“读书破万卷，下笔如有神”，古人的意思是，认真读完一万卷书之后，写文章有如神助，挥挥洒洒，一气呵成。

　　因为在投资管理实务中，从业人员需非常及时地采集广泛的信息来辅助研究决策，消耗大量时间、精力来阅读和分析研究报告，每天需读大约40份约70万字的研报，每3-4天产出1份报告。

　　除此之外，有一个概念需要厘清，即，“读”万卷书和“破”万卷书。“读”意味着“已阅”；而“破”意味着“读懂”，即从海量信息中从中汲取有效信息。难题就来了，通常研究报告存在数量繁多、篇幅较长、版式不统一、重点不突出等问题，加上人类记忆容量有限，这将极大影响着研报吸收的效率和效果。

　　人类与技术融合，不是在未来而是现在。超越人类生物极限离不开技术，就像汽车将伦敦人从“马粪危机”中拯救出来，就像飞机百倍速度于马车，就像飞梭让手工业流程走向机器化.....

　　金融业也在等待着一场流程机器化的工业革命，于是“飞梭”带着开启效率革命的使命穿越而来。

　　“飞梭”是文因互联基于多年来在金融场景的应用和实践倾情打造的智能文档认知平台，利用自然语言处理和知识图谱技术，将金融从业者从“埋首故纸堆”的传统工作模式中解放出来。在研报业务中，“飞梭”可对结构化文档进行解析，并快速提取核心信息，使研究人员能够迅速吸收文章精髓，并为主题搜索 、信息推荐等其他投研辅助功能打下了良好的结构化数据库基础，实现投资逻辑的知识沉淀和投研过程的提质增效。

　　为什么是理想状态下呢？一份研报解析时间在10-30秒左右，而批量解析的速度受CPU配置影响，CPU配置越高，解析速度越快。

　　目前，基于飞梭的研报智能解析解决方案可100%覆盖公司研究、行业研究、半岛全站宏观经济、策略研究、基金债券等全类型研报处理场景，为客户节约大量时间和人力投入，各要素提取均已实现90%-95%精度。

　　接下来我们按照“三分钟读懂”的风格，尝试用浅显易懂的方式介绍飞梭研报解析解决方案。

　　智能化研报解析的第一步是将投研方的海量文本进行数据化处理，即，将非结构化的信息转化为结构化的数据，将文本变成机器能读懂的语言。

　　但因为研报的文本形式不一，结构复杂、篇章结构和表格形式多样，且要素丰富、个别要素读取难度大，让机器读懂研报其实并不简单。

　　基于此，文因互联利用深度学习技术，结合大量的标注数据进行一系列的算法训练，已实现图、表、文本全类型读取，结构化数据入库处理。

　　篇章分析模块确定每个区域信息在文档中的角色，并确定文本段落、图片、表格的章节归属。

　　提取研报中的关键信息及核心观点，形成“研报速览”，让客户一分钟内就能了解文章梗概。解决方案支持快速提取研报的标题、作者、发布时间、发布机构等基本信息以及研报核心观点和图表信息，并基于语义理解提取研报的篇章段落结构和研究指标、对研报类型和研报主题进行分类。

　　提取研报篇章结构，生成研报分析框架，从而整合、沉淀行业内最权威投研分析内容。

　　对于研报的类别，不同机构使用的体系不同，原样输出会给研究人员带来一定的困扰。因此文因互联与客户共同制定了统一的研报类别标签，通过词袋模型等将不同研究机构的分类映射到统一的标准中。

　　传统的行业分类过于僵化、不能及时更新，无法以服务投研业务为导向。文因互联特别构建了热门主题库半岛全站平台，如双碳主题中既包含国家大力推行的绿色建筑、光伏、新能源汽车等绿色行业，半岛全站也包括需要改进的钢铁、化工等高能耗、高污染行业。根据研报内容对研报主题进行分类，可为特定主题提供搜索支持，帮助研究人员借助该标签体系，快速、全面、准确地对每个特定主题进行分析。

　　指标提取模型突破了只能在表格中提取数据的限制，可将文本中散落的数据以“产业链+属性+指标”的形式提取出来，并输出文中段落位置，可帮助研究人员快速定位到属性描述段落。

　　知识图谱可效仿人类大脑进行知识存储，并形成可视化知识映射地图来展示知识发展进程与结构关系，在具体的投资实践中，通过机器学习和知识图谱，研究人员可将相关行业、产品、公司、宏观经济等多个因素联系起来，通过观察某个因素变化，可根据关系链条推导观点和预测半岛全站平台，半岛全站以支持投资决策。

　　如某企业发生了高风险事件，可及时预测未来有潜在风险的关联行业和企业；如果宏观经济或者政策有变化，也可及时发现投资机会。

　　完善的知识图谱是AI应用于投资研究的必要条件。海量高质量的文本研究是金融行业的刚需，对于投研机构来说，通过对研报、公告等文本信息的深入挖掘形成能够自我学习的知识图谱体系将从选择题变为必选题。

　　如果您有意愿加入我们，在智能金融领域做一番事业，请联系：返回搜狐，查看更多