PNL en finanzas: a análise de textos facilita as decisións de investimento

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Outubro 10, 2022

Resumo de insight

O procesamento da linguaxe natural (NLP) e a súa tecnoloxía complementaria, a xeración de linguaxe natural (NLG), están transformando o sector financeiro ao automatizar a análise de datos e a xeración de informes. Estas tecnoloxías non só simplifican tarefas como a dilixencia debida e a análise previa á negociación, senón que tamén ofrecen novas capacidades, como a análise de sentimentos e a detección de fraude. Non obstante, a medida que se integran máis nos sistemas financeiros, hai unha necesidade crecente de directrices éticas e de supervisión humana para garantir a precisión e a privacidade dos datos.

PNL no contexto financeiro

O procesamento da linguaxe natural (NLP) ten a capacidade de analizar grandes cantidades de texto para crear narrativas apoiadas en datos que ofrezan información valiosa para os investimentos e as empresas do sector dos servizos financeiros. Ao facelo, axuda a orientar as decisións sobre onde asignar o capital para obter o máximo rendemento. Como rama especializada da intelixencia artificial, a PNL emprega varios elementos lingüísticos como palabras, frases e estruturas de oracións para discernir temas ou patróns en datos estruturados e non estruturados. Os datos estruturados refírese á información que se organiza nun formato específico e consistente, como as métricas de rendemento da carteira, mentres que os datos non estruturados abarcan unha variedade de formatos multimedia, incluídos vídeos, imaxes e podcasts.

Partindo dos seus fundamentos de IA, a NLP usa algoritmos para organizar estes datos en patróns estruturados. Estes patróns son entón interpretados por sistemas de xeración de linguaxe natural (NLG), que converten os datos en narracións para informar ou contar historias. Esta sinerxía entre as tecnoloxías NLP e NLG permite unha análise exhaustiva dunha ampla gama de materiais no sector financeiro. Estes materiais poden incluír informes anuais, vídeos, notas de prensa, entrevistas e datos históricos de rendemento das empresas. Ao analizar estas diversas fontes, a tecnoloxía pode ofrecer consellos de investimento, como suxerir que accións poden valer a pena comprar ou vender.

A aplicación de NLP e NLG na industria dos servizos financeiros ten implicacións significativas para o futuro do investimento e da toma de decisións. Por exemplo, a tecnoloxía pode automatizar o lento proceso de recollida e análise de datos, permitindo así aos analistas financeiros concentrarse en tarefas máis estratéxicas. Ademais, a tecnoloxía pode ofrecer un consello de investimento máis personalizado tendo en conta unha gama máis ampla de fontes de datos. Non obstante, é importante ter en conta que aínda que estas tecnoloxías ofrecen moitas vantaxes, non están exentas de limitacións, como o potencial de sesgo algorítmico ou erros na interpretación dos datos. Polo tanto, aínda pode ser necesaria a supervisión humana para garantir os resultados máis precisos e fiables.

Impacto perturbador

J.P. Morgan & Chase, un banco con sede en Estados Unidos, adoitaba dedicar aproximadamente 360,000 horas ao ano en revisións manuais de debida dilixencia para clientes potenciais. A implantación de sistemas de PNL automatizou boa parte deste proceso, reducindo significativamente o tempo empregado e minimizando os erros administrativos. Na fase previa á negociación, os analistas financeiros adoitaban pasar preto de dous terzos do seu tempo reunindo datos, moitas veces sen saber se eses datos serían relevantes para os seus proxectos. NLP automatizou esta recollida e organización de datos, permitindo aos analistas centrarse en información máis valiosa e optimizar o tempo dedicado ao sector dos servizos financeiros.

A análise de sentimentos é outro dominio onde a PNL está a ter un impacto substancial. Ao analizar as palabras clave e o ton dos comunicados de prensa e das redes sociais, a IA pode avaliar o sentimento do público cara a eventos ou noticias, como a dimisión do director xeral dun banco. Esta análise pódese usar para prever como tales eventos poden influír no prezo das accións do banco. Ademais da análise de sentimentos, NLP tamén admite servizos esenciais como a detección de fraudes, a identificación de riscos de ciberseguridade e a xeración de informes de rendemento. Estas capacidades poden ser especialmente útiles para as compañías de seguros, que poderían implantar sistemas de NLP para examinar os envíos dos clientes en busca de inconsistencias ou imprecisións ao reclamar unha póliza.

Para os gobernos e os organismos reguladores, tamén destacan as implicacións a longo prazo da PNL nos servizos financeiros. A tecnoloxía pode axudar a supervisar o cumprimento e facer cumprir as regulacións financeiras de forma máis eficiente. Por exemplo, a NLP podería escanear e analizar automaticamente transaccións financeiras para marcar actividades sospeitosas, axudando na loita contra o branqueo de capitais ou a evasión fiscal. Non obstante, a medida que estas tecnoloxías se fan máis frecuentes, é posible que haxa necesidade de novas regulacións para garantir o uso ético e a privacidade dos datos. 

Implicacións da PNL aplicada na industria dos servizos financeiros

As implicacións máis amplas do aproveitamento da PNL polas empresas de servizos financeiros poden incluír:

• Os sistemas NLP e NLG traballan xuntos para recompilar datos e escribir informes sobre revisións anuais, rendemento e incluso pezas de liderado pensado.
• Máis empresas fintech que utilizan PNL para realizar análises de sentimentos sobre produtos e servizos existentes, ofertas futuras e cambios organizativos.
• Menos analistas necesarios para realizar análises previas á negociación e, no seu lugar, máis xestores de carteiras están contratados para os procesos de decisión de investimento.
• As actividades de detección e auditoría de fraude de diversas formas serán máis amplas e eficaces.
• Investimentos que se converten en vítimas dunha "mentalidade de rabaño" se moitos datos de entrada usan fontes de datos similares. 
• Aumento dos riscos de manipulación de datos internos e ciberataques, especialmente a instalación de datos de adestramento erróneos.

Preguntas a ter en conta

• Se traballas en finanzas, a túa empresa está a usar a PNL para automatizar algúns procesos? 
• Se traballas fóra dos servizos financeiros, como se pode aplicar a PNL no teu sector?
• Como cres que cambiarán os roles bancarios e financeiros debido á PNL?