금융 분야의 NLP: 텍스트 분석으로 투자 결정이 쉬워집니다

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  퀀텀런 예측
• 2022 년 10 월 10 일

인사이트 요약

자연어 처리(NLP)와 동반 기술인 자연어 생성(NLG)은 데이터 분석 및 보고서 생성을 자동화하여 금융 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술은 실사 및 거래 전 분석과 같은 작업을 간소화할 뿐만 아니라 감정 분석 및 사기 탐지와 같은 새로운 기능도 제공합니다. 그러나 금융 시스템에 점점 더 통합되면서 정확성과 데이터 개인정보 보호를 보장하기 위한 윤리적 지침과 인간 감독의 필요성이 커지고 있습니다.

금융 맥락의 NLP

자연어 처리(NLP)는 방대한 양의 텍스트를 선별하여 금융 서비스 부문의 투자자와 회사에 귀중한 통찰력을 제공하는 데이터 기반 내러티브를 생성하는 기능을 갖추고 있습니다. 그렇게 함으로써 최대 수익을 위해 자본을 어디에 할당할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능의 전문 분야인 NLP는 단어, 구, 문장 구조와 같은 다양한 언어 요소를 사용하여 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에서 주제나 패턴을 식별합니다. 구조화된 데이터는 포트폴리오 성과 지표와 같이 특정하고 일관된 형식으로 구성된 정보를 의미하는 반면, 구조화되지 않은 데이터는 비디오, 이미지, 팟캐스트를 포함한 다양한 미디어 형식을 포함합니다.

AI 기반을 기반으로 하는 NLP는 알고리즘을 사용하여 이 데이터를 구조화된 패턴으로 구성합니다. 그런 다음 이러한 패턴은 자연어 생성(NLG) 시스템에 의해 해석되어 보고 또는 스토리텔링을 위한 내러티브로 데이터를 변환합니다. NLP와 NLG 기술 간의 이러한 시너지 효과를 통해 금융 부문의 광범위한 자료에 대한 포괄적인 분석이 가능해졌습니다. 이러한 자료에는 회사의 연간 보고서, 비디오, 보도 자료, 인터뷰 및 과거 성과 데이터가 포함될 수 있습니다. 이러한 다양한 소스를 분석함으로써 이 기술은 어떤 주식을 매수하거나 매도할 가치가 있는지 제안하는 등 투자 조언을 제공할 수 있습니다.

금융 서비스 산업에 NLP와 NLG를 적용하는 것은 투자와 의사결정의 미래에 중요한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 이 기술은 시간이 많이 소요되는 데이터 수집 및 분석 프로세스를 자동화하여 재무 분석가가 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 또한, 이 기술은 더 광범위한 데이터 소스를 고려하여 보다 개인화된 투자 조언을 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술은 많은 이점을 제공하지만 알고리즘 편향 가능성이나 데이터 해석 오류와 같은 제한이 없는 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장하려면 여전히 인간의 감독이 필요할 수 있습니다.

파괴적 영향

미국에 본사를 둔 은행인 JP Morgan & Chase는 잠재 고객을 위한 수동 실사 검토에 매년 약 360,000시간을 소비했습니다. NLP 시스템의 구현으로 이 프로세스의 상당 부분이 자동화되어 소요 시간이 크게 줄어들고 사무 오류가 최소화되었습니다. 거래 전 단계에서 재무 분석가는 데이터 수집에 시간의 약 XNUMX분의 XNUMX를 소비했는데, 종종 해당 데이터가 자신의 프로젝트와 관련이 있는지조차 알지 못하는 경우가 많았습니다. NLP는 이러한 데이터 수집 및 구성을 자동화하여 분석가가 보다 가치 있는 정보에 집중하고 금융 서비스 업계에서 소요되는 시간을 최적화할 수 있도록 했습니다.

감정 분석은 NLP가 상당한 영향을 미치는 또 다른 영역입니다. AI는 보도 자료와 소셜 미디어의 키워드와 어조를 분석하여 은행 CEO의 사임과 같은 사건이나 뉴스 항목에 대한 대중의 감정을 평가할 수 있습니다. 그런 다음 이 분석을 사용하여 그러한 사건이 은행 주가에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측할 수 있습니다. NLP는 감정 분석 외에도 사기 탐지, 사이버 보안 위험 식별, 성과 보고서 생성과 같은 필수 서비스도 지원합니다. 이러한 기능은 NLP 시스템을 배포하여 보험금을 청구할 때 고객이 제출한 내용의 불일치나 부정확성을 면밀히 조사할 수 있는 보험 회사에 특히 유용할 수 있습니다.

정부와 규제 기관의 경우 금융 서비스에 대한 NLP의 장기적인 영향도 주목할 만합니다. 이 기술은 규정 준수를 모니터링하고 금융 규제를 보다 효율적으로 시행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, NLP는 금융 거래를 자동으로 스캔하고 분석하여 의심스러운 활동을 표시함으로써 자금 세탁이나 탈세를 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 이러한 기술이 더욱 보편화됨에 따라 윤리적 사용 및 데이터 개인정보 보호를 보장하기 위한 새로운 규정이 필요할 수 있습니다. 

금융 서비스 산업에 적용되는 NLP의 시사점

금융 서비스 회사가 NLP를 활용하는 데 있어 더 광범위한 의미는 다음과 같습니다.

• NLP 및 NLG 시스템은 함께 작동하여 데이터를 수집하고 연간 리뷰, 성과 및 사고 리더십 항목에 대한 보고서를 작성합니다.
• NLP를 사용하여 기존 제품 및 서비스, 향후 제품 및 조직 변경에 대한 정서 분석을 수행하는 더 많은 핀테크 회사.
• 거래 전 분석을 수행하는 데 필요한 애널리스트 수가 적고 대신 투자 결정 프로세스를 위해 더 많은 포트폴리오 관리자를 고용했습니다.
• 다양한 형태의 사기 탐지 및 감사 활동이 더욱 포괄적이고 효과적이 될 것입니다.
• 너무 많은 입력 데이터가 유사한 데이터 소스를 사용하는 경우 "군집 심리"의 희생양이 되는 투자. 
• 특히 잘못된 훈련 데이터 설치 등 내부 데이터 조작 및 사이버 공격 위험이 증가합니다.

고려해야 할 질문

• 재무 분야에서 일하는 경우 귀사는 일부 프로세스를 자동화하기 위해 NLP를 사용하고 있습니까? 
• 금융 서비스 외부에서 일하는 경우 업계에서 NLP를 어떻게 적용할 수 있습니까?
• NLP로 인해 은행 및 재무 역할이 어떻게 변할 것이라고 생각하십니까?