英国上市公司365杨娟博士团队在管理学与信息科学交叉领域重要期刊《Journal of Organizational and End User Computing》上发表题为“The Financial Institution Text Data Mining and Value Analysis Model Based on Big Data and Natural Language Processing”研究成果。该期刊同时被SCIE和SSCI收录，在JCR分区中，其“信息科学与图书馆科学”学科排名位列前15%，“计算机科学·信息系统”学科排名位列前20%，是组织与终端用户计算领域内公认的高水平国际期刊。
本研究基于SEC Edgar金融年报、FinDKG等多源权威数据，运用多维集成模型（MI-FinText）与计量分析发现，基于大数据与自然语言处理的文本挖掘技术能够显著提升金融机构对非结构化数据的处理效率，突破传统模型在时序依赖性与动态关系捕捉方面的局限，有效增强情感分析、事件检测和价值预测的协同能力。团队建议，未来应针对不同市场情境与实体关系构建自适应动态图谱机制，推动人工智能在金融领域的深度融合与普惠化应用。
