NLP sa pinansya: Ang pag-analisar sa teksto nagpadali sa mga desisyon sa pagpamuhunan

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Oktubre 10, 2022

Katingbanan sa panabut

Ang pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP) ug ang kauban nga teknolohiya niini, ang natural nga henerasyon sa pinulongan (NLG), nagbag-o sa industriya sa pinansya pinaagi sa pag-automate sa pagtuki sa datos ug paghimo sa taho. Kini nga mga teknolohiya dili lamang nag-streamline sa mga buluhaton sama sa tungod sa kakugi ug pag-analisar sa pre-trade apan nagtanyag usab mga bag-ong kapabilidad, sama sa pag-analisar sa sentimento ug pagtuki sa pagpanglimbong. Bisan pa, samtang sila nahimo nga labi nga gisagol sa mga sistema sa pinansyal, adunay nagkadako nga panginahanglan alang sa mga panudlo sa pamatasan ug pagdumala sa tawo aron masiguro ang katukma ug pagkapribado sa datos.

NLP sa konteksto sa pinansya

Ang natural nga pagproseso sa lengguwahe (NLP) adunay katakus sa pag-ayag sa daghang mga teksto aron makahimo mga asoy nga gipaluyohan sa datos nga nagtanyag mga hinungdanon nga panabut alang sa mga tigpamuhunan ug kompanya sa sektor sa serbisyo sa pinansya. Pinaagi sa pagbuhat sa ingon, kini makatabang sa paggiya sa mga desisyon kung asa igahin ang kapital alang sa labing taas nga pagbalik. Ingon usa ka espesyal nga sanga sa artificial intelligence, ang NLP naggamit sa lainlaing mga elemento sa linguistic sama sa mga pulong, hugpong sa mga pulong, ug mga istruktura sa tudling-pulong aron mahibal-an ang mga tema o sumbanan sa parehas nga istruktura ug wala’y istruktura nga datos. Ang structured data nagtumong sa impormasyon nga giorganisar sa usa ka espesipiko, makanunayon nga format, sama sa portfolio performance metrics, samtang ang unstructured data naglangkob sa lain-laing mga format sa media, lakip ang mga video, mga hulagway, ug mga podcast.

Pagtukod sa mga pundasyon sa AI niini, ang NLP naggamit sa mga algorithm aron maorganisar kini nga datos sa mga istruktura nga mga sumbanan. Kini nga mga sumbanan gihubad dayon sa mga natural nga lengguwahe nga henerasyon (NLG) nga mga sistema, nga nag-convert sa datos ngadto sa mga asoy alang sa pagtaho o pagsaysay. Kini nga synergy tali sa NLP ug NLG teknolohiya nagtugot alang sa usa ka komprehensibo nga pagtuki sa usa ka halapad nga mga materyales sa pinansyal nga sektor. Kini nga mga materyal mahimong maglakip sa tinuig nga mga taho, mga video, mga press release, mga interbyu, ug mga datos sa pasundayag sa kasaysayan gikan sa mga kompanya. Pinaagi sa pag-analisar niining lain-laing mga tinubdan, ang teknolohiya makahatag og tambag sa pagpamuhunan, sama sa pagsugyot kung unsang mga stock ang angay paliton o ibaligya.

Ang aplikasyon sa NLP ug NLG sa industriya sa serbisyo sa pinansya adunay hinungdanon nga implikasyon alang sa kaugmaon sa pagpamuhunan ug paghimog desisyon. Pananglitan, ang teknolohiya maka-automate sa makahurot nga proseso sa pagkolekta ug pag-analisa sa datos, sa ingon gitugotan ang mga analista sa pinansya nga mag-focus sa mas daghang estratehikong buluhaton. Dugang pa, ang teknolohiya makahatag og mas personal nga tambag sa pagpamuhunan pinaagi sa pagkonsiderar sa mas lapad nga han-ay sa mga tinubdan sa datos. Bisan pa, hinungdanon nga timan-an nga samtang kini nga mga teknolohiya nagtanyag daghang mga bentaha, kini wala’y mga limitasyon, sama sa potensyal alang sa algorithmic bias o mga sayup sa paghubad sa datos. Busa, ang pagdumala sa tawo mahimo pa nga gikinahanglan aron masiguro ang labing tukma ug kasaligan nga mga sangputanan.

Makasamok nga epekto

Ang JP Morgan & Chase, usa ka bangko nga nakabase sa US, naggugol ug gibana-bana nga 360,000 ka oras kada tuig sa mga pagrepaso sa manual due diligence alang sa mga potensyal nga kliyente. Ang pagpatuman sa mga sistema sa NLP nag-awtomatiko sa usa ka dako nga bahin sa kini nga proseso, hinungdanon nga pagkunhod sa oras nga gigugol ug gipamubu ang mga sayup sa klerikal. Sa yugto sa pre-trade, ang mga analista sa pinansya naggugol mga dos-tersiya sa ilang oras sa pagkolekta sa datos, kanunay nga wala nahibal-an kung kana nga datos mahimong may kalabotan sa ilang mga proyekto. Gi-awtomatiko sa NLP kini nga pagkolekta ug organisasyon sa datos, nga gitugotan ang mga analista nga magpunting sa labi ka bililhon nga kasayuran ug ma-optimize ang oras nga gigugol sa sulod sa industriya sa serbisyo sa pinansya.

Ang pag-analisa sa sentimento mao ang lain nga natad diin ang NLP naghimo og daghang epekto. Pinaagi sa pag-analisar sa mga keyword ug tono sa mga press release ug social media, masusi sa AI ang sentimento sa publiko sa mga panghitabo o balita, sama sa pagluwat sa CEO sa bangko. Mahimong gamiton kini nga pag-analisa aron matagna kung giunsa ang pag-impluwensya sa ingon nga mga panghitabo sa presyo sa stock sa bangko. Labaw sa pag-analisar sa sentimento, gisuportahan usab sa NLP ang hinungdanon nga mga serbisyo sama sa pagtuki sa panlimbong, pag-ila sa mga peligro sa cybersecurity, ug paghimo og mga taho sa pasundayag. Kini nga mga kapabilidad mahimong labi ka mapuslanon alang sa mga kompanya sa seguro, nga mahimo’g mag-deploy sa mga sistema sa NLP aron masusi ang mga pagsumite sa kliyente alang sa mga panagsumpaki o dili tukma sa pag-angkon sa usa ka palisiya.

Alang sa mga gobyerno ug regulatory body, ang mga long-term nga implikasyon sa NLP sa pinansyal nga mga serbisyo mamatikdan usab. Ang teknolohiya makatabang sa pagmonitor sa pagsunod ug pagpatuman sa pinansyal nga mga regulasyon nga mas episyente. Pananglitan, ang NLP mahimong awtomatik nga mag-scan ug mag-analisa sa mga transaksyon sa pinansya aron i-flag ang mga kadudahang kalihokan, nga makatabang sa pagpakig-away batok sa pagpanglaba sa salapi o paglikay sa buhis. Bisan pa, samtang kini nga mga teknolohiya nahimong labi ka kaylap, mahimo’g kinahanglan ang mga bag-ong regulasyon aron masiguro ang etikal nga paggamit ug pagkapribado sa datos. 

Ang mga implikasyon sa NLP nga gipadapat sa sulod sa industriya sa serbisyo sa pinansya

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa NLP nga gigamit sa mga kompanya sa serbisyo sa pinansyal mahimong maglakip sa:

• Ang mga sistema sa NLP ug NLG nagtinabangay sa pagkolekta sa mga datos ug pagsulat sa mga taho sa tinuig nga mga pagrepaso, pasundayag ug bisan sa gihunahuna nga mga bahin sa pagpangulo.
• Daghang mga kompanya sa fintech nga naggamit sa NLP aron himuon ang pag-analisar sa sentimento sa mga naa na nga produkto ug serbisyo, umaabot nga mga tanyag, ug pagbag-o sa organisasyon.
• Diyutay nga mga analista ang gikinahanglan sa pagpahigayon sa pre-trade analysis, ug sa baylo, mas daghang portfolio manager ang gisuholan alang sa mga proseso sa desisyon sa pamuhunan.
• Mahimong mas komprehensibo ug epektibo ang pagtuki sa pagpanglimbong ug mga kalihokan sa pag-awdit sa lain-laing mga porma.
• Ang mga pamuhunan nahimong biktima sa usa ka "panon sa hunahuna" kung ang sobra nga data sa input naggamit sa parehas nga mga gigikanan sa datos. 
• Dugang nga mga risgo alang sa internal nga pagmaniobra sa datos ug cyberattacks, ilabina ang pag-instalar sa sayop nga datos sa pagbansay.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Kung nagtrabaho ka sa pinansya, gigamit ba sa imong kompanya ang NLP aron ma-automate ang pipila nga mga proseso? 
• Kung nagtrabaho ka sa gawas sa mga serbisyo sa pinansya, sa unsang paagi magamit ang NLP sa imong industriya?
• Sa imong hunahuna sa unsang paagi mabag-o ang mga papel sa bangko ug pinansya tungod sa NLP?