應用

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企業盡調工作包含商務模式調查、行業發展前景調查、管理體系及運營情況調查、公司影響力調查、核心技術、產品與市場、風險分析調查以及法律、財務調查等。此類調查分析 工作負荷大,文字資訊量繁多,以傳統人工密集方式進行相當 耗時費力。通過NLP文字理解技術賦能盡調風控,使用機器替代部分人力,可以達到 事半功倍 的效果,下文以企業風險分析調查工作為例。
企業輿情風控調查主要是分析目標企業經營過程中,是否有不利於該企業發展的負面影響。網際網路上的新聞資訊是一個比較好的風險預警渠道,成千上萬的媒體網站及官方渠道,經常會發布一些對於上市公司/發債主體等企業的資訊,資料即時更新。若是以人力蒐集這些資訊,實在力所不及,且無法達到及時預警的效果,機器則可以!

輿情風控具體解決方案

企業輿情風控主要包含三個模組:

  • 公開資料採集:可根據訴求進行網際網路資料採集,收集資料。
  • 資料加工:垃圾資料過濾、去重、NLP標籤(一整套風險標籤體系)、資料整合等。
  • 智慧搜尋(輿情產品):企業風險預警、標籤搜尋、語義搜尋、重大事件分析等。

輿情分析流程

採集工具對網際網路上的網站、論壇、微博,以及微信公眾號公開資料進行蒐集,經過資料去重、相似度加權計算、資料降噪等技術手段,對採集上來的資料進行清洗,然後引入NLP技術對清洗後的資料進行加工(分詞、依存關係提取、命名實體識別、語義歸一等),生成風險識別模型、情感分析模型、實體識別模型等標籤提取模型,最後體現到達觀輿情風控產品應用上,主要包含 事件分析和資訊分析兩大類。事件分析包含熱門事件、事件脈絡、事件源頭、事件追溯、事件趨勢等分析;

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事件脈絡

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事件追溯

資訊分析包含一整套資訊標籤體系,主要包含情感分析、上市公司/發債主體公司標籤、風險標籤等。資訊包含上市公司、發債主體的網際網路公開資料,對資訊進行打標籤,效果如下:

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企業輿情風控對盡調場景的價值

企業輿情盡調的痛點:預警相對滯後,缺乏系統機制。網際網路傳播速度快,傳播渠道廣。對於盡調人員,企業風險資訊一般包含網際網路資訊調查、企業自主提供材料核查等多種盡調渠道。網際網路資訊調查和企業紙質材料核查方式耗時耗力,盡調時間緊,很難在規定時間內調查完整,且預警效率低,無法及時獲取企業輿情資訊。

達觀輿情風控系統價值

網際網路傳播速度快,傳播渠道廣。傳統預警相對滯後,缺乏系統機制。對於盡調人員,企業風險資訊一般有網際網路資訊調查、企業提供材料核查等渠道來盡調。網際網路資訊調查和企業紙質材料核查方式 耗時耗力,盡調時間緊,很難在規定時間內調查完整,且 預警效率低無法及時獲取企業輿情資訊。

  1. 資料範圍廣、採集及時:達觀企業輿情風控產品可將輿情資訊採集渠道進行自定義擴充套件,資料範圍廣,採集資料及時,根據業務需求可對資料上報頻率進行調整,最快可達分鐘級。
  2. 標籤維度豐富,方便使用:採集上來的資料,經過NLP技術加工分析後,可對企業輿情進行多個維度打標籤,如風險標籤(一整套風險管理體系),情感標籤,產品標籤、所屬行業標籤等,減少業務人員閱讀理解資訊時間,業務人員可根據標籤快速找到想盡調的企業,以及快速發現該企業的輿情資訊,提高盡調工作效率。
  3. 及時預警,及時應對:達觀企業輿情風控平臺支援對企業進行訂閱,訂閱後,該企業若有風險,系統會進行 及時預警,可通過微信、手機、郵箱等方式通知使用者,及時告警。

達觀資料有豐富的toB實施經驗,除輿情風控產品外,還有強大的NLP平臺、智慧語義搜尋、知識圖譜、智慧推薦等產品,與輿情風控產品組合形成從資料採集、資料加工(NLP能力)、資料處理及應用的一整套金融場景解決方案,現已服務多家監管機構,以及眾多頭部銀行、證券、保險、信託、資管、基金等金融機構,全方位賦能投行、信貸、投研、經紀、風控多類業務。


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