НЛП във финансите: Анализът на текста прави инвестиционните решения по-лесни

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Октомври 10, 2022

Резюме на прозрението

Обработката на естествен език (NLP) и придружаващата я технология, генериране на естествен език (NLG), трансформират финансовата индустрия чрез автоматизиране на анализа на данни и генерирането на отчети. Тези технологии не само рационализират задачи като надлежна проверка и анализ преди търговията, но също така предлагат нови възможности, като анализ на настроенията и откриване на измами. Въпреки това, тъй като те стават по-интегрирани във финансовите системи, има нарастваща нужда от етични насоки и човешки надзор, за да се гарантира точността и поверителността на данните.

НЛП в контекста на финансите

Обработката на естествен език (NLP) има способността да пресява огромни количества текст, за да създаде разкази, подкрепени от данни, които предлагат ценни прозрения за инвеститори и компании в сектора на финансовите услуги. По този начин той помага при вземането на решения къде да се разпредели капитал за максимална възвращаемост. Като специализиран клон на изкуствения интелект, НЛП използва различни лингвистични елементи като думи, фрази и структури на изречения, за да разпознае теми или модели както в структурирани, така и в неструктурирани данни. Структурираните данни се отнасят до информация, която е организирана в специфичен, последователен формат, като показатели за ефективност на портфолио, докато неструктурираните данни обхващат различни медийни формати, включително видеоклипове, изображения и подкасти.

Надграждайки своите AI основи, НЛП използва алгоритми, за да организира тези данни в структурирани модели. След това тези модели се интерпретират от системи за генериране на естествен език (NLG), които преобразуват данните в разкази за докладване или разказване на истории. Тази синергия между NLP и NLG технологиите позволява цялостен анализ на широка гама от материали във финансовия сектор. Тези материали могат да включват годишни доклади, видеоклипове, съобщения за пресата, интервюта и исторически данни за ефективността на компаниите. Чрез анализиране на тези разнообразни източници технологията може да предложи инвестиционни съвети, като например да предложи кои акции може да си струва да бъдат закупени или продадени.

Прилагането на NLP и NLG в индустрията на финансовите услуги има значителни последици за бъдещето на инвестициите и вземането на решения. Например, технологията може да автоматизира отнемащия време процес на събиране и анализ на данни, като по този начин позволява на финансовите анализатори да се съсредоточат върху по-стратегически задачи. Освен това технологията може да предложи по-персонализирани инвестиционни съвети, като вземе предвид по-широк набор от източници на данни. Въпреки това е важно да се отбележи, че въпреки че тези технологии предлагат много предимства, те не са без ограничения, като например потенциал за алгоритмично отклонение или грешки при интерпретацията на данните. Следователно, все още може да е необходим човешки надзор, за да се осигурят най-точните и надеждни резултати.

Разрушително въздействие

JP Morgan & Chase, базирана в САЩ банка, прекарваше приблизително 360,000 XNUMX часа годишно в ръчни проверки на потенциални клиенти. Внедряването на НЛП системите автоматизира голяма част от този процес, като значително намали времето, прекарано и минимизирайки техническите грешки. Във фазата преди търговията финансовите анализатори прекарваха около две трети от времето си за събиране на данни, често без да знаят дали тези данни изобщо биха били подходящи за техните проекти. NLP автоматизира това събиране и организация на данни, позволявайки на анализаторите да се съсредоточат върху по-ценна информация и оптимизира времето, прекарано в сектора на финансовите услуги.

Анализът на настроението е друга област, в която НЛП оказва значително влияние. Чрез анализиране на ключови думи и тон в съобщенията за пресата и социалните медии, AI може да оцени обществените настроения към събития или новини, като например оставката на главен изпълнителен директор на банка. След това този анализ може да се използва за прогнозиране как подобни събития могат да повлияят на цената на акциите на банката. Освен анализа на настроенията, НЛП също поддържа основни услуги като откриване на измами, идентифициране на рискове за киберсигурността и генериране на отчети за ефективността. Тези възможности могат да бъдат особено полезни за застрахователните компании, които биха могли да внедрят NLP системи, за да проверяват клиентските заявки за несъответствия или неточности при заявяване на полица.

За правителствата и регулаторните органи дългосрочните последици от НЛП във финансовите услуги също са забележителни. Технологията може да подпомогне по-ефективното наблюдение на съответствието и прилагането на финансовите разпоредби. Например NLP може автоматично да сканира и анализира финансови транзакции, за да маркира подозрителни дейности, подпомагайки борбата срещу прането на пари или укриването на данъци. Въпреки това, тъй като тези технологии стават все по-разпространени, може да има нужда от нови разпоредби, за да се гарантира етично използване и поверителност на данните. 

Последици от прилагането на НЛП в индустрията на финансовите услуги

По-широките последици от използването на НЛП от компании за финансови услуги могат да включват:

• NLP и NLG системите работят заедно, за да съпоставят данни и да пишат доклади за годишни прегледи, представяне и дори идеи за лидерство.
• Повече финтех фирми, използващи NLP за извършване на анализ на настроенията относно съществуващи продукти и услуги, бъдещи предложения и организационни промени.
• Необходими са по-малко анализатори за извършване на анализ преди търговията и вместо това повече портфолио мениджъри се наемат за процесите на вземане на инвестиционни решения.
• Дейностите по разкриване и одит на измами в различни форми ще станат по-всеобхватни и ефективни.
• Инвестициите стават жертви на „стаден манталитет“, ако твърде много входни данни използват подобни източници на данни. 
• Повишени рискове от вътрешна манипулация на данни и кибератаки, особено инсталиране на грешни данни за обучение.

Въпроси за разглеждане

• Ако работите в областта на финансите, вашата фирма използва ли НЛП за автоматизиране на някои процеси? 
• Ако работите извън финансовите услуги, как НЛП може да се приложи във вашата индустрия?
• Как смятате, че ролите в банкирането и финансите ще се променят поради НЛП?