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El potencial de los Grafos de Conocimiento en los mercados financieros para descubrir conexiones entre conjuntos de datos

El potencial de los Grafos de Conocimiento en los mercados financieros para descubrir conexiones entre conjuntos de datos

En el complejo mundo digital actual, la capacidad de organizar y establecer enlaces entre diversos tipos de datos tiene el potencial de resolver desafíos comerciales reales en toda la industria financiera.

El crecimiento en volumen y variedad de datos está impulsando a las empresas de todas las industrias a buscar formas automatizadas de generar información y decisiones a partir de estos datos.

Una forma de lograr esto es mediante la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la tecnología Knowledge Graph a conjuntos de datos, para etiquetar y presentar información (particularmente difícil de manejar conjuntos de datos textuales) para descubrir conexiones y conocimientos previamente ocultos.

Este es el escenario que nos presentan Geoff Horrell, Director de Innovación Aplicada de London Lab, y Edin Zajmovic, Director de soluciones BOLD (Big, Open, Linked, Data) en este artículo publicado en Refinitiv, que recoge las ventajas que la tecnología de procesamiento y comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU) y los grafos de Conocicmiento, aportan a los mercados financieros.

Lee la totalidad del artículo en el siguiente enlace: 

https://www.refinitiv.com/perspectives/ai-digitalization/helping-data-scientists-to-map-a-knowledge-graph-future/

 

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