ફાઇનાન્સમાં NLP: ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ રોકાણના નિર્ણયોને સરળ બનાવે છે

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• ઓક્ટોબર 10, 2022

આંતરદૃષ્ટિનો સારાંશ

નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) અને તેની સાથી ટેક્નોલોજી, નેચરલ લેંગ્વેજ જનરેશન (NLG), ડેટા એનાલિસિસ અને રિપોર્ટ જનરેશનને સ્વચાલિત કરીને નાણાકીય ઉદ્યોગમાં પરિવર્તન લાવી રહી છે. આ ટેક્નોલોજીઓ માત્ર ડ્યૂ ડિલિજન્સ અને પ્રી-ટ્રેડ વિશ્લેષણ જેવા કાર્યોને સુવ્યવસ્થિત કરતી નથી પણ નવી ક્ષમતાઓ પણ પ્રદાન કરે છે, જેમ કે સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ અને છેતરપિંડી શોધ. જો કે, જેમ જેમ તેઓ નાણાકીય પ્રણાલીઓમાં વધુ સંકલિત થતા જાય છે, તેમ તેમ ચોકસાઈ અને ડેટા ગોપનીયતાને સુનિશ્ચિત કરવા માટે નૈતિક માર્ગદર્શિકા અને માનવ દેખરેખની જરૂરિયાત વધી રહી છે.

નાણાકીય સંદર્ભમાં NLP

નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) પાસે ડેટા-બેક્ડ નેરેટિવ્સ બનાવવા માટે વિશાળ માત્રામાં ટેક્સ્ટની તપાસ કરવાની ક્ષમતા છે જે નાણાકીય સેવા ક્ષેત્રમાં રોકાણકારો અને કંપનીઓ માટે મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે. આમ કરવાથી, તે મહત્તમ વળતર માટે મૂડી ક્યાં ફાળવવી તે અંગેના નિર્ણયોને માર્ગદર્શન આપવામાં મદદ કરે છે. કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાની વિશિષ્ટ શાખા તરીકે, NLP વિવિધ ભાષાકીય તત્વો જેમ કે શબ્દો, શબ્દસમૂહો અને વાક્યના માળખાને સ્ટ્રક્ચર્ડ અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા બંનેમાં થીમ્સ અથવા પેટર્નને પારખવા માટે રોજગારી આપે છે. સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા એ માહિતીનો સંદર્ભ આપે છે જે ચોક્કસ, સુસંગત ફોર્મેટમાં ગોઠવવામાં આવે છે, જેમ કે પોર્ટફોલિયો પર્ફોર્મન્સ મેટ્રિક્સ, જ્યારે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા વિવિધ મીડિયા ફોર્મેટ્સનો સમાવેશ કરે છે, જેમાં વીડિયો, છબીઓ અને પોડકાસ્ટનો સમાવેશ થાય છે.

તેના AI ફાઉન્ડેશનો પર નિર્માણ કરીને, NLP આ ડેટાને સ્ટ્રક્ચર્ડ પેટર્નમાં ગોઠવવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. આ દાખલાઓનું પછી નેચરલ લેંગ્વેજ જનરેશન (NLG) સિસ્ટમ્સ દ્વારા અર્થઘટન કરવામાં આવે છે, જે ડેટાને રિપોર્ટિંગ અથવા સ્ટોરીટેલિંગ માટે વર્ણનમાં રૂપાંતરિત કરે છે. NLP અને NLG ટેક્નૉલૉજી વચ્ચેની આ સિનર્જી નાણાકીય ક્ષેત્રની વિશાળ શ્રેણીની સામગ્રીના વ્યાપક પૃથ્થકરણ માટે પરવાનગી આપે છે. આ સામગ્રીઓમાં વાર્ષિક અહેવાલો, વીડિયો, પ્રેસ રિલીઝ, ઇન્ટરવ્યુ અને કંપનીઓના ઐતિહાસિક પ્રદર્શન ડેટાનો સમાવેશ થઈ શકે છે. આ વૈવિધ્યસભર સ્ત્રોતોનું પૃથ્થકરણ કરીને, ટેક્નોલોજી રોકાણની સલાહ આપી શકે છે, જેમ કે કયા શેરો ખરીદવા કે વેચવા યોગ્ય છે તે સૂચવી શકે છે.

નાણાકીય સેવાઓ ઉદ્યોગમાં NLP અને NLG ની અરજી રોકાણ અને નિર્ણય લેવાના ભાવિ માટે નોંધપાત્ર અસરો ધરાવે છે. દાખલા તરીકે, ટેકનોલોજી ડેટા સંગ્રહ અને વિશ્લેષણની સમય માંગી લેતી પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરી શકે છે, જેનાથી નાણાકીય વિશ્લેષકો વધુ વ્યૂહાત્મક કાર્યો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે. વધુમાં, ટેકનોલોજી ડેટા સ્ત્રોતોની વ્યાપક શ્રેણીને ધ્યાનમાં લઈને વધુ વ્યક્તિગત રોકાણ સલાહ આપી શકે છે. જો કે, એ નોંધવું અગત્યનું છે કે જ્યારે આ તકનીકો ઘણા ફાયદાઓ પ્રદાન કરે છે, તે મર્યાદાઓ વિના નથી, જેમ કે અલ્ગોરિધમિક પૂર્વગ્રહ અથવા ડેટા અર્થઘટનમાં ભૂલોની સંભાવના. તેથી, સૌથી સચોટ અને વિશ્વસનીય પરિણામોની ખાતરી કરવા માટે માનવ દેખરેખની હજુ પણ જરૂર પડી શકે છે.

વિક્ષેપકારક અસર

જેપી મોર્ગન એન્ડ ચેઝ, યુ.એસ. સ્થિત બેંક, સંભવિત ગ્રાહકો માટે મેન્યુઅલ ડ્યુ ડિલિજન્સ સમીક્ષાઓ માટે વાર્ષિક અંદાજે 360,000 કલાકનો ખર્ચ કરતી હતી. NLP પ્રણાલીઓના અમલીકરણે આ પ્રક્રિયાના મોટા ભાગને સ્વચાલિત કર્યો છે, જેમાં વિતાવવામાં આવેલા સમયને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડ્યો છે અને કારકુની ભૂલોને ઓછી કરી છે. પ્રી-ટ્રેડ તબક્કામાં, નાણાકીય વિશ્લેષકો તેમના લગભગ બે તૃતીયાંશ સમયનો ડેટા એકત્ર કરવામાં ખર્ચ કરતા હતા, ઘણી વખત એ જાણ્યા વિના કે તે ડેટા તેમના પ્રોજેક્ટ માટે પણ સુસંગત હશે કે કેમ. NLP એ આ ડેટા સંગ્રહ અને સંગઠનને સ્વયંસંચાલિત કર્યું છે, જેનાથી વિશ્લેષકો વધુ મૂલ્યવાન માહિતી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે અને નાણાકીય સેવાઓ ઉદ્યોગમાં વિતાવેલા સમયને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકે છે.

સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ એ બીજું ડોમેન છે જ્યાં NLP નોંધપાત્ર અસર કરી રહ્યું છે. પ્રેસ રીલીઝ અને સોશિયલ મીડિયામાં કીવર્ડ્સ અને ટોનનું વિશ્લેષણ કરીને, એઆઈ બેંકના સીઈઓનું રાજીનામું જેવી ઘટનાઓ અથવા સમાચાર આઇટમ્સ પ્રત્યે લોકોની લાગણીનું મૂલ્યાંકન કરી શકે છે. આ પૃથ્થકરણનો ઉપયોગ એ અનુમાન કરવા માટે કરી શકાય છે કે આવી ઘટનાઓ બેંકના શેરના ભાવને કેવી રીતે પ્રભાવિત કરી શકે છે. સેન્ટિમેન્ટ પૃથ્થકરણ ઉપરાંત, NLP છેતરપિંડી શોધ, સાયબર સુરક્ષા જોખમોને ઓળખવા અને કામગીરીના અહેવાલો જનરેટ કરવા જેવી આવશ્યક સેવાઓને પણ સમર્થન આપે છે. આ ક્ષમતાઓ ખાસ કરીને વીમા કંપનીઓ માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે, જે પોલિસીનો દાવો કરતી વખતે અસંગતતાઓ અથવા અચોક્કસતાઓ માટે ક્લાયંટ સબમિશનની ચકાસણી કરવા માટે NLP સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરી શકે છે.

સરકારો અને નિયમનકારી સંસ્થાઓ માટે, નાણાકીય સેવાઓમાં NLP ની લાંબા ગાળાની અસરો પણ નોંધપાત્ર છે. ટેક્નોલોજી અનુપાલનનું નિરીક્ષણ કરવામાં અને નાણાકીય નિયમોને વધુ અસરકારક રીતે લાગુ કરવામાં મદદ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, NLP શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિઓને ફ્લેગ કરવા માટે નાણાકીય વ્યવહારોને આપમેળે સ્કેન કરી શકે છે અને તેનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે, મની લોન્ડરિંગ અથવા કરચોરી સામેની લડાઈમાં મદદ કરે છે. જો કે, જેમ જેમ આ ટેક્નોલોજીઓ વધુ પ્રચલિત બનતી જાય છે, તેમ તેમ નૈતિક ઉપયોગ અને ડેટાની ગોપનીયતાને સુનિશ્ચિત કરવા માટે નવા નિયમોની જરૂર પડી શકે છે. 

નાણાકીય સેવાઓ ઉદ્યોગમાં લાગુ NLP ની અસરો

ફાઇનાન્શિયલ સર્વિસિસ કંપનીઓ દ્વારા એનએલપીનો લાભ લેવામાં આવતા વ્યાપક અસરોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થઈ શકે છે:

• એનએલપી અને એનએલજી સિસ્ટમ્સ ડેટા ભેગા કરવા અને વાર્ષિક સમીક્ષાઓ, પ્રદર્શન અને વિચારણા નેતૃત્વના ટુકડાઓ પર અહેવાલો લખવા માટે સાથે મળીને કામ કરે છે.
• NLP નો ઉપયોગ કરતી વધુ ફિનટેક કંપનીઓ હાલના ઉત્પાદનો અને સેવાઓ, ભાવિ ઓફરિંગ અને સંસ્થાકીય ફેરફારો પર સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ કરવા માટે.
• પ્રિ-ટ્રેડ વિશ્લેષણ કરવા માટે ઓછા વિશ્લેષકોની જરૂર હતી, અને તેના બદલે, વધુ પોર્ટફોલિયો મેનેજરોને રોકાણની નિર્ણય પ્રક્રિયાઓ માટે નિયુક્ત કરવામાં આવે છે.
• વિવિધ સ્વરૂપોની છેતરપિંડી શોધ અને ઓડિટ પ્રવૃત્તિઓ વધુ વ્યાપક અને અસરકારક બનશે.
• જો વધુ પડતા ઇનપુટ ડેટા સમાન ડેટા સ્ત્રોતોનો ઉપયોગ કરે છે તો રોકાણો "ટોળાની માનસિકતા" નો ભોગ બને છે. 
• આંતરિક ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને સાયબર હુમલાઓ, ખાસ કરીને ભૂલભરેલા તાલીમ ડેટાને ઇન્સ્ટોલ કરવા માટેના જોખમોમાં વધારો.

ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

• જો તમે ફાઇનાન્સમાં કામ કરો છો, તો શું તમારી પેઢી કેટલીક પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરવા માટે NLP નો ઉપયોગ કરી રહી છે? 
• જો તમે નાણાકીય સેવાઓની બહાર કામ કરો છો, તો તમારા ઉદ્યોગમાં NLP કેવી રીતે લાગુ કરી શકાય?
• તમને લાગે છે કે NLP ને કારણે બેંકિંગ અને ફાઇનાન્સ ભૂમિકાઓ કેવી રીતે બદલાશે?