金融投资行为中“信息”与“情报”运用状况浅析
在明辨风险，开展投资决策的过程中，“情报”一词毋庸置疑非常重要。但也会有很多人把情报等同于信息，但信息本身并不算作情报，信息到情报的过程中所体现的分析环节才是核心部分。情报的价值在于为投资者的决策提供依据。
在实际应用中，价值信息往往会以一种风险管理类的平台或工具呈现，它的功能在于能够提供各种及时的资讯，并对潜在的风险进行提示，使得投资者少犯错误、少走弯路。
一、基于信息平台分析
从市场中的信息产品或平台来看，有代表性的包括天眼查、企查查、企业预警通等。一个优质的信息服务平台应该包括以下这些特点：1、全面，要提供全方位的财经资讯，有个股、有行业、有板块，并能挖掘背后隐藏的关联关系；2、及时有效，要在第一时间推送出相关的新闻资讯，让投资人得到第一手的信息；3、权威准确，拒绝各种小道消息，要能获得公司及其上下游的行业数据，并能对这些数据进行整合分析。事实上，这些全方位的信息与专业分析组合起来正是所谓的情报，情报的价值远远大于单纯信息的价值，对投资者的投资决策将能起到关键的指导作用。
二、基于情报平台分析
数据是一条信息、事实，或统计结果，数据是用来描述某些事情的。在网络安全领域，IP地址或域名是数据。如果没有任何额外的分析来提供上下文，它们只是一个事实。当我们收集并关联分析各种数据后，具备了为某种需求提供的洞察能力，这时它们便成了情报。
来自收集、处理和分析数据的过程。数据和情报的之间的区别在于分析，分析须基于一系列要求，而目的在于回答问题。没有分析，安全行业生成的大部分数据仍是数据。然而，同样的数据，一旦根据需求进行了适当的分析，就成为情报，因为它包含了回答问题和支持决策所需的背景内容。
网络情报是指通过互联网自动获取媒体和网民（可能是企业的用户、合作伙伴、主管机构、投资者、竞争对手等）对企业自身品牌、技术、产品/服务、客服、管理等层面反应的各种资讯和言论，并进行识别和归类整理，进而成为企业情报。
中国目前有250多万个网站，其中新闻类、协会/行业/NGO、政府机构等网站就有2万多个，这类网站每天的新增资讯数量在中国已经超过100万篇，影响着数亿的网民和他们的关系网。在传统网媒和新媒体中，时时刻刻都发布着与企业生存环境有关的各类资讯，大部分可能无关紧要，但有些却可能有毒甚至致命，还有些则能够成为有力的武器和资源。目前国内的网络情报分析行业已经取得一定程度的技术突破，他们的产品和服务日益在金融投资领域发挥重要作用。概括来讲，这些网络情报平台可以提供企业网络情报、网络舆情、科研情报监测、新闻传播效果追踪、数据采集服务、消费者监测等多维度的情报服务内容。
三、基于知识图谱平台分析
“金融知识图谱”是金融行业语义理解和知识搜索的基础技术，可以为风险评估、预测、反欺诈、精准营销、智能搜索等提供技术支撑。越来越多的金融机构及企业在探索构建金融领域的知识图谱研究，将海量非结构化信息自动化利用起来，为金融领域应用决策提供更精准、更可靠的依据。
知识图谱本质上是一种大规模语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系表示最有效的方式之一。
相对于传统的描述方式，知识图谱有三大特点：
（1）多维度：需要从大量信息源中抽取多维的特征信息，为后续算法拓展深度关联关系提供必要的素材。
（2）深加工：在信息素材的基础上，通过智能推理实现从数据到智慧的深加工。
（3）可视化：深加工的结果以可视化的方式展现给用户，并与用户交互，直观易懂。
国际上比较著名的知识图谱库有Freebase、Wikidata、Yago、DBPedia、Wolfram Alpha等。
行业知识图谱通常需要依靠特定行业如金融、电信、教育等行业的数据来构建，主要应用于行业智能商业和智能服务的场景，要求精准，如投资决策、智能客服等。行业知识图谱中，实体的属性与数据模式往往比较丰富，规模化扩展要求更迅速、知识结构更加复杂、知识质量要求更高、知识的应用形式也更加广泛。在运用层面，知识图谱可以在风险评估与反欺诈、智能搜索和数据可视化等领域发挥重要作用。
基于以上三大类型平台分析，随着全球化和大数据时代的来临，互联网数据呈几何级海量倍增，数据类型日渐多样，数据结构日趋复杂。互联网数据高速增长、快速变化的同时，加剧了信息不及时、不准确、不全面等不对称问题，也会导致诸多不确定性和风险隐患。因此，各类金融投资机构在保障市场竞争地位的同时，也需更加谨慎而积极的选择各自在信息平台、情报平台、以及知识图谱方面的合作伙伴，善用信息，善用情报。
