金融における NLP: テキスト分析は投資判断を容易にします

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  クォンタムラン・フォーサイト
• 2022 年 10 月 10 日

洞察の要約

自然言語処理 (NLP) とその関連テクノロジーである自然言語生成 (NLG) は、データ分析とレポート生成を自動化することで金融業界に変革をもたらしています。 これらのテクノロジーは、デューデリジェンスや取引前分析などのタスクを合理化するだけでなく、感情分析や不正行為検出などの新機能も提供します。 しかし、金融システムへの統合が進むにつれ、正確性とデータプライバシーを確​​保するための倫理ガイドラインと人間による監視の必要性が高まっています。

金融の文脈における NLP

自然言語処理 (NLP) には、膨大な量のテキストを選別して、投資家や金融サービス部門の企業に貴重な洞察を提供するデータに裏付けられた物語を作成する機能があります。 そうすることで、最大の利益を得るために資本をどこに配分するかを決定するのに役立ちます。 人工知能の専門分野として、NLP は単語、フレーズ、文構造などのさまざまな言語要素を使用して、構造化データと非構造化データの両方のテーマやパターンを識別します。 構造化データは、ポートフォリオのパフォーマンス指標など、特定の一貫した形式で編成された情報を指します。一方、非構造化データには、ビデオ、画像、ポッドキャストなどのさまざまなメディア形式が含まれます。

NLP は AI 基盤に基づいて、アルゴリズムを使用してこのデータを構造化パターンに編成します。 これらのパターンは、自然言語生成 (NLG) システムによって解釈され、データがレポートやストーリーテリングのための物語に変換されます。 NLP テクノロジーと NLG テクノロジー間のこの相乗効果により、金融分野の幅広い資料の包括的な分析が可能になります。 これらの資料には、企業の年次報告書、ビデオ、プレスリリース、インタビュー、過去の業績データなどが含まれます。 このテクノロジーは、これらの多様な情報源を分析することで、どの銘柄が購入または売却する価値があるかを示唆するなど、投資アドバイスを提供できます。

金融サービス業界における NLP と NLG の適用は、投資と意思決定の将来に重大な影響を及ぼします。 たとえば、このテクノロジーによりデータ収集と分析の時間のかかるプロセスを自動化できるため、財務アナリストはより戦略的なタスクに集中できるようになります。 さらに、このテクノロジーは、より広範囲のデータソースを考慮して、よりパーソナライズされた投資アドバイスを提供できます。 ただし、これらのテクノロジーには多くの利点がありますが、アルゴリズムのバイアスやデータ解釈のエラーの可能性などの制限がないわけではないことに注意することが重要です。 したがって、最も正確で信頼性の高い結果を保証するには、依然として人間の監視が必要になる場合があります。

破壊的な影響

米国に本拠を置く銀行 JP Morgan & Chase は、潜在的な顧客に対する手作業によるデューデリジェンスのレビューに年間約 360,000 時間を費やしていました。 NLP システムの導入により、このプロセスの大部分が自動化され、費やす時間が大幅に短縮され、事務エラーが最小限に抑えられました。 取引前の段階では、金融アナリストはデータの収集に時間の約 XNUMX 分の XNUMX を費やしていましたが、多くの場合、そのデータが自分たちのプロジェクトに関連するかどうかさえわかりませんでした。 NLP は、このデータの収集と整理を自動化し、アナリストがより価値のある情報に集中できるようにし、金融サービス業界内で費やす時間を最適化できるようにしました。

感情分析は、NLP が大きな影響を与えているもう XNUMX つの分野です。 AI は、プレスリリースやソーシャルメディアのキーワードや論調を分析することで、銀行 CEO の辞任などの出来事やニュース項目に対する国民の感情を評価できます。 この分析を使用して、そのようなイベントが銀行の株価にどのような影響を与えるかを予測できます。 NLP は感情分析以外にも、不正行為の検出、サイバーセキュリティ リスクの特定、パフォーマンス レポートの生成などの重要なサービスもサポートしています。 これらの機能は、保険会社にとって特に役立ちます。保険会社は、NLP システムを導入して、保険契約の請求時に顧客の提出内容に矛盾や不正確さがないかを精査することができます。

政府や規制機関にとって、金融サービスにおける NLP の長期的な影響も注目に値します。 このテクノロジーは、コンプライアンスの監視と金融規制のより効率的な執行に役立ちます。 たとえば、NLP は金融取引を自動的にスキャンして分析し、不審な行為にフラグを立てて、マネーロンダリングや脱税との戦いに役立てることができます。 ただし、これらのテクノロジーがさらに普及するにつれて、倫理的な使用とデータのプライバシーを確​​保するために新しい規制が必要になる可能性があります。 

金融サービス業界で適用される NLP の意味

金融サービス企業が NLP を活用することの広範な影響には、以下が含まれる可能性があります。

• NLP と NLG システムが連携してデータを照合し、年次レビュー、パフォーマンス、さらにはソート リーダーシップに関するレポートを作成します。
• NLP を使用して、既存の製品やサービス、将来の製品、および組織の変更に関するセンチメント分析を実行するフィンテック企業が増えています。
• 取引前の分析を行う必要のあるアナリストが減り、代わりに、投資決定プロセスのために採用されるポートフォリオ マネージャーが増えました。
• さまざまな形態の不正検出および監査活動が、より包括的かつ効果的になるでしょう。
• 同様のデータソースを使用する入力データが多すぎると、投資は「群集心理」の犠牲者になります。 
• 内部データ操作やサイバー攻撃、特に誤ったトレーニング データのインストールのリスクが増加します。

考慮すべき質問

• 財務に携わっている場合、あなたの会社は NLP を使用して一部のプロセスを自動化していますか? 
• 金融サービス以外で働いている場合、業界で NLP をどのように適用できますか?
• NLP によって、銀行と金融の役割はどのように変化すると思いますか?