NLP rahoituksessa: Tekstianalyysi tekee investointipäätöksistä helpompaa

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Lokakuu 10, 2022

Havainnon yhteenveto

Natural Language Processing (NLP) ja sen kumppaniteknologia Natural Language Generation (NLG) muuttavat rahoitusalaa automatisoimalla data-analyysin ja raporttien luomisen. Nämä tekniikat eivät vain virtaviivaista tehtäviä, kuten due diligence -tarkastusta ja kauppaa edeltävää analyysiä, vaan tarjoavat myös uusia ominaisuuksia, kuten mielialan analysointia ja petosten havaitsemista. Niiden integroituessa rahoitusjärjestelmiin kuitenkin kasvaa tarve eettisille ohjeille ja inhimilliselle valvonnalle tarkkuuden ja tietosuojan varmistamiseksi.

NLP rahoituksen yhteydessä

Natural Language Processing (NLP) pystyy seulomaan valtavia määriä tekstiä luodakseen tietopohjaisia ​​kertomuksia, jotka tarjoavat arvokkaita oivalluksia sijoittajille ja rahoituspalvelualan yrityksille. Näin tehdessään se auttaa ohjaamaan päätöksiä siitä, mihin pääomaa kohdennetaan maksimaalisen tuoton saavuttamiseksi. Tekoälyn erikoistuneena haarana NLP käyttää erilaisia ​​kielellisiä elementtejä, kuten sanoja, lauseita ja lauserakenteita, erottaakseen teemoja tai malleja sekä strukturoidusta että strukturoimattomasta tiedosta. Strukturoidulla datalla tarkoitetaan tietoa, joka on järjestetty tiettyyn, johdonmukaiseen muotoon, kuten portfolion suorituskykymittauksiin, kun taas jäsentämätön data kattaa useita mediamuotoja, kuten videoita, kuvia ja podcasteja.

Tekoälyperustoihinsa pohjautuva NLP käyttää algoritmeja järjestääkseen nämä tiedot strukturoiduiksi malleiksi. Luonnollisen kielen luontijärjestelmät (NLG) tulkitsevat nämä mallit, jotka muuntavat tiedot kertomuksiksi raportointia tai tarinankerrontaa varten. Tämä synergia NLP- ja NLG-tekniikoiden välillä mahdollistaa laajan analyysin laajasta materiaalivalikoimasta rahoitussektorilla. Nämä materiaalit voivat sisältää vuosiraportteja, videoita, lehdistötiedotteita, haastatteluja ja historiallisia tulostietoja yrityksistä. Analysoimalla näitä erilaisia ​​lähteitä teknologia voi tarjota sijoitusneuvoja, kuten ehdottaa, mitkä osakkeet saattavat olla ostamisen tai myynnin arvoisia.

NLP:n ja NLG:n soveltamisella rahoituspalvelualalla on merkittäviä vaikutuksia investointien ja päätöksenteon tulevaisuuteen. Teknologia voi esimerkiksi automatisoida aikaa vievän tiedonkeruun ja -analyysin, jolloin talousanalyytikot voivat keskittyä strategisempiin tehtäviin. Lisäksi teknologia voi tarjota entistä yksilöllisempää sijoitusneuvontaa ottamalla huomioon laajemman tietolähteiden valikoiman. On kuitenkin tärkeää huomata, että vaikka nämä tekniikat tarjoavat monia etuja, ne eivät ole rajoituksia, kuten mahdollisuus algoritmin harhaan tai virheisiin tietojen tulkinnassa. Siksi inhimillinen valvonta saattaa silti olla tarpeen tarkimpien ja luotettavimpien tulosten varmistamiseksi.

Häiritsevä vaikutus

J.P. Morgan & Chase, yhdysvaltalainen pankki, käytti noin 360,000 XNUMX tuntia vuodessa mahdollisten asiakkaiden manuaalisiin due diligence -tarkastuksiin. NLP-järjestelmien käyttöönotto on automatisoinut suuren osan tästä prosessista, mikä vähentää merkittävästi käytettyä aikaa ja minimoi kirjoitusvirheet. Kauppaa edeltävässä vaiheessa rahoitusanalyytikot käyttivät noin kaksi kolmasosaa ajastaan ​​tiedon keräämiseen, usein tietämättä, olisiko kyseisillä tiedoilla edes merkitystä heidän projekteilleen. NLP on automatisoinut tämän tiedonkeruun ja -organisoinnin, jolloin analyytikot voivat keskittyä arvokkaampaan tietoon ja optimoida rahoituspalvelualalla vietetyn ajan.

Tunneanalyysi on toinen alue, jolla NLP:llä on merkittävä vaikutus. Analysoimalla avainsanoja ja sävyä lehdistötiedotteissa ja sosiaalisessa mediassa tekoäly voi arvioida yleisön suhtautumista tapahtumiin tai uutisiin, kuten pankin toimitusjohtajan eroamiseen. Tämän analyysin avulla voidaan sitten ennustaa, kuinka tällaiset tapahtumat voivat vaikuttaa pankin osakekurssiin. Tunneanalyysin lisäksi NLP tukee myös keskeisiä palveluita, kuten petosten havaitsemista, kyberturvallisuusriskien tunnistamista ja suorituskykyraporttien luomista. Nämä ominaisuudet voivat olla erityisen hyödyllisiä vakuutusyhtiöille, jotka voivat ottaa käyttöön NLP-järjestelmiä tarkastaakseen asiakkaiden toimituksia epäjohdonmukaisuuksien tai epätarkkuuksien varalta vakuutusta vaatiessaan.

Hallitusten ja sääntelyelinten kannalta NLP:n pitkän aikavälin vaikutukset rahoituspalveluihin ovat myös huomionarvoisia. Tekniikka voi auttaa valvomaan sääntöjen noudattamista ja valvomaan tehokkaammin rahoitussäännöksiä. Esimerkiksi NLP voisi automaattisesti skannata ja analysoida rahoitustapahtumia ilmoittaakseen epäilyttävät toiminnot, mikä auttaa torjumaan rahanpesua tai veronkiertoa. Näiden tekniikoiden yleistyessä saattaa kuitenkin olla tarvetta uusille säännöksille eettisen käytön ja tietosuojan varmistamiseksi. 

Rahoituspalvelualalla sovelletun NLP:n vaikutukset

Rahoituspalveluyritysten hyödyntämän NLP:n laajempia vaikutuksia voivat olla:

• NLP- ja NLG-järjestelmät työskentelevät yhdessä tietojen keräämiseksi ja vuosikatsausten, suoritusten ja jopa ajatusjohtajuuden osien raportoinnin kirjoittamiseksi.
• Yhä useammat fintech-yritykset käyttävät NLP:tä analysoidakseen olemassa olevia tuotteita ja palveluita, tulevaisuuden tarjouksia ja organisaatiomuutoksia.
• Kauppaa edeltävän analyysin tekemiseen tarvittiin vähemmän analyytikoita, ja sen sijaan sijoituspäätösprosesseihin palkattiin enemmän salkunhoitajia.
• Erimuotoiset petosten havaitsemis- ja tilintarkastustoimet kattavat ja tehostuvat.
• Investoinnit joutuvat "laumamentaliteettien" uhreiksi, jos liian suuri määrä syöttötietoja käyttää samanlaisia ​​tietolähteitä. 
• Lisääntynyt sisäisten tietojen manipuloinnin ja kyberhyökkäysten riski, erityisesti virheellisten harjoitustietojen asentaminen.

Pohdittavia kysymyksiä

• Jos työskentelet rahoitusalalla, käyttääkö yrityksesi NLP:tä joidenkin prosessien automatisointiin? 
• Jos työskentelet rahoituspalvelujen ulkopuolella, miten NLP:tä voitaisiin soveltaa toimialallasi?
• Miten uskot pankki- ja rahoitustehtävien muuttuvan NLP:n ansiosta?