NLP u financijama: Analiza teksta olakšava donošenje investicijskih odluka

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Listopada 10, 2022

Sažetak uvida

Obrada prirodnog jezika (NLP) i prateća tehnologija, generiranje prirodnog jezika (NLG), transformiraju financijsku industriju automatiziranjem analize podataka i generiranja izvješća. Ove tehnologije ne samo da pojednostavljuju zadatke kao što su due diligence i analiza prije trgovanja, već nude i nove mogućnosti, poput analize raspoloženja i otkrivanja prijevara. Međutim, kako se sve više integriraju u financijske sustave, postoji sve veća potreba za etičkim smjernicama i ljudskim nadzorom kako bi se osigurala točnost i privatnost podataka.

NLP u kontekstu financija

Obrada prirodnog jezika (NLP) ima mogućnost prosijati kroz goleme količine teksta kako bi stvorila narative utemeljene na podacima koji nude vrijedne uvide za investitore i tvrtke u sektoru financijskih usluga. Na taj način pomaže u donošenju odluka o tome gdje alocirati kapital za maksimalne povrate. Kao specijalizirana grana umjetne inteligencije, NLP koristi različite lingvističke elemente kao što su riječi, fraze i rečenične strukture kako bi razabrao teme ili obrasce u strukturiranim i nestrukturiranim podacima. Strukturirani podaci odnose se na informacije koje su organizirane u određenom, dosljednom formatu, poput metrike izvedbe portfelja, dok nestrukturirani podaci obuhvaćaju različite medijske formate, uključujući videozapise, slike i podcaste.

Gradeći na svojim temeljima umjetne inteligencije, NLP koristi algoritme za organiziranje tih podataka u strukturirane obrasce. Ove obrasce zatim tumače sustavi za generiranje prirodnog jezika (NLG), koji pretvaraju podatke u narative za izvještavanje ili pripovijedanje. Ova sinergija između NLP i NLG tehnologija omogućuje sveobuhvatnu analizu širokog spektra materijala u financijskom sektoru. Ovi materijali mogu uključivati ​​godišnja izvješća, video zapise, objave za tisak, intervjue i povijesne podatke o učinku tvrtki. Analizirajući te različite izvore, tehnologija može ponuditi investicijske savjete, kao što je sugeriranje koje bi dionice mogle biti vrijedne kupnje ili prodaje.

Primjena NLP-a i NLG-a u industriji financijskih usluga ima značajne implikacije na budućnost ulaganja i donošenja odluka. Na primjer, tehnologija može automatizirati dugotrajan proces prikupljanja i analize podataka, omogućujući financijskim analitičarima da se usredotoče na više strateških zadataka. Štoviše, tehnologija može ponuditi personaliziranije investicijske savjete uzimajući u obzir širi raspon izvora podataka. Međutim, važno je napomenuti da, iako ove tehnologije nude mnoge prednosti, nisu bez ograničenja, kao što je potencijalna algoritamska pristranost ili pogreške u interpretaciji podataka. Stoga bi još uvijek mogao biti potreban ljudski nadzor kako bi se osigurali najtočniji i najpouzdaniji rezultati.

Razarajući učinak

JP Morgan & Chase, banka sa sjedištem u SAD-u, trošila je približno 360,000 sati godišnje na ručne due diligence preglede potencijalnih klijenata. Implementacija NLP sustava automatizirala je veliki dio ovog procesa, značajno smanjivši utrošeno vrijeme i minimizirajući administrativne pogreške. U fazi prije trgovanja financijski analitičari trošili su oko dvije trećine svog vremena na prikupljanje podataka, često ne znajući hoće li ti podaci uopće biti relevantni za njihove projekte. NLP je automatizirao ovo prikupljanje i organizaciju podataka, omogućujući analitičarima da se usredotoče na vrijednije informacije i optimiziraju vrijeme provedeno u industriji financijskih usluga.

Analiza osjećaja još je jedno područje u kojem NLP ima značajan utjecaj. Analizirajući ključne riječi i ton u priopćenjima za tisak i društvenim medijima, AI može procijeniti raspoloženje javnosti prema događajima ili vijestima, kao što je ostavka glavnog izvršnog direktora banke. Ta se analiza zatim može koristiti za predviđanje kako takvi događaji mogu utjecati na cijenu dionice banke. Osim analize raspoloženja, NLP također podržava bitne usluge kao što su otkrivanje prijevara, prepoznavanje rizika kibernetičke sigurnosti i generiranje izvješća o učinku. Ove mogućnosti mogu biti posebno korisne za osiguravajuća društva, koja bi mogla primijeniti NLP sustave kako bi pomno ispitala nedosljednosti ili netočnosti u podnescima klijenata prilikom potraživanja police.

Za vlade i regulatorna tijela, dugoročne implikacije NLP-a u financijskim uslugama također su vrijedne pažnje. Tehnologija može pomoći u nadzoru usklađenosti i učinkovitijem provođenju financijskih propisa. Na primjer, NLP bi mogao automatski skenirati i analizirati financijske transakcije kako bi označio sumnjive aktivnosti, pomažući u borbi protiv pranja novca ili utaje poreza. Međutim, kako te tehnologije postaju sve raširenije, moglo bi se pojaviti potreba za novim propisima kako bi se osigurala etička uporaba i privatnost podataka. 

Implikacije NLP-a primijenjene u industriji financijskih usluga

Šire implikacije korištenja NLP-a od strane tvrtki za financijske usluge mogu uključivati:

• NLP i NLG sustavi rade zajedno na usporedbi podataka i pisanju izvješća o godišnjim pregledima, učinku, pa čak i djelima misaonog vodstva.
• Više fintech tvrtki koje koriste NLP za provođenje analize mišljenja o postojećim proizvodima i uslugama, budućim ponudama i organizacijskim promjenama.
• Manje je analitičara bilo potrebno za provođenje analize prije trgovanja, a umjesto toga, angažirano je više portfeljnih upravitelja za procese donošenja odluka o ulaganju.
• Aktivnosti otkrivanja prijevara i revizije različitih oblika postat će sveobuhvatnije i učinkovitije.
• Ulaganja postaju žrtve "mentaliteta stada" ako previše ulaznih podataka koristi slične izvore podataka. 
• Povećani rizici za internu manipulaciju podacima i kibernetičke napade, posebice instaliranje pogrešnih podataka za obuku.

Pitanja za razmatranje

• Ako radite u financijama, koristi li vaša tvrtka NLP za automatizaciju nekih procesa? 
• Ako radite izvan financijskih usluga, kako bi se NLP mogao primijeniti u vašoj industriji?
• Što mislite kako će se uloge u bankarstvu i financijama promijeniti zbog NLP-a?