البرمجة اللغوية العصبية في التمويل: تحليل النص يجعل قرارات الاستثمار أسهل

• كاتب:
• اسم المؤلف

  البصيرة الكمومية
• 10 أكتوبر 2022

ملخص البصيرة

تعمل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتكنولوجيا المصاحبة لها، توليد اللغة الطبيعية (NLG)، على إحداث تحول في الصناعة المالية من خلال أتمتة تحليل البيانات وإنشاء التقارير. لا تعمل هذه التقنيات على تبسيط المهام مثل العناية الواجبة وتحليل ما قبل التجارة فحسب، بل توفر أيضًا إمكانات جديدة، مثل تحليل المشاعر واكتشاف الاحتيال. ومع ذلك، مع تزايد اندماجها في الأنظمة المالية، هناك حاجة متزايدة إلى إرشادات أخلاقية وإشراف بشري لضمان الدقة وخصوصية البيانات.

البرمجة اللغوية العصبية في سياق التمويل

تتمتع معالجة اللغات الطبيعية (NLP) بالقدرة على التدقيق في كميات هائلة من النصوص لإنشاء روايات مدعومة بالبيانات تقدم رؤى قيمة للمستثمرين والشركات في قطاع الخدمات المالية. ومن خلال القيام بذلك، فإنه يساعد في توجيه القرارات بشأن مكان تخصيص رأس المال لتحقيق أقصى قدر من العوائد. باعتبارها فرعًا متخصصًا في الذكاء الاصطناعي، تستخدم البرمجة اللغوية العصبية عناصر لغوية مختلفة مثل الكلمات والعبارات وهياكل الجملة لتمييز المواضيع أو الأنماط في كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. تشير البيانات المنظمة إلى المعلومات التي يتم تنظيمها بتنسيق محدد ومتسق، مثل مقاييس أداء المحفظة، بينما تشمل البيانات غير المنظمة مجموعة متنوعة من تنسيقات الوسائط، بما في ذلك مقاطع الفيديو والصور والبودكاست.

بناءً على أسس الذكاء الاصطناعي، تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) خوارزميات لتنظيم هذه البيانات في أنماط منظمة. يتم بعد ذلك تفسير هذه الأنماط بواسطة أنظمة توليد اللغة الطبيعية (NLG)، التي تحول البيانات إلى روايات لإعداد التقارير أو سرد القصص. يتيح هذا التآزر بين تقنيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وتقنيات NLG إجراء تحليل شامل لمجموعة واسعة من المواد في القطاع المالي. يمكن أن تتضمن هذه المواد التقارير السنوية ومقاطع الفيديو والنشرات الصحفية والمقابلات وبيانات الأداء التاريخية من الشركات. ومن خلال تحليل هذه المصادر المتنوعة، يمكن للتكنولوجيا تقديم المشورة الاستثمارية، مثل اقتراح الأسهم التي قد تستحق الشراء أو البيع.

إن تطبيق البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وNLG (NLG) في صناعة الخدمات المالية له آثار كبيرة على مستقبل الاستثمار وصنع القرار. على سبيل المثال، يمكن للتكنولوجيا أتمتة عملية جمع البيانات وتحليلها التي تستغرق وقتًا طويلاً، مما يسمح للمحللين الماليين بالتركيز على المزيد من المهام الإستراتيجية. علاوة على ذلك، يمكن للتكنولوجيا أن تقدم نصائح استثمارية أكثر تخصيصًا من خلال الأخذ في الاعتبار نطاقًا أوسع من مصادر البيانات. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أنه على الرغم من أن هذه التقنيات توفر العديد من المزايا، إلا أنها لا تخلو من القيود، مثل احتمال التحيز الخوارزمي أو الأخطاء في تفسير البيانات. ولذلك، قد تظل هناك حاجة إلى الإشراف البشري لضمان الحصول على النتائج الأكثر دقة وموثوقية.

التأثير التخريبي

اعتاد بنك جيه بي مورجان آند تشيس، وهو بنك مقره الولايات المتحدة، على قضاء ما يقرب من 360,000 ألف ساعة سنويًا في إجراء مراجعات العناية الواجبة اليدوية للعملاء المحتملين. أدى تطبيق أنظمة البرمجة اللغوية العصبية إلى أتمتة جزء كبير من هذه العملية، مما أدى إلى تقليل الوقت المستغرق بشكل كبير وتقليل الأخطاء الكتابية. في مرحلة ما قبل التجارة، كان المحللون الماليون يقضون نحو ثلثي وقتهم في جمع البيانات، وغالبا دون معرفة ما إذا كانت هذه البيانات ذات صلة بمشاريعهم. قامت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بأتمتة جمع البيانات وتنظيمها، مما يسمح للمحللين بالتركيز على معلومات أكثر قيمة وتحسين الوقت الذي يقضيه في صناعة الخدمات المالية.

يعد تحليل المشاعر مجالًا آخر تُحدث فيه البرمجة اللغوية العصبية تأثيرًا كبيرًا. من خلال تحليل الكلمات الرئيسية واللهجة في البيانات الصحفية ووسائل التواصل الاجتماعي، يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم المشاعر العامة تجاه الأحداث أو الأخبار، مثل استقالة الرئيس التنفيذي للبنك. ويمكن بعد ذلك استخدام هذا التحليل للتنبؤ بكيفية تأثير مثل هذه الأحداث على سعر سهم البنك. بالإضافة إلى تحليل المشاعر، تدعم البرمجة اللغوية العصبية أيضًا الخدمات الأساسية مثل اكتشاف الاحتيال وتحديد مخاطر الأمن السيبراني وإنشاء تقارير الأداء. يمكن أن تكون هذه القدرات مفيدة بشكل خاص لشركات التأمين، التي يمكنها نشر أنظمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفحص طلبات العملاء بحثًا عن أي تناقضات أو عدم دقة عند المطالبة بسياسة ما.

بالنسبة للحكومات والهيئات التنظيمية، فإن الآثار الطويلة الأجل للبرمجة اللغوية العصبية في الخدمات المالية جديرة بالملاحظة أيضًا. يمكن أن تساعد التكنولوجيا في مراقبة الامتثال وإنفاذ اللوائح المالية بشكل أكثر كفاءة. على سبيل المثال، يمكن للبرمجة اللغوية العصبية فحص المعاملات المالية وتحليلها تلقائيًا لتحديد الأنشطة المشبوهة، والمساعدة في مكافحة غسيل الأموال أو التهرب الضريبي. ومع ذلك، مع زيادة انتشار هذه التقنيات، قد تكون هناك حاجة إلى لوائح جديدة لضمان الاستخدام الأخلاقي وخصوصية البيانات. 

الآثار المترتبة على البرمجة اللغوية العصبية المطبقة في صناعة الخدمات المالية

قد تشمل الآثار الأوسع نطاقًا للاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية من قبل شركات الخدمات المالية ما يلي:

• تعمل أنظمة البرمجة اللغوية العصبية و NLG معًا لجمع البيانات وكتابة التقارير حول المراجعات السنوية والأداء وحتى أجزاء القيادة الفكرية.
• المزيد من شركات التكنولوجيا المالية التي تستخدم البرمجة اللغوية العصبية لإجراء تحليل المشاعر على المنتجات والخدمات الحالية والعروض المستقبلية والتغييرات التنظيمية.
• كان هناك حاجة إلى عدد أقل من المحللين لإجراء تحليل ما قبل التداول ، وبدلاً من ذلك ، يتم تعيين المزيد من مديري المحافظ لعمليات اتخاذ قرارات الاستثمار.
• ستصبح أنشطة الكشف عن الاحتيال والتدقيق بمختلف أشكالها أكثر شمولاً وفعالية.
• تصبح الاستثمارات ضحية "لعقلية القطيع" إذا كان الكثير من البيانات المدخلة تستخدم مصادر بيانات مماثلة. 
• زيادة مخاطر التلاعب بالبيانات الداخلية والهجمات الإلكترونية، وخاصة تثبيت بيانات التدريب الخاطئة.

أسئلة للنظر فيها

• إذا كنت تعمل في مجال التمويل ، فهل تستخدم شركتك البرمجة اللغوية العصبية لأتمتة بعض العمليات؟ 
• إذا كنت تعمل خارج نطاق الخدمات المالية ، فكيف يمكن تطبيق البرمجة اللغوية العصبية في مجال عملك؟
• كيف تعتقد أن الأدوار المصرفية والمالية ستتغير بسبب البرمجة اللغوية العصبية؟