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Identifichiamo e analizziamo i dati più rilevanti per potenziare le scelte degli investitori

Offriamo soluzioni AI driven alle istituzioni finanziarie e agli advisor per migliorare l’esperienza d’investimento dei propri clienti.

TECHNOLOGY IS THE UNDERLYING MAGIC

Una metodologia unica per elaborare in modo efficiente enormi quantità di dati e individuare le connessioni più significative, offrendo una prospettiva unica sulle opportunità di investimento e le dinamiche di mercato.

Attraverso la raccolta delle informazioni più rilevanti provenienti da fonti online diversificate – news di settore e generaliste, social, forum e recensioni, earning call – si preparano i dati per l’analisi e l’arricchimento.

Affidandosi alle tecnologie e ai modelli in-house – come le tecniche più avanzate di Natural Language Processing – FinScience è in grado di attivare soluzioni affidabili di Dati Tematici, ESG Scoring, nonché progetti di Ricerca e supporto AI.

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Come funziona

  1. Ogni giorno FinScience elabora circa 1,5 milioni di pagine web su 35.000 domini diversi. I dati vengono estratti da diverse fonti tra cui siti Web aziendali, notizie online, blog, forum e social media. Il contenuto di queste pagine viene estratto, interpretato e analizzato per identificare informazioni e fonti di valore. Il vantaggio principale di questo approccio è che attraverso l’analisi del web può intercettare qualsiasi tipo di argomento.
  2. Dopo questa prima fase di raccolta dati, i contenuti vengono estratti dalle pagine web e pre-elaborati: un primo livello di pulizia dei dati per rimuovere il ‘rumore’ (informazioni non rilevanti) con l’estrazione del corpo principale; la rimozione di fonti di dati considerate spam o inaffidabili, attraverso l’utilizzo di blacklist costantemente aggiornate.
  3. A questo punto vengono eseguiti i metodi di *Elaborazione del linguaggio naturale*. I contenuti raccolti nella prima fase vengono sottoposti ad un’analisi NLP che permette di individuare aziende, persone, luoghi, argomenti diffusi e discussi nel web.

FinScience si affida all’*ontologia DBPedia*: il nostro Named Entity Recognition (NER) – annotazione automatica delle entità in un testo – è in grado di associare pezzi di testo ai loro membri.

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Vantaggi chiave

Flessibilità

Informazioni affidabili su migliaia di temi e titoli in breve tempo, con un approccio che si adatta a player di ogni dimensione

Dati aggiornati

Provenienti dal mercato, interessi reali raccolti ogni giorno, attraverso il monitoraggio di notizie e social media, evitando classificazioni standard o resoconti aziendali obsoleti

AI democratica

Tutte le informazioni sono basate sui dati e guidate dall’intelligenza artificiale per migliorare veramente l’efficienza e l’efficacia delle tue attività

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