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随着大数据技术的快速发展，全球数据量正以前所未有的速度增长，数据来源和数据类型也逐渐多样化。在不断增加的海量数据中，非结构化数据的占比越来越大，并显示出不容忽视的商业价值。对于企业而言，数据应用正成为企业竞争力的核心要素。
如今，券商、基金等金融通道的中介服务同质化现象严重。此外，在宏观环境下，黑天鹅事件频现，投资者的情绪深受市场波动影响。依靠同质化的数据信息以及投资者的主观经验已经不能满足金融机构的需要。
中译语通CEO于洋在1月9日举办的“另类数据：新石油”(Alternative Data: New Oil)大会上强调，“另类数据将为全球金融量化带来独有超额价值”。
另类数据是传统金融数据的补充，在金融交易中可以为投资者提供更广泛的交易思路、更多维的分析角度，以获取超额的市场收益。与传统的基本面、财务、历史行情等金融数据相比，另类数据具备实时性高、数据量大、“原始”等特点。可以预见，随着大数据技术和人工智能技术的发展，另类数据的价值会越来越大。
如何理解另类数据在金融量化领域中的实际应用?于洋说：“我们可以通过某家餐饮企业的外卖订单量、微信上用户对于企业的评价等社交数据，来判断企业的经营情况，判断企业的信用。这些数据是另类数据的一种，可以提供不同视角的市场洞察。”
在全球金融市场的不确定因素增加的情况下，金融市场呈现出更多震荡走势。于洋认为，二级市场或是整个金融行业，比拼的都是第一手信息和数据的认识与应用，拥有别人没有的独特视角的数据是非常有价值的。
如今，越来越多的金融从业者开始关注另类数据，期望通过另类数据捕捉更及时有效的交易信号，另类数据的价值越来越多的得到全球金融量化巨擎的应用和青睐。而另类数据的挖掘应用离不开长期的大数据技术积累和沉淀。据于洋介绍，中译语通五年间在大数据领域持续深耕，积累了科技数据、金融数据、互联网开放数据等庞大的数据资源，正是这些精细颗粒度的数据资源造就了庞大的市场情绪，助力另类数据在金融量化领域的创新应用。
关于如何以大数据、人工智能技术驱动金融量化发展，挖掘另类数据潜力并实现其价值最大化，于洋结合中译语通的实践给出了详细的阐述。
中译语通基于强大的大数据及人工智能技术，对全球海量开放非结构化数据进行精细化分析和深度挖掘，构建量化模型，用量化数据计算市场信息、投资者信心等另类数据，为投资者提供投资机会分析，从全球角度制定最佳投资策略。
于洋重点从市场情绪、市场情感、全球恐慌指数等独有算法与数据出发，结合数据资产、知识图谱构建能力等角度向亿欧介绍了中译语通探索全球海量金融另类数据价值的技术实力和实践成果。其中，中译语通构建的上证指数量化模型超过三个月的连续交易预测趋势准确率超过85%、并且能够实现长周期、短周期和每日股指数值进行实时数据计算。
在谈到市场情绪对金融市场行情的影响时，于洋谈到，触发市场情绪将助力更高效的市场决策，全方位感知与测量市场情绪，实时准确判断对市场的影响，对金融量化有重大意义。中译语通运用NLP金融市场情绪算法，分析政策因子、情绪因子、风控因子和成长因子等多维度参考因子，并应用至投资交易、大宗商品贸易、行业监管等不同领域，为投资者提供不同视角的市场洞察分析，发现新的市场投资机会。
未来，中译语通将继续深度布局金融大数据领域，挖掘全球海量另类数据的巨大价值，通过持续深耕大数据和人工智能技术，用前沿科技挖掘数字经济的新石油，从而推动金融量化科技的创新发展，成为金融科技时代的新彭博，新路透。
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