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金融垂直领域的智能搜索

金融垂直领域的智能搜索

人工智能目前在金融领域主要有四类应用:自动报告生成、人工智能辅助、金融搜索引擎和智能投顾。本文将从金融搜索引擎出发,分享用户在金融垂直领域搜索痛点、相关产品及对搜索未来新趋势的一些想法。

金融垂直领域的智能搜索

在信息爆炸增长、用户体量激增的当下,搜索实现了人和信息/服务的快速匹配,各大互联网巨头用搜索打通生态的趋势越发明显,如微信搜一搜、支付宝搜索,通过搜索打通自身生态圈的内容和服务,形成闭环。另外由于搜索具有强目的性,广告投放精准,具有极高的商业价值。近年来,垂直领域搜索成为搜索新趋势。为什么要做金融垂直领域的搜索?

金融垂直领域的智能搜索

金融垂直领域搜索具有其必要性,金融行业具有海量数据,信息瞬息万变,交易决策重度依赖数据;且金融领域知识专业,信息获取和投资门槛高,需要通过搜索快速匹配人和信息/服务。目前通用搜索尚不能满足金融领域的搜索需求,传统金融信息服务产品价格高昂,使用门槛高,搜索效率低,用户体验有待提升。

01 用户对金融信息的需求

三大需求特点:专业性、个性化、实时性

以理财产品为例,专业性表现在用户不知道可以通过什么渠道可以购买理财产品及不了解注意事项,期望搜索结果能够告知方式和途径,提供理财产品的信息和挑选合适理财产品的知识与经验。

个性化表现在金融产品种类繁多,用户往往在选择过程中浪费了大量时间但仍然找不到适合自己的产品,期望搜索结果可以提供个性化、符合客户风险要求、产品评价高的理财产品。

实时性表现在用户不能实时获取金融信息,信息滞后影响用户决策判断。

内容需求:横跨5大投资领域、4大投资主题

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搜索痛点:目前大部分金融app未能满足诉求

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02 金融垂直搜索领域的产品

目前金融垂直领域的搜索引擎,国内有i问财、萝卜投研、虎博,国外有kensho、alphasense等。在搜索内容范围、搜索引擎能力上均有亮点。

同花顺i问财的功能亮点

i问财是多轮对话的问答,进阶版的搜索。

①问句解析:金融领域问句识别准确率高达95%以上,支持数十万的金融领域数据指标查询。由于金融专业知识门槛高,用户不知从何问起,用户输入口语化表达,可以通过深度语言学习模型识别语义,“翻译”为特定条件。

比如下图中搜索“收益高的消费基金”,搜索引擎将条件翻译为了两个条件“2020年12月02日到2021年03月01日基金区间涨跌幅从大到小排名前100”和“同花顺主题分类是消费基金”两个条件。

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②支持四则运算等指令:能识别四则运算规则和数据筛选规则,完成简单的数据处理工作。

③除了基本信息的查询提供价值判断和风险评估功能。

萝卜投研的功能亮点

①提供行业特色内容:不同行业的股票有不同的投资逻辑,如传媒行业中的影视板块,核心是关注优质内容。短期通常要看是否有爆款作品,以及预测春节档、国庆档等档期能给公司带来多大的收益。萝卜投研能提供行业相关的内容,辅助用户投资决策。比如搜索传媒公司“华谊兄弟”,可以搜到华谊兄弟的影视作品集,通过看作品热度,以及首播时间,可以预测爆款作品。

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②提供差异化研报核心观点:传统券商研报少则十几页,多则几十页,投资者通常没有足够的时间和耐心读完并吸收研报的精华。萝卜投研的研报板块会提取研报中的差异化核心内容,并支持搜索研报图表等非结构化数据。

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03 搜索未来新趋势

1.搜索方式:从传统的文字搜索占据主流发展为AI搜索、图片搜索和语音搜索。

2.搜索结果:从无差别发展为搜索结果个性化,通过分析用户特征和行为为用户提供个性搜索结果。

3.搜索跨度:从仅站内相关内容发展为跨app内容搜索,用户可以通过小程序在同一个app中打通多个app的内容。

4.搜索意图识别:从通过关键词匹配输出搜索内容转变为能精准识别用户意图,跳过信息筛选步骤,直接输出答案。

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