PNL en finances: l'anàlisi de textos facilita les decisions d'inversió

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Octubre 10, 2022

Resum d'informació

El processament del llenguatge natural (NLP) i la seva tecnologia complementària, la generació de llenguatge natural (NLG), estan transformant el sector financer automatitzant l'anàlisi de dades i la generació d'informes. Aquestes tecnologies no només agilitzen tasques com la diligència deguda i l'anàlisi prèvia a la negociació, sinó que també ofereixen noves capacitats, com ara l'anàlisi de sentiments i la detecció de fraus. Tanmateix, a mesura que s'integren més als sistemes financers, hi ha una necessitat creixent de directrius ètiques i de supervisió humana per garantir la precisió i la privadesa de les dades.

PNL en el context financer

El processament del llenguatge natural (PNL) té la capacitat de filtrar grans quantitats de text per crear narracions basades en dades que ofereixen informació valuosa per als inversors i les empreses del sector dels serveis financers. En fer-ho, ajuda a guiar les decisions sobre on assignar el capital per obtenir el màxim rendiment. Com a branca especialitzada de la intel·ligència artificial, la PNL utilitza diversos elements lingüístics com ara paraules, frases i estructures de frases per discernir temes o patrons tant en dades estructurades com no estructurades. Les dades estructurades es refereixen a la informació que s'organitza en un format específic i coherent, com ara les mètriques de rendiment de la cartera, mentre que les dades no estructurades engloben una varietat de formats multimèdia, com ara vídeos, imatges i podcasts.

A partir dels seus fonaments d'IA, NLP utilitza algorismes per organitzar aquestes dades en patrons estructurats. A continuació, aquests patrons són interpretats pels sistemes de generació de llenguatge natural (NLG), que converteixen les dades en narracions per informar o explicar històries. Aquesta sinergia entre les tecnologies NLP i NLG permet una anàlisi exhaustiva d'una àmplia gamma de materials en el sector financer. Aquests materials poden incloure informes anuals, vídeos, comunicats de premsa, entrevistes i dades històriques de rendiment de les empreses. Mitjançant l'anàlisi d'aquestes fonts diverses, la tecnologia pot oferir consells sobre inversió, com ara suggerir quines accions poden valer la pena comprar o vendre.

L'aplicació de PNL i NLG a la indústria dels serveis financers té implicacions importants per al futur de la inversió i la presa de decisions. Per exemple, la tecnologia pot automatitzar el procés de recollida i anàlisi de dades que requereix temps, permetent així als analistes financers centrar-se en tasques més estratègiques. A més, la tecnologia pot oferir un assessorament d'inversió més personalitzat tenint en compte una gamma més àmplia de fonts de dades. Tanmateix, és important tenir en compte que, tot i que aquestes tecnologies ofereixen molts avantatges, no estan exemptes de limitacions, com ara el potencial de biaix algorítmic o errors en la interpretació de les dades. Per tant, encara pot ser necessària la supervisió humana per garantir els resultats més precisos i fiables.

Impacte disruptiu

JP Morgan & Chase, un banc amb seu als Estats Units, solia dedicar aproximadament 360,000 hores anuals a revisions manuals de diligència deguda per a clients potencials. La implementació de sistemes de PNL ha automatitzat gran part d'aquest procés, reduint significativament el temps dedicat i minimitzant els errors d'administració. En la fase prèvia a la negociació, els analistes financers solien passar aproximadament dos terços del seu temps recollint dades, sovint sense saber si aquestes dades serien rellevants per als seus projectes. NLP ha automatitzat aquesta recollida i organització de dades, permetent als analistes centrar-se en informació més valuosa i optimitzar el temps dedicat a la indústria dels serveis financers.

L'anàlisi de sentiments és un altre domini on la PNL té un impacte substancial. Mitjançant l'anàlisi de les paraules clau i el to dels comunicats de premsa i les xarxes socials, l'IA pot avaluar el sentiment del públic cap a esdeveniments o notícies, com ara la dimissió d'un director general del banc. Aquesta anàlisi es pot utilitzar per predir com aquests esdeveniments poden influir en el preu de les accions del banc. Més enllà de l'anàlisi de sentiments, NLP també admet serveis essencials com la detecció de fraus, la identificació de riscos de ciberseguretat i la generació d'informes de rendiment. Aquestes capacitats poden ser especialment útils per a les companyies d'assegurances, que podrien implementar sistemes de PNL per examinar les presentacions dels clients per detectar inconsistències o inexactituds en reclamar una pòlissa.

Per als governs i els organismes reguladors, també són destacables les implicacions a llarg termini de la PNL en els serveis financers. La tecnologia pot ajudar a controlar el compliment i fer complir les regulacions financeres de manera més eficient. Per exemple, NLP podria escanejar i analitzar automàticament les transaccions financeres per marcar activitats sospitoses, ajudant en la lluita contra el blanqueig de diners o l'evasió fiscal. No obstant això, a mesura que aquestes tecnologies es fan més freqüents, pot haver-hi la necessitat de noves regulacions per garantir l'ús ètic i la privadesa de les dades. 

Implicacions de la PNL aplicada a la indústria dels serveis financers

Les implicacions més àmplies de l'aprofitament de la PNL per les empreses de serveis financers poden incloure:

• Els sistemes NLP i NLG treballen junts per recopilar dades i escriure informes sobre revisions anuals, rendiment i fins i tot peces de lideratge pensat.
• Més empreses fintech que utilitzen NLP per realitzar anàlisis de sentiments sobre productes i serveis existents, ofertes futures i canvis organitzatius.
• Es necessitaven menys analistes per dur a terme anàlisis prèvies a la negociació i, en canvi, es contractaven més gestors de carteres per als processos de decisió d'inversió.
• Les activitats de detecció i auditoria de frau de diverses formes seran més completes i efectives.
• Les inversions es converteixen en víctimes d'una "mentalitat de ramat" si massa dades d'entrada utilitzen fonts de dades similars. 
• Augment dels riscos de manipulació de dades internes i ciberatacs, especialment la instal·lació de dades d'entrenament errònies.

Preguntes a tenir en compte

• Si treballeu en finances, la vostra empresa utilitza la PNL per automatitzar alguns processos? 
• Si treballeu fora dels serveis financers, com es podria aplicar la PNL al vostre sector?
• Com creus que canviaran les funcions bancàries i financeres a causa de la PNL?