NLP στα χρηματοοικονομικά: Η ανάλυση κειμένου διευκολύνει τις επενδυτικές αποφάσεις

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Οκτώβριος 10, 2022

Περίληψη Insight

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η συνοδευτική της τεχνολογία, η παραγωγή φυσικής γλώσσας (NLG), μεταμορφώνουν τη χρηματοπιστωτική βιομηχανία αυτοματοποιώντας την ανάλυση δεδομένων και τη δημιουργία αναφορών. Αυτές οι τεχνολογίες όχι μόνο απλοποιούν εργασίες όπως η δέουσα επιμέλεια και η ανάλυση πριν από τη συναλλαγή, αλλά προσφέρουν επίσης νέες δυνατότητες, όπως η ανάλυση συναισθήματος και ο εντοπισμός απάτης. Ωστόσο, καθώς ενσωματώνονται περισσότερο στα χρηματοπιστωτικά συστήματα, υπάρχει αυξανόμενη ανάγκη για ηθικές κατευθυντήριες γραμμές και ανθρώπινη επίβλεψη για τη διασφάλιση της ακρίβειας και του απορρήτου των δεδομένων.

NLP στο χρηματοοικονομικό πλαίσιο

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) έχει τη δυνατότητα να κοσκινίζει τεράστιες ποσότητες κειμένου για να δημιουργήσει αφηγήσεις βασισμένες σε δεδομένα που προσφέρουν πολύτιμες γνώσεις για επενδυτές και εταιρείες στον τομέα των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών. Με αυτόν τον τρόπο, βοηθά στη λήψη αποφάσεων σχετικά με το πού θα διατεθεί κεφάλαιο για μέγιστες αποδόσεις. Ως εξειδικευμένος κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης, το NLP χρησιμοποιεί διάφορα γλωσσικά στοιχεία όπως λέξεις, φράσεις και δομές προτάσεων για να διακρίνει θέματα ή μοτίβα τόσο σε δομημένα όσο και σε μη δομημένα δεδομένα. Τα δομημένα δεδομένα αναφέρονται σε πληροφορίες που είναι οργανωμένες σε μια συγκεκριμένη, συνεπή μορφή, όπως μετρήσεις απόδοσης χαρτοφυλακίου, ενώ τα μη δομημένα δεδομένα περιλαμβάνουν μια ποικιλία μορφών πολυμέσων, συμπεριλαμβανομένων βίντεο, εικόνων και podcast.

Χτίζοντας στα θεμέλια της τεχνητής νοημοσύνης, το NLP χρησιμοποιεί αλγόριθμους για να οργανώσει αυτά τα δεδομένα σε δομημένα μοτίβα. Αυτά τα μοτίβα στη συνέχεια ερμηνεύονται από συστήματα παραγωγής φυσικής γλώσσας (NLG), τα οποία μετατρέπουν τα δεδομένα σε αφηγήσεις για αναφορά ή αφήγηση. Αυτή η συνέργεια μεταξύ των τεχνολογιών NLP και NLG επιτρέπει μια ολοκληρωμένη ανάλυση ενός ευρέος φάσματος υλικών στον χρηματοπιστωτικό τομέα. Αυτά τα υλικά μπορούν να περιλαμβάνουν ετήσιες εκθέσεις, βίντεο, δελτία τύπου, συνεντεύξεις και ιστορικά δεδομένα απόδοσης από εταιρείες. Αναλύοντας αυτές τις διαφορετικές πηγές, η τεχνολογία μπορεί να προσφέρει επενδυτικές συμβουλές, όπως να προτείνει ποιες μετοχές μπορεί να αξίζει να αγοραστούν ή να πουληθούν.

Η εφαρμογή των NLP και NLG στον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών έχει σημαντικές επιπτώσεις στο μέλλον των επενδύσεων και της λήψης αποφάσεων. Για παράδειγμα, η τεχνολογία μπορεί να αυτοματοποιήσει τη χρονοβόρα διαδικασία συλλογής και ανάλυσης δεδομένων, επιτρέποντας έτσι στους οικονομικούς αναλυτές να επικεντρωθούν σε πιο στρατηγικά καθήκοντα. Επιπλέον, η τεχνολογία μπορεί να προσφέρει πιο εξατομικευμένες επενδυτικές συμβουλές λαμβάνοντας υπόψη ένα ευρύτερο φάσμα πηγών δεδομένων. Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι ενώ αυτές οι τεχνολογίες προσφέρουν πολλά πλεονεκτήματα, δεν είναι χωρίς περιορισμούς, όπως η πιθανότητα αλγοριθμικής μεροληψίας ή σφαλμάτων στην ερμηνεία δεδομένων. Ως εκ τούτου, μπορεί να χρειαστεί ακόμη ανθρώπινη επίβλεψη για να διασφαλιστούν τα πιο ακριβή και αξιόπιστα αποτελέσματα.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Η JP Morgan & Chase, μια τράπεζα με έδρα τις ΗΠΑ, ξόδευε περίπου 360,000 ώρες ετησίως σε χειροκίνητες αξιολογήσεις δέουσας επιμέλειας για πιθανούς πελάτες. Η εφαρμογή συστημάτων NLP έχει αυτοματοποιήσει ένα μεγάλο μέρος αυτής της διαδικασίας, μειώνοντας σημαντικά τον χρόνο που δαπανάται και ελαχιστοποιώντας τα λάθη γραφείου. Στη φάση πριν από τη διαπραγμάτευση, οι οικονομικοί αναλυτές συνήθιζαν να ξοδεύουν περίπου τα δύο τρίτα του χρόνου τους για τη συλλογή δεδομένων, συχνά χωρίς να γνωρίζουν εάν αυτά τα δεδομένα θα ήταν καν σχετικά με τα έργα τους. Το NLP έχει αυτοματοποιήσει αυτή τη συλλογή και οργάνωση δεδομένων, επιτρέποντας στους αναλυτές να επικεντρωθούν σε πιο πολύτιμες πληροφορίες και να βελτιστοποιήσουν τον χρόνο που αφιερώνουν στον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών.

Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένας άλλος τομέας όπου το NLP έχει σημαντικό αντίκτυπο. Αναλύοντας λέξεις-κλειδιά και τον τόνο στα δελτία τύπου και στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιολογήσει το κοινό αίσθημα για γεγονότα ή ειδήσεις, όπως η παραίτηση ενός CEO τράπεζας. Αυτή η ανάλυση μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για να προβλέψει πώς τέτοια γεγονότα μπορεί να επηρεάσουν την τιμή της μετοχής της τράπεζας. Πέρα από την ανάλυση συναισθήματος, το NLP υποστηρίζει επίσης βασικές υπηρεσίες όπως ο εντοπισμός απάτης, ο εντοπισμός κινδύνων για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και η δημιουργία αναφορών απόδοσης. Αυτές οι δυνατότητες μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμες για τις ασφαλιστικές εταιρείες, οι οποίες θα μπορούσαν να αναπτύξουν συστήματα NLP για να ελέγξουν τις υποβολές πελατών για ασυνέπειες ή ανακρίβειες κατά την αξίωση ενός συμβολαίου.

Για τις κυβερνήσεις και τους ρυθμιστικούς φορείς, οι μακροπρόθεσμες επιπτώσεις του NLP στις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες είναι επίσης αξιοσημείωτες. Η τεχνολογία μπορεί να βοηθήσει στην παρακολούθηση της συμμόρφωσης και στην αποτελεσματικότερη εφαρμογή των οικονομικών κανονισμών. Για παράδειγμα, το NLP θα μπορούσε να σαρώνει και να αναλύει αυτόματα οικονομικές συναλλαγές για να επισημαίνει ύποπτες δραστηριότητες, βοηθώντας στην καταπολέμηση του ξεπλύματος χρήματος ή της φοροδιαφυγής. Ωστόσο, καθώς αυτές οι τεχνολογίες γίνονται πιο διαδεδομένες, μπορεί να υπάρξει ανάγκη για νέους κανονισμούς για τη διασφάλιση της ηθικής χρήσης και του απορρήτου των δεδομένων. 

Επιπτώσεις του NLP που εφαρμόζονται στον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών

Οι ευρύτερες επιπτώσεις της μόχλευσης του NLP από εταιρείες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών μπορεί να περιλαμβάνουν:

• Τα συστήματα NLP και NLG συνεργάζονται για τη συλλογή δεδομένων και τη σύνταξη αναφορών για ετήσιες αξιολογήσεις, απόδοση και ακόμη και ηγετικά κομμάτια σκέψης.
• Περισσότερες εταιρείες fintech χρησιμοποιούν NLP για να πραγματοποιήσουν ανάλυση συναισθήματος σε υπάρχοντα προϊόντα και υπηρεσίες, μελλοντικές προσφορές και οργανωτικές αλλαγές.
• Χρειάστηκαν λιγότεροι αναλυτές για τη διεξαγωγή αναλύσεων πριν από τη συναλλαγή και, αντ' αυτού, προσλήφθηκαν περισσότεροι διαχειριστές χαρτοφυλακίου για τις διαδικασίες επενδυτικών αποφάσεων.
• Οι δραστηριότητες εντοπισμού απάτης και ελέγχου διαφόρων μορφών θα γίνουν πιο ολοκληρωμένες και αποτελεσματικές.
• Οι επενδύσεις γίνονται θύματα μιας «νοοτροπίας αγέλης» εάν πάρα πολλά δεδομένα εισόδου χρησιμοποιούν παρόμοιες πηγές δεδομένων. 
• Αυξημένοι κίνδυνοι για εσωτερική χειραγώγηση δεδομένων και κυβερνοεπιθέσεις, ιδιαίτερα εγκατάσταση λανθασμένων δεδομένων εκπαίδευσης.

Ερωτήσεις προς εξέταση

• Εάν εργάζεστε στον χρηματοοικονομικό τομέα, η επιχείρησή σας χρησιμοποιεί NLP για να αυτοματοποιήσει ορισμένες διαδικασίες; 
• Εάν εργάζεστε εκτός χρηματοοικονομικών υπηρεσιών, πώς μπορεί να εφαρμοστεί το NLP στον κλάδο σας;
• Πώς πιστεύετε ότι θα αλλάξουν οι τραπεζικοί και χρηματοοικονομικοί ρόλοι λόγω του NLP;