تحميل لدينا الذكاء الاصطناعي في الأعمال | تقرير الاتجاهات العالمية 2023 والبقاء في الطليعة!
[weglot_switcher]

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين مصادر الصفقات

تكنولوجيا البرمجة اللغوية العصبية
صناعة تمويل
الصناعات المحتملة التمويل، رأس المال الاستثماري
عميل صندوق الأسهم الخاصة

ملخص

لقد قمنا بتطوير حل قوي للذكاء الاصطناعي يسمح لصناديق الأسهم الخاصة وشركات رأس المال الاستثماري بإجراء عملية تحديد مصادر الصفقات بطريقة فعالة.

تحدي

يتيح تحديد مصادر الصفقات للمستثمرين العثور على أسواق متخصصة وتقييم حالتهم المالية. ومع ذلك، قد تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً للغاية وغالبًا ما تتفاقم بسبب القيود المفروضة على نظام التصنيف القياسي الصناعي المستخدم في الاتحاد الأوروبي. عند التسجيل في السجل التجاري، يتعين على كل شركة في ألمانيا تقديم وصف لأنشطتها التجارية الرئيسية. ومع ذلك، فإن أنظمة التصنيف المستخدمة في الاتحاد الأوروبي مثل NACE (تسمية الأنشطة الاقتصادية) لا تأخذ في الاعتبار مجالات الأسواق الجديدة والناشئة ضمن قائمة الرموز الخاصة بها. على سبيل المثال، لا يوجد قانون مناسب للشركات التي تركز على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، فإن البحث بالكلمات الرئيسية له أيضًا حدوده، نظرًا لأنه لا يسترد الشركات ذات الصلة لغويًا باستعلام البحث. وهذا يجعل من الصعب للغاية على صناديق الأسهم الخاصة وشركات تطوير الأعمال استكشاف الأسواق المتخصصة والعثور على الشركات ذات الصلة داخلها.

 

 

الحل بواسطة AI Superior

لقد قمنا بتطوير حل شامل يعتمد على معالجة اللغة الطبيعية التقنيات ونماذج التعلم العميق التي تجمع البيانات من مصادر مختلفة وتعالجها وتحللها وتعرضها وتسمح للمستخدمين بتنفيذ عمليات البحث الدلالي والنحوي واستكشاف مجموعات الشركات ومراجعة الشركات المماثلة والمزيد.

من أجل القيام بذلك، يستخدم حلنا أداة استخراج قوية لاستخراج المعلومات من مصادر البيانات العامة ثم تجميعها في قاعدة بيانات تحتوي على الحقول التالية: اسم الشركة، وتاريخ التسجيل، وحالة الشركة (نشطة/غير نشطة)، ووصف النشاط التجاري. . من خلال استخدام مكون يستخدم نماذج التعلم العميق، ما يسمى بالشبكات المدربة مسبقًا مثل BERT متعدد اللغات، يقوم حلنا بتوجيه أوصاف الشركات مما يتيح تجميع الكيانات بناءً على تشابهها الدلالي. علاوة على ذلك، فهو يسمح أيضًا للمستخدمين بإجراء عمليات بحث دلالية باستخدام نفس الأسلوب: فهو يقوم بتوجيه الكلمة الأساسية المدخلة ثم يبحث عن أقرب وصف دلالي لها في قاعدة البيانات. يمكن للمستخدم أيضًا التحكم في حجم هذه المجموعات وكذلك تحديد عتبة التشابه الدلالي. وأخيرًا، يسمح الحل أيضًا باستخراج البيانات المالية وتجميعها لمعرفة كيفية تطور الشركات ذات الصلة (فرديًا أو كمجموعة) بمرور الوقت وتصدير كل هذه المعلومات في تقرير بتنسيق pdf.

تُظهر هذه الصورة لوحة تحكم الأداة (يُظهر الجانب الأيسر مجموعات من الكيانات مجمعة حسب تشابهها الدلالي. ويعرض الجانب الأيمن قائمة الشركات ضمن المجموعة المحددة)

النتيجة والتداعيات

قدم الحل الذي نقدمه لعملائنا، وهو شركة أسهم خاصة، مجموعة أدوات متقدمة لاستكشاف السوق والحصول على رؤى حول صناعات محددة. علاوة على ذلك، فقد سمح بزيادة الكفاءة وتحسين عملية تحديد مصادر الصفقات من خلال تقليل عبء عمل المحلل لمدة أسبوع لكل سوق متخصص جديد يتم اكتشافه.

إلى جانب شركات الأسهم الخاصة، يمكن أن يكون الحل الذي نقدمه مفيدًا لصناعات أخرى. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد محللي السوق في إنشاء تقارير وتحليل اتجاهات الصناعة أو مساعدة مديري تطوير الأعمال في العثور على الشركات ذات الصلة لعرض منتجاتهم، وغير ذلك الكثير.

دعونا نعمل معا!

arArabic
انتقل إلى أعلى

املأ النموذج أدناه:

بالنقر فوق إرسال رسالة، فإنك توافق على لدينا سياسة الخصوصية.