摘要：廣發(fā)資管與達(dá)觀數(shù)據(jù)聯(lián)合報(bào)送的《面向基于機(jī)器學(xué)習(xí)的宏觀政策報(bào)告比對(duì)研究與實(shí)踐》研究課題榮獲2020年優(yōu)秀課題三等獎(jiǎng)。
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5月12日，由深圳證券交易所(以下簡(jiǎn)稱“深交所”)、證券期貨業(yè)金融科技研究發(fā)展中心(深圳)成功舉辦2020年金融科技課題結(jié)題暨2021年課題開(kāi)題報(bào)告會(huì)。會(huì)議通報(bào)了金融科技中心近期工作進(jìn)展并為2020年優(yōu)秀課題頒獎(jiǎng)，廣發(fā)證券資產(chǎn)管理（廣東）有限公司（下稱“廣發(fā)資管”）聯(lián)合達(dá)觀數(shù)據(jù)報(bào)送的《面向基于機(jī)器學(xué)習(xí)的宏觀政策報(bào)告比對(duì)研究與實(shí)踐》研究課題從50多個(gè)課題中脫穎而出，榮獲2020年優(yōu)秀課題三等獎(jiǎng)。
廣發(fā)資管和達(dá)觀數(shù)據(jù)聯(lián)合申報(bào)的《面向基于機(jī)器學(xué)習(xí)的宏觀政策報(bào)告比對(duì)研究與實(shí)踐》課題，其成果體現(xiàn)為服務(wù)于金融機(jī)構(gòu)專業(yè)從業(yè)人員的多套宏觀政策報(bào)告內(nèi)容語(yǔ)義分析模型和政策差異智能提煉應(yīng)用系統(tǒng)。
該研究以政府工作報(bào)告、貨幣政策執(zhí)行報(bào)告、央行工作會(huì)議和中央政治局會(huì)議報(bào)告等9類宏觀政策報(bào)告數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析歷年政策報(bào)告的框架、主旨大意、行文格式、關(guān)鍵詞類型、主謂賓結(jié)構(gòu)和章節(jié)劃分標(biāo)識(shí)等文本特征，使用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，經(jīng)過(guò)文本標(biāo)注訓(xùn)練得到多種政策報(bào)告的語(yǔ)義分析模型，包括文檔解析、語(yǔ)句匹配與語(yǔ)義差異識(shí)別、關(guān)鍵信息與摘要抽取和通用語(yǔ)義分析模型等模型，使用這些模型可實(shí)現(xiàn)金融語(yǔ)義理解下的宏觀政策報(bào)告語(yǔ)義比對(duì)。
課題研究成果包括技術(shù)研發(fā)成果和產(chǎn)品研發(fā)成果。
技術(shù)研發(fā)成果包括：1）基于模板和語(yǔ)義文本聚類的文檔解析模型；2）基于語(yǔ)義角色標(biāo)注和語(yǔ)義匹配模型實(shí)現(xiàn)句子級(jí)別模糊匹配；
3）包括關(guān)鍵詞抽取、摘要抽取等多類前沿AI算法的關(guān)鍵信息抽取模型。
產(chǎn)品研發(fā)成果為一套政策輿情分析比對(duì)系統(tǒng)，提供政策報(bào)告自動(dòng)采集、公告庫(kù)管理、用戶上傳/從公告庫(kù)中選擇多期公告、一鍵自動(dòng)比對(duì)、離線半主動(dòng)式查閱比對(duì)、一鍵導(dǎo)出多維度比對(duì)結(jié)果，全流程線上化、自動(dòng)化、可視化等功能。為了解決深度學(xué)習(xí)模型運(yùn)算耗時(shí)長(zhǎng)與業(yè)務(wù)人員使用時(shí)實(shí)時(shí)分析的沖突，在產(chǎn)品架構(gòu)上采用離線模塊負(fù)責(zé)模型運(yùn)算+在線模塊負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)響應(yīng)的設(shè)計(jì)，保障運(yùn)算的準(zhǔn)確率和響應(yīng)速率。
該課題的研究成果主要是面向金融機(jī)構(gòu)的分析師、基金經(jīng)理和投資人等用戶，支持用戶對(duì)歷年來(lái)的宏觀政策報(bào)告進(jìn)行逐句比對(duì)（毫秒級(jí)）、重點(diǎn)信息比對(duì)和關(guān)鍵詞比對(duì)，輔助用戶發(fā)現(xiàn)政策報(bào)告在主體內(nèi)容、細(xì)節(jié)用詞、關(guān)鍵詞頻上的差異，洞察政策報(bào)告差異情報(bào)，輔助金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員斟酌經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和政策風(fēng)向的變化。
例如：2018年二季度以來(lái)，貨幣政策執(zhí)行報(bào)告開(kāi)始加重筆鋒，強(qiáng)調(diào)金融支持民營(yíng)和小微企業(yè)發(fā)展，如果相關(guān)業(yè)務(wù)人員捕捉到這一信號(hào)，商業(yè)銀行可以盡早調(diào)整授信政策，民營(yíng)企業(yè)可以把握風(fēng)口、盡早爭(zhēng)取融資渠道，金融機(jī)構(gòu)可以盡快響應(yīng)國(guó)家政策、享受第一波政策利好，投資者可以盡快獲取投資信號(hào)、在市場(chǎng)上取得超額收益。
作為國(guó)內(nèi)文本智能處理領(lǐng)域的人工智能企業(yè)，達(dá)觀數(shù)據(jù)一直致力于用自然語(yǔ)言理解、自然語(yǔ)言生成、知識(shí)圖譜等技術(shù)實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的文本自動(dòng)化。未來(lái)達(dá)觀數(shù)據(jù)將繼續(xù)以一流的文本智能處理技術(shù)，賦能智能化監(jiān)管。?
