NLP Dynamic Chart+AI Data Insight 助力智能金融決策 | QCon

金融業務,例如風控決策,資產配置,資金調撥,催收管理等,包含大量的決策任務。當前主要手段是高管/業務人員提出需求,由 BI 工程師生產報表,之後高管/業務人員對報表數據進行分析從而形成業務決策。目前有兩個痛點:首先,面向互聯網,特別是金融創新業務變化極快,與以周爲單位的傳統 BI 報表生產方式矛盾突顯;其次,傳統的數據分析與挖掘工具是數據工程師/科學家的專用品,並不便於高管/業務人員掌握,使得目前他們只是通過看報表並依賴自身經驗進行決策,很難直接依靠數據分析技術。本議題會分享如何通過人工智能來實現金融業務的輔助決策。首先,基於自然語言的動態報表(NLP Dynamic Chart)改變了傳統BI報表的生產方式,使得高管/業務人員可“所想即所得”,接着,AI數據洞察(AI Data Insight)從報表數據並結合其關聯數倉數據協助他們發現數據價值(風險或機會),並提出輔助決策建議。本次議題會介紹 NLP Dynamic Chart 和 AI Data Insight 的核心原理,關鍵難點,並結合實際案例進行應用解讀,並會探討相關技術的未來發展。

演講大綱

  1. 背景介紹與痛點;

  2. NLP Dynamic Chart 介紹與難點剖析;

  3. AI Data Insight 介紹與難點剖析;

  4. 實際案例分享與展望。

聽衆收益

  1. 瞭解 NLP Dynamic Chart 誕生的動因與技術原理,難點剖析;

  2. 瞭解 AI Data Insight 誕生的動因與技術原理,難點剖析;

  3. 瞭解智能金融決策的實際案例與效果,及其借鑑意義。

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