NLP í fjármálum: Textagreining gerir fjárfestingarákvarðanir auðveldari

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• Október 10, 2022

Innsýn samantekt

Náttúruleg málvinnsla (NLP) og fylgitækni hennar, náttúruleg tungumálagerð (NLG), eru að umbreyta fjármálageiranum með því að gera sjálfvirkan gagnagreiningu og skýrslugerð. Þessi tækni hagræða ekki aðeins verkefnum eins og áreiðanleikakönnun og greiningu fyrir viðskipti heldur býður hún einnig upp á nýja möguleika, svo sem tilfinningagreiningu og uppgötvun svika. Hins vegar, eftir því sem þau verða samþættari fjármálakerfum, er vaxandi þörf fyrir siðferðileg viðmið og mannlegt eftirlit til að tryggja nákvæmni og persónuvernd gagna.

NLP í fjármálasamhengi

Náttúruleg málvinnsla (NLP) hefur getu til að sigta í gegnum mikið magn af texta til að búa til gagnastuddar frásagnir sem bjóða upp á dýrmæta innsýn fyrir fjárfesta og fyrirtæki í fjármálaþjónustugeiranum. Með því að gera það hjálpar það að leiðbeina ákvörðunum um hvar eigi að úthluta fjármagni fyrir hámarks ávöxtun. Sem sérhæfð grein gervigreindar notar NLP ýmsa málfræðilega þætti eins og orð, orðasambönd og setningagerð til að greina þemu eða mynstur í bæði skipulögðum og óskipulögðum gögnum. Skipulögð gögn vísa til upplýsinga sem eru skipulagðar á ákveðnu, samræmdu sniði, eins og mælingum um frammistöðu eignasafns, á meðan óskipulögð gögn ná yfir margs konar miðlunarsnið, þar á meðal myndbönd, myndir og podcast.

NLP byggir á gervigreindargrundvelli sínum og notar reiknirit til að skipuleggja þessi gögn í skipulögð mynstur. Þessi mynstur eru síðan túlkuð af náttúrulegum tungumálamyndunarkerfum (NLG) sem umbreyta gögnunum í frásagnir til skýrslugerðar eða frásagnar. Þessi samlegð milli NLP og NLG tækni gerir kleift að greina yfirgripsmikið úrval af efnum í fjármálageiranum. Þetta efni getur innihaldið ársskýrslur, myndbönd, fréttatilkynningar, viðtöl og söguleg frammistöðugögn frá fyrirtækjum. Með því að greina þessar fjölbreyttu heimildir getur tæknin boðið upp á fjárfestingarráðgjöf, svo sem að benda á hvaða hlutabréf gætu verið þess virði að kaupa eða selja.

Notkun NLP og NLG í fjármálaþjónustu hefur veruleg áhrif á framtíð fjárfestinga og ákvarðanatöku. Tæknin getur til dæmis gert tímafrekt ferli gagnasöfnunar og greiningar sjálfvirkt og þannig gert fjármálasérfræðingum kleift að einbeita sér að stefnumótandi verkefnum. Þar að auki getur tæknin boðið upp á persónulegri fjárfestingarráðgjöf með því að taka tillit til fjölbreyttari gagnagjafa. Hins vegar er mikilvægt að hafa í huga að þó þessi tækni bjóði upp á marga kosti, þá er hún ekki án takmarkana, svo sem möguleika á reikniritskekkju eða villum í túlkun gagna. Þess vegna gæti enn verið þörf á eftirliti manna til að tryggja sem nákvæmust og áreiðanlegustu niðurstöður.

Truflandi áhrif

JP Morgan & Chase, bandarískur banki, eyddi um það bil 360,000 klukkustundum árlega í handvirka áreiðanleikakönnun fyrir hugsanlega viðskiptavini. Innleiðing NLP kerfa hefur gert stóran hluta þessa ferlis sjálfvirkan, dregið verulega úr tíma sem varið er og dregið úr skriffinnskuvillum. Í forviðskiptafasa eyddu fjármálasérfræðingar um tveimur þriðju hluta tíma síns í að safna gögnum, oft án þess að vita hvort þau gögn ættu jafnvel við verkefni þeirra. NLP hefur sjálfvirkt þessa gagnasöfnun og skipulagningu, sem gerir greinendum kleift að einbeita sér að verðmætari upplýsingum og hagræða þeim tíma sem varið er innan fjármálaþjónustugeirans.

Viðhorfsgreining er annað svið þar sem NLP hefur veruleg áhrif. Með því að greina leitarorð og tón í fréttatilkynningum og samfélagsmiðlum getur gervigreind metið viðhorf almennings til atburða eða frétta, svo sem afsagnar bankastjóra. Þessa greiningu er síðan hægt að nota til að spá fyrir um hvernig slíkir atburðir geta haft áhrif á hlutabréfaverð bankans. Fyrir utan tilfinningagreiningu styður NLP einnig nauðsynlega þjónustu eins og uppgötvun svika, auðkenningu á netöryggisáhættu og gerð árangursskýrslna. Þessir eiginleikar geta verið sérstaklega gagnlegir fyrir vátryggingafélög, sem gætu notað NLP kerfi til að kanna innsendingar viðskiptavina með tilliti til ósamræmis eða ónákvæmni þegar krafist er stefnu.

Fyrir stjórnvöld og eftirlitsstofnanir eru langtímaáhrif NLP í fjármálaþjónustu einnig athyglisverð. Tæknin getur aðstoðað við að fylgjast með samræmi og framfylgja fjármálareglum á skilvirkari hátt. Til dæmis gæti NLP sjálfkrafa skannað og greint fjármálaviðskipti til að flagga grunsamlega starfsemi, aðstoða við baráttuna gegn peningaþvætti eða skattsvikum. Hins vegar, eftir því sem þessi tækni verður algengari, gæti verið þörf fyrir nýjar reglugerðir til að tryggja siðferðilega notkun og friðhelgi gagna. 

Afleiðingar NLP sem beitt er innan fjármálaþjónustugeirans

Víðtækari afleiðingar þess að NLP nýtist af fjármálaþjónustufyrirtækjum geta verið:

• NLP og NLG kerfi vinna saman að því að safna gögnum og skrifa skýrslur um árlegar úttektir, frammistöðu og jafnvel hugsunarleiðtoga.
• Fleiri fintech fyrirtæki nota NLP til að framkvæma tilfinningagreiningu á núverandi vörum og þjónustu, framtíðarframboðum og skipulagsbreytingum.
• Færri sérfræðingar þurftu að framkvæma greiningu fyrir viðskipti og í staðinn voru fleiri eignasafnsstjórar ráðnir fyrir fjárfestingarákvörðunarferli.
• Svikauppgötvun og endurskoðunarstarfsemi af ýmsu tagi verður yfirgripsmeiri og skilvirkari.
• Fjárfestingar verða fórnarlömb „hjarðarhugarfars“ ef of mikið inntaksgögn nota svipaðar gagnaheimildir. 
• Aukin áhætta á innri gagnameðferð og netárásum, sérstaklega uppsetningu á röngum þjálfunargögnum.

Spurningar sem þarf að íhuga

• Ef þú vinnur í fjármálum, notar fyrirtækið þitt NLP til að gera suma ferla sjálfvirkan? 
• Ef þú vinnur utan fjármálaþjónustu, hvernig gæti NLP verið beitt í þínum iðnaði?
• Hvernig heldurðu að hlutverk banka og fjármála muni breytast vegna NLP?