NLP di bidang keuangan: Analisis teks membuat keputusan investasi lebih mudah

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• Oktober 10, 2022

Ringkasan wawasan

Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan teknologi pendampingnya, pembuatan bahasa alami (NLG), mentransformasi industri keuangan dengan mengotomatiskan analisis data dan pembuatan laporan. Teknologi ini tidak hanya menyederhanakan tugas-tugas seperti uji tuntas dan analisis pra-perdagangan, namun juga menawarkan kemampuan baru, seperti analisis sentimen dan deteksi penipuan. Namun, seiring dengan semakin terintegrasinya sistem keuangan ke dalam sistem keuangan, terdapat kebutuhan yang semakin besar akan pedoman etika dan pengawasan manusia untuk memastikan keakuratan dan privasi data.

NLP dalam konteks keuangan

Pemrosesan bahasa alami (NLP) memiliki kemampuan menyaring sejumlah besar teks untuk menciptakan narasi yang didukung data yang menawarkan wawasan berharga bagi investor dan perusahaan di sektor jasa keuangan. Dengan melakukan hal ini, hal ini membantu memandu keputusan tentang di mana mengalokasikan modal untuk mendapatkan keuntungan maksimal. Sebagai cabang khusus dari kecerdasan buatan, NLP menggunakan berbagai elemen linguistik seperti kata, frasa, dan struktur kalimat untuk membedakan tema atau pola dalam data terstruktur dan tidak terstruktur. Data terstruktur mengacu pada informasi yang disusun dalam format spesifik dan konsisten, seperti metrik kinerja portofolio, sedangkan data tidak terstruktur mencakup berbagai format media, termasuk video, gambar, dan podcast.

Berdasarkan fondasi AI-nya, NLP menggunakan algoritme untuk mengatur data ini ke dalam pola terstruktur. Pola-pola ini kemudian diinterpretasikan oleh sistem generasi bahasa alami (NLG), yang mengubah data menjadi narasi untuk pelaporan atau penceritaan. Sinergi antara teknologi NLP dan NLG ini memungkinkan dilakukannya analisis komprehensif terhadap berbagai materi di sektor keuangan. Materi tersebut dapat berupa laporan tahunan, video, siaran pers, wawancara, dan data historis kinerja perusahaan. Dengan menganalisis beragam sumber ini, teknologi ini dapat memberikan saran investasi, seperti menyarankan saham mana yang layak dibeli atau dijual.

Penerapan NLP dan NLG dalam industri jasa keuangan memiliki implikasi yang signifikan terhadap masa depan investasi dan pengambilan keputusan. Misalnya, teknologi ini dapat mengotomatiskan proses pengumpulan dan analisis data yang memakan waktu, sehingga memungkinkan analis keuangan untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis. Selain itu, teknologi ini dapat memberikan saran investasi yang lebih personal dengan mempertimbangkan sumber data yang lebih luas. Namun, penting untuk dicatat bahwa meskipun teknologi ini menawarkan banyak keuntungan, teknologi ini juga memiliki keterbatasan, seperti potensi bias algoritmik atau kesalahan dalam interpretasi data. Oleh karena itu, pengawasan manusia mungkin masih diperlukan untuk memastikan hasil yang paling akurat dan dapat diandalkan.

Dampak yang mengganggu

JP Morgan & Chase, sebuah bank yang berbasis di AS, biasanya menghabiskan sekitar 360,000 jam setiap tahunnya untuk melakukan tinjauan uji tuntas manual bagi calon klien. Penerapan sistem NLP telah mengotomatisasi sebagian besar proses ini, secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan dan meminimalkan kesalahan administrasi. Pada fase pra-perdagangan, analis keuangan biasanya menghabiskan sekitar dua pertiga waktu mereka untuk mengumpulkan data, seringkali tanpa mengetahui apakah data tersebut relevan dengan proyek mereka. NLP telah mengotomatiskan pengumpulan dan pengorganisasian data ini, memungkinkan analis untuk fokus pada informasi yang lebih berharga dan mengoptimalkan waktu yang dihabiskan dalam industri jasa keuangan.

Analisis sentimen adalah domain lain di mana NLP memberikan dampak besar. Dengan menganalisis kata kunci dan nada dalam siaran pers dan media sosial, AI dapat menilai sentimen publik terhadap peristiwa atau berita, seperti pengunduran diri CEO bank. Analisis ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi bagaimana peristiwa tersebut dapat mempengaruhi harga saham bank. Selain analisis sentimen, NLP juga mendukung layanan penting seperti deteksi penipuan, mengidentifikasi risiko keamanan siber, dan menghasilkan laporan kinerja. Kemampuan ini dapat sangat berguna bagi perusahaan asuransi, yang dapat menerapkan sistem NLP untuk memeriksa pengajuan klien untuk mencari ketidakkonsistenan atau ketidakakuratan saat mengklaim polis.

Bagi pemerintah dan badan pengatur, implikasi jangka panjang NLP dalam jasa keuangan juga perlu diperhatikan. Teknologi ini dapat membantu memantau kepatuhan dan menegakkan peraturan keuangan dengan lebih efisien. Misalnya, NLP dapat secara otomatis memindai dan menganalisis transaksi keuangan untuk menandai aktivitas mencurigakan, membantu memerangi pencucian uang atau penghindaran pajak. Namun, seiring dengan semakin maraknya teknologi ini, mungkin diperlukan peraturan baru untuk memastikan penggunaan yang etis dan privasi data. 

Implikasi NLP diterapkan dalam industri jasa keuangan

Implikasi yang lebih luas dari pemanfaatan NLP oleh perusahaan jasa keuangan dapat mencakup:

• Sistem NLP dan NLG bekerja sama untuk menyusun data dan menulis laporan tentang ulasan tahunan, kinerja, dan bahkan karya pemikiran kepemimpinan.
• Semakin banyak perusahaan fintech yang menggunakan NLP untuk melakukan analisis sentimen pada produk dan layanan yang ada, penawaran di masa mendatang, dan perubahan organisasi.
• Lebih sedikit analis yang diperlukan untuk melakukan analisis pra-perdagangan, dan sebaliknya, lebih banyak manajer portofolio yang dipekerjakan untuk proses keputusan investasi.
• Deteksi penipuan dan kegiatan audit dalam berbagai bentuk akan menjadi lebih komprehensif dan efektif.
• Investasi menjadi korban “mentalitas kawanan” jika terlalu banyak input data menggunakan sumber data serupa. 
• Peningkatan risiko manipulasi data internal dan serangan siber, khususnya pemasangan data pelatihan yang salah.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Jika Anda bekerja di bidang keuangan, apakah perusahaan Anda menggunakan NLP untuk mengotomatiskan beberapa proses? 
• Jika Anda bekerja di luar jasa keuangan, bagaimana NLP dapat diterapkan di industri Anda?
• Menurut Anda, bagaimana peran perbankan dan keuangan akan berubah karena NLP?