NLP mewn cyllid: Mae dadansoddi testun yn gwneud penderfyniadau buddsoddi yn haws

• Awdur:
• enw awdur

  Rhagolwg Quantumrun
• Tachwedd 10

Crynodeb mewnwelediad

Mae prosesu iaith naturiol (NLP) a'i dechnoleg gydymaith, cynhyrchu iaith naturiol (NLG), yn trawsnewid y diwydiant ariannol trwy awtomeiddio dadansoddi data a chynhyrchu adroddiadau. Mae'r technolegau hyn nid yn unig yn symleiddio tasgau fel diwydrwydd dyladwy a dadansoddi cyn masnach ond hefyd yn cynnig galluoedd newydd, megis dadansoddi teimladau a chanfod twyll. Fodd bynnag, wrth iddynt ddod yn fwy integredig i systemau ariannol, mae angen cynyddol am ganllawiau moesegol a goruchwyliaeth ddynol i sicrhau cywirdeb a phreifatrwydd data.

NLP mewn cyd-destun cyllid

Mae gan brosesu iaith naturiol (NLP) y gallu i sifftio trwy lawer iawn o destun i greu naratifau â chefnogaeth data sy'n cynnig mewnwelediadau gwerthfawr i fuddsoddwyr a chwmnïau yn y sector gwasanaethau ariannol. Drwy wneud hynny, mae’n helpu i arwain penderfyniadau ar ble i ddyrannu cyfalaf ar gyfer yr enillion mwyaf. Fel cangen arbenigol o ddeallusrwydd artiffisial, mae NLP yn defnyddio amrywiol elfennau ieithyddol megis geiriau, ymadroddion, a strwythurau brawddegau i ganfod themâu neu batrymau mewn data strwythuredig ac anstrwythuredig. Mae data strwythuredig yn cyfeirio at wybodaeth a drefnir mewn fformat penodol, cyson, fel metrigau perfformiad portffolio, tra bod data anstrwythuredig yn cwmpasu amrywiaeth o fformatau cyfryngau, gan gynnwys fideos, delweddau a phodlediadau.

Gan adeiladu ar ei sylfeini AI, mae NLP yn defnyddio algorithmau i drefnu'r data hwn yn batrymau strwythuredig. Mae’r patrymau hyn wedyn yn cael eu dehongli gan systemau cynhyrchu iaith naturiol (NLG), sy’n trosi’r data yn naratifau ar gyfer adrodd neu adrodd straeon. Mae'r synergedd hwn rhwng technolegau NLP a NLG yn caniatáu dadansoddiad cynhwysfawr o ystod eang o ddeunyddiau yn y sector ariannol. Gall y deunyddiau hyn gynnwys adroddiadau blynyddol, fideos, datganiadau i'r wasg, cyfweliadau, a data perfformiad hanesyddol gan gwmnïau. Trwy ddadansoddi'r ffynonellau amrywiol hyn, gall y dechnoleg gynnig cyngor buddsoddi, megis awgrymu pa stociau a allai fod yn werth eu prynu neu eu gwerthu.

Mae cymhwyso NLP ac NLG yn y diwydiant gwasanaethau ariannol â goblygiadau sylweddol i ddyfodol buddsoddi a gwneud penderfyniadau. Er enghraifft, gall y dechnoleg awtomeiddio'r broses lafurus o gasglu a dadansoddi data, a thrwy hynny ganiatáu i ddadansoddwyr ariannol ganolbwyntio ar dasgau mwy strategol. At hynny, gall y dechnoleg gynnig cyngor buddsoddi mwy personol trwy ystyried ystod ehangach o ffynonellau data. Fodd bynnag, mae'n bwysig nodi, er bod y technolegau hyn yn cynnig llawer o fanteision, nid ydynt heb gyfyngiadau, megis y posibilrwydd o ragfarn algorithmig neu wallau wrth ddehongli data. Felly, efallai y bydd angen goruchwyliaeth ddynol o hyd i sicrhau'r canlyniadau mwyaf cywir a dibynadwy.

Effaith aflonyddgar

Roedd JP Morgan & Chase, banc yn yr UD, yn arfer treulio tua 360,000 o oriau'r flwyddyn ar adolygiadau diwydrwydd dyladwy â llaw ar gyfer darpar gleientiaid. Mae gweithredu systemau NLP wedi awtomeiddio rhan fawr o'r broses hon, gan leihau'n sylweddol yr amser a dreulir a lleihau gwallau clerigol. Yn y cyfnod cyn-fasnach, arferai dadansoddwyr ariannol dreulio tua dwy ran o dair o'u hamser yn casglu data, yn aml heb wybod a fyddai'r data hwnnw hyd yn oed yn berthnasol i'w prosiectau. Mae NLP wedi awtomeiddio'r gwaith casglu a threfnu data hwn, gan ganiatáu i ddadansoddwyr ganolbwyntio ar wybodaeth fwy gwerthfawr a gwneud y gorau o'r amser a dreulir yn y diwydiant gwasanaethau ariannol.

Mae dadansoddi teimlad yn faes arall lle mae NLP yn cael effaith sylweddol. Trwy ddadansoddi geiriau allweddol a thôn mewn datganiadau i'r wasg a chyfryngau cymdeithasol, gall AI asesu teimlad y cyhoedd tuag at ddigwyddiadau neu eitemau newyddion, megis ymddiswyddiad Prif Swyddog Gweithredol banc. Yna gellir defnyddio'r dadansoddiad hwn i ragweld sut y gall digwyddiadau o'r fath ddylanwadu ar bris stoc y banc. Y tu hwnt i ddadansoddi teimladau, mae NLP hefyd yn cefnogi gwasanaethau hanfodol fel canfod twyll, nodi risgiau seiberddiogelwch, a chynhyrchu adroddiadau perfformiad. Gall y galluoedd hyn fod yn arbennig o ddefnyddiol i gwmnïau yswiriant, a allai ddefnyddio systemau NLP i graffu ar gyflwyniadau cleientiaid am anghysondebau neu anghywirdebau wrth hawlio polisi.

I lywodraethau a chyrff rheoleiddio, mae goblygiadau hirdymor NLP mewn gwasanaethau ariannol hefyd yn nodedig. Gall y dechnoleg helpu i fonitro cydymffurfiaeth a gorfodi rheoliadau ariannol yn fwy effeithlon. Er enghraifft, gallai NLP sganio a dadansoddi trafodion ariannol yn awtomatig i dynnu sylw at weithgareddau amheus, gan gynorthwyo yn y frwydr yn erbyn gwyngalchu arian neu osgoi talu treth. Fodd bynnag, wrth i'r technolegau hyn ddod yn fwy cyffredin, efallai y bydd angen rheoliadau newydd i sicrhau defnydd moesegol a phreifatrwydd data. 

Goblygiadau NLP yn cael eu cymhwyso o fewn y diwydiant gwasanaethau ariannol

Gallai goblygiadau ehangach NLP yn cael ei ysgogi gan gwmnïau gwasanaethau ariannol gynnwys:

• Systemau NLP ac NLG yn cydweithio i goladu data ac ysgrifennu adroddiadau ar adolygiadau blynyddol, perfformiad a hyd yn oed darnau o arweinyddiaeth meddwl.
• Mwy o gwmnïau technoleg ariannol yn defnyddio NLP i gynnal dadansoddiad teimlad ar gynhyrchion a gwasanaethau presennol, cynigion yn y dyfodol, a newidiadau sefydliadol.
• Roedd angen llai o ddadansoddwyr i gynnal dadansoddiad cyn-fasnach, ac yn lle hynny, mwy o reolwyr portffolio yn cael eu cyflogi ar gyfer prosesau penderfynu buddsoddi.
• Bydd gweithgareddau canfod ac archwilio twyll o wahanol ffurfiau yn dod yn fwy cynhwysfawr ac effeithiol.
• Buddsoddiadau yn dod yn ddioddefwyr i “feddylfryd buches” os yw gormod o ddata mewnbwn yn defnyddio ffynonellau data tebyg. 
• Mwy o risgiau ar gyfer trin data mewnol ac ymosodiadau seibr, yn enwedig gosod data hyfforddi gwallus.

Cwestiynau i'w hystyried

• Os ydych yn gweithio ym maes cyllid, a yw eich cwmni'n defnyddio NLP i awtomeiddio rhai prosesau? 
• Os ydych chi'n gweithio y tu allan i'r gwasanaethau ariannol, sut y gellir cymhwyso NLP yn eich diwydiant?
• Sut ydych chi'n meddwl y bydd rolau bancio a chyllid yn newid oherwydd NLP?