NLP در امور مالی: تجزیه و تحلیل متن تصمیمات سرمایه گذاری را آسان تر می کند

• نویسنده:
• نام نویسنده

  آینده نگاری کوانتوم ران
• اکتبر 10، 2022

خلاصه بینش

پردازش زبان طبیعی (NLP) و فناوری همراه آن، تولید زبان طبیعی (NLG)، با خودکارسازی تجزیه و تحلیل داده ها و تولید گزارش، صنعت مالی را متحول می کند. این فناوری‌ها نه تنها وظایفی مانند بررسی دقیق و تجزیه و تحلیل پیش از تجارت را ساده می‌کنند، بلکه قابلیت‌های جدیدی مانند تجزیه و تحلیل احساسات و کشف تقلب را نیز ارائه می‌دهند. با این حال، همانطور که آنها در سیستم های مالی ادغام می شوند، نیاز روزافزونی به دستورالعمل های اخلاقی و نظارت انسانی برای اطمینان از صحت و حفظ حریم خصوصی داده ها وجود دارد.

NLP در زمینه مالی

پردازش زبان طبیعی (NLP) این توانایی را دارد که مقادیر زیادی متن را برای ایجاد روایت‌های مبتنی بر داده که بینش‌های ارزشمندی را برای سرمایه‌گذاران و شرکت‌ها در بخش خدمات مالی ارائه می‌کند، بررسی کند. با انجام این کار، به تصمیم گیری در مورد محل تخصیص سرمایه برای حداکثر بازده کمک می کند. به عنوان یک شاخه تخصصی از هوش مصنوعی، NLP از عناصر زبانی مختلفی مانند کلمات، عبارات و ساختارهای جمله برای تشخیص مضامین یا الگوها در داده های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده می کند. داده‌های ساخت‌یافته به اطلاعاتی اشاره دارد که در قالبی خاص و سازگار سازمان‌دهی شده‌اند، مانند معیارهای عملکرد نمونه کارها، در حالی که داده‌های ساختاریافته انواع قالب‌های رسانه‌ای، از جمله ویدئوها، تصاویر و پادکست‌ها را در بر می‌گیرد.

NLP با تکیه بر پایه های هوش مصنوعی خود از الگوریتم هایی برای سازماندهی این داده ها در الگوهای ساخت یافته استفاده می کند. سپس این الگوها توسط سیستم‌های تولید زبان طبیعی (NLG) تفسیر می‌شوند که داده‌ها را به روایت‌هایی برای گزارش یا داستان‌گویی تبدیل می‌کنند. این هم افزایی بین فناوری های NLP و NLG امکان تجزیه و تحلیل جامع طیف گسترده ای از مواد در بخش مالی را فراهم می کند. این مطالب می تواند شامل گزارش های سالانه، فیلم ها، بیانیه های مطبوعاتی، مصاحبه ها و داده های عملکرد تاریخی از شرکت ها باشد. با تجزیه و تحلیل این منابع متنوع، این فناوری می‌تواند توصیه‌هایی برای سرمایه‌گذاری ارائه دهد، مانند پیشنهاد اینکه کدام سهام ممکن است ارزش خرید یا فروش را داشته باشد.

کاربرد NLP و NLG در صنعت خدمات مالی پیامدهای قابل توجهی برای آینده سرمایه گذاری و تصمیم گیری دارد. به عنوان مثال، این فناوری می‌تواند فرآیند زمان‌بر جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها را خودکار کند، در نتیجه به تحلیلگران مالی اجازه می‌دهد تا روی وظایف استراتژیک‌تر تمرکز کنند. علاوه بر این، این فناوری می‌تواند با در نظر گرفتن طیف وسیع‌تری از منابع داده، مشاوره سرمایه‌گذاری شخصی‌سازی‌شده‌تری ارائه دهد. با این حال، توجه به این نکته مهم است که در حالی که این فناوری‌ها مزایای زیادی را ارائه می‌دهند، اما بدون محدودیت نیستند، مانند احتمال سوگیری الگوریتمی یا خطا در تفسیر داده‌ها. بنابراین، نظارت انسانی همچنان ممکن است برای اطمینان از دقیق ترین و قابل اعتمادترین نتایج مورد نیاز باشد.

تاثیر مخرب

JP Morgan & Chase، یک بانک مستقر در ایالات متحده، سالانه تقریباً 360,000 ساعت را صرف بررسی‌های دستی دقت لازم برای مشتریان بالقوه می‌کرد. پیاده‌سازی سیستم‌های NLP بخش بزرگی از این فرآیند را خودکار کرده است و زمان صرف شده را به میزان قابل توجهی کاهش داده و خطاهای اداری را به حداقل می‌رساند. در مرحله پیش از تجارت، تحلیلگران مالی تقریباً دو سوم از زمان خود را صرف جمع آوری داده ها می کردند، اغلب بدون اینکه بدانند آیا این داده ها حتی با پروژه های آنها مرتبط است یا خیر. NLP این جمع‌آوری و سازماندهی داده‌ها را خودکار کرده است و به تحلیلگران اجازه می‌دهد بر روی اطلاعات ارزشمندتر تمرکز کنند و زمان صرف شده در صنعت خدمات مالی را بهینه کنند.

تحلیل احساسات حوزه دیگری است که NLP در آن تأثیر قابل توجهی دارد. با تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی و لحن در بیانیه های مطبوعاتی و رسانه های اجتماعی، هوش مصنوعی می تواند احساسات عمومی نسبت به رویدادها یا اخبار، مانند استعفای مدیر عامل بانک را ارزیابی کند. سپس می توان از این تجزیه و تحلیل برای پیش بینی چگونگی تأثیر چنین رویدادهایی بر قیمت سهام بانک استفاده کرد. فراتر از تجزیه و تحلیل احساسات، NLP از خدمات ضروری مانند کشف تقلب، شناسایی خطرات امنیت سایبری و تولید گزارش های عملکرد نیز پشتیبانی می کند. این قابلیت‌ها می‌تواند به‌ویژه برای شرکت‌های بیمه مفید باشد، که می‌توانند سیستم‌های NLP را برای بررسی دقیق ارسال‌های مشتری از نظر ناسازگاری یا عدم دقت در هنگام ادعای یک بیمه نامه، مستقر کنند.

برای دولت ها و نهادهای نظارتی، پیامدهای بلندمدت NLP در خدمات مالی نیز قابل توجه است. این فناوری می تواند به نظارت بر انطباق و اجرای مقررات مالی به طور موثرتر کمک کند. به عنوان مثال، NLP می‌تواند به طور خودکار تراکنش‌های مالی را اسکن و تجزیه و تحلیل کند تا فعالیت‌های مشکوک را علامت‌گذاری کند و به مبارزه با پولشویی یا فرار مالیاتی کمک کند. با این حال، با رواج بیشتر این فناوری‌ها، ممکن است نیاز به مقررات جدیدی برای اطمینان از استفاده اخلاقی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها وجود داشته باشد. 

پیامدهای NLP اعمال شده در صنعت خدمات مالی

پیامدهای گسترده تر NLP که توسط شرکت های خدمات مالی اعمال می شود ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• سیستم‌های NLP و NLG برای جمع‌آوری داده‌ها و نوشتن گزارش‌هایی در مورد بررسی‌های سالانه، عملکرد و حتی قطعات رهبری فکری با هم کار می‌کنند.
• شرکت‌های فین‌تک بیشتری از NLP برای انجام تحلیل احساسات بر روی محصولات و خدمات موجود، پیشنهادات آتی و تغییرات سازمانی استفاده می‌کنند.
• تحلیلگران کمتری برای انجام تجزیه و تحلیل قبل از معامله نیاز داشتند و در عوض، مدیران سبد سهام بیشتری برای فرآیندهای تصمیم گیری سرمایه گذاری استخدام می شدند.
• فعالیت های کشف تقلب و حسابرسی در اشکال مختلف جامع تر و موثرتر خواهد شد.
• اگر داده‌های ورودی بیش از حد از منابع داده‌ای مشابه استفاده کنند، سرمایه‌گذاری‌ها قربانی «ذهنیت گله» می‌شوند. 
• افزایش خطرات برای دستکاری داده های داخلی و حملات سایبری، به ویژه نصب داده های آموزشی اشتباه.

سوالاتی که باید در نظر گرفته شود

• اگر در امور مالی کار می کنید، آیا شرکت شما از NLP برای خودکارسازی برخی از فرآیندها استفاده می کند؟ 
• اگر خارج از خدمات مالی کار می کنید، چگونه NLP ممکن است در صنعت شما اعمال شود؟
• به نظر شما نقش بانکداری و مالی به دلیل NLP چگونه تغییر خواهد کرد؟