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Arria NLG et BNY Mellon collaborent pour transformer les données en analyses grâce à la technologie du langage naturel


NEW YORK, 6 mai 2020 /PRNewswire/ -- Arria NLG, l'un des principaux fournisseurs de technologie de génération automatique de textes (GAT) en langage naturel, a annoncé aujourd'hui une collaboration avec The Bank of New York Mellon Corporation (« BNY Mellon »), qui vise à aider les gestionnaires d'actifs et les propriétaires d'actifs à transformer les données en analyses exploitables. Les clients des solutions de données et d'analyse de BNY Mellon pourront désormais extraire de meilleures informations à partir de leurs données grâce aux grands atouts de la génération automatique de textes en langage naturel.

BNY Mellon Data and Analytics Solutions' clients will now be able to unlock better insights from their data through the power of natural language generation

« Notre technologie d'intelligence artificielle au service du langage naturel permet de générer des aperçus et des récits automatisés et en temps réel, en termes simples et faciles à comprendre, directement à partir des données », a déclaré Sharon Daniels, PDG d'Arria NLG. « Nous sommes heureux d'accélérer la vitesse d'accès à de nouvelles sources potentielles d'Alpha inexploité pour les clients des solutions de données et d'analyse de BNY Mellon, afin de les aider à prendre des décisions d'investissement plus éclairées et à accroître plus efficacement leurs actifs ».

Les clients des solutions de données et d'analyse de BNY Mellon peuvent désormais tirer parti des capacités sophistiquées de génération automatique de textes en langage naturel d'Arria, intégrées à la suite de solutions Eagle Performance and Data Management. L'alliance d'Arria NLG avec l'expérience de BNY Mellon en matière de technologie financière aidera les clients à accélérer leur analyse de données et à traduire les données en langage et en connaissances dans toutes les catégories de données d'investissement, notamment la gestion de portefeuille, la mesure de la performance et l'analyse des attributions.

« Nous sommes ravis d'offrir les capacités en GAT d'Arria au sein de notre plateforme de pointe afin d'aider les clients à répondre aux besoins en termes de conformité, tout en s'adaptant aux changements constants du marché et des réglementations », a déclaré Charles Teschner, responsable mondial des solutions de données et d'analyse de BNY Mellon. « Cette collaboration permet à nos clients de générer des commentaires professionnels, cohérents et impartiaux, de faire évoluer leurs opérations de rapport des données et de réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à l'analyse de grands volumes de données ».

Pour en savoir plus 

À propos d'Arria NLG 
Arria NLG est le leader mondial de la génération automatique de textes (GAT), une forme d'intelligence artificielle qui se spécialise dans l'extraction de renseignements à partir de sources de données complexes et qui communique ces informations en langage naturel (c'est-à-dire comme si ce texte était écrit ou prononcé par un être humain). L'architecture API d'Arria permet une intégration totalement fluide avec toute plate-forme BI (veille économique), RPA (automatisation des processus par la robotique) ou vocale.

Arria peut se targuer d'avoir la plus grande expertise en GAT au monde et dispose d'un portefeuille croissant de 27 brevets GAT (NLG en anglais) de base. Parmi les grandes entreprises internationales en plein essor qui sont clientes d'Arria, on trouve notamment des banques, des prestataires de services financiers et d'assurance, des entreprises de produits pharmaceutiques et de biens de consommation, ainsi que des groupes d'information et de médias. Ces entreprises mondiales déploient désormais en leur sein des rapports automatisés qui s'appuient sur la GAT en utilisant la plate-forme NLG Studio d'Arria. Vous trouverez des informations supplémentaires sur www.arria.com.

Contact pour les médias : Lyndsee Manna
Vice-présidente principale du développement commercial et des partenariats
[email protected] 

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