Използване на ИИ: Как RiskGauge на S&P Global трансформира анализа на данни за МСП
В днешния свят, управляван от данни, малките и средните предприятия (МСП) се сблъскват със значително предизвикателство: достъпът и наличието на финансови данни. Тази липса затруднява оценките на кредитоспособността и в крайна сметка ограничава потенциала им за растеж. S&P Global Market Intelligence, подразделение на S&P Global, преобрази този пейзаж, използвайки съвременни методи на изкуствен интелект (ИИ). Чрез интегриране на дълбоко уеб скрапинг, ансамблово обучение и архитектурата Snowflake, те организираха революционна промяна в анализа на данни за МСП чрез своята ИИ-базирана платформа, наречена RiskGauge.
Предизвикателството на МСП при събирането на данни
Парадоксално, отсъствието на данни за МСП не се дължи на липса на информация, а на нейната недостъпност. За разлика от големите корпорации, МСП не са задължени да разкриват тримесечни финансови отчети, което ограничава видимостта. Тази непрозрачна завеса над приблизително 10 милиона МСП в Съединените щати контрастира рязко с относително прозрачните финансови данни на 60 000 публични компании. Това ограничение в данните засяга не само кредитните оценки, но също така възпрепятства инвестиционните и финансовите решения.
RiskGauge: Цялостен ИИ-подход
Технологичната иновация на S&P Global, RiskGauge, се справя директно с тези предизвикателства. Изградена върху архитектурата Snowflake, платформата е проектирана да повиши ефективността и да разшири покритието на данни. Чрез внедряване на напреднали алгоритми и ИИ методи, RiskGauge значително увеличи покритието на S&P Global за МСП, преминавайки от само 2 милиона на впечатляващите 10 милиона МСП.
Инфраструктурата на RiskGauge включва сложен тръбопровод за данни. Платформата използва серия от уеб crawlers и scrapers, за да се задълбочи в над 200 милиона уебсайта. Тези огромни данни след това се подлагат на ансамблови алгоритми – сложна техника, която комбинира предсказания от множество модели, за да генерира стабилен кредитен рейтинг.
Архитектура и обработка на данни
RiskGauge оптимизира операциите си, използвайки склада за данни на Snowflake и услугите Snowpark Container Services. Многослойната система за скрапинг на платформата извлича важна информация от уебсайтовете на МСП, като премахва нетекстови данни като JavaScript и HTML, за да осигури яснота и релевантност.
Постоянно наблюдение за актуални данни
Отличителна черта на системата RiskGauge е способността й непрекъснато да скрапира и наблюдава уебсайтовете на МСП. Седмичните сканирания проверяват за актуализации, гарантирайки, че данните остават текущи. Този проактивен подход позволява на S&P Global да поддържа динамична база данни, повишавайки надеждността и доверието в данните за МСП.
Предимства и потенциал на RiskGauge
Преодоляване на пропуските в данните
Платформата RiskGauge е иновативен скок към запълване на празнините в данните, оставени от традиционните методи за събиране на информация. Чрез използване на възможностите на ИИ и машинното обучение, тя предоставя нюансирана и цялостна картина на МСП, като облагодетелства институционалните инвеститори, банките, застрахователите и мениджърите на богатство.
Съответствие на данните и ненатрапчиво събиране
Работейки без нарушаване на нормите за поверителност, RiskGauge е пример за етиката на внедряването на ИИ, като гарантира, че събраните данни са публично достъпни, спазвайки регулациите за уеб скрапинг.
Оптимизиране на алгоритмите за ефективност
Въпреки предизвикателствата, породени от нестандартни структури на уебсайтове, екипът на RiskGauge последователно оптимизира алгоритмите, за да балансира скоростта и точността, позволявайки по-бърза обработка на данни.
Справяне с предизвикателствата в индустрията
Според Analytics Insight, глобалният пазар на ИИ се насочва към справяне с подобни предизвикателства в обработката и анализа на данни, както е демонстрирано от иновативното решение на S&P Global (Analytics Insight, 2023).
Заключение
RiskGauge е пример за нарастващата тенденция, при която интеграциите на ИИ са от съществено значение за управлението на огромни набори от данни. Това е свидетелство за ключовата роля, която компании като Encorp.ai могат да играят в предоставянето на ИИ решения, съобразени с нуждите на конкретни индустрии.
За предприятия, които искат да разберат и използват потенциала на ИИ за трансформиране на анализа на данни, посетете Encorp.ai за експертно насочване и персонализирани ИИ решения.
Допълнително четене
- ИИ във финансите: Приложения, примери и ползи | Google Cloud
- Прозрения в анализа на данни с машинно обучение - IABAC
- Обяснена архитектура на Snowflake: 3 ключови слоя - SELECT.dev
- Как ИИ трансформира управлението на кредитния риск? - HighRadius
- Доклад за индустрията на уеб скрапинга за 2025 г. - Разработчици - Zyte
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation