NLP yn finânsjes: Tekstanalyse makket ynvestearringsbesluten makliker

• Skriuwer:
• Namme fan auteur

  Quantumrun Foresight
• Oktober 10, 2022

Ynsjoch gearfetting

Natuerlike taalferwurking (NLP) en syn kompanjytechnology, natuerlike taalgeneraasje (NLG), transformearje de finansjele yndustry troch it automatisearjen fan gegevensanalyse en rapportgeneraasje. Dizze technologyen streamline net allinich taken lykas due diligence en analyse foarôfhanneljen, mar biede ek nije mooglikheden, lykas sentimintanalyse en fraudedeteksje. Om't se lykwols mear yntegreare wurde yn finansjele systemen, is d'r in tanimmend ferlet fan etyske rjochtlinen en minsklik tafersjoch om krektens en gegevensprivacy te garandearjen.

NLP yn finansjele kontekst

Natuerlike taalferwurking (NLP) hat de mooglikheid om grutte hoemannichten tekst te siften om gegevens-stipe narrativen te meitsjen dy't weardefolle ynsjoch biede foar ynvestearders en bedriuwen yn 'e sektor foar finansjele tsjinsten. Troch dit te dwaan, helpt it besluten te lieden oer wêr't kapitaal foar maksimale rendemint moat wurde tawiisd. As in spesjalisearre tûke fan keunstmjittige yntelliginsje brûkt NLP ferskate linguistyske eleminten lykas wurden, útdrukkingen en sinstruktueren om tema's as patroanen te ûnderskieden yn sawol struktureare as netstrukturearre gegevens. Strukturearre gegevens ferwize nei ynformaasje dy't organisearre is yn in spesifyk, konsekwint formaat, lykas portefúljeprestaasjesmetriken, wylst unstrukturearre gegevens in ferskaat oan mediaformaten omfetsje, ynklusyf fideo's, ôfbyldings en podcasts.

Bouwe op syn AI-fûnsen, NLP brûkt algoritmen om dizze gegevens te organisearjen yn struktureare patroanen. Dizze patroanen wurde dan ynterpretearre troch systemen foar natuerlike taalgeneraasje (NLG), dy't de gegevens omsette yn narrativen foar rapportaazje of ferhalen. Dizze synergy tusken NLP- en NLG-technologyen soarget foar in wiidweidige analyze fan in breed oanbod fan materialen yn 'e finansjele sektor. Dizze materialen kinne jierferslaggen, fideo's, parseberjochten, ynterviews en histoaryske prestaasjesgegevens fan bedriuwen omfetsje. Troch dizze ferskate boarnen te analysearjen, kin de technology ynvestearringsadvys oanbiede, lykas suggerearje hokker oandielen it wurdich wêze kinne om te keapjen of te ferkeapjen.

De tapassing fan NLP en NLG yn 'e sektor foar finansjele tsjinsten hat wichtige gefolgen foar de takomst fan ynvestearring en beslútfoarming. De technology kin bygelyks it tiidslinend proses fan gegevenssammeling en -analyse automatisearje, wêrtroch finansjele analysten kinne rjochtsje op mear strategyske taken. Boppedat kin de technology mear personaliseare ynvestearringsadvys oanbiede troch rekken te hâlden mei in breder skala oan gegevensboarnen. It is lykwols wichtich om te notearjen dat hoewol dizze technologyen in protte foardielen biede, se net sûnder beheiningen binne, lykas it potinsjeel foar algoritmyske foaroardielen of flaters yn gegevensynterpretaasje. Dêrom kin minsklik tafersjoch noch nedich wêze om de meast krekte en betroubere resultaten te garandearjen.

Disruptive ynfloed

JP Morgan & Chase, in US-basearre bank, brûkte jierliks ​​sawat 360,000 oeren besteegje oan hânmjittich due diligence-beoardielingen foar potensjele kliïnten. De ymplemintaasje fan NLP-systemen hat in grut part fan dit proses automatisearre, wêrtroch't de bestege tiid signifikant fermindere en klerklike flaters minimalisearje. Yn 'e faze foar hannel besteegje finansjele analysten eartiids sawat twatredde fan har tiid oan it sammeljen fan gegevens, faaks sûnder te witten oft dy gegevens sels relevant binne foar har projekten. NLP hat dizze gegevenssammeling en -organisaasje automatisearre, wêrtroch analisten har konsintrearje kinne op mear weardefolle ynformaasje en de tiid trochbrocht yn 'e sektor foar finansjele tsjinsten optimalisearje.

Sentimintanalyse is in oar domein wêr't NLP in substansjele ynfloed makket. Troch it analysearjen fan trefwurden en toanen yn parseberjochten en sosjale media, kin AI publyk gefoelens beoardielje foar eveneminten of nijsitems, lykas it ûntslach fan in bank CEO. Dizze analyze kin dan brûkt wurde om te foarsizzen hoe't sokke eveneminten ynfloed kinne op 'e oandielpriis fan' e bank. Beyond sentimintanalyse stipet NLP ek essensjele tsjinsten lykas fraudedeteksje, identifisearjen fan cyberfeiligensrisiko's en it generearjen fan prestaasjesrapporten. Dizze mooglikheden kinne benammen nuttich wêze foar fersekeringsbedriuwen, dy't NLP-systemen kinne ynsette om ynstjoerings fan kliïnten te kontrolearjen op inkonsistinsjes of ûnkrektens by it oanfreegjen fan in belied.

Foar oerheden en regeljouwingsorganen binne de gefolgen op lange termyn fan NLP yn finansjele tsjinsten ek opmerklik. De technology kin helpe by it kontrolearjen fan neilibjen en it effisjinter hanthavenjen fan finansjele regeljouwing. Bygelyks, NLP koe automatysk finansjele transaksjes scannen en analysearje om fertochte aktiviteiten te flagge, en helpt yn 'e striid tsjin it wytwaskjen fan jild of belestingûntdûking. As dizze technologyen lykwols mear foarkommen wurde, kin d'r miskien ferlet wêze fan nije regeljouwing om etysk gebrûk en gegevensprivacy te garandearjen. 

Gefolgen fan NLP tapast yn 'e sektor foar finansjele tsjinsten

Bredere gefolgen fan NLP dy't wurdt benut troch bedriuwen foar finansjele tsjinsten kinne omfetsje:

• NLP- en NLG-systemen wurkje gear om gegevens te sammeljen en rapporten te skriuwen oer jierlikse resinsjes, prestaasjes en sels stikken gedachteliederskip.
• Mear fintech-bedriuwen brûke NLP om sentimintanalyse út te fieren oer besteande produkten en tsjinsten, takomstige oanbiedingen, en organisatoaryske feroarings.
• Minder analisten nedich om analyse foarôf te hanneljen, en ynstee wurde mear portefúljebehearders ynhierd foar prosessen foar ynvestearringsbeslút.
• Fraudedeteksje en kontrôleaktiviteiten fan ferskate foarmen sille wiidweidiger en effektiver wurde.
• Ynvestearingen wurde slachtoffers fan in "keppelmentaliteit" as tefolle ynfiergegevens ferlykbere gegevensboarnen brûke. 
• Ferhege risiko's foar ynterne gegevensmanipulaasje en cyberoanfallen, benammen it ynstallearjen fan ferkearde trainingsgegevens.

Fragen om te beskôgje

• As jo ​​​​yn finânsjes wurkje, brûkt jo bedriuw dan NLP om guon prosessen te automatisearjen? 
• As jo ​​​​bûten finansjele tsjinsten wurkje, hoe kin NLP dan tapast wurde yn jo sektor?
• Hoe tinke jo dat de rollen fan bank- en finânsjes sille feroarje fanwegen NLP?