ITL携手CCF成功举办“自然语言处理”智能技术应用研讨会

Posted 2021-04-23 InvestmentTechnologyLeague

2021年4月10号下午，自然语言处理（NLP）智能技术应用研讨会在上海金融科技园区公共服务空间成功举行。 本次会议由智能投研技术联盟（ITL）和中国计算机学会（CCF）共同主办，上海虹口区金融工作局为特别支持单位。上海市虹口区金融工作局副局长沈锋，ITL主席杨强，创新工场首席科学家、CCF副理事长、ITL组委会特别顾问、ACL前主席周明，恒生电子研究院院长、CCF上海分部主席、ITL首席高级技术顾问白硕，ITL联席召集人兼秘书长韩康及200余位现场和线上的专家学者共同参加此次研讨。会议由周明和白硕联合 主持 。

领导致辞

沈锋副局长首先致辞热烈欢迎各位与会嘉宾的到来，感谢大家长期以来对虹口区的金融工作的支持。他特别指出近年来，虹口区将金融科技作为推动区金融工作发展的重要抓手，随着金融科技企业入驻，顶尖专家的云集，金融企业总部的落地，国内大的公募基金及其子公司的落户，将有力的实现虹口北外滩、老外滩和陆家嘴的错位发展，与国际金融接轨，打造出资管特色鲜明和优质金融科技突出的核心金融承载区。

△沈锋副局长开场致辞

杨强主席特别致辞中首先对各位嘉宾致以热烈的欢迎。杨强指出，本次研讨会意义重大，与虹口北外滩打造金融中心主旨相呼应。此次会议议题“自然语言处理（NLP）”也特别重要，它是人工智能领域的皇冠和明珠，也是人类通往机器的阶梯和通道，对实现人与机器畅通无阻的交流的有着重大帮助，能够有力的推动结构化数据与非结构化数据的整合。

△ITL 杨强主席线上致辞

主题演讲

周明首席科学家发表“创新与合作促进智能投研的发展”为主题的开场主题演讲，同大家热切交流NLP研究心得。

周明首先代表 CCF 向本次研讨会召开表示祝贺，并向与会嘉宾的到来表示感谢。他提到智能投研主要包括数据、信息、知识、和应用四个层次的技术，其中 NLP 起到了核心作用。 NLP 过去十年的发展，从词嵌入、句子嵌入、编码 - 解码机制、注意力、到 Transformer ，神经网络 NLP 迅速发展壮大成为主流技术， 但一些关键技术如预训练模型给 NLP 带来进步的同时， 也存在鲁棒性、多轮推理、融入知识和常识方面等不如人意的地方。他重点强调智能投研在数据、信息抽取、知识建模、推理和人机接口以及鲁棒性的方面的技术困难，并在最后呼唤相关企业共享数据、共享技术，避免重复造轮子，和 CCF 、 ITL 加强合作和沟通，促进智能投研在金融领域的纵深发展。

△周明首席科学家开场主题演讲

专题报告

报告环节分为两部分：“智能搜索与知识图谱应用”以及 “金融文本信息智能处理”。各位应邀出席的企业创始人、高管和资深算法专家发表了精彩的演讲。

Session1：智能搜索与知识图谱应用

熵简科技联合创始人李渔围绕“NLP技术在智能投研的应用和探索”主题展开研讨。李渔博士指出一站式的数据智能服务平台，有助于实现数据驱动、降本增效，通过应用层，中台层和数据层的产品组件架构搭建，促进智能投研的平台化、工业化、可沉淀化，并在金融舆情监控系统中具体展现自然语言技术特点。

△ 李渔博士现场专题演讲

虎博科技技术副总裁谭悦发表 “语义智能的方法体系及其在金融领域的应用实践”的主题演讲。他指出语言和文本是人类知识的最大载体，基于自然语言处理技术的多元异构数据的语义知识智能方法体系，在智能搜索和问答系统、 企业知识库加工平台、用户感知与个性化等领域都发挥了很大作用，有助于金融智能搜索的业务价值，实现更人性化的交互。

△谭悦副总裁现场专题演讲

丹渥智能CEO白雪在本次分享中的题目为“投研场景中的智能搜索实践”。白雪重点从场景分析、搜索难点、搜索实践、搜索赋能等四个方面去阐述，指出了投研场景的应用难点在于开放意图识别、场景深度语义、标签库建设等。自然语言处理技术在中观标签体系搭建，投资逻辑寻找和验证，研判决策的数字化全过程中都有用武之地。

△白雪CEO现场专题演讲

烯牛数据创始人兼CEO李锦香探讨了“知识图谱在金融机构获客场景中的应用”。她指出以机器为主人工为辅的方式加工处理庞杂的非结构化信息，构建实时全量的企业知识图谱，以图谱化方式挖掘中国优质企业，为金融机构业务赋能，进而可应用到多种商业领域。

△李锦香CEO现场专题演讲

Session2：金融文本信息智能处理

平安科技算法专家徐冰发表了“知识蒸馏在金融信息抽取中的应用”的主题演讲。徐冰主要从模型压缩、知识蒸馏、序列任务等维度去阐述，重点讨论了序列任务中的重要工具CRF, 在企业舆情分析、监管政策分析、合同内容审核、金融文档审查等实际场景中的信息数据抽取应用。

△徐冰博士现场专题演讲

庖丁科技联合创始人、中科院博导罗平围绕“金融信息披露文档的形势化审核”展开研讨，他提到十四五规划纲要中关于“完善现代金融监管体系，提高金融监管透明度和法制化水平”的目标，提高了企业的信息披露质量要求。基于自然语言处理技术的形式化审核和实质性审核，可帮助避免审核失误和遗漏，维护好企业形象。

△罗平博导现场专题演讲

数库科技量化研究总监陆松发表了“新闻文本结构化在量化投资的应用”专题演讲。陆松主要强调新闻数据结构化，重点说明以量化研究投资为导向的文本结构化，在基于新闻的市场及行业情绪指数、个股收益与风险因子、期货市场情绪指数等方面的广阔应用。

△陆松总监现场专题演讲

飞笛科技创始人兼CTO姚坤发表了“财经文本内容的分类与标签处理 的专题演讲。他主要从数据处理的时间，热度，价值，相关性等四个纬度定义了文本内容在价值网络中的坐标，强调智能文本数据需要要有高质量、不断更新的标注数据才能落地， 并通过NLP提升效率、人工把关质量的组合方式快速适配变化。

△姚坤CTO现场专题演讲

犀语科技资深NLP算法工程师李林阳发表了“NLP的对抗学习研究以及金融文本处理的应用”专题演讲。他从神经网络的广泛应用容易被攻击引申到自然语言的场景依赖上，建议重视神经网络的安全性考量，提升鲁棒性。

△李林阳博士现场专题演讲

专题技术沙龙

活动最后与会人员围绕“知识图谱与预训练模型的那些坑”主题，开展闭门专题技术沙龙。本次沙龙由白硕主持，他对“坑”这个字做出了形象生动的定义，指出“坑”既是动词也是名词，强调此次沙龙鼓励大家分享自己切身体会，探讨一路走来所踩过的坑和惨痛的教训，变“坑”为宝，共同推动智能投研行业的进一步发展。

针对“坑”的主题，各位企业创始人和高管深有体会，大家积极发言，沙龙氛围热情高涨。数据标注不够标准化、深度学习和知识图谱输出折损率过大、人工复查依赖性较强、数据平衡性不够等问题获得大家共鸣。主持人和与会专家倡议，发挥联盟的机制作用，鼓励成员机构错误共享，结合CCF和ITL的学术、技术力量，建立起贡献度可测量，可防伪，可流转的数据集，从而推动行业和技术发展, 该倡议得到了与会嘉宾的热切响应。

△专题技术沙龙讨论（一）

△专题技术沙龙讨论（二）

△ 自然语言处理智能技术应用研讨会

现场嘉宾及参会人员留影

会议在热烈的讨论中圆满结束。各位嘉宾对于自然语言处理智能技术应用提出了许多可行性建议和积极的设想，并期待ITL和CCF组织更进一步的深入交流与合作。

智能投研技术联盟

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