在金融数据领域，彭博用三十多年的时间从一个向用户提供部分美国公司金融数据的公司成长到了现在覆盖全球基本上所有公司的全方面的超大型集成平台。这些金融数据都需要从不同的格式中被尽可能快速并且准确的提取出来，标准化，最后通过统一的格式反馈到市场。在本次演讲中，我们将讲述在神经网络领域最新的突破如何帮助彭博对文件进行自动化处理，并将展示其在数据提取及分析方面体现出来的更高准确度和更快处理速度。

听众受益

1. 了解大数据背景下金融相关行业的一些独特挑战和问题，包括源数据源格式多样性及不规范性，准确性和低延时的高要求等；
2. 深入理解神经网络如何帮助从文件中识别和提取有用的金融信息；
3. 了解如何满足大型神经网络对数据和运维的海量需求；
4. 探讨如何高效率的大规模部署深度学习模型。