金融行业在市场动态监测方面面临的主要挑战：
1. 由于社交媒体使用量的激增，如何从海量数据中获得洞见成为挑战。
2. 追踪和分析所有数据源的人工密集型流程成本高昂且难以为继，例如：
- 监管机构通过社交平台筛查不当销售和市场操纵等金融违规行为。
- 合规团队监控影响业务决策的客户相关新闻和社媒参考资料。
3. 市场上现有的基于 SaaS 的产品不符合金融行业合规性所需的高安全标准，也缺乏为金融机构客制化工作流程的灵活性。此外，这些产品未能涵盖金融行业所需的全部数据源。
4. 交互式语音应答（IVR）系统和客户满意度调查等传统方法不足以捕捉到客户反馈的即时性和细微差别，导致无法识别市场风险，严重时可能会引起公关危机。
方案亮点：
先进的自然语言处理（NLP ）算法
利用最先进的 NLP 算法、大型语言模型（LLM） 和专有技术，包括智能搜索引擎、检索语言生成（RAG）、聊天机器人以及自我改进的机器学习算法。
全面整合数据
通过数据抓取和 API 集成完成数据收集和摄取，将社交媒体、新闻来源和各种外部/内部来源的相关信息统一收集到系统里。
量身定制
能为客户定制系统所有组件，以满足每个客户的工作流程和文本分析的要求。
提供本地部署
通过提供本地部署，解决金融机构对数据隐私、安全性和敏感信息控制的担忧。
支持三语
系统能分析多种语言文本，包括繁体中文、简体中文、英文、广东俚语、成语和流行语，以及混合语言文本。PRISMA 可以理解、分析网络俚语和口语化文本，并从中提取见解，这项技术在港澳地区是独一无二的。
以商业智能为驱动
提供容易操作的可视化工具、交互式仪表板和关键案例管理流程自动化，包括警报生成，使用户能够通过实时分析、主动识别和应对新出现的风险、合规问题、发现隐藏的见解和市场趋势。
主要功能
- 自主训练模型
- 概念式智能搜索
- 情感分析
- 结构化和非结构化文本数据分析
- 內内容归类与关系可视化
- 根据行业属性，制定相关词汇库/li>
案例分析
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