? ? ? ??面對日益嚴(yán)格的監(jiān)管，證券公司自身需要提高融資融券業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管控能力，從而擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模、降低風(fēng)險(xiǎn)。因此，證券公司需要了解可能影響證券價格較大變化的重要事件，從而進(jìn)行管理和風(fēng)險(xiǎn)控制等工作。根據(jù)監(jiān)管要求，企業(yè)定期或不定期地發(fā)布公告信息。作為公司信息披露的主要載體，公告信息可能包含事件描述、深度分析、信息傳遞等各種價值信息和重要風(fēng)險(xiǎn)信息。

? ? ? ?目前該業(yè)務(wù)是由專人人工解讀上市公司公告，撰寫每日風(fēng)險(xiǎn)總結(jié)報(bào)告，然而這項(xiàng)工作不僅工作量繁重，且準(zhǔn)確率與覆蓋率不足，難以滿足日益增長的數(shù)據(jù)量以及快節(jié)奏的需求變動：

• 資料版面布局多樣

  公告文本的版面格式涵蓋了段落、目錄樹、表格、圖像等多種樣式。

• 公告內(nèi)容差異大

  不同種類公告內(nèi)容差異大，不同行業(yè)披露信息差異大，不同公司撰文風(fēng)格差異大。

• 標(biāo)注樣本稀少

  因標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜、專業(yè)性強(qiáng)導(dǎo)致的標(biāo)注成本高，不同類別公告數(shù)量差異大，因監(jiān)管和公司運(yùn)營情況調(diào)整導(dǎo)致的標(biāo)注時效性難以保證。

? ? ? ? ?金仕達(dá)軟件科技有限公司利用自然語言處理技術(shù)中的信息抽取技術(shù)ERNIE-UIE，打造了上市公司公告信息抽取系統(tǒng)，從上市公司常見的公告文本數(shù)據(jù)中，提取引起證券價格較大變化的重要事件及關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)自動提取影響證券價格較大變化的重要事件，為金融業(yè)務(wù)的開展提供風(fēng)險(xiǎn)管控的依據(jù)，并將此過程中積累的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)推廣到證券交易業(yè)務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理業(yè)務(wù)以及客戶服務(wù)等應(yīng)用場景。在PaddleOCR和PaddleNLP的前沿模型的加持下，金融文件文字提取和信息抽取的效果顯著：文檔頁面導(dǎo)航準(zhǔn)確率100% ，信息抽取準(zhǔn)確率達(dá)到95%，單篇抽取可在1秒內(nèi)完成。上市公司公告信息抽取系統(tǒng)節(jié)約了80%的人工解讀時間，極大提升了融資融券、反洗錢、操作風(fēng)險(xiǎn)管理業(yè)務(wù)的效率。?

解決思路

? ? ? ?本項(xiàng)目中使用了提示學(xué)習(xí)來解決小樣本問題，在項(xiàng)目中引入PaddleNLP中的ERNIE-UIE，通過大規(guī)模多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的通用抽取能力，配合基于Prompt的信息抽取多任務(wù)統(tǒng)一建模方式，可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)注少量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，即可完成在公告文本信息抽取任務(wù)中的任務(wù)適配，大大降低標(biāo)注門檻和成本。

? ? ? ? ?PaddleNLP中的ERNIE-UIE是一個大一統(tǒng)諸多任務(wù)的開放域信息抽取技術(shù)方案：通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)化模式提示器（SSI，Structural Schema Instructor），ERNIE-UIE能夠?qū)Σ煌男畔⒊槿∧繕?biāo)進(jìn)行統(tǒng)一編碼，從而實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的統(tǒng)一建模。

? ? ? ? ?ERNIE-UIE開創(chuàng)了基于Prompt的信息抽取多任務(wù)統(tǒng)一建模方式，通過大規(guī)模多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的通用抽取能力，可以實(shí)現(xiàn)不限定行業(yè)領(lǐng)域和抽取目標(biāo)，零樣本快速冷啟動。簡單場景，無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即可全部抽取正確。針對復(fù)雜抽取需求，標(biāo)注少量數(shù)據(jù)微調(diào)即完成任務(wù)適配，大大降低標(biāo)注門檻和成本。

? ? ? ??除實(shí)體抽取任務(wù)外，在金融、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)三大自建測試集的關(guān)系、事件抽取任務(wù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，標(biāo)注少樣本也可帶來顯著的效果提升，即使模型在某些場景下表現(xiàn)欠佳，人工標(biāo)幾個樣本，交給模型后就會有大幅的效果提升。

? ? ? ??ERNIE-UIE對于數(shù)據(jù)量更大的類別有更好的預(yù)測結(jié)果，即使對于少樣本，諸如APER、EPER和TPER等類別，模型仍具有一定程度的預(yù)測能力，體現(xiàn)了ERNIE-UIE在小樣本學(xué)習(xí)上的優(yōu)勢。

? ? ? ??模型訓(xùn)練完成后，轉(zhuǎn)為推理模型，之后，利用飛槳服務(wù)化部署框架Paddle Serving方便集成的特性，將公告信息抽取服務(wù)快速部署為線上服務(wù)。用戶通過WEB端訪問業(yè)務(wù)框架后臺時，即可直接調(diào)用智能文檔解析服務(wù)展示結(jié)果。

相關(guān)項(xiàng)目

• PaddleNLP GitHub地址

  https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
  

• PaddleNLP Gitee地址

  https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLP

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技術(shù)拓展——文心大模型

? ? ? ??隨著數(shù)據(jù)井噴、算法進(jìn)步和算力突破，效果好、泛化能力強(qiáng)、通用性強(qiáng)的預(yù)訓(xùn)練大模型（以下簡稱“大模型”），成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵方向與人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)底座。
? ? ? ? ?文心大模型源于產(chǎn)業(yè)、服務(wù)于產(chǎn)業(yè)，是產(chǎn)業(yè)級知識增強(qiáng)大模型，涵蓋基礎(chǔ)大模型、任務(wù)大模型、行業(yè)大模型，大模型總量達(dá)36個，并構(gòu)建了業(yè)界規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)大模型體系。文心大模型配套了豐富的工具與平臺層，包括大模型開發(fā)套件、API 以及內(nèi)置文心大模型能力的 EasyDL 和 BML 開發(fā)平臺。百度通過大模型與國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架融合發(fā)展，打造了自主創(chuàng)新的 AI 底座，大幅降低了 AI 開發(fā)和應(yīng)用的門檻，滿足真實(shí)場景中的應(yīng)用需求，真正發(fā)揮大模型驅(qū)動 AI 規(guī)?；瘧?yīng)用的產(chǎn)業(yè)價值。

從技術(shù)研發(fā)到落地應(yīng)用，大模型的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵期。歡迎點(diǎn)擊「閱讀原文」前往文心大模型官網(wǎng)了解詳情！

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