Графы знаний в финансовых практиках

Графы знаний становятся важным инструментом в финансовом секторе, особенно для поиска информации о конкурентах. Они помогают организовывать и анализировать сложные данные, выявляя связи между компаниями. Это заменяет ручной сбор и анализ данных, обеспечивая большую масштабируемость и применимость.

Проблемы и решения

Существующие методы графового эмбеддинга сталкиваются с трудностями, такими как направленные и ненаправленные связи, атрибутированные узлы и недостаток аннотированных данных о конкурентах. Однако, исследование, проведенное JPMorgan Chase, предлагает решение.

Модель JPEC

Исследователи JPMorgan представили новую модель JPEC для обнаружения конкурентов, использующую графовые нейронные сети. Она учится на близости узлов, что позволяет эффективно выявлять паттерны конкурентов. Модель использует как первую, так и вторую степень близости узлов для улучшения анализа.

Эффективность модели

Модель была протестирована на большом наборе данных, включающем различные финансовые сущности. Результаты показали, что JPEC превосходит большинство существующих методов в выявлении конкурентов, демонстрируя потенциал графов знаний для обнаружения ценных паттернов в сложных сетях.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

• Определите, как ИИ может изменить вашу работу.
• Найдите области для автоматизации, где клиенты могут извлечь выгоду от ИИ.
• Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Попробуйте нашего ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.