PNL en finance : l'analyse de texte facilite les décisions d'investissement

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  Prévision quantique
• 10 octobre 2022

Résumé des informations

Le traitement du langage naturel (NLP) et sa technologie associée, la génération du langage naturel (NLG), transforment le secteur financier en automatisant l'analyse des données et la génération de rapports. Ces technologies rationalisent non seulement les tâches telles que la diligence raisonnable et l'analyse pré-négociation, mais offrent également de nouvelles fonctionnalités, telles que l'analyse des sentiments et la détection des fraudes. Cependant, à mesure qu’ils sont de plus en plus intégrés aux systèmes financiers, il devient de plus en plus nécessaire de disposer de lignes directrices éthiques et d’une surveillance humaine pour garantir l’exactitude et la confidentialité des données.

La PNL dans le contexte financier

Le traitement du langage naturel (NLP) a la capacité de passer au crible de grandes quantités de texte pour créer des récits basés sur des données qui offrent des informations précieuses aux investisseurs et aux entreprises du secteur des services financiers. Ce faisant, il aide à orienter les décisions sur l’allocation du capital pour obtenir un rendement maximal. En tant que branche spécialisée de l'intelligence artificielle, la PNL utilise divers éléments linguistiques tels que des mots, des expressions et des structures de phrases pour discerner des thèmes ou des modèles dans les données structurées et non structurées. Les données structurées font référence à des informations organisées dans un format spécifique et cohérent, comme les mesures de performance du portefeuille, tandis que les données non structurées englobent une variété de formats multimédias, notamment des vidéos, des images et des podcasts.

S'appuyant sur ses fondations d'IA, la PNL utilise des algorithmes pour organiser ces données en modèles structurés. Ces modèles sont ensuite interprétés par des systèmes de génération de langage naturel (NLG), qui convertissent les données en récits à des fins de reportage ou de narration. Cette synergie entre les technologies NLP et NLG permet une analyse complète d’un large éventail de matériaux du secteur financier. Ces documents peuvent inclure des rapports annuels, des vidéos, des communiqués de presse, des entretiens et des données historiques sur les performances des entreprises. En analysant ces diverses sources, la technologie peut offrir des conseils d’investissement, par exemple en suggérant quelles actions pourraient valoir la peine d’être achetées ou vendues.

L'application de la NLP et de la NLG dans le secteur des services financiers a des implications significatives pour l'avenir de l'investissement et de la prise de décision. Par exemple, la technologie peut automatiser le processus fastidieux de collecte et d’analyse des données, permettant ainsi aux analystes financiers de se concentrer sur des tâches plus stratégiques. De plus, la technologie peut offrir des conseils d’investissement plus personnalisés en prenant en compte un plus large éventail de sources de données. Cependant, il est important de noter que si ces technologies offrent de nombreux avantages, elles ne sont pas sans limites, comme le risque de biais algorithmiques ou d'erreurs d'interprétation des données. Par conséquent, une surveillance humaine peut encore être nécessaire pour garantir les résultats les plus précis et les plus fiables.

Impact perturbateur

J.P. Morgan & Chase, une banque basée aux États-Unis, consacrait environ 360,000 XNUMX heures par an à des examens de diligence raisonnable manuels pour des clients potentiels. La mise en œuvre de systèmes NLP a automatisé une grande partie de ce processus, réduisant considérablement le temps passé et minimisant les erreurs matérielles. Dans la phase pré-négociation, les analystes financiers passaient environ les deux tiers de leur temps à collecter des données, souvent sans savoir si ces données seraient pertinentes pour leurs projets. NLP a automatisé cette collecte et cette organisation de données, permettant aux analystes de se concentrer sur des informations plus précieuses et d'optimiser le temps passé dans le secteur des services financiers.

L'analyse des sentiments est un autre domaine dans lequel la PNL a un impact substantiel. En analysant les mots-clés et le ton des communiqués de presse et des médias sociaux, l'IA peut évaluer l'opinion du public à l'égard d'événements ou d'actualités, comme la démission d'un PDG de banque. Cette analyse peut ensuite être utilisée pour prédire comment de tels événements pourraient influencer le cours des actions de la banque. Au-delà de l'analyse des sentiments, NLP prend également en charge des services essentiels tels que la détection des fraudes, l'identification des risques de cybersécurité et la génération de rapports de performances. Ces capacités peuvent être particulièrement utiles pour les compagnies d'assurance, qui pourraient déployer des systèmes NLP pour examiner les soumissions des clients à la recherche d'incohérences ou d'inexactitudes lors de la réclamation d'une police.

Pour les gouvernements et les organismes de réglementation, les implications à long terme de la PNL dans les services financiers sont également remarquables. La technologie peut aider à contrôler la conformité et à appliquer plus efficacement les réglementations financières. Par exemple, NLP pourrait scanner et analyser automatiquement les transactions financières pour signaler les activités suspectes, contribuant ainsi à la lutte contre le blanchiment d'argent ou l'évasion fiscale. Cependant, à mesure que ces technologies deviennent plus répandues, de nouvelles réglementations pourraient s’avérer nécessaires pour garantir une utilisation éthique et la confidentialité des données. 

Implications de la PNL appliquée au sein de l'industrie des services financiers

Les implications plus larges de l’exploitation de la PNL par les sociétés de services financiers peuvent inclure :

• Les systèmes NLP et NLG travaillent ensemble pour rassembler des données et rédiger des rapports sur les évaluations annuelles, les performances et même des éléments de leadership éclairé.
• Davantage d'entreprises fintech utilisent la PNL pour effectuer une analyse des sentiments sur les produits et services existants, les offres futures et les changements organisationnels.
• Moins d'analystes nécessaires pour effectuer une analyse pré-négociation, et à la place, plus de gestionnaires de portefeuilles embauchés pour les processus de décision d'investissement.
• Les activités de détection et d'audit des fraudes sous diverses formes deviendront plus complètes et plus efficaces.
• Les investissements deviennent les victimes d'une « mentalité de troupeau » si trop de données d'entrée utilisent des sources de données similaires. 
• Risques accrus de manipulation de données internes et de cyberattaques, notamment en installant des données de formation erronées.

Questions à considérer

• Si vous travaillez dans la finance, votre entreprise utilise-t-elle le NLP pour automatiser certains processus ? 
• Si vous travaillez en dehors des services financiers, comment la PNL pourrait-elle être appliquée dans votre secteur ?
• Comment pensez-vous que les rôles de la banque et de la finance vont changer à cause de la PNL ?