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COVID-19 公司新闻追踪器

识别 COVID-19 为公司、行业和供应链带来的风险和机遇

利用自然语言处理,帮助公司更加快速、有效地发掘新闻数据中潜藏的风险和机遇信号。

问题和机遇

在当前,要想随时掌握全球范围内最相关、最有意义的 COVID-19 新闻和数据,存在着巨大挑战。 

经济学家、投资分析师和交易员需要能够跟踪事件对公司、行业和供应链的正面和负面影响。但新闻报道的速度之快和数量之大让这变得极其困难。 

从 2019 年 11 月到 2020 年 8 月,路透社报道了超过 15 万篇提及 COVID-19 的新闻文章。

Screen shot from COVID-19 company news tracker showing search results featuring relevant headlines

公司搜索结果可显示与已识别风险和机遇有关的新闻标题

解决方案        

在发生不可预见的高影响事件时形成洞察

路孚特实验室建立了 COVID-19 公司新闻追踪器,提供与新冠病毒相关的时间序列信号,使客户能够从路孚特新闻数据中快速识别风险和机遇信号。

当不可预见的高影响事件在金融市场中造成不确定性时,凭借机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 模型获得对感兴趣公司和行业的洞察。

COVID-19 公司新闻追踪器已经可以在 Eikon 的Macro Vitals 应用程序以及 Workspace 中使用。

Screen shot of COVID-19 company news tracker with time series charts

时间序列图用以将公司与同业的风险和机遇以及行业基本面进行比较

COVID-19 新闻追踪器的实际应用

结合 ML、NLP 和高质量数据

原型包括:

  • 基于路孚特实验室现有的风险跟踪器以及谷歌的开源 NLP 模型 BERT 构建的 ML 和 NLP 模型
  • 利用路孚特 News Archive 中的 270 万相关单词以及 7,500 篇带注释文章进行了预训练
  • 自动判断新闻文章中是否包含所提及公司或行业的 COVID-19 风险或机遇
  • 跟踪风险和机遇随时间变化的趋势,并将公司业绩与同行业绩进行比较
Screen shot of COVID-19 company news tracker featuring value chain diagram

交互式价值链图展示相关公司的所提及风险和机遇

协作方式

路孚特实验室采用以客户为中心的协作方式,结合客户反馈、海量数据的能力和卓越的合作伙伴技术,为金融市场的实际问题构建解决方案。

与客户协作

  • 在整个开发过程中,我们咨询了策略师、经济学家、交易员、理财经理、公司分析师和数据专家,以针对他们的需求和痛点创建相关的解决方案
  • 应用程序的功能和用户界面基于客户反馈意见
  • 使用客户建议的其他用例改进了机器学习模型

路孚特合作伙伴技术:

  • AWS CloudWatch
  • AWS Batch
  • MySQL
  • Node.js
  • Angular
  • BERT
  • BERT as a service
  • Python
  • NLTK
  • spaCy