NLP ფინანსებში: ტექსტის ანალიზი აადვილებს საინვესტიციო გადაწყვეტილებებს

სურათის კრედიტი:
გამოსახულება საკრედიტო
iStock

NLP ფინანსებში: ტექსტის ანალიზი აადვილებს საინვესტიციო გადაწყვეტილებებს

NLP ფინანსებში: ტექსტის ანალიზი აადვილებს საინვესტიციო გადაწყვეტილებებს

ქვესათაური ტექსტი
ბუნებრივი ენის დამუშავება ფინანსურ ანალიტიკოსებს აძლევს მძლავრ ინსტრუმენტს სწორი არჩევანის გასაკეთებლად.
    • ავტორი:
    • ავტორის სახელი
      Quantumrun Foresight
    • ოქტომბერი 10, 2022

    Insight რეზიუმე

    ბუნებრივი ენების დამუშავება (NLP) და მისი თანმხლები ტექნოლოგია, ბუნებრივი ენის გენერაცია (NLG), გარდაქმნის ფინანსურ ინდუსტრიას მონაცემთა ანალიზისა და ანგარიშების წარმოქმნის ავტომატიზაციის გზით. ეს ტექნოლოგიები არა მხოლოდ აუმჯობესებს ამოცანებს, როგორიცაა სათანადო გულმოდგინება და წინასწარი ვაჭრობის ანალიზი, არამედ გთავაზობთ ახალ შესაძლებლობებს, როგორიცაა განწყობის ანალიზი და თაღლითობის გამოვლენა. თუმცა, რამდენადაც ისინი უფრო ინტეგრირდებიან ფინანსურ სისტემებში, იზრდება ეთიკური სახელმძღვანელო მითითებებისა და ადამიანური ზედამხედველობის საჭიროება, რათა უზრუნველყოფილ იქნას მონაცემთა სიზუსტე და კონფიდენციალურობა.

    NLP ფინანსურ კონტექსტში

    ბუნებრივი ენების დამუშავებას (NLP) აქვს უნარი გადაიტანოს ტექსტის დიდი რაოდენობა, რათა შექმნას მონაცემებით მხარდაჭერილი ნარატივები, რომლებიც შესთავაზებს ღირებულ შეხედულებებს ინვესტორებისთვის და კომპანიებისთვის ფინანსური მომსახურების სექტორში. ამით ის ეხმარება გადაწყვეტილების მიღებას იმის თაობაზე, თუ სად გამოიყოს კაპიტალი მაქსიმალური შემოსავლისთვის. როგორც ხელოვნური ინტელექტის სპეციალიზებული ფილიალი, NLP იყენებს სხვადასხვა ენობრივ ელემენტებს, როგორიცაა სიტყვები, ფრაზები და წინადადებების სტრუქტურები თემებისა თუ შაბლონების გასარკვევად, როგორც სტრუქტურირებულ, ისე არასტრუქტურირებულ მონაცემებში. სტრუქტურირებული მონაცემები ეხება ინფორმაციას, რომელიც ორგანიზებულია კონკრეტულ, თანმიმდევრულ ფორმატში, როგორიცაა პორტფელის შესრულების მეტრიკა, ხოლო არასტრუქტურირებული მონაცემები მოიცავს სხვადასხვა მედია ფორმატებს, მათ შორის ვიდეოებს, სურათებს და პოდკასტებს.

    AI საფუძვლებზე დაყრდნობით, NLP იყენებს ალგორითმებს ამ მონაცემების სტრუქტურირებულ შაბლონებად ორგანიზებისთვის. შემდეგ ეს შაბლონები ინტერპრეტირებულია ბუნებრივი ენის წარმოქმნის (NLG) სისტემებით, რომლებიც მონაცემებს გარდაქმნის ნარატივად მოხსენების ან მოთხრობისთვის. NLP და NLG ტექნოლოგიებს შორის ეს სინერგია ფინანსურ სექტორში მასალების ფართო სპექტრის ყოვლისმომცველი ანალიზის საშუალებას იძლევა. ეს მასალები შეიძლება შეიცავდეს წლიურ ანგარიშებს, ვიდეოებს, პრესრელიზებს, ინტერვიუებს და კომპანიების ისტორიულ შედეგებს. ამ მრავალფეროვანი წყაროების გაანალიზებით, ტექნოლოგიას შეუძლია შესთავაზოს საინვესტიციო რჩევები, როგორიცაა ვარაუდი, რომელი აქციების ყიდვა ან გაყიდვა შეიძლება ღირდეს.

    NLP-ისა და NLG-ის გამოყენება ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიაში მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ინვესტიციების და გადაწყვეტილების მიღების მომავალზე. მაგალითად, ტექნოლოგიას შეუძლია მონაცემთა შეგროვებისა და ანალიზის შრომატევადი პროცესის ავტომატიზაცია, რითაც ფინანსურ ანალიტიკოსებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ უფრო სტრატეგიულ ამოცანებზე. უფრო მეტიც, ტექნოლოგიას შეუძლია შესთავაზოს უფრო პერსონალიზებული საინვესტიციო რჩევები მონაცემთა წყაროების უფრო ფართო სპექტრის გათვალისწინებით. თუმცა, მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ეს ტექნოლოგიები ბევრ უპირატესობას გვთავაზობს, ისინი არ არიან შეზღუდვების გარეშე, როგორიცაა ალგორითმული მიკერძოების პოტენციალი ან შეცდომები მონაცემთა ინტერპრეტაციაში. ამიტომ, ყველაზე ზუსტი და სანდო შედეგების უზრუნველსაყოფად შეიძლება მაინც იყოს საჭირო ადამიანის ზედამხედველობა.

    დამრღვევი გავლენა

    JP Morgan & Chase, აშშ-ში დაფუძნებული ბანკი, ყოველწლიურად ხარჯავდა დაახლოებით 360,000 საათს პოტენციური კლიენტებისთვის ხელით სათანადო ექსპერტიზის მიმოხილვაზე. NLP სისტემების დანერგვამ მოახდინა ამ პროცესის დიდი ნაწილის ავტომატიზაცია, მნიშვნელოვნად შეამცირა დახარჯული დრო და მინიმუმამდე დაიყვანოს საქალაქო შეცდომები. ვაჭრობის წინა ფაზაში, ფინანსური ანალიტიკოსები დროის დაახლოებით ორ მესამედს ხარჯავდნენ მონაცემების შეგროვებაზე, ხშირად არ იცოდნენ, იქნებოდა თუ არა ეს მონაცემები შესაბამისი მათი პროექტებისთვის. NLP-მ მოახდინა მონაცემთა შეგროვებისა და ორგანიზაციის ავტომატიზაცია, რაც ანალიტიკოსებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ უფრო ღირებულ ინფორმაციაზე და გააუმჯობესონ ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიაში გატარებული დრო.

    სენტიმენტების ანალიზი არის კიდევ ერთი სფერო, სადაც NLP ახდენს მნიშვნელოვან გავლენას. პრესრელიზებისა და სოციალური მედიის საკვანძო სიტყვებისა და ტონის გაანალიზებით, AI-ს შეუძლია შეაფასოს საზოგადოების განწყობილება მოვლენების ან ახალი ამბების მიმართ, როგორიცაა ბანკის აღმასრულებელი დირექტორის გადადგომა. ეს ანალიზი შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმის პროგნოზირებისთვის, თუ როგორ შეიძლება გავლენა იქონიოს ასეთმა მოვლენებმა ბანკის აქციების ფასზე. განწყობის ანალიზის მიღმა, NLP ასევე მხარს უჭერს ძირითად სერვისებს, როგორიცაა თაღლითობის გამოვლენა, კიბერუსაფრთხოების რისკების იდენტიფიცირება და შესრულების ანგარიშების გენერირება. ეს შესაძლებლობები შეიძლება იყოს განსაკუთრებით გამოსადეგი სადაზღვევო კომპანიებისთვის, რომლებსაც შეუძლიათ განათავსონ NLP სისტემები კლიენტის წარდგენის შესამოწმებლად შეუსაბამობების ან უზუსტობების გამო პოლისის მოთხოვნისას.

    მთავრობებისთვის და მარეგულირებელი ორგანოებისთვის ასევე აღსანიშნავია NLP-ის გრძელვადიანი გავლენა ფინანსურ სერვისებზე. ტექნოლოგიას შეუძლია დაეხმაროს შესაბამისობის მონიტორინგში და ფინანსური რეგულაციების უფრო ეფექტურად აღსრულებაში. მაგალითად, NLP-ს შეუძლია ავტომატურად დაასკანიროს და გააანალიზოს ფინანსური ტრანზაქციები საეჭვო აქტივობების დასანიშნად, ფულის გათეთრების ან გადასახადებისგან თავის არიდების წინააღმდეგ ბრძოლაში დასახმარებლად. თუმცა, რამდენადაც ეს ტექნოლოგიები უფრო გავრცელდება, შეიძლება საჭირო გახდეს ახალი რეგულაციები, რათა უზრუნველყოს ეთიკური გამოყენება და მონაცემთა კონფიდენციალურობა. 

    NLP-ის გავლენა, რომელიც გამოიყენება ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიაში

    ფინანსური მომსახურების კომპანიების მიერ გამოყენებული NLP-ის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს:

    • NLP და NLG სისტემები ერთად მუშაობენ მონაცემების შესაგროვებლად და წლიური მიმოხილვების, შესრულების და აზროვნების ლიდერობის შესახებ ანგარიშების დასაწერად.
    • მეტი fintech ფირმა იყენებს NLP-ს, რათა განახორციელოს განწყობის ანალიზი არსებულ პროდუქტებსა და სერვისებზე, მომავალ შეთავაზებებზე და ორგანიზაციულ ცვლილებებზე.
    • ნაკლები ანალიტიკოსი სჭირდებოდა წინასწარ ვაჭრობის ანალიზის ჩასატარებლად და ამის ნაცვლად, უფრო მეტი პორტფელის მენეჯერი დაიქირავეს საინვესტიციო გადაწყვეტილების პროცესში.
    • თაღლითობის გამოვლენა და სხვადასხვა ფორმის აუდიტის საქმიანობა უფრო ყოვლისმომცველი და ეფექტური გახდება.
    • ინვესტიციები ხდება „ნახირის მენტალიტეტის“ მსხვერპლი, თუ ძალიან ბევრი შეყვანილი მონაცემი იყენებს მონაცემთა მსგავს წყაროებს. 
    • შიდა მონაცემების მანიპულირებისა და კიბერშეტევების გაზრდილი რისკები, განსაკუთრებით არასწორი სასწავლო მონაცემების დაყენება.

    კითხვები გასათვალისწინებელია

    • თუ თქვენ მუშაობთ ფინანსებში, იყენებს თუ არა თქვენი ფირმა NLP-ს ზოგიერთი პროცესის ავტომატიზაციისთვის? 
    • თუ თქვენ მუშაობთ ფინანსური სერვისების მიღმა, როგორ შეიძლება NLP გამოიყენოთ თქვენს ინდუსტრიაში?
    • როგორ ფიქრობთ, როგორ შეიცვლება საბანკო და ფინანსური როლები NLP-ის გამო?