NLP ing keuangan: Analisis teks nggawe keputusan investasi luwih gampang

• Babagan Author:
• Jeneng panganggit

  Quantumrun Foresight
• Oktober 10, 2022

Ringkesan wawasan

Pangolahan basa alami (NLP) lan teknologi pendampinge, generasi basa alami (NLG), ngowahi industri finansial kanthi ngotomatisasi analisis data lan nggawe laporan. Teknologi kasebut ora mung nyepetake tugas kaya rajin lan analisis pra-dagang nanging uga nawakake kapabilitas anyar, kayata analisis sentimen lan deteksi penipuan. Nanging, amarga dadi luwih terintegrasi menyang sistem finansial, butuh pedoman etika lan pengawasan manungsa kanggo njamin akurasi lan privasi data.

NLP ing konteks keuangan

Pangolahan basa alami (NLP) nduweni kemampuan kanggo nyaring teks kanthi jumlah akeh kanggo nggawe narasi sing didhukung data sing menehi wawasan sing migunani kanggo para investor lan perusahaan ing sektor layanan finansial. Kanthi mengkono, mbantu nuntun pancasan babagan ngendi kanggo nyedhiyakake modal kanggo ngasilake maksimal. Minangka cabang khusus intelijen buatan, NLP nggunakake macem-macem unsur linguistik kayata tembung, frasa, lan struktur ukara kanggo mbedakake tema utawa pola ing data sing terstruktur lan ora terstruktur. Data terstruktur nuduhake informasi sing diatur ing format tartamtu, konsisten, kaya metrik kinerja portofolio, nalika data sing ora terstruktur nyakup macem-macem format media, kalebu video, gambar, lan podcast.

Mbangun dhasar AI, NLP nggunakake algoritma kanggo ngatur data iki dadi pola terstruktur. Pola kasebut banjur diinterpretasikake dening sistem natural language generation (NLG), sing ngowahi data dadi narasi kanggo laporan utawa crita. Sinergi iki antarane teknologi NLP lan NLG ngidini analisis lengkap babagan macem-macem bahan ing sektor finansial. Materi kasebut bisa kalebu laporan taunan, video, siaran pers, wawancara, lan data kinerja historis saka perusahaan. Kanthi nganalisa macem-macem sumber kasebut, teknologi kasebut bisa menehi saran investasi, kayata menehi saran saham sing bisa dituku utawa didol.

Aplikasi NLP lan NLG ing industri layanan finansial nduweni implikasi sing signifikan kanggo masa depan investasi lan pengambilan keputusan. Contone, teknologi kasebut bisa ngotomatisasi proses pengumpulan lan analisis data sing mbutuhake wektu, saéngga analis finansial bisa fokus ing tugas sing luwih strategis. Kajaba iku, teknologi kasebut bisa menehi saran investasi sing luwih pribadi kanthi njupuk sumber data sing luwih akeh. Nanging, penting kanggo dicathet yen teknologi kasebut menehi akeh kaluwihan, nanging ora ana watesan, kayata potensial bias algoritmik utawa kesalahan ing interpretasi data. Mula, pengawasan manungsa isih dibutuhake kanggo njamin asil sing paling akurat lan dipercaya.

Dampak gangguan

JP Morgan & Chase, bank sing berbasis ing AS, biasane ngentekake udakara udakara 360,000 jam saben taun kanggo review kanthi teliti kanthi manual kanggo klien potensial. Implementasi sistem NLP wis ngotomatisasi sebagian besar proses iki, kanthi signifikan nyuda wektu sing ditindakake lan nyilikake kesalahan klerikal. Ing fase pra-perdagangan, analis finansial nggunakake kira-kira rong pertiga wektu kanggo ngumpulake data, asring tanpa mangerteni yen data kasebut bakal relevan karo proyeke. NLP wis ngotomatisasi pengumpulan lan organisasi data iki, ngidini para analis fokus ing informasi sing luwih penting lan ngoptimalake wektu sing ditindakake ing industri layanan finansial.

Analisis sentimen minangka domain liyane sing nduwe pengaruh NLP. Kanthi nganalisa tembung kunci lan nada ing siaran pers lan media sosial, AI bisa netepake sentimen publik marang acara utawa warta, kayata mundur saka CEO bank. Analisis iki banjur bisa digunakake kanggo prédhiksi kepiye kedadeyan kasebut bisa mengaruhi rega saham bank. Ngluwihi analisis sentimen, NLP uga ndhukung layanan penting kayata deteksi penipuan, ngenali risiko keamanan siber, lan ngasilake laporan kinerja. Kapabilitas kasebut bisa migunani utamane kanggo perusahaan asuransi, sing bisa masang sistem NLP kanggo nliti kiriman klien kanggo inkonsistensi utawa ora akurat nalika nuntut kabijakan.

Kanggo pamrentah lan badan pangaturan, implikasi jangka panjang NLP ing layanan finansial uga penting. Teknologi kasebut bisa mbantu ngawasi kepatuhan lan ngetrapake peraturan finansial kanthi luwih efisien. Contone, NLP bisa kanthi otomatis mindai lan nganalisa transaksi finansial kanggo menehi tandha kegiatan sing curiga, mbantu nglawan pencucian dhuwit utawa nyingkiri pajak. Nanging, amarga teknologi kasebut dadi luwih umum, bisa uga ana pranatan anyar kanggo njamin panggunaan etis lan privasi data. 

Implikasi NLP ditrapake ing industri layanan finansial

Implikasi sing luwih akeh saka NLP sing digunakake dening perusahaan layanan finansial bisa uga kalebu:

• Sistem NLP lan NLG makarya bebarengan kanggo ngumpulake data lan nulis laporan babagan review taunan, kinerja lan malah panginten pimpinan.
• Perusahaan fintech luwih akeh nggunakake NLP kanggo nindakake analisis sentimen babagan produk lan layanan sing wis ana, penawaran mangsa ngarep, lan owah-owahan organisasi.
• Analis luwih sithik sing dibutuhake kanggo nganakake analisis pra-dagang, lan luwih akeh manajer portofolio sing direkrut kanggo proses keputusan investasi.
• Aktivitas deteksi lan audit penipuan saka macem-macem wujud bakal dadi luwih lengkap lan efektif.
• Investasi dadi korban "mentalitas komplotan" yen data input akeh banget nggunakake sumber data sing padha. 
• Tambah risiko kanggo manipulasi data internal lan serangan cyber, utamane nginstal data latihan sing salah.

Pitakon sing kudu dipikirake

• Yen sampeyan kerja ing bidang keuangan, apa perusahaan sampeyan nggunakake NLP kanggo ngotomatisasi sawetara proses? 
• Yen sampeyan kerja ing njaba layanan finansial, kepiye NLP bisa ditrapake ing industri sampeyan?
• Kepiye carane peran perbankan lan keuangan bakal diganti amarga NLP?