自2013年互联网金融业发展以来,一直受到舆论的关注。随着行业的快速发展,资金安全、稳定运行、过度营销等舆论风险的出现,给不少金融企业敲响了警钟。
在舆论监督方面,一直是金融人士的一个问题。一方面,无论是资产管理、投行、信贷业务还是投资、风险控制、研究岗位,都离不开舆论信息;另一方面,无论是资产管理、投行、信贷业务还是投资,风险控制、研究岗位都离不开舆论信息,目前,能够真正满足金融业全面监控要求、符合实际业务使用习惯的舆情监控软件并不多。功能完善的金融舆论监督体系需要具备哪些特点?
“星期六”、“太想你”、“兔子”等名字大家都会熟悉的。他们不仅是上市公司,也是日常用语。如果他们出现在新闻中,将会有不准确的捕获。因此,舆论监测系统需要有完善的检索功能,帮助企业实现准确的关键词匹配。
在信息爆炸时代,每天都会出现大量的舆论信息。因此,不仅需要花大量时间浏览,而且容易错过重要信息。
完善的舆论监测系统需要具备运用大数据处理技术和独特的专家知识系统的能力,对数据源进行自然语言处理和机器学习,实现重大负面重要预警信息的智能显示。
为了避免“坐在家里,锅从天上来”的情况,需要关注周边企业的风险以及企业自身的风险。外围企业一般包括股权关联方、交易关联方、人物关联方等。
过去企业可以自行编制相关清单,但如今,由于企业之间关系复杂,有必要利用民意监测系统辅助监测。需要具备自动识别企业实际控制人、股东、外商投资、供应商、客户、担保人、外资担保等相关企业的功能。同时,还可以收集风险信息,帮助快速掌握周边企业的舆论。
风险传导所引起的多米诺效应一直是金融监管和金融风险控制的关注焦点。因此,在风险扩散之前及时发现风险,有效地控制和规避风险具有重要意义。通过使用能够主动感知企业权益、交易等外围方风险的舆论监控系统,企业可以实现舆论预警的渗透,减少企业在风险损失中的损失。
通过收集近期热点和金融行业用户关注主题事件形成内容,通过热聚类收集到各主题的舆情信息标注,主题舆情一方面可以跟踪主题活动的发展,另一方面也可以重点关注一个主题的连续发酵。
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