课程 ID: 19133
描述:
话题概述:
在金融行业数字化转型的进程中，知识图谱与人工智能的深度融合正在成为解决复杂业务痛点的关键路径。本次分享将聚焦两个典型金融场景的创新实践：舆情分析和外汇交易。在舆情分析场景中，传统方法往往难以准确捕捉信息传播的复杂路径和影响链条，而通过构建知识图谱，我们能够清晰地展现舆情事件的传导路径，实现从源头到影响的完整追踪，帮助企业及时识别风险信号并制定应对策略。在外汇交易场景中，市场波动的归因分析一直是困扰交易员的难题，知识图谱技术通过关联宏观经济指标、政策变化、市场情绪等多维度信息，构建起完整的因果关系网络，使得交易员能够深入理解市场波动的根本原因，从而做出更精准的决策
演讲题纲:
案例1：外汇交易传导路径
面向外汇分析的知识图谱构建“三步走”
构建面向外汇分析的知识图谱（基于事件）
在知识图谱上基于LLM构造关系（边Edge）
知识图谱构建效果举例
[知识图谱使用场景]-寻找传导路径
传导路径举例
实际效果
案例2：舆情分析
需求解读
钢铁是怎样炼成的-LLM训练之道
利用舆情分析大模型，构建同业客户知识库
风险预警
报告体系
实际效果
话题亮点：
1. 业界领先的可复制解决方案
2. 业务与技术的融合，在金融行业的实践中的指导意义