NLP rahanduses: tekstianalüüs muudab investeerimisotsused lihtsamaks

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Oktoober 10, 2022

Ülevaate kokkuvõte

Loomuliku keele töötlemine (NLP) ja selle kaastehnoloogia, loomuliku keele genereerimine (NLG) muudavad finantssektorit, automatiseerides andmeanalüüsi ja aruannete koostamise. Need tehnoloogiad mitte ainult ei muuda sujuvamaks selliseid ülesandeid nagu hoolsuskohustus ja kauplemiseelne analüüs, vaid pakuvad ka uusi võimalusi, nagu tundeanalüüs ja pettuste tuvastamine. Kuna aga need integreeruvad üha enam finantssüsteemidesse, kasvab vajadus eetiliste juhiste ja inimliku järelevalve järele, et tagada täpsus ja andmete privaatsus.

NLP rahanduse kontekstis

Loomuliku keele töötlemisel (NLP) on võime sõeluda läbi tohutul hulgal teksti, et luua andmepõhiseid narratiive, mis pakuvad finantsteenuste sektori investoritele ja ettevõtetele väärtuslikku teavet. Seda tehes aitab see suunata otsuseid selle kohta, kuhu kapitali eraldada maksimaalse tulu saamiseks. Tehisintellekti spetsialiseerunud haruna kasutab NLP mitmesuguseid keelelisi elemente, nagu sõnad, fraasid ja lausestruktuurid, et eristada teemasid või mustreid nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmetes. Struktureeritud andmed viitavad teabele, mis on korraldatud kindlas ja järjepidevas vormingus (nt portfelli toimivusmõõdikud), samas kui struktureerimata andmed hõlmavad mitmesuguseid meediumivorminguid, sealhulgas videoid, pilte ja taskuhäälingusaateid.

Tuginedes oma tehisintellekti alustele, kasutab NLP algoritme, et korraldada need andmed struktureeritud mustriteks. Seejärel tõlgendavad neid mustreid loomuliku keele genereerimise (NLG) süsteemid, mis muudavad andmed aruandluse või jutuvestmise jaoks narratiivideks. See sünergia NLP ja NLG tehnoloogiate vahel võimaldab põhjalikult analüüsida laia valikut materjale finantssektoris. Need materjalid võivad sisaldada aastaaruandeid, videoid, pressiteateid, intervjuusid ja ettevõtete ajaloolisi tulemusi. Neid erinevaid allikaid analüüsides võib tehnoloogia pakkuda investeerimisnõuandeid, näiteks soovitada, millised aktsiad võivad olla ostmist või müümist väärt.

NLP ja NLG rakendamine finantsteenuste sektoris mõjutab oluliselt investeeringute ja otsuste tegemise tulevikku. Näiteks võib tehnoloogia automatiseerida aeganõudvat andmete kogumise ja analüüsimise protsessi, võimaldades seeläbi finantsanalüütikutel keskenduda strateegilisematele ülesannetele. Lisaks võib tehnoloogia pakkuda rohkem isikupärastatud investeerimisnõustamist, võttes arvesse laiemat andmeallikate valikut. Siiski on oluline märkida, et kuigi need tehnoloogiad pakuvad palju eeliseid, ei ole need piiranguteta, näiteks algoritmilise nihke või andmete tõlgendamise vead. Seetõttu võib kõige täpsemate ja usaldusväärsemate tulemuste tagamiseks siiski vaja minna inimlikku järelevalvet.

Häiriv mõju

USA-s asuv pank JP Morgan & Chase kulutas potentsiaalsete klientide käsitsi läbivaatamisele ligikaudu 360,000 XNUMX tundi aastas. NLP-süsteemide juurutamine on suure osa sellest protsessist automatiseerinud, vähendades oluliselt ajakulu ja minimeerides tehnilisi vigu. Kauplemiseelses etapis kulutasid finantsanalüütikud umbes kaks kolmandikku oma ajast andmete kogumisele, sageli teadmata, kas need andmed on nende projektide jaoks isegi asjakohased. NLP on selle andmete kogumise ja korraldamise automatiseerinud, võimaldades analüütikutel keskenduda väärtuslikumale teabele ja optimeerida finantsteenuste sektoris veedetud aega.

Sentimentanalüüs on teine ​​valdkond, kus NLP avaldab olulist mõju. Analüüsides märksõnu ja tooni pressiteadetes ja sotsiaalmeedias, saab tehisintellekt hinnata avalikkuse suhtumist sündmustesse või uudistesse, nagu näiteks panga tegevjuhi tagasiastumine. Seda analüüsi saab seejärel kasutada ennustamaks, kuidas sellised sündmused võivad panga aktsiahinda mõjutada. Lisaks sentimentanalüüsile toetab NLP ka olulisi teenuseid, nagu pettuste tuvastamine, küberjulgeolekuriskide tuvastamine ja toimivusaruannete koostamine. Need võimalused võivad olla eriti kasulikud kindlustusseltsidele, kes võivad poliitika taotlemisel kasutada NLP-süsteeme, et kontrollida klientide esildisi ebakõlade või ebatäpsuste suhtes.

Valitsuste ja reguleerivate asutuste jaoks on tähelepanuväärne ka NLP pikaajaline mõju finantsteenustele. Tehnoloogia võib aidata finantsmääruste täitmist jälgida ja tõhusamalt jõustada. Näiteks võib NLP automaatselt skannida ja analüüsida finantstehinguid, et märgistada kahtlased tegevused, mis aitavad võidelda rahapesu või maksudest kõrvalehoidumise vastu. Kuid kuna need tehnoloogiad muutuvad üha levinumaks, võib tekkida vajadus uute eeskirjade järele, et tagada eetiline kasutamine ja andmete privaatsus. 

Finantsteenuste sektoris rakendatava NLP tagajärjed

Finantsteenuste ettevõtete poolt võimendatud NLP laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist:

• NLP- ja NLG-süsteemid töötavad koos, et koguda andmeid ja kirjutada aruandeid iga-aastaste ülevaadete, tulemuslikkuse ja isegi juhtimisosade kohta.
• Rohkem fintech ettevõtteid, kes kasutavad NLP-d olemasolevate toodete ja teenuste, tulevaste pakkumiste ja organisatsiooniliste muudatuste analüüsimiseks.
• Kauplemiseelse analüüsi tegemiseks oli vaja vähem analüütikuid ja selle asemel palgatakse rohkem portfellihaldureid investeerimisotsuste tegemiseks.
• Mitmesugused pettuste avastamise ja auditeerimise tegevused muutuvad terviklikumaks ja tõhusamaks.
• Investeeringud muutuvad "karjamentaliteedi" ohvriteks, kui liiga palju sisendandmeid kasutab sarnaseid andmeallikaid. 
• Suurenenud risk sisemiste andmetega manipuleerimiseks ja küberrünnakuteks, eriti vigaste treeningandmete installimisel.

Küsimused, mida kaaluda

• Kui töötate finantsvaldkonnas, kas teie ettevõte kasutab mõne protsessi automatiseerimiseks NLP-d? 
• Kui töötate väljaspool finantsteenuseid, kuidas saaks NLP-d teie tööstuses rakendada?
• Kuidas teie arvates panga- ja finantsrollid NLP tõttu muutuvad?