NLP en financo: Teksta analizo plifaciligas investajn decidojn

BILDA KREDITO:
Bildo kredito
iStock

NLP en financo: Teksta analizo plifaciligas investajn decidojn

NLP en financo: Teksta analizo plifaciligas investajn decidojn

Subtitolo teksto
Naturlingva prilaborado donas al financaj analizistoj potencan ilon por fari la ĝustajn elektojn.
    • Aŭtoro:
    • Aŭtora nomo
      Quantumrun Foresight
    • Oktobro 10, 2022

    Enrigarda resumo

    Naturlingva prilaborado (NLP) kaj ĝia kunulteknologio, natura lingvogenerado (NLG), transformas la financan industrion aŭtomatigante datuman analizon kaj generadon de raportoj. Ĉi tiuj teknologioj ne nur simpligas taskojn kiel devita diligento kaj antaŭkomerca analizo, sed ankaŭ ofertas novajn kapablojn, kiel analizo de sentoj kaj detekto de fraŭdo. Tamen, ĉar ili iĝas pli integritaj en financajn sistemojn, estas kreskanta bezono de etikaj gvidlinioj kaj homa superrigardo por certigi precizecon kaj datuman privatecon.

    NLP en financa kunteksto

    Naturlingva prilaborado (NLP) havas la kapablon ekzameni vastajn kvantojn da teksto por krei datumajn rakontojn, kiuj ofertas valorajn sciojn por investantoj kaj kompanioj en la financa servo-sektoro. Farante tion, ĝi helpas gvidi decidojn pri kie asigni kapitalon por maksimumaj rendimentoj. Kiel specialeca branĉo de artefarita inteligenteco, NLP utiligas diversajn lingvajn elementojn kiel ekzemple vortoj, frazoj kaj frazstrukturoj por distingi temojn aŭ padronojn en kaj strukturitaj kaj nestrukturitaj datenoj. Strukturitaj datenoj rilatas al informoj, kiuj estas organizitaj en specifa, konsekvenca formato, kiel paperara rendimento-metriko, dum nestrukturitaj datumoj ampleksas diversajn amaskomunikilarajn formatojn, inkluzive de vidbendoj, bildoj kaj podkastoj.

    Konstruante sur ĝiaj AI-bazoj, NLP uzas algoritmojn por organizi ĉi tiujn datumojn en strukturitajn ŝablonojn. Tiuj padronoj tiam estas interpretitaj per naturlingva generacio (NLG) sistemoj, kiuj konvertas la datenojn en rakontojn por raportado aŭ rakontado. Ĉi tiu sinergio inter NLP kaj NLG-teknologioj permesas ampleksan analizon de larĝa gamo de materialoj en la financa sektoro. Ĉi tiuj materialoj povas inkluzivi jarajn raportojn, filmetojn, gazetarajn komunikojn, intervjuojn kaj historiajn rendimentajn datumojn de kompanioj. Analizante ĉi tiujn diversajn fontojn, la teknologio povas proponi investajn konsilojn, kiel sugesti, kiuj akcioj povas esti aĉeteblaj aŭ vendataj.

    La apliko de NLP kaj NLG en la financa servo-industrio havas signifajn implicojn por la estonteco de investo kaj decidiĝo. Ekzemple, la teknologio povas aŭtomatigi la tempopostulan procezon de datenkolektado kaj analizo, tiel permesante al financaj analizistoj koncentriĝi pri pli strategiaj taskoj. Krome, la teknologio povas oferti pli personecigitajn investajn konsilojn konsiderante pli larĝan gamon da datumfontoj. Tamen, estas grave noti, ke kvankam ĉi tiuj teknologioj ofertas multajn avantaĝojn, ili ne estas sen limigoj, kiel la potencialo por algoritma biaso aŭ eraroj en datenlego. Tial, homa superrigardo povas ankoraŭ esti necesa por certigi la plej precizajn kaj fidindajn rezultojn.

    Disrompa efiko

    JP Morgan & Chase, usona banko, kutimis elspezi proksimume 360,000 horojn ĉiujare por manaj revizioj por eblaj klientoj. La efektivigo de NLP-sistemoj aŭtomatigis grandan parton de ĉi tiu procezo, signife reduktante la tempon pasigitan kaj minimumigante klerikalajn erarojn. En la antaŭkomerca fazo, financaj analizistoj kutimis pasigi ĉirkaŭ du trionojn de sia tempo kolektante datumojn, ofte sen scii ĉu tiuj datumoj eĉ estus rilataj al siaj projektoj. NLP aŭtomatigis ĉi tiun datuman kolekton kaj organizon, permesante al analizistoj koncentriĝi pri pli valoraj informoj kaj optimumigi la tempon pasigitan ene de la financa servo-industrio.

    Sentanalizo estas alia domajno kie NLP faras grandan efikon. Analizante ŝlosilvortojn kaj tonon en gazetaraj komunikoj kaj sociaj amaskomunikiloj, AI povas taksi publikan senton pri eventoj aŭ novaĵoj, kiel la eksiĝo de ĉefoficisto de banko. Ĉi tiu analizo tiam povas esti uzata por antaŭdiri kiel tiaj eventoj povas influi la akcian prezon de la banko. Preter analizo de sentoj, NLP ankaŭ subtenas esencajn servojn kiel fraŭda detekto, identigado de cibersekurecaj riskoj kaj generado de raportoj pri rendimento. Ĉi tiuj kapabloj povas esti precipe utilaj por asekurkompanioj, kiuj povus deploji NLP-sistemojn por ekzameni klientsubmetadojn por nekonsekvencoj aŭ malprecizecoj dum postulado de politiko.

    Por registaroj kaj reguligaj korpoj, la longperspektivaj implicoj de NLP en financaj servoj ankaŭ estas rimarkindaj. La teknologio povas helpi en monitorado de observo kaj plenumado de financaj regularoj pli efike. Ekzemple, NLP povus aŭtomate skani kaj analizi financajn transakciojn por marki suspektindajn agadojn, helpante en la batalo kontraŭ monlavado aŭ impostfraŭdo. Tamen, ĉar ĉi tiuj teknologioj iĝas pli ĝeneralaj, povas esti bezono de novaj regularoj por certigi etikan uzon kaj datuman privatecon. 

    Implicoj de NLP aplikita ene de la financa servo-industrio

    Pli larĝaj implicoj de NLP estanta ekspluatata fare de financaj servoj-firmaoj povas inkludi:

    • NLP kaj NLG-sistemoj kunlaboras por kombini datumojn kaj skribi raportojn pri ĉiujaraj recenzoj, agado kaj eĉ pensaj gvidaj pecoj.
    • Pli da fintech-firmaoj uzantaj NLP por fari sentan analizon pri ekzistantaj produktoj kaj servoj, estontaj proponoj kaj organizaj ŝanĝoj.
    • Malpli da analizistoj bezonis fari antaŭkomercan analizon, kaj anstataŭe, pli da biletujo-administrantoj estas dungitaj por investaj decidprocezoj.
    • Fraŭdo-detekto kaj reviziagadoj de diversaj formoj fariĝos pli ampleksaj kaj efikaj.
    • Investoj iĝantaj viktimoj de "grega menso" se tro da enirdatumoj uzas similajn datumfontojn. 
    • Pliigitaj riskoj por interna manipulado de datumoj kaj ciberatakoj, precipe instalante erarajn trejnajn datumojn.

    Konsiderindaj demandoj

    • Se vi laboras en financo, ĉu via firmao uzas NLP por aŭtomatigi iujn procezojn? 
    • Se vi laboras ekster financaj servoj, kiel NLP povus esti aplikata en via industrio?
    • Kiel vi pensas, ke bankaj kaj financaj roloj ŝanĝiĝos pro NLP?

    Enrigardaj referencoj

    La sekvaj popularaj kaj instituciaj ligiloj estis referenceitaj por ĉi tiu kompreno: