Kensho | 标普全球旗下人工智能与机器学习解决方案
在当今数据驱动的世界中,企业深陷信息洪流却苦于洞察匮乏。从财报电话会议记录到复杂的财务报告,再到非结构化的新闻资讯,海量数据令人应接不暇。有效驾驭这些数据,正是解锁竞争优势的关键。此刻,标普全球旗下创新人工智能分支——Kensho应运而生。Kensho提供一套强大的人工智能解决方案,专为结构化处理、分析及丰富复杂数据而设计,将信息过载转化为可执行的商业洞察,助力全球顶尖机构实现智能决策。
本指南全面解析Kensho产品体系,涵盖核心功能特性、定价模式及竞争优势。无论您是金融分析师、数据科学家,还是金融科技领域的技术决策者,理解Kensho的能力对把握企业级人工智能未来至关重要。我们将探索Kensho先进的机器学习与自然语言处理工具如何重塑工作流程、优化决策机制并驱动前所未有的运营效能。
揭秘Kensho核心AI功能

Kensho的核心优势在于其专业化工具组合,每项工具均针对特定高价值数据挑战精心打造。这些绝非通用型模型,而是基于标普全球海量专有数据集训练的尖端数据解决方案,在金融等领域具备无与伦比的精准度和行业洞察力。
Kensho Scribe:AI驱动的语音转写
人工转写财报电话、访谈和会议记录效率低下、成本高昂且易出错。Kensho Scribe作为尖端语音转文本解决方案,可在数分钟内生成高精度、区分说话人的转录文本。
- 核心功能: 针对金融与商业场景中的专业术语和口音深度优化
- 应用场景: 即时生成可搜索的精准投资者电话记录,无需人工复核即可捕捉关键指标与情绪信号
Kensho Link:非结构化数据结构化
能否即时识别文档中提及的所有公司并关联其官方市场标识符?Kensho Link正是为此而生。它能清洗、标准化非结构化文本数据(如公司名称),并关联至标普全球Capital IQ等权威数据库。
- 核心功能: 高精度实体消歧(例如区分科技公司"苹果"与水果"苹果")
- 应用场景: 自动化关联新闻报道中的公司信息至内部CRM或投资组合管理系统,确保数据一致性
Kensho NERD:命名实体识别与消歧
NERD较Link更进一步,可在任意文本中识别并分类各类命名实体——人物、地点、机构等。其采用先进自然语言处理技术理解上下文,输出结构化结果。
- 核心功能: 为每个识别实体提供置信度评分,支持精细化数据处理
- 应用场景: 从数千份研究报告中提取关键高管、公司与地理位置信息,构建关系图谱或洞察新兴趋势
Kensho Classify:AI驱动的文档分类
文档整理与分派是重大运营瓶颈。Kensho Classify运用前沿机器学习模型,基于内容实现文档自动分类。该工具可适配您的定制分类体系,以超人类的速度与准确度处理从新闻稿件到监管文件的所有文档。
- 核心功能: 高度可定制化,学习特定业务逻辑与分类需求
- 应用场景: 按行业领域、相关性或情感倾向自动标记新闻流,即时路由关键信息至对应分析师团队
解读Kensho定价模式

作为顶级企业级AI解决方案提供商,Kensho不提供标准化定价套餐。这符合此类服务的行业惯例,因为客户在数据量、实施复杂度、定制需求和支持等级方面存在独特差异。
定价通常采用"联系询价"模式,具体包含:
- 需求发现与范围界定: 初步咨询阶段,Kensho团队将深入了解您的具体场景、数据源及目标成果
- 定制方案: 基于需求范围,Kensho将提供定制方案。关键定价因素包括:
- API用量: 处理数据量(如Scribe的音频时长、NERD的文档数量)
- 模型定制: Kensho Classify等模型学习专属分类体系所需的训练强度
- 集成支持: 将Kensho人工智能解决方案接入现有工作流所需的工程支持等级
- 标普全球数据访问: 整合Kensho预连接的标普全球专有数据集的价值
虽然具体价格未公开,但其价值主张清晰可见:投资回报体现在运营效率的指数级提升、操作风险的显著降低,以及通过卓越数据洞察获取超额收益的能力。这笔投入是对数据基础设施的战略布局,其背后是金融界备受尊敬的标普全球。
竞争优势对比:Kensho vs 竞品

Kensho身处激烈竞争环境,但作为标普全球旗下的独特定位赋予其显著优势。以下是与常见解决方案的对比:
| 特性 | Kensho AI解决方案 | 通用云AI(如Google AI, AWS) | 垂直领域数据供应商 |
|---|---|---|---|
| 专业化程度 | 深耕金融、商业与经济领域 | 需大量领域定制训练的通用模型 | 通常聚焦单一数据类型 |
| 数据整合 | 原生集成标普全球优质海量数据集 | 需自行准备、清洗和结构化数据 | 提供自有数据集但难整合 |
| 准确度 | 金融商业语言处理达行业顶尖水平 | 未经优化时专业术语处理表现不稳定 | 特定领域精度高但覆盖有限 |
| 部署模式 | 提供专属支持的企业级托管方案 | 自助式服务,需自有MLOps团队支持 | 通常为固定数据流或SaaS |
| 目标用户 | 金融机构、跨国企业与政府机构 | 构建定制应用的开发者与数据科学家 | 需要特定数据点的分析师 |
本质上,云AI平台提供基础组件,而Kensho提供近乎完整的领域优化解决方案。
快速入门:Kensho API实战演示

Kensho工具的集成设计对开发团队极其友好,通常通过安全REST API访问。以下Python示例演示如何调用Kensho NERD API从新闻片段提取实体:
import requests
import json
# Kensho提供的安全API密钥与端点
API_KEY = "您的KENSHO_API密钥"
NERD_ENDPOINT = "https://api.kensho.com/v1/nerd"
# 待分析文本
article_text = """
标普全球宣布收购IHS Markit,此举预计将重塑金融信息格局。
这笔价值440亿美元的交易由首席执行官Douglas Peterson主导。
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"text": article_text
}
# 发起API请求
response = requests.post(NERD_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(payload))
# 处理结果
if response.status_code == 200:
entities = response.json().get("entities", [])
print("提取实体:")
for entity in entities:
print(f"- 文本: {entity['text']}, 类型: {entity['type']}, 置信度: {entity['confidence']:.2f}")
else:
print(f"错误: {response.status_code} - {response.text}")
# 预期输出:
# 提取实体:
# - 文本: 标普全球, 类型: 机构, 置信度: 0.99
# - 文本: IHS Markit, 类型: 机构, 置信度: 0.98
# - 文本: 440亿美元, 类型: 金额, 置信度: 0.95
# - 文本: Douglas Peterson, 类型: 人物, 置信度: 0.97
此示例展示了发送非结构化文本并获取可操作结构化数据的简易流程。这种开发者友好模式可快速集成至任何数据解决方案管道。
结论:企业AI转型的战略伙伴

背靠标普全球数据权威的Kensho,不仅提供工具组合,更提供战略优势。通过部署其专业人工智能解决方案,组织可自动化繁琐任务,从非结构化数据中挖掘深层洞察,使团队聚焦高价值分析而非底层数据处理。领域定制化机器学习模型、无缝对接世界级金融数据、聚焦解决现实金融科技挑战的三重优势,使Kensho成为强大的转型伙伴。若您的组织已准备超越人工流程,真正释放数据价值,探索Kensho企业级AI产品套件将是至关重要的下一步。