NLP di darayî de: Analîzkirina nivîsê biryarên veberhênanê hêsantir dike

• Nivîskar:
• Navê nivîskar

  Pêşbîniya Quantumrun
• October 10, 2022

Kurteya Insight

Pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) û teknolojiya hevalbendê wê, hilberîna zimanê xwezayî (NLG), bi xweserkirina analîza daneyan û hilberîna raporê pîşesaziya darayî diguhezîne. Van teknolojiyên ne tenê peywirên mîna xîretkêşî û analîza pêş-bazirganiyê sererast dikin, lê di heman demê de kapasîteyên nû jî pêşkêş dikin, wek analîza hest û tespîtkirina xapandinê. Lêbelê, her ku ew di pergalên darayî de bêtir yekbûyî dibin, pêdivî bi rêwerzên exlaqî û çavdêriya mirovî heye da ku rastbûn û nepeniya daneyan misoger bike.

NLP di çarçoveya darayî de

Pêvajoya zimanê xwezayî (NLP) xwedan jêhatî ye ku di nav gelek nivîsan de bişopîne da ku vegotinên bi daneya pişta xwe biafirîne ku ji veberhêner û pargîdaniyên di sektora karûbarên darayî de zanyariyên hêja pêşkêşî dike. Bi kirina vê yekê, ew rêberiya biryarên li ser cihê veqetandina sermayê ji bo vegerandina herî zêde dike. Wekî şaxek pispor a îstîxbarata sûnî, NLP hêmanên zimanî yên cihêreng ên wekî peyv, hevok û strukturên hevokê bikar tîne da ku hem di daneya birêkûpêk û hem jî nesazkirî de mijar an qalibên nas bike. Daneyên birêkûpêk agahdariya ku bi rengek taybetî, domdar têne organîze kirin, mîna pîvanên performansa portfoliyoyê, dema ku daneyên nesazkirî cûrbecûr formên medyayê, di nav de vîdyoy, wêne, û podcastan de vedihewîne.

Li ser bingehên xwe yên AI-ê ava dike, NLP algorîtmayan bikar tîne da ku van daneyan di nav qalibên sazkirî de birêxistin bike. Dûv re van şêweyan ji hêla pergalên hilberîna zimanê xwezayî (NLG) ve têne şîrove kirin, ku daneyan vediguhezîne çîrokan ji bo rapor an çîrokbêjiyê. Ev hevrêziya di navbera teknolojiyên NLP û NLG de rê dide analîzek berfireh a cûrbecûr materyalên di sektora darayî de. Van materyalan dikarin raporên salane, vîdyoy, daxuyaniyên çapameniyê, hevpeyivîn û daneyên performansa dîrokî yên ji pargîdaniyan pêk bînin. Bi analîzkirina van çavkaniyên cihêreng, teknolojî dikare şîreta veberhênanê pêşkêşî bike, wekî pêşniyar dike ka kîjan stokan hêjayî kirîn an firotinê ne.

Serîlêdana NLP û NLG di pîşesaziya karûbarên darayî de ji bo paşeroja veberhênanê û biryargirtinê bandorek girîng heye. Mînakî, teknolojî dikare pêvajoya dem-dixweber a berhevkirin û analîzkirina daneyê otomatîk bike, bi vî rengî rê dide analîstên darayî ku li ser karên stratejîktir hûr bibin. Digel vê yekê, teknolojî dikare şîreta veberhênanê ya kesanetir pêşkêşî bike bi girtina rêzek berfireh a çavkaniyên daneyê. Lêbelê, girîng e ku bala xwe bidinê ku her çend van teknolojiyên gelek avantajên pêşkêşî dikin, ew ne bê sînor in, wek mînak potansiyela ji bo biasiya algorîtmîkî an xeletiyên di şîrovekirina daneyê de. Ji ber vê yekê, çavdêriya mirovî hîn jî dibe ku hewce bike ku encamên herî rast û pêbawer peyda bike.

Bandora têkçûyî

JP Morgan & Chase, bankek Dewletên Yekbûyî, salane nêzîkê 360,000 demjimêran li ser vekolînên lênihêrîna bi destan ji bo xerîdarên potansiyel derbas dikir. Pêkanîna pergalên NLP-ê beşek mezin a vê pêvajoyê otomatîk kiriye, wextê derbasbûyî bi girîngî kêm dike û xeletiyên kargêrî kêm dike. Di qonaxa pêş-bazirganiyê de, vekolerên darayî nêzîkê du-sê dema xwe di berhevkirina daneyan de derbas dikirin, bi gelemperî bêyî ku zanibin gelo ew dane jî dê bi projeyên wan re têkildar be. NLP ev berhevkirin û rêxistinbûna daneyê otomatîk kiriye, rê dide analîstan ku balê bikişîne ser agahdariya hêjatir û dema ku di nav pîşesaziya karûbarên darayî de derbas dibe xweşbîn bikin.

Analîzkirina hestyarî qada din e ku NLP bandorek girîng dike. Bi analîzkirina peyvên sereke û awazê di daxuyaniyên çapemenî û medyaya civakî de, AI dikare hestiyariya gel a li hember bûyer an nûçeyan binirxîne, wek mînak îstifakirina CEO ya bankê. Dûv re ev vekolîn dikare were bikar anîn da ku pêşbîn bike ka bûyerên weha çawa dikarin bandorê li ser bihayê pargîdanê ya bankê bikin. Ji analîza hestê wêdetir, NLP di heman demê de karûbarên bingehîn ên mîna tespîtkirina xapandinê, tespîtkirina xetereyên ewlehiya sîber, û çêkirina raporên performansê jî piştgirî dike. Van kapasîteyên bi taybetî dikarin ji bo pargîdaniyên bîmeyê bikêr bin, yên ku dikarin pergalên NLP-ê bicîh bikin da ku radestkirinên xerîdar ji bo nakokî an xeletiyan dema ku sîyasetek îdîa dikin bişopînin.

Ji bo hukûmet û saziyên birêkûpêk, bandorên demdirêj ên NLP di karûbarên darayî de jî balkêş in. Teknolojî dikare di şopandina lihevhatinê de û bicîhkirina rêzikên darayî bi bandorkertir bibe alîkar. Mînakî, NLP dikare bixweber danûstendinên darayî bişopîne û analîz bike da ku çalakiyên gumanbar nîşan bide, di şerê li dijî şûştina drav an reva bacê de bibe alîkar. Lêbelê, her ku ev teknolojiyên berbelavtir dibin, dibe ku pêdivî bi rêzikên nû hebe ku karanîna exlaqî û nepeniya daneyê misoger bike. 

Encamên NLP di pîşesaziya karûbarên darayî de têne sepandin

Encamên berfireh ên NLP ku ji hêla pargîdaniyên karûbarên darayî ve têne bikar anîn dibe ku ev in:

• Pergalên NLP û NLG bi hev re dixebitin ku daneyan berhev bikin û raporên li ser nirxandinên salane, performans û tewra perçeyên serokatiya ramanê jî binivîsin.
• Zêdetir pargîdaniyên fintech NLP-ê bikar tînin da ku analîza hestê li ser hilber û karûbarên heyî, pêşniyarên pêşerojê, û guhertinên rêxistinî bikin.
• Kêm analîst hewce ne ku analîzên pêş-bazirganiyê bikin, û li şûna wê, bêtir rêveberên portfolioyê ji bo pêvajoyên biryara veberhênanê têne girtin.
• Tesbîtkirina sextekariyê û çalakiyên bi awayên cihêreng dê berfirehtir û bi bandortir bibin.
• Veberhênan dibin mexdûrên "zêhniyeta keriyê" heke pir daneya têketinê çavkaniyên daneyê yên wekhev bikar bîne. 
• Zêdebûna xetereyên ji bo manîpulasyona daneyên navxweyî û êrîşên sîber, nemaze sazkirina daneyên perwerdehiya xelet.

Pirsên ku têne nirxandin

• Ger hûn di darayî de dixebitin, gelo pargîdaniya we NLP bikar tîne da ku hin pêvajoyan bixweber bike? 
• Ger hûn li derveyî karûbarên darayî bixebitin, dibe ku NLP di pîşesaziya we de çawa were sepandin?
• Hûn difikirin ku rola bank û darayî dê ji ber NLP çawa biguhezin?