NLP in finansies: Teksanalise maak beleggingsbesluite makliker

BEELDKREDIET:
Image krediet
iStock

NLP in finansies: Teksanalise maak beleggingsbesluite makliker

NLP in finansies: Teksanalise maak beleggingsbesluite makliker

Subopskrif teks
Natuurlike taalverwerking gee aan finansies ontleders 'n kragtige hulpmiddel om die regte keuses te maak.
    • Author:
    • Author naam
      Quantumrun Foresight
    • Oktober 10, 2022

    Insig opsomming

    Natuurlike taalverwerking (NLP) en sy gepaardgaande tegnologie, natuurlike taalgenerering (NLG), transformeer die finansiële industrie deur data-analise en verslaggenerering te outomatiseer. Hierdie tegnologieë stroomlyn nie net take soos omsigtigheidsondersoek en voorhandel-analise nie, maar bied ook nuwe vermoëns, soos sentimentanalise en bedrogopsporing. Namate hulle egter meer in finansiële stelsels geïntegreer word, is daar 'n groeiende behoefte aan etiese riglyne en menslike toesig om akkuraatheid en dataprivaatheid te verseker.

    NLP in finansiële konteks

    Natuurlike taalverwerking (NLP) het die vermoë om deur groot hoeveelhede teks te sif om data-gesteunde narratiewe te skep wat waardevolle insigte vir beleggers en maatskappye in die finansiëledienstesektor bied. Deur dit te doen, help dit om besluite te rig oor waar kapitaal vir maksimum opbrengste toegewys moet word. As 'n gespesialiseerde tak van kunsmatige intelligensie, gebruik NLP verskeie linguistiese elemente soos woorde, frases en sinstrukture om temas of patrone in beide gestruktureerde en ongestruktureerde data te onderskei. Gestruktureerde data verwys na inligting wat in 'n spesifieke, konsekwente formaat georganiseer is, soos portefeuljeprestasiemaatstawwe, terwyl ongestruktureerde data 'n verskeidenheid mediaformate insluit, insluitend video's, beelde en poduitsendings.

    Gebou op sy KI-grondslae, gebruik NLP algoritmes om hierdie data in gestruktureerde patrone te organiseer. Hierdie patrone word dan geïnterpreteer deur natuurlike taalgenerering (NLG) stelsels, wat die data omskakel in narratiewe vir verslaggewing of storievertelling. Hierdie sinergie tussen NLP- en NLG-tegnologie maak voorsiening vir 'n omvattende ontleding van 'n wye reeks materiale in die finansiële sektor. Hierdie materiaal kan jaarverslae, video's, persvrystellings, onderhoude en historiese prestasiedata van maatskappye insluit. Deur hierdie uiteenlopende bronne te ontleed, kan die tegnologie beleggingsadvies bied, soos om voor te stel watter aandele die moeite werd kan wees om te koop of verkoop.

    Die toepassing van NLP en NLG in die finansiëledienstebedryf het beduidende implikasies vir die toekoms van belegging en besluitneming. Die tegnologie kan byvoorbeeld die tydrowende proses van data-insameling en -ontleding outomatiseer, waardeur finansiële ontleders op meer strategiese take kan fokus. Boonop kan die tegnologie meer persoonlike beleggingsadvies bied deur 'n breër reeks databronne in ag te neem. Dit is egter belangrik om daarop te let dat hoewel hierdie tegnologieë baie voordele bied, hulle nie sonder beperkings is nie, soos die potensiaal vir algoritmiese vooroordeel of foute in data-interpretasie. Daarom kan menslike toesig steeds nodig wees om die mees akkurate en betroubare uitkomste te verseker.

    Ontwrigtende impak

    JP Morgan & Chase, 'n Amerikaanse bank, het vroeër jaarliks ​​ongeveer 360,000 XNUMX uur spandeer aan handmatige omsigtigheidsondersoeke vir potensiële kliënte. Die implementering van NLP-stelsels het 'n groot deel van hierdie proses geoutomatiseer, wat die tyd wat spandeer word aansienlik verminder en klerklike foute tot die minimum beperk. In die voorhandelfase het finansiële ontleders ongeveer twee derdes van hul tyd spandeer om data te versamel, dikwels sonder om te weet of daardie data selfs relevant sou wees vir hul projekte. NLP het hierdie data-insameling en organisasie geoutomatiseer, wat ontleders in staat stel om op meer waardevolle inligting te fokus en die tyd wat in die finansiëledienstebedryf spandeer word, te optimaliseer.

    Sentimentanalise is 'n ander domein waar NLP 'n wesenlike impak maak. Deur sleutelwoorde en toon in persverklarings en sosiale media te ontleed, kan KI die publiek se sentiment teenoor gebeure of nuusitems, soos die bedanking van 'n bank uitvoerende hoof, assesseer. Hierdie ontleding kan dan gebruik word om te voorspel hoe sulke gebeure die bank se aandeelprys kan beïnvloed. Behalwe vir sentimentanalise, ondersteun NLP ook noodsaaklike dienste soos bedrogopsporing, die identifisering van kuberveiligheidsrisiko's en die generering van prestasieverslae. Hierdie vermoëns kan veral nuttig wees vir versekeringsmaatskappye, wat NLP-stelsels kan ontplooi om kliëntvoorleggings te ondersoek vir teenstrydighede of onakkuraathede wanneer 'n polis geëis word.

    Vir regerings en regulerende liggame is die langtermyn-implikasies van NLP in finansiële dienste ook opmerklik. Die tegnologie kan help om voldoening te monitor en finansiële regulasies meer doeltreffend af te dwing. Byvoorbeeld, NLP kan outomaties finansiële transaksies skandeer en ontleed om verdagte aktiwiteite te vlag, wat help in die stryd teen geldwassery of belastingontduiking. Namate hierdie tegnologieë egter meer algemeen word, kan daar 'n behoefte wees aan nuwe regulasies om etiese gebruik en dataprivaatheid te verseker. 

    Implikasies van NLP toegepas binne die finansiële dienste industrie

    Wyer implikasies van NLP wat deur finansiëledienstemaatskappye aangewend word, kan die volgende insluit:

    • NLP- en NLG-stelsels werk saam om data te versamel en verslae te skryf oor jaarlikse oorsigte, prestasie en selfs gedagte-leierskapstukke.
    • Meer fintech-firmas wat NLP gebruik om sentimentanalise uit te voer oor bestaande produkte en dienste, toekomstige aanbiedinge en organisatoriese veranderinge.
    • Minder ontleders was nodig om voorhandel-analise uit te voer, en in plaas daarvan is meer portefeuljebestuurders aangestel vir beleggingsbesluitprosesse.
    • Bedrogopsporing en ouditaktiwiteite van verskillende vorme sal meer omvattend en doeltreffend word.
    • Beleggings word slagoffers van 'n "tropmentaliteit" as te veel insetdata soortgelyke databronne gebruik. 
    • Verhoogde risiko's vir interne datamanipulasie en kuberaanvalle, veral die installering van foutiewe opleidingsdata.

    Vrae om te oorweeg

    • As jy in finansies werk, gebruik jou firma NLP om sommige prosesse te outomatiseer? 
    • As jy buite finansiële dienste werk, hoe kan NLP in jou bedryf toegepas word?
    • Hoe dink jy sal die rol van bank- en finansies verander as gevolg van NLP?

    Insig verwysings

    Die volgende gewilde en institusionele skakels is vir hierdie insig verwys: