NLP finantzetan: testuen analisia inbertsio erabakiak errazten ari da

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Urriaren 10, 2022

Ikuspegiaren laburpena

Hizkuntza naturalaren prozesamendua (NLP) eta bere teknologia osagarria, hizkuntza naturalaren sorkuntza (NLG), finantza-industria eraldatzen ari dira datuen analisia eta txostenak sortzea automatizatuz. Teknologia hauek diligentzia eta negoziazio aurreko azterketa bezalako zereginak arintzeaz gain, gaitasun berriak ere eskaintzen dituzte, hala nola sentimenduen analisia eta iruzurra detektatzeko. Hala ere, finantza-sistemetan gehiago integratzen diren heinean, jarraibide etikoen eta giza-zaintzaren beharra gero eta handiagoa da zehaztasuna eta datuen pribatutasuna bermatzeko.

PNL finantza testuinguruan

Lengoaia naturalaren prozesamenduak (NLP) testu-kopuru handiak bahetzeko gaitasuna du, finantza-zerbitzuen sektoreko inbertitzaileentzako eta enpresentzako informazio baliotsuak eskaintzen dituzten datuetan oinarritutako narrazioak sortzeko. Horrela, etekinik handiena lortzeko kapitala non esleitu erabakitzen laguntzen du. Adimen artifizialaren adar espezializatu gisa, NLP-k hainbat elementu linguistiko erabiltzen ditu, hala nola hitzak, esaldiak eta esaldi-egiturak, gaiak edo ereduak antzemateko datu egituratuetan zein egituratu gabekoetan. Datu egituratuek formatu zehatz eta koherente batean antolatutako informazioari egiten diote erreferentzia, zorroaren errendimendu-neurriak adibidez, eta egituratu gabeko datuek, berriz, hainbat euskarri formatu hartzen dituzte, bideoak, irudiak eta podcastak barne.

Bere AI oinarrietan oinarrituta, NLP-k algoritmoak erabiltzen ditu datu horiek eredu egituratuetan antolatzeko. Eredu horiek, ondoren, hizkuntza naturalaren sorkuntzako sistemek (NLG) interpretatzen dituzte, eta datuak kontakizun bihurtzen dituzte txostenak edo istorioak kontatzeko. NLP eta NLG teknologien arteko sinergia honek finantza-sektoreko material ugariren azterketa integrala ahalbidetzen du. Material horiek urteko txostenak, bideoak, prentsa-oharrak, elkarrizketak eta enpresen errendimendu historikoaren datuak izan ditzakete. Hainbat iturri horiek aztertuta, teknologiak inbertsio-aholkularitza eskain dezake, esate baterako, zein izakin erosi edo saltzea merezi duten iradokitzen du.

Finantza zerbitzuen industrian NLP eta NLG aplikazioak inplikazio garrantzitsuak ditu inbertsioaren eta erabakiak hartzeko etorkizunean. Esate baterako, teknologiak datuak biltzeko eta aztertzeko denbora behar duen prozesua automatiza dezake, eta, horrela, finantza-analistak zeregin estrategikoagoetan zentratu ahal izateko. Gainera, teknologiak inbertsioen aholkularitza pertsonalizatuagoa eskain dezake datu-iturri sorta zabalagoa kontuan hartuta. Hala ere, garrantzitsua da kontuan izan teknologia hauek abantaila ugari eskaintzen dituzten arren, ez dutela mugarik gabe, hala nola, algoritmikoen alborapen edo akatsak gerta daitezkeela datuen interpretazioan. Hori dela eta, baliteke giza gainbegiratzea oraindik ere behar izatea emaitza zehatzenak eta fidagarrienak ziurtatzeko.

Eragin disruptiboa

J.P. Morgan & Chase-k, AEBetan kokatutako bankuak, 360,000 ordu inguru ematen zituen urtero bezero potentzialen eskuzko diligentziaren berrikuspenetan. NLP sistemen ezarpenak prozesu honen zati handi bat automatizatu du, denbora nabarmen murriztuz eta akats administratiboak gutxituz. Merkataritza aurreko fasean, finantza analistek denboraren bi heren inguru pasatzen zituzten datuak biltzen, askotan datu horiek beren proiektuetarako garrantzitsuak izango ziren jakin gabe. NLP-k datu bilketa eta antolakuntza hau automatizatu du, analistei informazio baliotsuagoa bideratzeko eta finantza-zerbitzuen industrian emandako denbora optimizatzeko.

Sentimenduen analisia PNL eragin handia duen beste domeinu bat da. Prentsa-oharretako eta sare sozialetako gako-hitzak eta tonua aztertuta, AI-ak gertaeren edo albisteen inguruko iritzi publikoa ebaluatu dezake, hala nola, bankuko zuzendari nagusi baten dimisioa. Ondoren, analisi hori erabil daiteke gertakari horiek bankuaren akzioen prezioan nola eragin dezaketen aurreikusteko. Sentimenduen analisiaz harago, NLP-k funtsezko zerbitzuak ere onartzen ditu, hala nola iruzurrak detektatzea, zibersegurtasun arriskuak identifikatzea eta errendimendu-txostenak sortzea. Gaitasun hauek bereziki erabilgarriak izan daitezke aseguru-konpainientzat, zeinek NLP sistemak inplementa ditzakete bezeroen bidalketak aztertzeko inkoherentzia edo zehaztasunik gabeko poliza bat erreklamatzerakoan.

Gobernuentzat eta erakunde arautzaileentzat, NLP-k finantza-zerbitzuetan duen epe luzerako inplikazioak ere aipagarriak dira. Teknologiak betetzea kontrolatzen eta finantza-araudiak modu eraginkorragoan betetzen lagun dezake. Esate baterako, NLP-k finantza-transakzioak automatikoki eskaneatu eta aztertu ditzake jarduera susmagarriak adierazteko, dirua zuritzearen edo zerga-iruzuraren aurkako borrokan lagunduz. Dena den, teknologia hauek hedatu ahala, erabilera etikoa eta datuen pribatutasuna bermatzeko araudi berrien beharra egon daiteke. 

Finantza-zerbitzuen industrian aplikatutako NLParen inplikazioak

Finantza-zerbitzuen enpresek aprobetxatzen duten NLPren inplikazio zabalagoak honako hauek izan daitezke:

• NLP eta NLG sistemak elkarrekin lan egiten dute datuak biltzeko eta txostenak idazteko urteko berrikuspenei, errendimenduari eta baita pentsamendu-lidergoari buruzko piezak ere.
• Fintech enpresa gehiagok erabiltzen dute NLP lehendik dauden produktu eta zerbitzuei, etorkizuneko eskaintzei eta antolaketa aldaketei buruzko sentimenduen azterketa egiteko.
• Analista gutxiago behar ziren negoziazio aurreko azterketa egiteko, eta, horren ordez, zorro-kudeatzaile gehiago kontratatzen ziren inbertsioak erabakitzeko prozesuetarako.
• Hainbat formatako iruzurra detektatzeko eta ikuskatzeko jarduerak osoagoak eta eraginkorragoak izango dira.
• Inbertsioak "artaldearen mentalitatea" baten biktima bilakatzen dira, sarrerako datu gehiegik antzeko datu-iturriak erabiltzen baditu. 
• Barneko datuak manipulatzeko eta zibererasoetarako arriskuak areagotu egiten dira, bereziki prestakuntza-datu okerrak instalatuz.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Finantzan lan egiten baduzu, zure enpresak NLP erabiltzen al du prozesu batzuk automatizatzeko? 
• Finantza zerbitzuetatik kanpo lan egiten baduzu, nola aplikatu daiteke NLP zure industrian?
• Nola uste duzu aldatuko direla banku eta finantza rolak NLP dela eta?