Мониторинг
инвестиционных проектов
Узнайте о возможностях первым
Узнайте о возможностях первым
Финансовые организации, которые выдают кредиты коммерческим предприятиям или делают долгосрочные инвестиции, должны оценивать кредитоспособность предприятий, с которыми они вступают в длительные финансовые отношения. Когда на кону миллиарды долларов, кредитные организации должны незамедлительно получать уведомления обо всех потенциально опасных явлениях, которые могут отрицательно сказаться на финансовой стабильности компании-получателя кредита или объекта инвестиций. Для этого необходимо организовать своевременное извлечение всех значимых бизнес-фактов, которые ежедневно упоминают все надежные новостные порталы. Задача усложняется тем, что поступающие отрицательные сигналы могут описывать совершенно разные явления, особенно если речь идет о разных отраслях деятельности компаний. Из-за того, что при таком подходе приходится обрабатывать огромное количество данных и разнообразные бизнес-тренды, вручную решить эту задачу невозможно.
Компания Megaputer предлагает автоматизированное решение для извлечения сведений о потенциальных угрозах из новостных публикаций на основе средств углубленной текстовой аналитики и технологий распознавания шаблонов в данных. Пользователь может настроить инструменты, входящие в состав решения, для работы с текстами конкретной тематической области. Решение позволяет ежедневно в автоматическом режиме обрабатывать тысячи новостных статей, извлекать и интерпретировать искомые факты, и своевременно создавать уведомления о любых негативных явлениях.
Решение обрабатывает подборку новостных документов, составленную с помощью специального агрегатора. Удаляются дублирующиеся записи, выполняется интеллектуальный анализ уникальных текстов на естественном языке. Затем выполняется извлечение, интерпретация и структурирование фактов, которые могут представлять интерес для пользователей. Megaputer может предоставить готовое решение для работы с текстами определенной тематики, позволяющее извлекать особые типы сигналов о потенциально неблагоприятных явлениях. Конечный пользователь может оценить точность полученных результатов и оставить свои отзывы и комментарии. Это позволит усовершенствовать систему в будущем