वित्त में एनएलपी: पाठ विश्लेषण निवेश निर्णयों को आसान बना रहा है

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• अक्टूबर 10

अंतर्दृष्टि सारांश

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और इसकी सहयोगी तकनीक, प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एनएलजी), डेटा विश्लेषण और रिपोर्ट पीढ़ी को स्वचालित करके वित्तीय उद्योग को बदल रही है। ये प्रौद्योगिकियां न केवल उचित परिश्रम और पूर्व-व्यापार विश्लेषण जैसे कार्यों को सुव्यवस्थित करती हैं, बल्कि भावना विश्लेषण और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसी नई क्षमताएं भी प्रदान करती हैं। हालाँकि, जैसे-जैसे वे वित्तीय प्रणालियों में अधिक एकीकृत होते जा रहे हैं, सटीकता और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए नैतिक दिशानिर्देशों और मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता बढ़ रही है।

वित्त संदर्भ में एनएलपी

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में डेटा-समर्थित आख्यान बनाने के लिए बड़ी मात्रा में पाठ को छानने की क्षमता है जो वित्तीय सेवा क्षेत्र में निवेशकों और कंपनियों के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। ऐसा करने से, अधिकतम रिटर्न के लिए पूंजी कहां आवंटित की जाए, इस पर निर्णय लेने में मदद मिलती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक विशेष शाखा के रूप में, एनएलपी संरचित और असंरचित डेटा दोनों में विषयों या पैटर्न को समझने के लिए विभिन्न भाषाई तत्वों जैसे शब्दों, वाक्यांशों और वाक्य संरचनाओं को नियोजित करता है। संरचित डेटा उस जानकारी को संदर्भित करता है जो एक विशिष्ट, सुसंगत प्रारूप में व्यवस्थित होती है, जैसे पोर्टफोलियो प्रदर्शन मेट्रिक्स, जबकि असंरचित डेटा में वीडियो, चित्र और पॉडकास्ट सहित विभिन्न मीडिया प्रारूप शामिल होते हैं।

अपनी एआई नींव पर निर्माण करते हुए, एनएलपी इस डेटा को संरचित पैटर्न में व्यवस्थित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है। फिर इन पैटर्नों की व्याख्या प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (एनएलजी) प्रणालियों द्वारा की जाती है, जो डेटा को रिपोर्टिंग या कहानी कहने के लिए आख्यानों में परिवर्तित करती है। एनएलपी और एनएलजी प्रौद्योगिकियों के बीच यह तालमेल वित्तीय क्षेत्र में सामग्रियों की एक विस्तृत श्रृंखला के व्यापक विश्लेषण की अनुमति देता है। इन सामग्रियों में वार्षिक रिपोर्ट, वीडियो, प्रेस विज्ञप्ति, साक्षात्कार और कंपनियों के ऐतिहासिक प्रदर्शन डेटा शामिल हो सकते हैं। इन विविध स्रोतों का विश्लेषण करके, प्रौद्योगिकी निवेश संबंधी सलाह दे सकती है, जैसे सुझाव देना कि कौन से स्टॉक खरीदने या बेचने लायक हो सकते हैं।

वित्तीय सेवा उद्योग में एनएलपी और एनएलजी के अनुप्रयोग का निवेश और निर्णय लेने के भविष्य पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। उदाहरण के लिए, प्रौद्योगिकी डेटा संग्रह और विश्लेषण की समय लेने वाली प्रक्रिया को स्वचालित कर सकती है, जिससे वित्तीय विश्लेषकों को अधिक रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। इसके अलावा, प्रौद्योगिकी डेटा स्रोतों की व्यापक रेंज को ध्यान में रखकर अधिक व्यक्तिगत निवेश सलाह प्रदान कर सकती है। हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हालाँकि ये प्रौद्योगिकियाँ कई लाभ प्रदान करती हैं, लेकिन वे सीमाओं से रहित नहीं हैं, जैसे एल्गोरिथम पूर्वाग्रह या डेटा व्याख्या में त्रुटियों की संभावना। इसलिए, सबसे सटीक और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए अभी भी मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता हो सकती है।

विघटनकारी प्रभाव

जेपी मॉर्गन एंड चेज़, एक यूएस-आधारित बैंक, संभावित ग्राहकों के लिए मैन्युअल परिश्रम समीक्षा पर सालाना लगभग 360,000 घंटे खर्च करता था। एनएलपी प्रणालियों के कार्यान्वयन ने इस प्रक्रिया के एक बड़े हिस्से को स्वचालित कर दिया है, जिससे समय व्यतीत होने में काफी कमी आई है और लिपिकीय त्रुटियां भी कम हो गई हैं। व्यापार-पूर्व चरण में, वित्तीय विश्लेषक अपना लगभग दो-तिहाई समय डेटा इकट्ठा करने में बिताते थे, अक्सर बिना यह जाने कि क्या वह डेटा उनकी परियोजनाओं के लिए प्रासंगिक होगा। एनएलपी ने इस डेटा संग्रह और संगठन को स्वचालित कर दिया है, जिससे विश्लेषकों को अधिक मूल्यवान जानकारी पर ध्यान केंद्रित करने और वित्तीय सेवा उद्योग के भीतर बिताए गए समय को अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है।

भावना विश्लेषण एक अन्य क्षेत्र है जहां एनएलपी पर्याप्त प्रभाव डाल रहा है। प्रेस विज्ञप्तियों और सोशल मीडिया में कीवर्ड और टोन का विश्लेषण करके, एआई किसी बैंक सीईओ के इस्तीफे जैसी घटनाओं या समाचार वस्तुओं के प्रति जनता की भावना का आकलन कर सकता है। इस विश्लेषण का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है कि ऐसी घटनाएं बैंक के शेयर मूल्य को कैसे प्रभावित कर सकती हैं। भावना विश्लेषण से परे, एनएलपी धोखाधड़ी का पता लगाने, साइबर सुरक्षा जोखिमों की पहचान करने और प्रदर्शन रिपोर्ट तैयार करने जैसी आवश्यक सेवाओं का भी समर्थन करता है। ये क्षमताएं बीमा कंपनियों के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकती हैं, जो पॉलिसी का दावा करते समय विसंगतियों या अशुद्धियों के लिए ग्राहक प्रस्तुतियों की जांच करने के लिए एनएलपी सिस्टम तैनात कर सकती हैं।

सरकारों और नियामक निकायों के लिए, वित्तीय सेवाओं में एनएलपी के दीर्घकालिक प्रभाव भी उल्लेखनीय हैं। प्रौद्योगिकी अनुपालन की निगरानी और वित्तीय नियमों को अधिक कुशलता से लागू करने में सहायता कर सकती है। उदाहरण के लिए, एनएलपी स्वचालित रूप से संदिग्ध गतिविधियों को चिह्नित करने, मनी लॉन्ड्रिंग या कर चोरी के खिलाफ लड़ाई में सहायता करने के लिए वित्तीय लेनदेन को स्कैन और विश्लेषण कर सकता है। हालाँकि, जैसे-जैसे ये प्रौद्योगिकियाँ अधिक प्रचलित होती जा रही हैं, नैतिक उपयोग और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए नए नियमों की आवश्यकता हो सकती है। 

वित्तीय सेवा उद्योग में लागू एनएलपी के निहितार्थ

वित्तीय सेवा कंपनियों द्वारा एनएलपी का लाभ उठाए जाने के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं:

• एनएलपी और एनएलजी सिस्टम डेटा को एकत्र करने और वार्षिक समीक्षा, प्रदर्शन और यहां तक ​​कि नेतृत्व के टुकड़ों पर रिपोर्ट लिखने के लिए एक साथ काम कर रहे हैं।
• मौजूदा उत्पादों और सेवाओं, भविष्य की पेशकशों और संगठनात्मक परिवर्तनों पर भावना विश्लेषण करने के लिए एनएलपी का उपयोग करने वाली अधिक फिनटेक फर्म।
• पूर्व-व्यापार विश्लेषण करने के लिए कम विश्लेषकों की आवश्यकता होती है, और इसके बजाय, निवेश निर्णय प्रक्रियाओं के लिए अधिक पोर्टफोलियो प्रबंधकों को काम पर रखा जाता है।
• विभिन्न रूपों की धोखाधड़ी का पता लगाने और लेखा परीक्षा गतिविधियां अधिक व्यापक और प्रभावी हो जाएंगी।
• यदि बहुत अधिक इनपुट डेटा समान डेटा स्रोतों का उपयोग करता है, तो निवेश "झुंड मानसिकता" का शिकार हो जाता है। 
• आंतरिक डेटा हेरफेर और साइबर हमलों के जोखिम में वृद्धि, विशेष रूप से गलत प्रशिक्षण डेटा स्थापित करना।

विचार करने के लिए प्रश्न

• यदि आप वित्त में काम करते हैं, तो क्या आपकी फर्म कुछ प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए एनएलपी का उपयोग कर रही है? 
• यदि आप वित्तीय सेवाओं से बाहर काम करते हैं, तो आपके उद्योग में एनएलपी कैसे लागू हो सकता है?
• आपको क्या लगता है कि एनएलपी के कारण बैंकिंग और वित्त भूमिकाएं कैसे बदल जाएंगी?