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Colourful lines of data displayed against a black background

COVID-19 Company News Tracker

Identificando riscos e oportunidades da COVID-19 para empresas, setores e cadeias de suprimentos

Utilizando o processamento de linguagem natural para ajudar as empresas a detectar sinais de riscos e oportunidades com mais rapidez e eficácia nos dados de notícias.

Problema e oportunidade

Acompanhar as notícias e os dados mais relevantes e significativos sobre a COVID-19 representa grandes desafios no mundo todo. 

Economistas, analistas de investimento e comerciantes precisam conseguir monitorar os impactos positivos e negativos dos eventos sobre as empresas, os setores e as cadeias de suprimentos. Mas a velocidade e o volume dos desenvolvimentos comunicados nas notícias dificultam tudo isso. 

De novembro de 2019 a agosto de 2020, a Reuters relatou mais de 150 mil artigos de notícias que mencionavam a COVID-19.

Screen shot from COVID-19 company news tracker showing search results featuring relevant headlines

Resultados da pesquisa da empresa que exibem manchetes relevantes com riscos e oportunidades identificados

Solução        

Gerando insights quando ocorrem eventos imprevistos e de alto impacto

O Refinitiv Labs criou o COVID-19 Company News Tracker. Ele apresenta sinais de série temporal relacionados ao coronavírus que permitem que os clientes identifiquem rapidamente sinais de risco e oportunidade nos dados de notícias da Refinitiv.

O modelo de aprendizagem automática (ML) e processamento de linguagem natural (NLP) apresenta insights sobre as empresas e os setores de interesse para quando os eventos imprevistos e de alto impacto geram incertezas nos mercados financeiros.

O COVID-19 Company News Tracker já está disponível para uso no aplicativo Macro Vitals, no Eikon e no Workspace.

Screen shot of COVID-19 company news tracker with time series charts

Gráfico temporal que compara riscos, oportunidades e informações básicas da empresa e seus pares

O COVID-19 News Tracker em ação

Combinando ML, NLP e dados de alta qualidade

O protótipo inclui:

  • Um modelo de ML e NLP criado com base em um monitor de riscos existente do Refinitiv Labs e em um modelo de NLP de código aberto do Google chamado BERT
  • Pré-treinado com 2,7 milhões de palavras relevantes do Refinitiv News Archive e 7.500 artigos comentados
  • Determina automaticamente se um artigo de notícias contém um risco ou uma oportunidade da COVID-19 para as empresas ou os setores mencionados
  • Acompanha as tendências de riscos e oportunidades ao longo do tempo e compara os resultados da empresa com os de seus pares
Screen shot of COVID-19 company news tracker featuring value chain diagram

Diagrama interativo da cadeia de valor que ilustra os riscos e as oportunidades mencionados para as empresas relacionadas

Uma abordagem colaborativa

O Refinitiv Labs adota uma abordagem colaborativa e concentrada no cliente para criar soluções para problemas reais dos mercados financeiros, que combinam feedback de clientes, amplos recursos de dados e tecnologias excepcionais de parceiros.

Colaborando com nossos clientes

  • Estrategistas, economistas, comerciantes, gerentes de patrimônio, analistas empresariais e especialistas em dados foram consultados durante todo o processo de desenvolvimento para criar uma solução relevante para suas próprias necessidades e pontos problemáticos
  • O feedback dos clientes orientou a funcionalidade e a interface de usuário do aplicativo
  • Casos de uso adicionais sugeridos pelos clientes para melhorar o modelo de ML

Tecnologias de parceiros da Refinitiv:

  • AWS CloudWatch
  • AWS Batch
  • MySQL
  • Node.js
  • Angular
  • BERT
  • BERT as a service
  • Python
  • NLTK
  • spaCy

De olho no futuro

Graphic illustrating a black arrow moving inside a blue box

O que o Refinitiv Labs pretende fazer em seguida...

A equipe está trabalhando em melhorias e funcionalidades adicionais, como:

  • A capacidade de determinar a natureza temporal das notícias e de mostrar aos clientes quando os dados se relacionam com eventos passados, eventos contínuos ou desenvolvimentos esperados futuramente
  • O potencial de implementar o modelo para detectar e responder melhor a futuros macroeventos inesperados e de alto impacto