NLP u finansijama: Analiza teksta olakšava donošenje investicijskih odluka

KREDIT ZA SLIKU:
Image credit
iStock

NLP u finansijama: Analiza teksta olakšava donošenje investicijskih odluka

NLP u finansijama: Analiza teksta olakšava donošenje investicijskih odluka

Tekst podnaslova
Obrada prirodnog jezika finansijskim analitičarima daje moćan alat za donošenje pravih izbora.
    • Autor:
    • Ime autora
      Quantumrun Foresight
    • Oktobar 10, 2022

    Sažetak uvida

    Obrada prirodnog jezika (NLP) i prateća tehnologija, generisanje prirodnog jezika (NLG), transformišu finansijsku industriju automatizacijom analize podataka i generisanja izveštaja. Ove tehnologije ne samo da pojednostavljuju zadatke kao što su due diligence i analiza pre trgovine, već nude i nove mogućnosti, kao što su analiza raspoloženja i otkrivanje prevara. Međutim, kako se više integrišu u finansijske sisteme, postoji sve veća potreba za etičkim smjernicama i ljudskim nadzorom kako bi se osigurala tačnost i privatnost podataka.

    NLP u kontekstu finansija

    Obrada prirodnog jezika (NLP) ima sposobnost da prođe kroz ogromne količine teksta kako bi stvorila narative zasnovane na podacima koji nude vrijedne uvide za investitore i kompanije u sektoru finansijskih usluga. Na taj način pomaže u donošenju odluka o tome gdje alocirati kapital za maksimalne prinose. Kao specijalizirana grana umjetne inteligencije, NLP koristi različite lingvističke elemente kao što su riječi, fraze i strukture rečenica kako bi razlučio teme ili obrasce u strukturiranim i nestrukturiranim podacima. Strukturirani podaci se odnose na informacije koje su organizirane u određenom, dosljednom formatu, poput metrike performansi portfelja, dok nestrukturirani podaci obuhvataju različite medijske formate, uključujući video zapise, slike i podcaste.

    Nadovezujući se na svoje AI osnove, NLP koristi algoritme za organizaciju ovih podataka u strukturirane obrasce. Ovi obrasci se zatim tumače sistemima za generisanje prirodnog jezika (NLG), koji pretvaraju podatke u narative za izveštavanje ili pripovedanje. Ova sinergija između NLP i NLG tehnologija omogućava sveobuhvatnu analizu širokog spektra materijala u finansijskom sektoru. Ovi materijali mogu uključivati ​​godišnje izvještaje, video zapise, saopštenja za javnost, intervjue i istorijske podatke o učinku kompanija. Analizirajući ove različite izvore, tehnologija može ponuditi savjete za investiranje, kao što je sugeriranje koje dionice bi mogle biti vrijedne kupovine ili prodaje.

    Primena NLP-a i NLG-a u industriji finansijskih usluga ima značajne implikacije na budućnost ulaganja i donošenja odluka. Na primjer, tehnologija može automatizirati dugotrajan proces prikupljanja i analize podataka, omogućavajući na taj način finansijskim analitičarima da se fokusiraju na više strateških zadataka. Štaviše, tehnologija može ponuditi personaliziranije savjete za investiranje uzimajući u obzir širi spektar izvora podataka. Međutim, važno je napomenuti da iako ove tehnologije nude mnoge prednosti, one nisu bez ograničenja, kao što je mogućnost algoritamske pristranosti ili grešaka u interpretaciji podataka. Stoga, ljudski nadzor može i dalje biti potreban kako bi se osigurali najtačniji i najpouzdaniji rezultati.

    Ometajući uticaj

    JP Morgan & Chase, banka sa sjedištem u SAD-u, trošila je oko 360,000 sati godišnje na ručne analize za potencijalne klijente. Implementacija NLP sistema je automatizovala veliki deo ovog procesa, značajno smanjivši utrošeno vreme i minimizirajući administrativne greške. U fazi prije trgovine, finansijski analitičari su trošili oko dvije trećine svog vremena na prikupljanje podataka, često ne znajući da li će ti podaci uopće biti relevantni za njihove projekte. NLP je automatizovao ovo prikupljanje i organizaciju podataka, omogućavajući analitičarima da se fokusiraju na vrednije informacije i optimizujući vreme provedeno u industriji finansijskih usluga.

    Analiza sentimenta je još jedna domena u kojoj NLP ima značajan uticaj. Analizirajući ključne riječi i ton u saopštenjima za javnost i društvenim medijima, AI može procijeniti javno raspoloženje prema događajima ili vijestima, kao što je ostavka izvršnog direktora banke. Ova analiza se zatim može koristiti za predviđanje kako takvi događaji mogu uticati na cijenu dionica banke. Osim analize raspoloženja, NLP takođe podržava osnovne usluge kao što su otkrivanje prevara, prepoznavanje rizika sajber bezbednosti i generisanje izveštaja o učinku. Ove mogućnosti mogu biti posebno korisne za osiguravajuća društva, koja bi mogla primijeniti NLP sisteme kako bi ispitali podneske klijenata zbog nedosljednosti ili netačnosti prilikom traženja polise.

    Za vlade i regulatorna tela, dugoročne implikacije NLP-a na finansijske usluge su takođe vredne pažnje. Tehnologija može pomoći u praćenju usklađenosti i efikasnijem sprovođenju finansijskih propisa. Na primjer, NLP bi mogao automatski skenirati i analizirati finansijske transakcije kako bi označio sumnjive aktivnosti, pomažući u borbi protiv pranja novca ili utaje poreza. Međutim, kako ove tehnologije postaju sve rasprostranjenije, može postojati potreba za novim propisima kako bi se osigurala etička upotreba i privatnost podataka. 

    Implikacije NLP-a primijenjene u industriji finansijskih usluga

    Šire implikacije NLP-a koje kompanije za finansijske usluge koriste mogu uključivati:

    • NLP i NLG sistemi koji rade zajedno na upoređivanju podataka i pisanju izveštaja o godišnjim pregledima, performansama, pa čak i vodećim delovima.
    • Više fintech firmi koje koriste NLP za analizu raspoloženja na postojećim proizvodima i uslugama, budućim ponudama i organizacijskim promjenama.
    • Manje analitičara je bilo potrebno za sprovođenje analize prije trgovanja, a umjesto toga, više portfolio menadžera je angažovano za procese donošenja odluka o ulaganjima.
    • Aktivnosti otkrivanja prevara i revizije različitih oblika postat će sveobuhvatnije i djelotvornije.
    • Investicije postaju žrtve “mentaliteta stada” ako previše ulaznih podataka koristi slične izvore podataka. 
    • Povećani rizici za internu manipulaciju podacima i sajber napade, posebno instaliranje pogrešnih podataka za obuku.

    Pitanja koja treba razmotriti

    • Ako radite u financijama, da li vaša firma koristi NLP za automatizaciju nekih procesa? 
    • Ako radite izvan finansijskih usluga, kako bi se NLP mogao primijeniti u vašoj industriji?
    • Kako mislite da će se uloge bankarstva i finansija promijeniti zbog NLP-a?

    Insight reference

    Za ovaj uvid referencirane su sljedeće popularne i institucionalne veze: