NLP i finans: Tekstanalyse gør investeringsbeslutninger nemmere

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• Oktober 10, 2022

Oversigt over indsigt

Naturlig sprogbehandling (NLP) og dens ledsagende teknologi, natural language generation (NLG), transformerer den finansielle industri ved at automatisere dataanalyse og rapportgenerering. Disse teknologier strømliner ikke kun opgaver som due diligence og førhandelsanalyse, men tilbyder også nye muligheder, såsom sentimentanalyse og svindeldetektion. Men efterhånden som de bliver mere integrerede i finansielle systemer, er der et stigende behov for etiske retningslinjer og menneskeligt tilsyn for at sikre nøjagtighed og databeskyttelse.

NLP i finanssammenhæng

Naturlig sprogbehandling (NLP) har evnen til at gennemsøge enorme mængder tekst for at skabe dataunderstøttede fortællinger, der tilbyder værdifuld indsigt for investorer og virksomheder i den finansielle sektor. Ved at gøre det hjælper det med at guide beslutninger om, hvor der skal allokeres kapital for maksimalt afkast. Som en specialiseret gren af ​​kunstig intelligens anvender NLP forskellige sproglige elementer såsom ord, sætninger og sætningsstrukturer til at skelne temaer eller mønstre i både strukturerede og ustrukturerede data. Strukturerede data refererer til information, der er organiseret i et specifikt, konsistent format, som porteføljepræstationsmålinger, mens ustrukturerede data omfatter en række medieformater, herunder videoer, billeder og podcasts.

Med udgangspunkt i sit AI-grundlag bruger NLP algoritmer til at organisere disse data i strukturerede mønstre. Disse mønstre fortolkes derefter af natural language generation (NLG) systemer, som konverterer dataene til fortællinger til rapportering eller historiefortælling. Denne synergi mellem NLP- og NLG-teknologier giver mulighed for en omfattende analyse af en bred vifte af materialer i den finansielle sektor. Disse materialer kan omfatte årsrapporter, videoer, pressemeddelelser, interviews og historiske præstationsdata fra virksomheder. Ved at analysere disse forskellige kilder kan teknologien tilbyde investeringsrådgivning, såsom at foreslå, hvilke aktier der kan være værd at købe eller sælge.

Anvendelsen af ​​NLP og NLG i finanssektoren har betydelige konsekvenser for fremtiden for investeringer og beslutningstagning. For eksempel kan teknologien automatisere den tidskrævende proces med dataindsamling og analyse, og dermed give finansanalytikere mulighed for at fokusere på mere strategiske opgaver. Desuden kan teknologien tilbyde mere personlig investeringsrådgivning ved at tage hensyn til en bredere vifte af datakilder. Det er dog vigtigt at bemærke, at selvom disse teknologier tilbyder mange fordele, er de ikke uden begrænsninger, såsom potentialet for algoritmisk bias eller fejl i datafortolkningen. Derfor kan der stadig være behov for menneskelig tilsyn for at sikre de mest nøjagtige og pålidelige resultater.

Forstyrrende påvirkning

JP Morgan & Chase, en amerikansk-baseret bank, plejede at bruge cirka 360,000 timer årligt på manuelle due diligence-gennemgange for potentielle kunder. Implementeringen af ​​NLP-systemer har automatiseret en stor del af denne proces, hvilket reducerer tidsforbruget betydeligt og minimerer skrivefejl. I førhandelsfasen brugte finansanalytikere omkring to tredjedele af deres tid på at indsamle data, ofte uden at vide, om disse data overhovedet ville være relevante for deres projekter. NLP har automatiseret denne dataindsamling og organisering, hvilket giver analytikere mulighed for at fokusere på mere værdifuld information og optimere den tid, der bruges inden for finanssektoren.

Følelsesanalyse er et andet domæne, hvor NLP har en væsentlig indflydelse. Ved at analysere nøgleord og tone i pressemeddelelser og sociale medier kan AI vurdere offentlighedens følelser over for begivenheder eller nyheder, såsom en bankdirektørs fratræden. Denne analyse kan så bruges til at forudsige, hvordan sådanne begivenheder kan påvirke bankens aktiekurs. Ud over sentimentanalyse understøtter NLP også væsentlige tjenester som svindeldetektion, identifikation af cybersikkerhedsrisici og generering af præstationsrapporter. Disse egenskaber kan være særligt nyttige for forsikringsselskaber, som kunne implementere NLP-systemer til at undersøge klientindsendelser for uoverensstemmelser eller unøjagtigheder, når de anmoder om en police.

For regeringer og regulerende organer er de langsigtede konsekvenser af NLP i finansielle tjenesteydelser også bemærkelsesværdige. Teknologien kan hjælpe med at overvåge overholdelse og håndhæve finansielle regler mere effektivt. For eksempel kunne NLP automatisk scanne og analysere finansielle transaktioner for at markere mistænkelige aktiviteter og hjælpe i kampen mod hvidvask af penge eller skatteunddragelse. Men efterhånden som disse teknologier bliver mere udbredte, kan der være behov for nye regler for at sikre etisk brug og databeskyttelse. 

Implikationer af NLP anvendt inden for finanssektoren

Bredere konsekvenser af, at NLP udnyttes af finansielle servicevirksomheder kan omfatte:

• NLP- og NLG-systemer arbejder sammen om at samle data og skrive rapporter om årlige gennemgange, præstationer og endda tankeledelse.
• Flere fintech-virksomheder, der bruger NLP til at udføre sentimentanalyse af eksisterende produkter og tjenester, fremtidige tilbud og organisatoriske ændringer.
• Færre analytikere behøvede at udføre analyse før handel, og i stedet blev flere porteføljeforvaltere ansat til investeringsbeslutningsprocesser.
• Svigopdagelse og revisionsaktiviteter af forskellige former vil blive mere omfattende og effektive.
• Investeringer bliver ofre for en "flokmentalitet", hvis for mange inputdata bruger lignende datakilder. 
• Øgede risici for intern datamanipulation og cyberangreb, især installation af fejlagtige træningsdata.

Spørgsmål at overveje

• Hvis du arbejder med finans, bruger din virksomhed så NLP til at automatisere nogle processer? 
• Hvis du arbejder uden for finansielle tjenesteydelser, hvordan kan NLP så anvendes i din branche?
• Hvordan tror du, at bank- og finansrollerne vil ændre sig på grund af NLP?