НЛП у галіне фінансаў: аналіз тэксту палягчае прыняцце інвестыцыйных рашэнняў

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Кастрычнік 10, 2022

Кароткі агляд

Апрацоўка натуральнай мовы (NLP) і спадарожная тэхналогія, генерацыя натуральнай мовы (NLG), трансфармуюць фінансавую галіну шляхам аўтаматызацыі аналізу даных і стварэння справаздач. Гэтыя тэхналогіі не толькі ўпарадкоўваюць такія задачы, як належная абачлівасць і аналіз перад гандлем, але і прапануюць новыя магчымасці, такія як аналіз настрояў і выяўленне махлярства. Аднак па меры таго, як яны ўсё больш інтэгруюцца ў фінансавыя сістэмы, узрастае патрэба ў этычных рэкамендацыях і чалавечым кантролі для забеспячэння дакладнасці і прыватнасці даных.

НЛП у кантэксце фінансаў

Апрацоўка натуральнай мовы (NLP) мае магчымасць прасейваць вялізныя аб'ёмы тэксту для стварэння апавяданняў на аснове дадзеных, якія прапануюць каштоўную інфармацыю для інвестараў і кампаній у сектары фінансавых паслуг. Робячы гэта, гэта дапамагае прымаць рашэнні аб тым, куды размеркаваць капітал для атрымання максімальнай прыбытку. З'яўляючыся спецыялізаванай галіной штучнага інтэлекту, НЛП выкарыстоўвае розныя лінгвістычныя элементы, такія як словы, фразы і структуры прапаноў, каб распазнаваць тэмы або шаблоны як у структураваных, так і ў неструктураваных дадзеных. Структураваныя даныя адносяцца да інфармацыі, якая арганізавана ў пэўным паслядоўным фармаце, напрыклад, паказчыкі эфектыўнасці партфеля, у той час як неструктураваныя даныя ахопліваюць розныя медыяфарматы, у тым ліку відэа, выявы і падкасты.

Абапіраючыся на аснову штучнага інтэлекту, НЛП выкарыстоўвае алгарытмы для арганізацыі гэтых даных у структураваныя схемы. Затым гэтыя ўзоры інтэрпрэтуюцца сістэмамі генерацыі натуральнай мовы (NLG), якія пераўтвараюць даныя ў апавяданні для справаздач або апавядання. Гэтая сінэргія паміж тэхналогіямі NLP і NLG дазваляе праводзіць комплексны аналіз шырокага спектру матэрыялаў у фінансавым сектары. Гэтыя матэрыялы могуць уключаць гадавыя справаздачы, відэаролікі, прэс-рэлізы, інтэрв'ю і гістарычныя дадзеныя аб эфектыўнасці кампаній. Аналізуючы гэтыя разнастайныя крыніцы, тэхналогія можа прапанаваць інвестыцыйныя парады, напрыклад, прапанаваць, якія акцыі варта купіць або прадаць.

Прымяненне NLP і NLG у сферы фінансавых паслуг мае значныя наступствы для будучыні інвестыцый і прыняцця рашэнняў. Напрыклад, тэхналогія можа аўтаматызаваць працаёмкі працэс збору і аналізу даных, тым самым дазваляючы фінансавым аналітыкам засяродзіцца на больш стратэгічных задачах. Больш за тое, тэхналогія можа прапанаваць больш персаналізаваныя парады па інвестыцыях, улічваючы больш шырокі спектр крыніц даных. Аднак важна адзначыць, што хоць гэтыя тэхналогіі даюць шмат пераваг, яны не пазбаўлены абмежаванняў, такіх як патэнцыял алгарытмічнай зрушэння або памылак у інтэрпрэтацыі даных. Такім чынам, для забеспячэння найбольш дакладных і надзейных вынікаў усё яшчэ можа спатрэбіцца чалавечы нагляд.

Разбуральнае ўздзеянне

Амерыканскі банк JP Morgan & Chase штогод траціў каля 360,000 XNUMX гадзін на ручную праверку патэнцыяльных кліентаў. Укараненне сістэм НЛП аўтаматызавала значную частку гэтага працэсу, істотна скараціўшы выдаткаваны час і звёўшы да мінімуму памылкі. На этапе перад гандлем фінансавыя аналітыкі марнавалі каля дзвюх трацін свайго часу на збор дадзеных, часта не ведаючы, ці будуць гэтыя дадзеныя мець дачыненне да іх праектаў. НЛП аўтаматызавала гэты збор і арганізацыю дадзеных, дазваляючы аналітыкам засяродзіцца на больш каштоўнай інфармацыі і аптымізуючы час, праведзены ў індустрыі фінансавых паслуг.

Аналіз пачуццяў - яшчэ адна вобласць, дзе НЛП аказвае істотны ўплыў. Аналізуючы ключавыя словы і тон у прэс-рэлізах і сацыяльных сетках, штучны інтэлект можа ацаніць настроі грамадства ў адносінах да падзей або навін, такіх як адстаўка генеральнага дырэктара банка. Затым гэты аналіз можна выкарыстоўваць для прагназавання таго, як такія падзеі могуць паўплываць на цану акцый банка. Акрамя аналізу настрояў, NLP таксама падтрымлівае асноўныя паслугі, такія як выяўленне махлярства, выяўленне рызык кібербяспекі і стварэнне справаздач аб эфектыўнасці. Гэтыя магчымасці могуць быць асабліва карысныя для страхавых кампаній, якія могуць разгортваць сістэмы NLP для ўважлівага вывучэння заявак кліентаў на наяўнасць неадпаведнасцяў або недакладнасцей пры патрабаванні поліса.

Для ўрадаў і рэгулюючых органаў таксама варта адзначыць доўгатэрміновыя наступствы НЛП у сферы фінансавых паслуг. Тэхналогія можа дапамагчы ў больш эфектыўным маніторынгу захавання і выканання фінансавых правілаў. Напрыклад, NLP можа аўтаматычна сканаваць і аналізаваць фінансавыя аперацыі, каб пазначыць падазроныя дзеянні, дапамагаючы ў барацьбе з адмываннем грошай або ўхіленнем ад выплаты падаткаў. Аднак па меры таго, як гэтыя тэхналогіі становяцца ўсё больш распаўсюджанымі, можа ўзнікнуць неабходнасць у новых правілах для забеспячэння этычнага выкарыстання і канфідэнцыяльнасці даных. 

Наступствы прымянення НЛП у індустрыі фінансавых паслуг

Больш шырокія наступствы выкарыстання НЛП кампаніямі фінансавых паслуг могуць уключаць:

• Сістэмы NLP і NLG працуюць разам, каб збіраць даныя і пісаць справаздачы аб штогадовых аглядах, прадукцыйнасці і нават пра лідэрскія творы.
• Больш фінтэх-фірмаў выкарыстоўваюць НЛП для правядзення аналізу настрояў адносна існуючых прадуктаў і паслуг, будучых прапаноў і арганізацыйных змен.
• Менш аналітыкаў трэба было праводзіць аналіз перад гандлем, і замест гэтага больш партфельных менеджэраў наймалі для працэсаў прыняцця інвестыцыйных рашэнняў.
• Больш комплекснай і эфектыўнай стане дзейнасць па выяўленні махлярства і аўдыту розных форм.
• Інвестыцыі становяцца ахвярамі «статкавага менталітэту», калі занадта шмат ўваходных даных выкарыстоўвае падобныя крыніцы даных. 
• Павышаны рызыка ўнутраных маніпуляцый з дадзенымі і кібератак, у прыватнасці, усталяванне памылковых навучальных дадзеных.

Пытанні для разгляду

• Калі вы працуеце ў сферы фінансаў, ці выкарыстоўвае ваша фірма НЛП для аўтаматызацыі некаторых працэсаў? 
• Калі вы працуеце не ў сферы фінансавых паслуг, як можна прымяніць НЛП у вашай сферы?
• Як, на вашу думку, зменяцца ролі ў банках і фінансах дзякуючы НЛП?