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大數據的發展已經使很多的企業認識到數據整合到企業決策中的重要性，但是很多企業的管理層看到了數據，但是可以真正使用數據整合決策中還只是少部分，很多企業并不能根據交易的信息或者用戶的信息來生成持續的信息。因此語義分析就可以將這些數據變為可操作性，讓數據挖掘往更加深入的方向發展。

第一、語義分析提升用戶的體驗

在金融行業開說，很多的金融機構都是需要將用戶的需求和喜好作為選擇銀行的關鍵因素，在使用的過程中，很多人都會發現一個問題，如果想要以圖標來作為決策支持的話是比較困難的。語義分析可以通過對用戶的信息的不斷的整合，使得企業可以對顧客機型更加全面的了解，只有滿足了用戶的需求，才有采取有針對性的方式加深用戶的忠誠度，為用戶提供更加個性化的用戶體驗。

第二、語義分析提升非法活動的檢測

在金融行業，內部操作交易、洗錢等欺詐性的時間對于銀行的信譽影響重大，語義分析可以幫助企業在欺詐等非法活動的識別和預防上可以進行相關性的分析，不斷的推斷人物和時間之間的關系，幫助企業進行交易行為的甄別，幫助企業檢測和發現類似的腐敗行為。

第三、語義分析簡化企業的操作

在金融行業，對于交易的記錄等都是比較嚴格管控的，語義分析可以幫助金融企業建立數據的映射的模型，同時設置好語義分析之間標準，如果可以更好的簡化相關的規范，讓交易的過程更加透明，是不是可以讓金融企業可以更好的進行業務操作，也可以更好的服務客戶。

金融企業是不是只要使用大數據技術就好了，答案當然是不可以的，固步自封的金融企業也會被大數據淹沒的，了解語義分析的技術，探索更深層次的數據信息，挖掘更深層次的數據價值，才能讓數據更好的為企業進行服務，為金融企業決策提供最好的支持。