中國最早全國性經(jīng)濟類報紙《經(jīng)濟參考報》于2020年7月10日發(fā)表文章：“截至2019年底，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)的規(guī)模超過510億元，人工智能企業(yè)超過2600家。與此同時，新一批世界級應(yīng)用場景正在上海全力打造。不少人工智能企業(yè)正緊抓‘AI+新型基建’的契機展開卡位賽。我國逐步走出了一條由需求導(dǎo)向引領(lǐng)商業(yè)模式創(chuàng)新、市場應(yīng)用倒逼基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展路徑。”
文因互聯(lián)是一家用人工智能解決金融數(shù)據(jù)分析問題的創(chuàng)業(yè)公司，2013年建于美國硅谷，2015年團(tuán)隊歸國，正式注冊文因互聯(lián)，創(chuàng)始團(tuán)隊來自MIT、RPI、Wright State、 Marvell、Universidad Politécnica de Madrid等知名大學(xué)和公司，創(chuàng)始人鮑捷師從圖靈獎得主Tim Berners-Lee 和語義網(wǎng)之父James Hendler；是國際標(biāo)準(zhǔn)OWL 語言的作者，也是本領(lǐng)域國內(nèi)的W3C顧問委員會代表。
據(jù)介紹，文因互聯(lián)主營業(yè)務(wù)為利用自然語言處理和知識圖譜等人工智能技術(shù)，實現(xiàn)機器對文本的深度理解與智能分析，給客戶提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化提取、知識庫系統(tǒng)高效構(gòu)建、智能搜索與問答以及知識圖譜推理與分析等解決方案，幫助金融、政務(wù)、法務(wù)、制造業(yè)等機構(gòu)提升業(yè)務(wù)流程的自動化與智能化水平，提升效率，創(chuàng)造更多價值。
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文因互聯(lián)目前的核心產(chǎn)品飛梭（FinSense）平臺通過數(shù)據(jù)采集引擎，將債券募集說明書、招股說明書、信貸文件、上市公司年報、上市公司報告、科創(chuàng)板問詢函、新聞、公眾號文章、微博進(jìn)行整合處理；借助人工智能機器人分析判斷文本內(nèi)容，其中包含文檔解析、版面分析、篇章分析、表格識別的文檔解析引擎，包含詞法分析、句法分析、文本分類、實體識別、關(guān)系抽取、表格理解、事件抽取的文本理解與知識提取引擎以及包含詞嵌入、規(guī)則推理、本體推理、圖推理知識計算與表示推理引擎。將搜集到的信息排除同類文本、消除實體鏈接、和消歧后進(jìn)行圖譜融合，智能生成全新的、能滿足金融機構(gòu)不同需求數(shù)據(jù)庫或者產(chǎn)品。目前文因互聯(lián)產(chǎn)品已經(jīng)應(yīng)用于監(jiān)管、證券、銀行、審計、保險等多個領(lǐng)域。
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“以監(jiān)管為例，文因互聯(lián)智能文本解析機器人可以在一分鐘完成一篇800頁招股書的數(shù)據(jù)整理，效率是人工的60倍。通過過去三年和監(jiān)管部門的共同努力，產(chǎn)品已經(jīng)可以處理超過50%的文件，”鮑捷繼續(xù)介紹到，“證券交易公司培養(yǎng)能夠解析證券文件的人才的周期十分漫長，且由于人員本身具有流動性，證券交易市場相關(guān)知識經(jīng)驗很難沉淀下來，我們做的人工智能機器人并不是想要替代某一類人，而是將行業(yè)的內(nèi)容沉淀到證券交易公司本身，為其節(jié)省人員成本與時間成本，加強證券交易和金融流通行業(yè)的規(guī)范化、效率化，以信息形式打開新時代金融領(lǐng)域的大門，我們也將其稱之為‘新金融’?！?/p>
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據(jù)了解，文因互聯(lián)通過出售產(chǎn)品、收取服務(wù)費用的商業(yè)模式，目前營收已經(jīng)達(dá)到了數(shù)千萬量級，接近盈虧平衡，也預(yù)計在不久將實現(xiàn)盈利。資本市場同樣看好文因互聯(lián)，公司以平均每年一輪的速度持續(xù)融資，截至目前，文因互聯(lián)已經(jīng)披露了四輪融資，分別由無量資本、琳勤創(chuàng)投、浙江中新力合、睿鯨資本、摯金資本、德同資本、合肥高新投資，B輪融資正在進(jìn)行中?！澳壳叭谫Y的主要應(yīng)用在于產(chǎn)品化服務(wù)范圍擴大，服務(wù)更多品類的公司，涉及更大的范圍。”鮑捷介紹。
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