NLP im Finanzwesen: Textanalyse erleichtert Investitionsentscheidungen

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  Quantumrun-Vorausschau
• 10. Oktober 2022

Zusammenfassung der Einblicke

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die dazugehörige Technologie, die Generierung natürlicher Sprache (NLG), verändern die Finanzbranche durch die Automatisierung der Datenanalyse und Berichterstellung. Diese Technologien rationalisieren nicht nur Aufgaben wie Due Diligence und Pre-Trade-Analyse, sondern bieten auch neue Funktionen wie Stimmungsanalyse und Betrugserkennung. Da sie jedoch immer stärker in Finanzsysteme integriert werden, besteht ein wachsender Bedarf an ethischen Richtlinien und menschlicher Aufsicht, um Genauigkeit und Datenschutz zu gewährleisten.

NLP im Finanzkontext

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist in der Lage, riesige Textmengen zu durchsuchen, um datengestützte Erzählungen zu erstellen, die wertvolle Erkenntnisse für Investoren und Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor bieten. Auf diese Weise hilft es bei der Entscheidungsfindung darüber, wo Kapital für maximale Renditen eingesetzt werden soll. Als spezialisierter Zweig der künstlichen Intelligenz nutzt NLP verschiedene sprachliche Elemente wie Wörter, Phrasen und Satzstrukturen, um Themen oder Muster sowohl in strukturierten als auch in unstrukturierten Daten zu erkennen. Strukturierte Daten beziehen sich auf Informationen, die in einem bestimmten, konsistenten Format organisiert sind, wie etwa Portfolio-Leistungskennzahlen, während unstrukturierte Daten eine Vielzahl von Medienformaten umfassen, darunter Videos, Bilder und Podcasts.

Aufbauend auf seinen KI-Grundlagen nutzt NLP Algorithmen, um diese Daten in strukturierten Mustern zu organisieren. Diese Muster werden dann von Systemen zur Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) interpretiert, die die Daten in Narrative für die Berichterstattung oder das Geschichtenerzählen umwandeln. Diese Synergie zwischen NLP- und NLG-Technologien ermöglicht eine umfassende Analyse einer breiten Palette von Materialien im Finanzsektor. Zu diesen Materialien können Jahresberichte, Videos, Pressemitteilungen, Interviews und historische Leistungsdaten von Unternehmen gehören. Durch die Analyse dieser verschiedenen Quellen kann die Technologie Anlageberatung anbieten und beispielsweise vorschlagen, welche Aktien einen Kauf oder Verkauf wert sein könnten.

Die Anwendung von NLP und NLG in der Finanzdienstleistungsbranche hat erhebliche Auswirkungen auf die Zukunft der Investitionen und Entscheidungsfindung. Beispielsweise kann die Technologie den zeitaufwändigen Prozess der Datenerfassung und -analyse automatisieren, sodass sich Finanzanalysten auf strategischere Aufgaben konzentrieren können. Darüber hinaus kann die Technologie durch die Berücksichtigung einer breiteren Palette von Datenquellen eine individuellere Anlageberatung ermöglichen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Technologien zwar viele Vorteile bieten, jedoch nicht ohne Einschränkungen, wie etwa das Potenzial für algorithmische Verzerrungen oder Fehler bei der Dateninterpretation, bestehen. Daher ist möglicherweise immer noch eine menschliche Aufsicht erforderlich, um die genauesten und zuverlässigsten Ergebnisse zu gewährleisten.

Störende Wirkung

J.P. Morgan & Chase, eine in den USA ansässige Bank, verbrachte früher jährlich etwa 360,000 Stunden mit manuellen Due-Diligence-Prüfungen für potenzielle Kunden. Durch die Implementierung von NLP-Systemen wurde ein großer Teil dieses Prozesses automatisiert, wodurch der Zeitaufwand deutlich reduziert und Schreibfehler minimiert wurden. In der Pre-Trade-Phase verbrachten Finanzanalysten etwa zwei Drittel ihrer Zeit damit, Daten zu sammeln, oft ohne zu wissen, ob diese Daten überhaupt für ihre Projekte relevant wären. NLP hat diese Datenerfassung und -organisation automatisiert, sodass sich Analysten auf wertvollere Informationen konzentrieren und die in der Finanzdienstleistungsbranche verbrachte Zeit optimieren können.

Die Stimmungsanalyse ist ein weiterer Bereich, in dem NLP erhebliche Auswirkungen hat. Durch die Analyse von Schlüsselwörtern und dem Tonfall in Pressemitteilungen und sozialen Medien kann KI die Stimmung der Öffentlichkeit gegenüber Ereignissen oder Nachrichten wie dem Rücktritt eines Bankchefs einschätzen. Mithilfe dieser Analyse lässt sich dann vorhersagen, wie solche Ereignisse den Aktienkurs der Bank beeinflussen könnten. Über die Stimmungsanalyse hinaus unterstützt NLP auch wichtige Dienste wie die Betrugserkennung, die Identifizierung von Cybersicherheitsrisiken und die Erstellung von Leistungsberichten. Diese Funktionen können besonders für Versicherungsunternehmen nützlich sein, die NLP-Systeme einsetzen könnten, um Kundenanträge bei der Inanspruchnahme einer Police auf Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten zu prüfen.

Für Regierungen und Regulierungsbehörden sind auch die langfristigen Auswirkungen von NLP auf Finanzdienstleistungen bemerkenswert. Die Technologie kann dabei helfen, die Einhaltung von Vorschriften zu überwachen und Finanzvorschriften effizienter durchzusetzen. Beispielsweise könnte NLP Finanztransaktionen automatisch scannen und analysieren, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und so bei der Bekämpfung von Geldwäsche oder Steuerhinterziehung zu helfen. Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Technologien könnten jedoch neue Vorschriften erforderlich sein, um eine ethische Nutzung und den Datenschutz sicherzustellen. 

Auswirkungen von NLP in der Finanzdienstleistungsbranche

Weitere Auswirkungen der Nutzung von NLP durch Finanzdienstleistungsunternehmen können sein:

• NLP- und NLG-Systeme arbeiten zusammen, um Daten zu sammeln und Berichte über Jahresrückblicke, Leistungen und sogar Vordenkerstücke zu schreiben.
• Immer mehr Fintech-Unternehmen nutzen NLP, um Stimmungsanalysen zu bestehenden Produkten und Dienstleistungen, zukünftigen Angeboten und organisatorischen Veränderungen durchzuführen.
• Es mussten weniger Analysten Analysen vor dem Handel durchführen, und stattdessen mussten mehr Portfoliomanager für Anlageentscheidungsprozesse eingestellt werden.
• Betrugserkennungs- und Prüfungstätigkeiten in verschiedenen Formen werden umfassender und effektiver.
• Investitionen werden Opfer einer „Herdenmentalität“, wenn zu viele Eingabedaten ähnliche Datenquellen verwenden. 
• Erhöhte Risiken für interne Datenmanipulation und Cyberangriffe, insbesondere die Installation fehlerhafter Trainingsdaten.

Fragen zu berücksichtigen

• Wenn Sie im Finanzbereich tätig sind, verwendet Ihr Unternehmen NLP, um einige Prozesse zu automatisieren? 
• Wenn Sie außerhalb der Finanzdienstleistung arbeiten, wie könnte NLP in Ihrer Branche angewendet werden?
• Wie wird sich Ihrer Meinung nach die Rolle im Bank- und Finanzwesen durch NLP verändern?