NLP ֆինանսներում. Տեքստի վերլուծությունը հեշտացնում է ներդրումային որոշումները

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Հոկտեմբեր 10, 2022

Insight ամփոփում

Բնական լեզվի մշակումը (NLP) և դրա ուղեկից տեխնոլոգիան՝ բնական լեզվի ստեղծումը (NLG), փոխակերպում են ֆինանսական ոլորտը՝ ավտոմատացնելով տվյալների վերլուծությունը և հաշվետվությունների ստեղծումը: Այս տեխնոլոգիաները ոչ միայն պարզեցնում են այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են պատշաճ ջանասիրությունը և առևտրային վերլուծությունը, այլ նաև առաջարկում են նոր հնարավորություններ, ինչպիսիք են տրամադրությունների վերլուծությունը և խարդախության հայտնաբերումը: Այնուամենայնիվ, քանի որ դրանք դառնում են ավելի ինտեգրված ֆինանսական համակարգերում, աճում է էթիկական ուղեցույցների և մարդկային վերահսկողության անհրաժեշտությունը՝ ապահովելու ճշգրտությունը և տվյալների գաղտնիությունը:

NLP ֆինանսական համատեքստում

Բնական լեզվի մշակումը (NLP) ունի վիթխարի քանակությամբ տեքստի հնարավորություն՝ ստեղծելու տվյալների վրա հիմնված պատմություններ, որոնք արժեքավոր պատկերացումներ են առաջարկում ֆինանսական ծառայությունների ոլորտի ներդրողների և ընկերությունների համար: Դրանով այն օգնում է որոշումներ կայացնել այն մասին, թե որտեղ կարելի է կապիտալ հատկացնել առավելագույն եկամտաբերության համար: Որպես արհեստական ​​ինտելեկտի մասնագիտացված ճյուղ՝ NLP-ն օգտագործում է տարբեր լեզվական տարրեր, ինչպիսիք են բառերը, արտահայտությունները և նախադասությունների կառուցվածքները՝ թե՛ կառուցվածքային, թե՛ չկառուցված տվյալների մեջ թեմաներ կամ օրինաչափություններ տարբերակելու համար: Կառուցվածքային տվյալները վերաբերում են տեղեկատվությանը, որը կազմակերպված է որոշակի, հետևողական ձևաչափով, ինչպես օրինակ՝ պորտֆելի կատարողականի չափումները, մինչդեռ չկառուցված տվյալները ներառում են մի շարք լրատվամիջոցների ձևաչափեր, ներառյալ տեսանյութեր, պատկերներ և փոդքաստներ:

Հիմնվելով իր AI հիմքերի վրա՝ NLP-ն օգտագործում է ալգորիթմներ՝ այս տվյալները կառուցվածքային օրինաչափություններով կազմակերպելու համար: Այս օրինաչափությունները այնուհետև մեկնաբանվում են բնական լեզվի ստեղծման (NLG) համակարգերի միջոցով, որոնք տվյալները վերածում են պատմվածքների՝ հաշվետվության կամ պատմելու համար: NLP-ի և NLG տեխնոլոգիաների միջև այս սիներգիան թույլ է տալիս համապարփակ վերլուծել ֆինանսական հատվածի նյութերի լայն տեսականի: Այս նյութերը կարող են ներառել տարեկան հաշվետվություններ, տեսանյութեր, մամուլի հաղորդագրություններ, հարցազրույցներ և ընկերությունների կատարողականի պատմական տվյալներ: Վերլուծելով այս բազմազան աղբյուրները՝ տեխնոլոգիան կարող է առաջարկել ներդրումային խորհուրդներ, օրինակ՝ առաջարկել, թե որ բաժնետոմսերն արժե գնել կամ վաճառել:

NLP-ի և NLG-ի կիրառումը ֆինանսական ծառայությունների ոլորտում զգալի ազդեցություն ունի ներդրումների և որոշումների կայացման ապագայի վրա: Օրինակ, տեխնոլոգիան կարող է ավտոմատացնել տվյալների հավաքագրման և վերլուծության ժամանակատար գործընթացը՝ դրանով իսկ թույլ տալով ֆինանսական վերլուծաբաններին կենտրոնանալ ավելի ռազմավարական խնդիրների վրա: Ավելին, տեխնոլոգիան կարող է առաջարկել ավելի անհատականացված ներդրումային խորհրդատվություն՝ հաշվի առնելով տվյալների աղբյուրների ավելի լայն շրջանակ: Այնուամենայնիվ, կարևոր է նշել, որ չնայած այս տեխնոլոգիաներն առաջարկում են բազմաթիվ առավելություններ, դրանք զերծ չեն սահմանափակումներից, ինչպիսիք են ալգորիթմական կողմնակալության կամ տվյալների մեկնաբանման սխալների հավանականությունը: Հետևաբար, մարդկային վերահսկողությունը դեռևս կարող է անհրաժեշտ լինել առավել ճշգրիտ և հուսալի արդյունքներ ապահովելու համար:

Խանգարող ազդեցություն

J.P. Morgan & Chase-ը` ԱՄՆ-ում գործող բանկը, նախկինում տարեկան ծախսում էր մոտավորապես 360,000 ժամ պոտենցիալ հաճախորդների համար ձեռնարկի պատշաճ ուսումնասիրության վրա: NLP համակարգերի ներդրումը ավտոմատացրել է այս գործընթացի մեծ մասը՝ զգալիորեն կրճատելով ծախսվող ժամանակը և նվազագույնի հասցնելով գործավարական սխալները: Նախաառևտրային փուլում ֆինանսական վերլուծաբաններն իրենց ժամանակի մոտ երկու երրորդը ծախսում էին տվյալների հավաքագրման վրա՝ հաճախ առանց իմանալու, թե արդյոք այդ տվյալները նույնիսկ համապատասխան կլինեին իրենց նախագծերին: NLP-ն ավտոմատացրել է այս տվյալների հավաքագրումը և կազմակերպումը, որը թույլ է տալիս վերլուծաբաններին կենտրոնանալ ավելի արժեքավոր տեղեկատվության վրա և օպտիմալացնել ֆինանսական ծառայությունների ոլորտում ծախսվող ժամանակը:

Զգացմունքների վերլուծությունը ևս մեկ ոլորտ է, որտեղ NLP-ն էական ազդեցություն է թողնում: Մամուլի հաղորդագրություններում և սոցիալական ցանցերում հիմնաբառերը և հնչերանգները վերլուծելով՝ AI-ն կարող է գնահատել հասարակության տրամադրվածությունը իրադարձությունների կամ նորությունների նկատմամբ, օրինակ՝ բանկի գործադիր տնօրենի հրաժարականը: Այս վերլուծությունն այնուհետև կարող է օգտագործվել կանխատեսելու համար, թե ինչպես կարող են նման իրադարձությունները ազդել բանկի բաժնետոմսերի գնի վրա: Զգացմունքների վերլուծությունից բացի, NLP-ն աջակցում է նաև այնպիսի հիմնական ծառայություններին, ինչպիսիք են խարդախության հայտնաբերումը, կիբերանվտանգության ռիսկերի բացահայտումը և կատարողականի հաշվետվությունների ստեղծումը: Այս հնարավորությունները կարող են հատկապես օգտակար լինել ապահովագրական ընկերությունների համար, որոնք կարող են կիրառել NLP համակարգեր՝ հաճախորդի կողմից ներկայացված փաստաթղթերը ստուգելու համար քաղաքականություն պահանջելիս անհամապատասխանությունների կամ անճշտությունների համար:

Կառավարությունների և կարգավորող մարմինների համար ուշագրավ են նաև ֆինանսական ծառայությունների ոլորտում NLP-ի երկարաժամկետ հետևանքները: Տեխնոլոգիան կարող է օգնել համապատասխանության մոնիտորինգին և ֆինանսական կանոնակարգերի առավել արդյունավետ կիրառմանը: Օրինակ, NLP-ն կարող է ավտոմատ կերպով սկանավորել և վերլուծել ֆինանսական գործարքները՝ նշելու կասկածելի գործունեությունը, օգնելով պայքարել փողերի լվացման կամ հարկերից խուսափելու դեմ: Այնուամենայնիվ, քանի որ այս տեխնոլոգիաները դառնում են ավելի տարածված, կարող է նոր կանոնակարգերի անհրաժեշտություն առաջանալ՝ ապահովելու էթիկական օգտագործումը և տվյալների գաղտնիությունը: 

Ֆինանսական ծառայությունների ոլորտում կիրառվող NLP-ի հետևանքները

Ֆինանսական ծառայություններ մատուցող ընկերությունների կողմից NLP-ի ավելի լայն ազդեցությունները կարող են ներառել.

• NLP և NLG համակարգերը միասին աշխատում են տվյալների համադրման և տարեկան ակնարկների, կատարողականի և նույնիսկ մտքի առաջնորդության վերաբերյալ հաշվետվություններ գրելու համար:
• Ավելի շատ ֆինտեխ ընկերություններ, որոնք օգտագործում են NLP՝ գոյություն ունեցող ապրանքների և ծառայությունների, ապագա առաջարկների և կազմակերպչական փոփոխությունների նկատմամբ տրամադրությունների վերլուծություն կատարելու համար:
• Ավելի քիչ վերլուծաբաններ էին պահանջվում մինչ առևտրային վերլուծություններ իրականացնելու համար, և փոխարենը, ավելի շատ պորտֆելի մենեջերներ ներգրավվեցին ներդրումային որոշումների գործընթացների համար:
• Տարբեր ձևերի խարդախության հայտնաբերման և աուդիտի գործունեությունը կդառնա ավելի ընդգրկուն և արդյունավետ:
• Ներդրումները դառնում են «երամի մտածելակերպի» զոհը, եթե չափից շատ մուտքային տվյալներ օգտագործում են նմանատիպ տվյալների աղբյուրներ: 
• Ներքին տվյալների մանիպուլյացիայի և կիբերհարձակումների, մասնավորապես, սխալ վերապատրաստման տվյալների տեղադրման ռիսկերի ավելացում:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Եթե ​​դուք աշխատում եք ֆինանսների ոլորտում, ձեր ընկերությունը կիրառո՞ւմ է NLP որոշ գործընթացներ ավտոմատացնելու համար: 
• Եթե ​​դուք աշխատում եք ֆինանսական ծառայություններից դուրս, ինչպե՞ս կարող է NLP-ն կիրառվել ձեր ոլորտում:
• Ի՞նչ եք կարծում, ինչպե՞ս կփոխվեն բանկային և ֆինանսական դերերը NLP-ի պատճառով: