ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ NLP: ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ

ಚಿತ್ರ ಕ್ರೆಡಿಟ್:
ಚಿತ್ರ ಕ್ರೆಡಿಟ್
ಐಸ್ಟಾಕ್

ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ NLP: ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ

ಹಣಕಾಸಿನಲ್ಲಿ NLP: ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ

ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪಠ್ಯ
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
    • ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
    • ಲೇಖಕ ಹೆಸರು
      ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
    • ಅಕ್ಟೋಬರ್ 10, 2022

    ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

    ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ) ಮತ್ತು ಅದರ ಸಹವರ್ತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆ (ಎನ್‌ಎಲ್‌ಜಿ), ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಣಕಾಸು ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸರಿಯಾದ ಶ್ರದ್ಧೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಹೊಸ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ಹಣಕಾಸಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ.

    ಹಣಕಾಸಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ NLP

    ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳ ವಲಯದಲ್ಲಿನ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಡೇಟಾ-ಬೆಂಬಲಿತ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಶೋಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಗರಿಷ್ಠ ಆದಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಿಶೇಷ ಶಾಖೆಯಾಗಿ, NLP ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವೇಚಿಸಲು ಪದಗಳು, ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯ ರಚನೆಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಭಾಷಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವು ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಸ್ಥಿರ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಘಟಿತವಾಗಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವು ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪಾಡ್‌ಕಾಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಮಾಧ್ಯಮ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

    ಅದರ AI ಅಡಿಪಾಯಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಿ, NLP ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಂತರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆ (NLG) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಕಥೆ ಹೇಳಲು ನಿರೂಪಣೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ ಮತ್ತು ಎನ್‌ಎಲ್‌ಜಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಈ ಸಿನರ್ಜಿಯು ಹಣಕಾಸಿನ ವಲಯದಲ್ಲಿನ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಸ್ತುಗಳ ಸಮಗ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ವಾರ್ಷಿಕ ವರದಿಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಪತ್ರಿಕಾ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು, ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಈ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೂಡಿಕೆ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಯಾವ ಷೇರುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಅಥವಾ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

    ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ NLP ಮತ್ತು NLG ಯ ಅನ್ವಯವು ಹೂಡಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಯ-ಸೇವಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಆರ್ಥಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಹೂಡಿಕೆ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಅವುಗಳು ಮಿತಿಗಳಿಲ್ಲದೆಯೇ ಇಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಇನ್ನೂ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು.

    ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

    J.P. ಮೋರ್ಗಾನ್ & ಚೇಸ್, US-ಆಧಾರಿತ ಬ್ಯಾಂಕ್, ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಶ್ರದ್ಧೆಯ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಾರ್ಷಿಕವಾಗಿ ಸುಮಾರು 360,000 ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತಿತ್ತು. NLP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿದೆ, ಕಳೆದ ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೆರಿಕಲ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಪಾರ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಹಣಕಾಸು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ತಮ್ಮ ಮೂರನೇ ಎರಡರಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಕಳೆಯುತ್ತಿದ್ದರು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆ ಡೇಟಾವು ಅವರ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ತಿಳಿಯದೆ. NLP ಈ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿದೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

    ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮತ್ತೊಂದು ಡೊಮೇನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ ಗಣನೀಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ. ಪತ್ರಿಕಾ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬ್ಯಾಂಕ್ CEO ರ ರಾಜೀನಾಮೆಯಂತಹ ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಸುದ್ದಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಭಾವನೆಯನ್ನು AI ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಘಟನೆಗಳು ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಷೇರು ಬೆಲೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮೀರಿ, NLP ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ, ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಂತಹ ಅಗತ್ಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡುವಾಗ ಅಸಂಗತತೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪುಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಲ್ಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು NLP ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.

    ಸರ್ಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ NLP ಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸಹ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಹಣಕಾಸಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ಮನಿ ಲಾಂಡರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ತೆರಿಗೆ ವಂಚನೆಯ ವಿರುದ್ಧದ ಹೋರಾಟದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಚಲಿತವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ನೈತಿಕ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊಸ ನಿಯಮಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. 

    ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ NLP ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅನ್ವಯವಾಗುತ್ತವೆ

    ಹಣಕಾಸು ಸೇವಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ ಹತೋಟಿಗೆ ಒಳಪಡುವ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

    • NLP ಮತ್ತು NLG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಮತ್ತು ವಾರ್ಷಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆಯ ನಾಯಕತ್ವದ ತುಣುಕುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
    • ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳು, ಭವಿಷ್ಯದ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು NLP ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಿನ್‌ಟೆಕ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು.
    • ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲು ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಬೇಕಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ, ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
    • ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳ ಆಡಿಟಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ.
    • ಹೆಚ್ಚಿನ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ ಹೂಡಿಕೆಗಳು "ಹಿಂಡಿನ ಮನಸ್ಥಿತಿ"ಗೆ ಬಲಿಯಾಗುತ್ತವೆ. 
    • ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಕುಶಲತೆ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್‌ಟಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಪಾಯಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು.

    ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

    • ನೀವು ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಕೆಲವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು NLP ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆಯೇ? 
    • ನೀವು ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳ ಹೊರಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ NLP ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು?
    • NLP ಯಿಂದ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಪಾತ್ರಗಳು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?