МФТИ: Новостной ИИ-сервис для финансистов

Основные статьи:

• Data mining Интеллектуальный анализ данных
• Большие данные (Big Data)
• Распознавание речи (технологии, рынок)
• Речевые технологии: на пути от распознавания к пониманию

2024: Разработка ИИ-сервиса для финансистов

Инноваторы из МФТИ разработали новостной ИИ-сервис для финансистов. Об этом университет сообщил 10 декабря 2024 года.

Предложенное командой разработчиков из МФТИ технологическое решение способно оперативно делать анализ новостного потока по тематикам "инвестирование" и "криптовалюты". Сбор и обработка информации проходит без участия человека, что минимизирует риски составления ложного представления о текущей ситуации на финансовом рынке. TAdviser выпустил новую Карту «Цифровизация ритейла»: 280 разработчиков и поставщиков услуг 14.8 т

Анализ новостного потока исключительно с помощью ИИ позволит исключить эмоциональный окрас и возможность пропустить часть информации из поля зрения. Но это касается только одного из сценариев использования ИИ-сервиса, а именно — подготовки краткого оперативного отчета. В случае, если речь идет о глубокой аналитике рынка, то без человека пока не обойтись. Первичный отчет, подготовленный с помощью цифровых инструментов, поступает редактору, который уже дополняет его оценками отраслевых экспертов. При этом, в случае надобности моментальной кратной аналитики, можно пропустить этап передачи информации контент-мейкера. 

Нет, мы не считаем, что эмоциональность в сообщениях — это всегда плохо. Но трудно спорить с тем, что люди больше реагируют на яркие новости, поэтому зачастую авторы для набора аудитории превращают малейшие новости в армагеддон. Эмоции со стороны автора - это тоже отчасти анализ, поэтому, несомненно, он должен присутствовать в обозрениях. Но из-за излишнего эмоционального окраса суть новости может ускользнуть от читателей или просто ввести их в заблуждение, — продолжает Дмитрий Дерюгин.

ИИ-сервис — это лишь цифровой помощник, который упрощает поиск, систематизацию и анализ смыслового поля контента в СМИ. Также благодаря использованию языковых моделей потребитель сможет быстрее, если не сказать мгновенно обрабатывать только что выпущенную новость, а также получать статистику по огромному количеству новостей из различных источников. 

Проблема преобладания в новостном потоке информационного шума характерна для всего медиаполя, но в финансовой и криптовалютной сферах эта ситуация имеет прямые экономические последствия — приводит к значительным временным затратам на принятие инвестиционных решений. В условиях рыночной торговли каждая минута имеет свою стоимость и с данной проблемой сталкивается огромное количество трейдеров, многие из которых черпают информацию из социальных сетей, — сказал автор проекта, студент ФАКТ МФТИ Дмитрий Дерюгин.