NLP ve financích: Analýza textu usnadňuje investiční rozhodování

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• Října 10, 2022

Shrnutí statistik

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) a jeho doprovodná technologie, generování přirozeného jazyka (NLG), transformují finanční odvětví automatizací analýzy dat a generování zpráv. Tyto technologie nejen zefektivňují úkoly, jako je due diligence a předobchodní analýza, ale nabízejí také nové možnosti, jako je analýza sentimentu a detekce podvodů. Jak se však stále více integrují do finančních systémů, roste potřeba etických směrnic a lidského dohledu, aby byla zajištěna přesnost a soukromí dat.

NLP ve finančním kontextu

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) má schopnost probírat obrovské množství textu a vytvářet narativy podložené daty, které nabízejí cenné poznatky pro investory a společnosti v sektoru finančních služeb. Tím pomáhá při rozhodování o tom, kam alokovat kapitál pro maximální výnosy. Jako specializované odvětví umělé inteligence využívá NLP různé lingvistické prvky, jako jsou slova, fráze a větné struktury, k rozlišení témat nebo vzorů ve strukturovaných i nestrukturovaných datech. Strukturovaná data označují informace, které jsou uspořádány ve specifickém konzistentním formátu, jako jsou metriky výkonu portfolia, zatímco nestrukturovaná data zahrnují různé formáty médií, včetně videí, obrázků a podcastů.

NLP staví na svých základech AI a používá algoritmy k uspořádání těchto dat do strukturovaných vzorů. Tyto vzorce jsou pak interpretovány systémy pro generování přirozeného jazyka (NLG), které převádějí data na příběhy pro podávání zpráv nebo vyprávění příběhů. Tato synergie mezi technologiemi NLP a NLG umožňuje komplexní analýzu široké škály materiálů ve finančním sektoru. Tyto materiály mohou zahrnovat výroční zprávy, videa, tiskové zprávy, rozhovory a historické údaje o výkonnosti společností. Analýzou těchto různorodých zdrojů může technologie nabídnout investiční poradenství, například navrhnout, které akcie se vyplatí koupit nebo prodat.

Aplikace NLP a NLG v odvětví finančních služeb má významné důsledky pro budoucnost investic a rozhodování. Technologie může například automatizovat časově náročný proces shromažďování a analýzy dat, čímž umožňuje finančním analytikům soustředit se na strategičtější úkoly. Navíc tato technologie může nabídnout více personalizované investiční poradenství tím, že vezme v úvahu širší škálu zdrojů dat. Je však důležité poznamenat, že ačkoli tyto technologie nabízejí mnoho výhod, nejsou bez omezení, jako je potenciál pro algoritmické zkreslení nebo chyby při interpretaci dat. K zajištění co nejpřesnějších a nejspolehlivějších výsledků proto může být stále zapotřebí lidský dohled.

Rušivý dopad

JP Morgan & Chase, banka se sídlem v USA, utrácela ročně přibližně 360,000 XNUMX hodin manuálními kontrolami due diligence pro potenciální klienty. Implementace systémů NLP zautomatizovala velkou část tohoto procesu, výrazně zkrátila vynaložený čas a minimalizovala administrativní chyby. V předobchodní fázi trávili finanční analytici asi dvě třetiny svého času shromažďováním dat, často aniž by věděli, zda tato data budou pro jejich projekty vůbec relevantní. NLP tento sběr a organizaci dat zautomatizovala, což analytikům umožňuje soustředit se na cennější informace a optimalizovat čas strávený v odvětví finančních služeb.

Analýza sentimentu je další doménou, kde má NLP podstatný vliv. Analýzou klíčových slov a tónu v tiskových zprávách a sociálních médiích může umělá inteligence vyhodnotit veřejný sentiment k událostem nebo zprávám, jako je rezignace generálního ředitele banky. Tato analýza pak může být použita k předpovědi, jak takové události mohou ovlivnit cenu akcií banky. Kromě analýzy sentimentu podporuje NLP také základní služby, jako je detekce podvodů, identifikace rizik kybernetické bezpečnosti a generování zpráv o výkonu. Tyto funkce mohou být užitečné zejména pro pojišťovací společnosti, které by mohly nasadit systémy NLP ke kontrole nesrovnalostí nebo nepřesností při uplatňování pojistek v podání klientů.

Pro vlády a regulační orgány jsou také pozoruhodné dlouhodobé důsledky NLP ve finančních službách. Tato technologie může pomoci při monitorování souladu a účinnějším vymáhání finančních předpisů. NLP by například mohla automaticky skenovat a analyzovat finanční transakce, aby označila podezřelé aktivity a pomohla tak v boji proti praní špinavých peněz nebo daňovým únikům. S tím, jak se však tyto technologie stávají stále rozšířenějšími, může vzniknout potřeba nových předpisů k zajištění etického používání a ochrany osobních údajů. 

Důsledky NLP aplikované v odvětví finančních služeb

Širší důsledky využívání NLP společnostmi poskytujícími finanční služby mohou zahrnovat:

• Systémy NLP a NLG spolupracují při shromažďování dat a psaní zpráv o ročních recenzích, výkonu a dokonce i myšlenkách na vedení.
• Více fintech firem používá NLP k provádění analýzy sentimentu ohledně stávajících produktů a služeb, budoucích nabídek a organizačních změn.
• K provádění předobchodní analýzy potřebovalo méně analytiků a místo toho bylo najímáno více portfolio manažerů pro procesy investičního rozhodování.
• Odhalování podvodů a auditní činnosti různých forem budou komplexnější a efektivnější.
• Investice se stávají obětí „stádové mentality“, pokud příliš mnoho vstupních dat používá podobné zdroje dat. 
• Zvýšená rizika pro interní manipulaci s daty a kybernetické útoky, zejména instalaci chybných trénovacích dat.

Otázky k zamyšlení

• Pokud pracujete ve financích, používá vaše firma NLP k automatizaci některých procesů? 
• Pokud pracujete mimo finanční služby, jak lze NLP uplatnit ve vašem odvětví?
• Jak se podle vás změní role bankovnictví a financí kvůli NLP?